Keil中预定义的字符串

http://blog.sina.com.cn/s/blog_6a1837e901010mqs.html

Cx51编译器提供了下列预定义的常量,它使你可以用预处理器指令和C代码来创建可移植程序。

常量

说明

类型

__C51__ C51编译器的版本号(例如,810代表版本8.10)。 数值
__CX51__ CX51编译器的版本号(例如,810代表版本8.10)。 数值
__DATE__ 当编译开始时的ANSI格式的日期(如May 17 2008)。 字符串
__DATE2__ 当编译开始的日期省略格式(如05/17/08)。
注:是早期的日期格式,后来为了符合ANSI C标准才改为上述格式,但旧的省略格式也被保留了下来。
字符串
__FILE__ 被编译的文件名。 字符串
__LINE__ 被编译文件的当前行号。 数值
__MODEL__

所选的存储模式:

  • 0 代表 SMALL,
  • 1 代表 COMPACT,
  • 2 代表 LARGE.
    注:Keil C51帮助文档中描述存储模式的序数有误,应该是012而不是123。
数值
__TIME__ 编译开始的时间。 字符串
__STDC__ 定义为1表示和ANSI C标准完全一致 N/A

Keil ARM 宏定义:
http://blog.youkuaiyun.com/norains/article/details/5935279

变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)是一种强大的非线性、无参数信号处理技术,专门用于复杂非平稳信号的分析与分解。它由Eckart Dietz和Herbert Krim于2011年提出,主要针对传统傅立叶变换在处理非平稳信号时的不足。VMD的核心思想是将复杂信号分解为一系列模态函数(即固有模态函数,IMFs),每个IMF具有独特的频率成分和局部特性。这一过程与小波分析或经验模态分解(EMD)类似,但VMD通过变分优化框架显著提升了分解的稳定性和准确性。 在MATLAB环境中实现VMD,可以帮助我们更好地理解和应用这一技术。其核心算法主要包括以下步骤:首先进行初始化,设定模态数并为每个模态分配初始频率估计;接着采用交替最小二乘法,通过交替最小化残差平方和以及模态频率的离散时间傅立叶变换(DTFT)约束,更新每个模态函数和中心频率;最后通过迭代优化,在每次迭代中优化所有IMF的幅度和相位,直至满足停止条件(如达到预设迭代次数或残差平方和小于阈值)。 MATLAB中的VMD实现通常包括以下部分:数据预处理,如对原始信号进行归一化或去除直流偏置,以简化后续处理;定义VMD结构,设置模态数、迭代次数和约束参数等;VMD算法主体,包含初始化、交替最小二乘法和迭代优化过程;以及后处理,对分解结果进行评估和可视化,例如计算每个模态的频谱特性,绘制IMF的时频分布图。如果提供了一个包含VMD算法的压缩包文件,其中的“VMD”可能是MATLAB代码文件或完整的项目文件夹,可能包含主程序、函数库、示例数据和结果可视化脚本。通过运行这些代码,可以直观地看到VMD如何将复杂信号分解为独立模态,并理解每个模态的物理意义。 VMD在多个领域具有广泛的应用,包括信号处理(如声学、振动、生物医学信号分析)、图像处理(如图像去噪、特征提取)、金融时间序列分析(识
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