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嵌入式CC++编程精华:深度解析与实战指南

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下载需积分: 0 | 1.68MB | 更新于2024-07-28 | 174 浏览量 | 0 下载量 举报 收藏
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本文档是一份精心挑选的嵌入式C/C++语言精华文章集锦,包含了多个主题,旨在帮助读者深入理解并提升在嵌入式系统开发领域的技能。以下是部分内容的详细解析: 1. **C/C++语言struct深层探索**:作者宋宝华指出struct在大型程序中的关键作用。结构体(struct)是C/C++中用于组织和打包数据的一种重要方式,通过合理的struct设计,开发人员能够有效地组合数据,便于数据管理。使用struct的熟练程度往往反映了开发者的经验水平,特别是在网络协议、通信控制等需要数据结构清晰明确的场景。 2. **C++中extern"C"含义深层探索**:extern"C"关键字用于确保在C++代码中调用的函数保持C语言的接口风格,避免名字 mangling(名字重写),这对于跨平台和兼容性非常重要。 3. **C语言高效编程技巧**:这部分分享了提高嵌入式系统编程效率的一些实用策略,如代码优化、内存管理等,对于性能优化有着指导意义。 4. **嵌入式程序员必备知识**:涵盖基础问题,如硬件交互、操作系统原理、编程规范等,是入门和进阶学习的重要参考。 5. **C语言嵌入式系统编程修炼系列**:从背景篇到实际操作(如内存操作、屏幕操作、键盘操作、性能优化等),逐步引导读者掌握嵌入式编程的实践技能。 6. **C/C++语言高级特性和概念**:涉及void和void指针、可变参数表、数组名与指针的区别、面试题解析、联合体(union)的使用、以及面向ARM的嵌入式Linux移植实战,这些都是深入理解和应用C/C++的关键知识点。 7. **Linux设备驱动编程**:介绍了Linux内核模块、字符设备驱动、并发控制、设备操作的阻塞与非阻塞等高级内容,适合对Linux系统底层有深入研究的开发者。 通过阅读这份集锦,无论是初学者还是经验丰富的工程师都能从中收获宝贵的技巧和见解,提升嵌入式开发的专业素养。

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资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 在计算机视觉领域,实时目标跟踪是许多应用的核心任务,例如监控系统、自动驾驶汽车和无人机导航等。本文将重点介绍一种在2017年备受关注的高效目标跟踪算法——BACF(Boosted Adaptive Clustering Filter)。该算法因其卓越的实时性和高精度而脱颖而出,其核心代码是用MATLAB编写的。 BACF算法全称为Boosted Adaptive Clustering Filter,是基于卡尔曼滤波器改进的一种算法。传统卡尔曼滤波在处理复杂背景和目标形变时存在局限性,而BACF通过引入自适应聚类和Boosting策略,显著提升了对目标特征的捕获和跟踪能力。 自适应聚类是BACF算法的关键技术之一。它通过动态更新特征空间中的聚类中心,更准确地捕捉目标的外观变化,从而在光照变化、遮挡和目标形变等复杂情况下保持跟踪的稳定性。此外,BACF还采用了Boosting策略。Boosting是一种集成学习方法,通过组合多个弱分类器形成强分类器。在BACF中,Boosting用于优化目标检测性能,动态调整特征权重,强化对目标识别贡献大的特征,从而提高跟踪精度。BACF算法在设计时充分考虑了计算效率,能够在保持高精度的同时实现快速实时的目标跟踪,这对于需要快速响应的应用场景(如视频监控和自动驾驶)至关重要。 MATLAB作为一种强大的数学计算和数据分析工具,非常适合用于算法的原型开发和测试。BACF算法的MATLAB实现提供了清晰的代码结构,方便研究人员理解其工作原理并进行优化和扩展。通常,BACF的MATLAB源码包含以下部分:主函数(实现整个跟踪算法的核心代码)、特征提取模块(从视频帧中提取目标特征的子程序)、聚类算法(实现自适应聚类过程)、Boosting算法(包含特征权重更新的代
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内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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