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这是一个小型项目,旨在实现实时控制电机的启动,包含编译环境和相关代码。

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简介:
IGH系统与xenomai控制电机,完成下载和解压操作后,需要对mian.c文件进行调整,将电机ID替换为相应的配置,即可使系统正常运行。为了更直观地理解操作步骤,提供了视频演示参考:[https://www.bilibili.com/video/BV1rg411A7Mm/。此外,一份详细的IGH搭建教程也已提供,供用户参考:[https://blog..net/qq_50808730/category_11470195.html]。

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客服
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  • 基于,涵盖
    优质
    本项目为一个基于实时控制的电机驱动系统的小型实践,详细介绍其开发所需的编译环境搭建及核心代码编写过程。适合初学者入门学习。 IGH与Xenomai结合控制电机的操作步骤如下:下载并解压文件后,在mian.c文件里将示例中的电机ID替换为自己的电机ID即可运行。关于具体操作可以参考视频演示。有关搭建IGH的教程可以在相关博客中找到。
  • 基于程序,涵盖展示。
    优质
    本项目专注于开发一个基于实时控制的电机驱动小程序,详细介绍其编译环境及核心代码,旨在为用户提供直观便捷的电机控制体验。 IGH 和 Xenomai 控制电机的步骤是:下载并解压文件后,在 main.c 文件里把默认的电机 ID 更改为自己的电机 ID 即可运行。视频演示可以在 B 站找到,搭建 IGH 的教程也可以在网上查阅到。
  • C器源
    优质
    本项目旨在构建一个简化版的C语言编译器,包括词法分析、语法解析及代码生成等核心模块。适合学习编译原理与实践。 一个小型C编译器的源代码可供学习和开发参考。
  • ECG-Atrial-Fibrillation-Classification-with-CNN: 使用CNN...
    优质
    简介:本项目利用卷积神经网络(CNN)构建模型,专注于心电图信号中房颤分类的研究,通过深度学习技术提高诊断准确率。 使用一维CNN的基于ECG的心房颤动分类器是一种利用卷积神经网络(CNN)的方法来区分有或无心房颤动患者的ECG信号。该模型经过训练后可以达到93.33%的验证准确率。 目录: - 怎么跑实验 - 所用硬件配置 - 变更日志 关于该项目,这是一个基于CNN的模型,旨在自动对正常患者与心房颤动患者的ECG信号进行分类,并经过训练可实现高达93.33%的验证准确率。这里使用的卷积神经网络是一维的。 项目包含以下内容: - Jupyter笔记本(用于展示和执行代码) - 数据集准备 - 模型构建:包括数据加载器和模型架构 数据集信息来自于MIT-BIH心房颤动数据库,注意该数据集可能与最初创建此项目的版本有所不同。为了保证实验的可重复性,建议使用GPU进行训练,而对于推理任务,则CPU系统就足够了。
  • HNU原理文件
    优质
    本资料包含湖南大学(HNU)编译原理课程实验一的所有源代码及辅助文档,旨在帮助学生理解词法分析与语法解析的基本概念和技术。 一、实验目的:学习并掌握词法分析程序的手工构造状态图及其代码实现方法。 二、实验任务: 1. 阅读已有编译器的经典词法分析源程序; 2. 使用C或C++语言编写一门语言的词法分析器。
  • MoviesApp:大学
    优质
    MoviesApp是一款由大学生开发的学习项目,旨在通过实践提升编程与设计技能。用户可以在此应用中探索、评价和分享各类电影资讯。 欢迎使用Rails框架来开发Web应用程序。Rails根据模型-视图-控制器(MVC)模式构建数据库支持的Web应用,并提供了一整套所需工具。 在该模式中,视图负责将预先准备好的数据插入到HTML标记之间,主要作为“哑”模板存在;而模型则包含如账户、产品和人员等智能领域对象,这些对象包含了业务逻辑并能够实现自身与数据库之间的持久化存储。控制器的任务是处理传入请求(例如保存新帐户信息或更新商品),并通过操作模型将数据传递给视图。 在Rails中,Active Record负责处理模型部分,它能将数据库中的行转换为易于使用的对象,并添加业务逻辑方法来增强这些对象的功能。Action Pack则用于管理控制器和视图的实现;这一模块包括了两个主要的部分。
  • 用C语言C
    优质
    这是一个使用C语言开发的小型C编译器项目,旨在提供一个简化版的C语言编译解决方案。它适合学习和理解编译原理的基础知识。 一个用C语言编写的很小的C编译器实现,可供对编译器感兴趣的同学学习。