C语言实战项目:学习挂号系统调度器源码

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0 下载量 151 浏览量 更新于2024-11-21 收藏 41KB RAR 举报
资源摘要信息:"本资源是一套用C语言编写的简单挂号系统的源代码,旨在作为C语言实战项目案例供学习者参考和实践。该系统可作为基础的调度器使用,能够让学习者通过编写和调试代码来深入了解C语言编程,特别是与数据结构和算法相关的知识,如链表的使用、排序算法、文件操作等。" 知识点详细说明如下: 1. C语言基础语法和结构 - 理解C语言的基本数据类型(如int、char、float等)和变量声明。 - 掌握控制语句(if-else、switch-case、for、while等)的使用。 - 学习函数的定义和调用,以及参数的传递方式。 2. 数据结构的实现和应用 - 链表:学会如何定义和操作单链表,包括创建节点、插入节点、删除节点和遍历链表。 - 数组:了解如何使用数组存储和访问数据,包括动态数组的创建和扩展。 3. 文件操作 - 学习在C语言中进行文件的读写操作,包括文件打开、关闭、读取数据和写入数据。 - 理解文本文件和二进制文件的区别,以及如何在C语言中处理这两种类型的文件。 4. 排序算法的应用 - 掌握基本的排序算法(如冒泡排序、选择排序、插入排序等)的实现和效率分析。 - 学习如何将排序算法应用于实际项目中,例如对挂号信息进行排序。 5. 调度器的设计和实现 - 理解调度器的基本概念和作用,包括如何管理任务队列和处理用户请求。 - 学习如何设计一个简单的调度器程序,实现任务的添加、删除、查看等基本功能。 6. 调试技巧和错误处理 - 掌握使用调试工具(如gdb)进行程序调试的方法。 - 学习如何在C语言中进行错误处理和异常管理,提高程序的健壮性和用户体验。 7. C语言项目实战经验 - 通过实际编写挂号系统的代码,积累使用C语言进行项目开发的经验。 - 学习如何规划项目结构,模块化编程,以及编写可读性和可维护性高的代码。 在深入学习这套源代码时,需要注意代码的组织结构和注释的清晰度,这对于理解和修改现有代码至关重要。同时,通过实际操作项目,可以加深对C语言编程实践的理解,为日后开发更复杂的系统打下坚实的基础。此外,由于源码文件名称为“调度器原版”,学习者应当对源码进行细致的阅读,理解其中的业务逻辑和数据流,这对于掌握整个系统的运作原理是必不可少的。

% 建立模型 syms q1 q2 dq1 dq2 ddq1 ddq2 L1 L2 m1 m2 g real % 定义质心位置 p1 = [L1/2*cos(q1); L1/2*sin(q1)]; p2 = [L1*cos(q1) + L2/2*cos(q1+q2); L1*sin(q1) + L2/2*sin(q1+q2)]; % 定义动能和势能 T = 1/2 * m1 * (dq1^2 + dq2^2) + 1/2 * m2 * (dq1^2 + dq2^2 + 2*dq1*dq2*cos(q2)) + 1/2 * I2 * dq2^2; U = m1 * g * p1(2) + m2 * g * p2(2); % 求解拉格朗日方程 L = T - U; eq1 = diff(diff(L,dq1),t) - diff(L,q1) == ddq1; eq2 = diff(diff(L,dq2),t) - diff(L,q2) == ddq2; % 将方程化简为控制方程 f1 = simplify(solve(eq1, ddq1)); f2 = simplify(solve(eq2, ddq2)); % 定义参数 L1 = 1; L2 = 0.5; m1 = 1; m2 = 0.5; g = 9.8; % 初始化神经网络 net = fitnet([10 5]); % 生成训练数据 q1 = linspace(-pi/2, pi/2, 100); q2 = linspace(-pi/2, pi/2, 100); dq1 = linspace(-pi, pi, 100); dq2 = linspace(-pi, pi, 100); ddq1 = zeros(1, 100); ddq2 = zeros(1, 100); u = zeros(1, 100); for i = 1:100 ddq1(i) = eval(subs(f1)); ddq2(i) = eval(subs(f2)); u(i) = m2 * L1 * dq1(i)^2 * sin(q2(i)) + m2 * L2 * dq2(i)^2 * sin(q2(i)) + m2 * g * L1 * cos(q1(i)) * sin(q2(i)) + m2 * g * L2 * cos(q1(i) + q2(i)) * sin(q2(i)); end % 训练神经网络 input = [q1; q2; dq1; dq2]; target = u; net = train(net, input, target); % 使用神经网络进行控制 q1 = pi/4; q2 = pi/6; dq1 = 0; dq2 = 0; t = 0; dt = 0.01; for i = 1:1000 ddq1 = eval(subs(f1)); ddq2 = eval(subs(f2)); u = sim(net, [q1; q2; dq1; dq2]); dq1 = dq1 + ddq1 * dt; dq2 = dq2 + ddq2 * dt; q1 = q1 + dq1 * dt; q2 = q2 + dq2 * dt; t = t + dt; end % 绘制结果 figure plot(q1, q2) xlabel('q1') ylabel('q2') title('Robot Trajectory')

2023-06-13 上传