Singularity-blog

这篇博客是安装和配置CrossTool-NG交叉编译工具的笔记

• 下载并安装crossTool-ng

滑模控制（SMC：sliding mode control）是一种相当简单而且控制性能优越的控制方法，但是绝大多数工程师在做过程控制时还是只考虑PID控制。笔者将以初学者的角度讨论滑膜控制器，并加以适当的工程实战进行检验

简介

滑模控制本质上是非线性控制的一种，简单的说，它的非线性表现为控制的不连续性，即系统的“结构”不固定（稳态是有振荡的），可以在动态过程中根据系统当前的状态有目的地不断变化，迫使系统按照预定“滑动模态”的状态轨迹运动。

它的控制效果优越体现在哪里呢？主要是两点：

1、滑动模态可以进行设计，调节的参数少，响应速度快。

2、对扰动不灵敏。什么是干扰？如果你的机器好端端地在工作，突然来了一个熊孩子拿起一钉锤就是一顿敲；或者工厂附近有高铁，每隔一段时间地面就要抖两下。滑模控制对扰动有很强的抑制能力，这对于在复杂环境工作下的机器来说非常友好。

常用趋近率

这个小工具非常简单，就是把图像以最小的损失量压缩。网络上的工具要么是要钱，要么一张张图片导入导出实在是太麻烦啦🙃笔者博客的图片全部都托管在gitee上，有1MB的大小限制，所以就搞个小工具来批量压缩图片啦大家有需要自取

图像存储原理

首先区别两个知识点：图片格式&颜色模式

• 图片格式：文件存储的时候文件编码的数据结构，比如常见的.jpg和.png是两种图片存储格式
• 颜色模式：指的是颜色表示的方式，常见的有RGB和YUV

一般来说，咱们常见的.jpg图片，使用手机拍的、电脑截图的如果没有经过特殊转码处理，一般采用RGB颜色模式。

一张数字图片，可以理解为一个二维数组，每一个元素就是常说的像素点，每个像素点就是一个颜色方块，当这些方块非常非常小时，就组成了一张图片（微分思想）。我们知道使用三基色可以合成所有颜色，这也就是RGB颜色模式的由来。由红R+绿G+蓝B三个颜色分量合成一个像素点，目前一般采样RGB24也就是一个分量一个字节（1Byte=8bits），那么一个像素点就是3Bytes（24bits）。计算一张采用RGB24颜色模式的分辨率A×B的图片大小：

$$
\text{Size} = A\cdot B \cdot 3Bytes
$$

当然还有更节省存储的RGB8和RGB16，也有色板精度更高的RGB32

图像压缩实例代码