【摘 要】
:
针对RTOS的线程信号研究集中在调用算法或应用等方面,而对RTOS内部的线程信号响应机制、响应时间性能或运行流程的研究较少.对此,在分析RTOS的线程信号的作用、响应机制原理和关键技术要点的基础上,提出基于printf方式输出线程信号响应机制过程的剖析方法.以STM32L431芯片为例给出mbedOS的线程信号剖析实验例程,以时序图的方式进行归纳总结.该方法可以帮助读者从更加微观的角度理解mbedOS的线程信号响应的整个脉络结构,为剖析RTOS其它通信机制原理提供借鉴.
【机 构】
:
苏州大学 计算机科学与技术学院,江苏 苏州 215006;武夷学院 数学与计算机学院,福建 武夷山 354300
论文部分内容阅读
针对RTOS的线程信号研究集中在调用算法或应用等方面,而对RTOS内部的线程信号响应机制、响应时间性能或运行流程的研究较少.对此,在分析RTOS的线程信号的作用、响应机制原理和关键技术要点的基础上,提出基于printf方式输出线程信号响应机制过程的剖析方法.以STM32L431芯片为例给出mbedOS的线程信号剖析实验例程,以时序图的方式进行归纳总结.该方法可以帮助读者从更加微观的角度理解mbedOS的线程信号响应的整个脉络结构,为剖析RTOS其它通信机制原理提供借鉴.
其他文献
通过对现有的非正交多址下行功率分配方案进行研究,发现目前各方案中用户间的公平性都位于较低的水平,为提高系统的用户公平性,提出一种多载波功率分配方案.在保证系统能效和用户QoS的前提下,通过对载波间和载波内的功率重新分配,达到增强系统内用户公平性的目的.仿真结果表明,所提方案提升了用户公平性.
对数据发布中传统方法脱敏多元组关系-集值数据可能导致信息泄露以及产生较高信息损失的问题进行研究,提出基于(K,L)-多样性模型的多元组关系-集值数据的脱敏方法PAHI.根据准标识符将多元组数据转换为单元组数据;用信息增益比优化分割方法,实现集值数据K-匿名;引入敏感度值建立集值指纹桶,采用敏感度距离优化剩余元组的处理,实现关系-集值数据L-多样性.引入辨识度度量标准和信息熵计算K和L的阈值.安全性分析和实验验证,对比现有的脱敏方法,该方法保证了脱敏后数据安全,降低了时间开销和信息损失,提高了数据的可用性.
语音情感识别在人机交互中具有重要意义.为解决中文语音情感识别效率和准确率低等问题,提出一种基于Trumpet-6卷积神经网络模型的中文语音情感识别方法.在MFCC特征提取过程中,通过增加分帧加窗操作时采样点的个数,增添每个汉明窗内的特征及减少汉明窗个数,从而缩小MFCC特征图的像素尺寸,提高单次识别的处理效率.在此基础上,使用高斯白噪声对数据集进行数据增强处理,缓解训练过程中的过拟合问题.在CASIA语音情感数据集上的实验结果表明,该方法的测试准确率达95.7%,优于Lenet-5、RNN、LSTM等传统
针对异常离群点对k-means‖算法的聚类精确度影响较大且在确定中心点过程中会泄露聚类数据隐私的问题,提出DPk-means‖算法.标记离群点,降低离群点对k-means‖算法聚类精确度的影响,将差分隐私应用于k-means‖聚类算法中保护聚类数据隐私.在选择聚类初始中心点和迭代求取均值中心点的过程中,应用拉普拉斯机制注入噪声,解决数据隐私泄露的问题.通过隐私预算动态变化对聚类结果准确性的影响及同类算法对比实验分析验证,DPk-means‖算法能够提供更高的隐私保护水平且保证聚类结果的准确性.
为解决以往算法无法平衡精度和模型大小的问题,提出一种基于上下文学习的轻量级自动抠图算法.采用上下文特征聚合模块和编解码结构相结合的方式进行网络构建,其中编解码器能够有效进行特征提取,通过恢复空间信息捕获更清晰的对象边界;上下文特征聚合模块能够编码多尺度的上下文信息,保留更多细节纹理特征,提高结果的精度.将深度可分离卷积应用到网络主干,形成更快、更强的编解码网络.经Compositon-1 k数据集测试,其结果表明,在不进行任何后处理的情况下,该算法精度优于DIM算法,模型参数量较DIM模型降低了98.1%
针对多变量模型预测控制系统在长期运行中出现设定值变化、模型失配、扰动特性变化后控制器参数不再匹配的问题,提出一种在得到性能诊断结果后基于改进粒子群算法的控制器参数整定方法.通过分析最优控制律与三项系统性能的关系,构造出对应的目标优化函数,对粒子群算法迭代过程中粒子的位置和惯性因子做出改进,弥补该算法易于陷入局部最优以及无法优化控制器整型参数变量的不足.用Wood-Berry模型对其进行仿真仿真,结果验证了该方法的有效性.
针对移动异构网络环境网络参数动态变化、多路传输过程中数据包乱序引发的吞吐量下降等问题,提出一种基于BP神经网络(back propagation neural network,BPNN)端到端时延预测的多路传输调度方法,通过BP神经网络的构建、训练和学习,实现对端到端传输时延的更准确预测,以此为基础,对子流拥塞状况及网络状态进行综合评估后实施数据调度.仿真结果表明,该方法可有效减少数据包乱序的发生,实现负载均衡,提高网络吞吐量.
旅游领域命名实体识别是旅游知识图谱构建过程中的关键步骤,与通用领域的实体相比,旅游文本的实体具有长度长、一词多义、嵌套严重的特点,导致命名实体识别准确率低.提出一种融合词典信息的有向图神经网络(L-CGNN)模型,用于旅游领域中的命名实体识别.将预训练词向量通过卷积神经网络提取丰富的字特征,利用词典构造句子的有向图,以生成邻接矩阵并融合字词信息,通过将包含局部特征的词向量和邻接矩阵输入图神经网络(GNN)中,提取全局语义信息,并引入条件随机场(CRF)得到最优的标签序列.实验结果表明,相比Lattice
为解决不规则布局的智能制造车间中自动导引车(automated guided vehicle,AGV)的路径规划问题,提出一种实现AGV路径规划的双层环境建模方法,在此基础上对其路径规划算法进行有效改进,改进算法附加考虑路径的平滑度,提出模拟退火的种群选择方法.通过仿真实验验证,改进后的算法规划出的路径更加平滑,有效避免了传统遗传算法易陷入局部最优的缺陷.仿真实验还验证了改进算法的有效性区间,当障碍物栅格占全环境比小于等于40%时,改进算法比传统遗传算法有效,在此范围内,障碍物占比越高,算法有效性越好.
为空闲出租车司机推荐有效的闲逛路线在提高出租车司机工作效率、减少乘客等待时间以及缓解交通压力方面具有重要作用.现有的研究工作主要集中于为空闲司机推荐完整的驾驶路线,没有考虑到真实路网环境下某些路段的可等待因素,使得推荐的路线因载客概率较低、行驶距离较长而花费成本较高.提出一种基于候客点规划的路线推荐算法,对出租车轨迹数据进行处理,并设计路径匹配算法将每个轨迹点与真实路段一一匹配.通过统计每个路段历史接载信息,并利用一种改进的多层感知机建立可预测时序接载概率的模型,结合路段的可等待因素设计一种最小花费成本的