uclinux-2008R1.5-RC3(bf561)到VDSP5的移植(58):_cplb_mgr

本文介绍在uCLinux内核中针对ADI BF561 DSP开发板的_cplb_mgr函数调整方法,避免VDSP默认库引起的内核错误。通过修改config.h文件中的定义实现正确的缓存范围替换。

rev 0.1

 

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本文适用于

ADI bf561 DSP

优视BF561EVB开发板

uclinux-2008r1.5-rc3(smp patch)

Visual DSP++ 5.0(update 5)

 

欢迎转载,但请保留作者信息

 

uclinux内核中,提供了一个函数:_cplb_mgr,此函数位于arch/blackfin/kernel/cpu-nompu/cplbmgr.s,它的作用是当bf561发生cplb miss exception的时候替换掉最后的cache范围。在vdsp5中同样提供了一个_cplb_mgr的函数,而且VDSP在默认情况下会使用自己的库中的函数,从而造成内核错误。

因此,我们需要在config.h中增加一个定义:

#define       _cplb_mgr                        _uclinux_cplb_mgr

#define       cplb_mgr                         uclinux_cplb_mgr

 

 

1       参考资料

uclinux-2008R1.5-RC3(bf561)VDSP5的移植(54)MEM_SDRAM_BANKx(2009-2-1)

uclinux-2008R1.5-RC3(bf561)VDSP5的移植(55)CONFIG_FLAT_NODE_MEM_MAP(2009-02-03)

uclinux-2008R1.5-RC3(bf561)VDSP5的移植(56)L1 data memory overflow(2009-02-03)

uclinux-2008R1.5-RC3(bf561)VDSP5的移植(57)bsz(2009-2-3)

 

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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