62、高性能高可靠性RAIS5存储架构与ADAM自适应目录加速机制

高性能高可靠性RAIS5存储架构与ADAM自适应目录加速机制

一、RAIS5AS存储架构
  1. 奇偶块生成算法
    • 当更新物理条带中的数据块时,RAIS5AS有两种计算新奇偶块的方式。若满足特定条件,新奇偶块可由物理条带中无需更新的数据块旧值和需更新的数据块新值计算得出,公式为 (P′ i = D_j ⊕ D {j + 1} ⊕ D_{j + 2} … ⊕ D_{j + k} ⊕ d_h ⊕ d_{h + 1} … ⊕ d_{h + l});否则,RAIS5AS会预读奇偶块和物理条带中需更新的数据块,新奇偶块由奇偶块旧值、物理条带中需更新的数据块旧值和新值计算得出,公式为 (P′ i = P_i ⊕ D_j ⊕ D {j + 1} ⊕ D_{j + 2} … ⊕ D_{j + k} ⊕ d_j ⊕ d_{j + 1} ⊕ d_{j + 2} … ⊕ d_{j + m})。
    • 例如,在某些情况下,为了最小化预读操作次数,RAIS5AS会选择合适的计算方式。如在图3(e)中,(D_0 ∈Π(R_i) && D_1 /∈Π(R_i)),新奇偶块可由 (P_0)、(d_0)、(D_0) 和 (D_1) 计算,也可由 (d_2)、(D_0) 和 (D_1) 计算,RAIS5AS选择后者;在图3(f)中,同样条件下,RAIS5AS选择前者。
  2. 数据恢复算法
    • 传统RAID5创建时需要进行奇偶同步,RAID5控制器会读取数据块、计算奇偶块并写入相应位置。而RA
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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