38、性能测量:消息传递延迟与线程同步程序解析

性能测量:消息传递延迟与线程同步程序解析

在计算机系统的性能评估中,消息传递延迟和线程同步是两个关键的指标。本文将详细介绍用于测量消息传递延迟的程序,以及不同线程同步技术的实现和性能测量方法。

1. 消息传递延迟程序

消息传递延迟是指发送一个小消息并接收其回复所需的时间。为了测量不同通信机制的延迟,我们将介绍几种不同的程序,包括管道、Posix消息队列、System V消息队列、Doors API和Sun RPC API的延迟测量程序。

1.1 管道延迟程序

管道是一种半双工的通信机制,因此需要两个管道来实现父子进程之间的双向通信。以下是测量管道延迟的程序:

void doit(int readfd, int writefd) {
    char c;
    write(writefd, &c, 1);
    if (Read(readfd, &c, 1) != 1)
        err_quit("read error");
}

int main(int argc, char **argv) {
    int i, nloop, pipe1[2], pipe2[2];
    char c;
    pid_t childpid;
    if (argc != 2)
        err_quit("usage: latpipe <#loops>");
    nloop = atoi(argv[1]);
    Pipe(pipe1);
    Pipe(pipe2);
    if ((childpid = Fork()) == 0)
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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