进程环境

本文详细解释了如何使进程正常终止,并介绍了C程序的存储空间布局及内存分配方法。同时,阐述了存储器分配的常用函数以及如何通过atexit函数实现程序退出时的清理工作。

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进程终止

有8种方式使进程终止,其中5种为正常终止,它们是

(1)从main返回。

(2)调用exit。

(3)调用_exit或_Exit。

(4)最后一个线程从其启动例程返回。

(5)最后一个线程调用pthread_exit。

异常终止有3种方式,它们是

(1)调用abort。

(2)接到一个信号并终止。

(3)最后一个线程对取消请求做出响应。


1.exit函数

有三个函数用于正常终止一个程序:_exit和_Exit立即进入内核,exit则先执行一些清理处理(包括调用执行各终止处理程序,关闭所有标准I/O流等),然后进入内核。

#include <stdlib.h>

void exit(int status);

void _Exit(int status);

#include <unistd.h>

void _exit(int status);


2.atexit函数

一个进程可以登记多个函数,这些函数将由eixt自动调用,调用顺序与登记顺序相反。

#include <stdlib.h>

int atexit(void (*func)(void));


C程序的存储空间布局

由以下几部分组成:

1.正文段。这是由CPU执行的机器指令部分。

2.初始化数据段。它包含了程序中需明确地赋初值的变量。

3.非初始化数据段。通常将此段称为bss段,在程序开始执行之前,内核将此段中的数据初始化为0或空指针。

4.栈。自动变量以及每次函数调用时所需保存的信息都存放在此段中。

5.堆。通常在堆中进行动态存储分配。由于历史上形成的惯例,堆位于非初始化数据段和栈之间。


存储器分配

(1)malloc。分配指定字节数的存储区。此存储区中的初始值不确定。

(2)calloc。为指定数量具指定长度的对象分配存储空间。该空间中的每一位都初始化为0。

(3)realloc。更改以前分配区的长度。

#include <stdlib.h>

void *malloc(size_t size);

void *calloc(size_t nobj, size_t size);

void *realloc(void *ptr, size_t newisze);

void free(void *ptr);


getrlimit和setrlimit函数

每个进程都有一组资源限制,其中一些可以用getrlimit和setrlimit函数查询和更改。

#include <sys/resource.h>

int getrlimit(int resource, struct rlimit *rlptr);

int setrlimit(int resource, const struct rlimit *rlptr);

在更改资源限制时,须遵循下列三条规则:

(1)任何一个进程都可将一个软限制值更改为小于或等于其硬限制值。

(2)任何一个进程都可降低其硬限制值,但它必须大于或等于其软限制值。

(3)只有超级用户进程可以提高硬限制值。

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资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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