20、(N, N) 原子寄存器:原理、实现与性能分析

(N, N) 原子寄存器:原理、实现与性能分析

1. Read - Impose Write - Majority 算法

Read - Impose Write - Majority 算法的第二部分主要涉及写操作和回写操作,以下是其代码实现:

Algorithm 4.7: Read - Impose Write - Majority (part 2, write and write - back)
upon event ⟨onar, Write | v ⟩do
    rid := rid + 1;
    wts := wts + 1;
    acks := 0;
    trigger ⟨beb, Broadcast | [WRITE, rid, wts, v] ⟩;
upon event ⟨beb, Deliver | p, [WRITE, r, ts′, v′] ⟩do
    if ts′ > ts then
        (ts, val) := (ts′, v′);
        trigger ⟨pl, Send | p, [ACK, r] ⟩;
upon event ⟨pl, Deliver | q, [ACK, r] ⟩such that r = rid do
    acks := acks + 1;
    if acks > N/2 then
        acks := 0;
        if reading = TRUE then
            reading := FALSE;
            trigger ⟨onar, ReadReturn | readv
【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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