21、分布式系统中的寄存器算法解析

分布式系统中的寄存器算法解析

在分布式系统中,寄存器的实现和操作是一个关键的研究领域。本文将深入探讨 (N, N) 原子寄存器和 (1, N) 日志化常规寄存器的相关算法,包括其原理、性能和正确性分析。

1. (N, N) 原子寄存器分析
1.1 操作顺序分析
  • 双写操作 :当两个操作都是写操作时,执行操作 o2 的进程 p2 会访问并增加其变量 ts。由于操作 o1 的写入者 p1 已收到 p2 的 ACK 消息,p2 的 ts 值至少与 o1 关联的时间戳一样大。因此,这两个操作在线性化中按正确顺序出现。
  • 一读一写操作
    • 若 o1 是读操作,o2 是写操作,写操作的算法会读取并增加其 ts 变量,这意味着 o1 在线性化中先于 o2 发生。
    • 若 o1 是写操作,o2 是读操作,o2 的算法会返回与变量 ts 中时间戳相关联的变量 val 的值。根据进程更新变量和写操作的顺序,ts 包含的时间戳至少与 o1 写入的时间戳一样大,这意味着 o2 在线性化中出现在 o1 之后。
  • 双读操作 :假设 o1 返回与时间戳/排名对 (ts1, r1) 关联的值 v1,o2 返回与不同时间戳/排名对 (ts2, r2) 关联的值。由于 o2 在实际执行中在 o1 之后发生,o1 中的读取者收到了所有未检测到故障的进程(包括执行 o2 的进程)的确认。执行 o2 的进程可能只会增加其 ts 变量,因此 ts2 ≥ ts1。
【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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