20、嵌入式系统空闲时间功耗优化策略

嵌入式系统空闲时间功耗优化策略

在当今的嵌入式系统设计中,尤其是对于电池供电的设备,能耗已成为主要关注点之一。即使在实时系统中,处理器利用率通常也达不到 100%,这就导致系统会出现空闲状态。然而,即使在空闲状态下,许多实时操作系统仍会维持周期性的时钟中断,以同步系统和跟踪时钟事件。为了降低空闲状态下的功耗,本文将探讨两种不同情况下的功耗优化策略。

1. 嵌入式系统空闲状态与功耗背景

实时嵌入式系统在空闲状态下也存在周期性中断服务,如周期性的时钟滴答中断。为了降低空闲功耗,电源管理需要考虑这些周期性中断服务的影响。常见的降低空闲功耗的方法是将处理器转换到低功耗模式,同时动态电压/频率缩放(DVFS)也是一种有效的节能技术。

不同的处理器提供不同的低功耗模式,例如英特尔的 StrongARM SA - 1100 处理器有运行、空闲和睡眠三种模式,而瑞萨的 M16C 处理器则有正常、停止和等待三种模式。这些低功耗模式通过禁用 CPU 时钟或同时禁用 CPU 和外设时钟来实现功耗控制,但模式转换会消耗时间和功率开销。

处理器型号 模式 功耗 转换时间
SA - 1100 运行模式 400 mW -
SA - 1100 空闲模式 50 mW
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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