26、系统评估与验证:性能、质量、能耗的多维度考量

系统评估与验证:性能、质量、能耗的多维度考量

在当今复杂的系统设计与开发中,对系统进行全面的评估和验证至关重要。这涉及到性能、质量、能耗等多个关键方面,下面将详细介绍相关的评估方法和指标。

1. 性能评估
1.1 隐式路径枚举(IPET)与最坏情况执行时间(WCET)分析

在分析系统的执行时间时,我们可以通过构建约束条件来建模。以节点 _L1 为例,进入该节点的分支次数(x6 + x8)等于其执行次数(x7),离开该节点的次数(x9 + x10)也等于其执行次数。这种约束条件反映了图的结构。通过标准的整数线性规划(ILP)求解器来解决相关问题,最大化目标函数可以得到 WCET 的安全上界。这种建模执行时间的技术被称为隐式路径枚举(IPET),它避免了枚举大量可能执行路径的问题。

不过,像 aiT 这样可视化结果为带注释控制流图的工具,虽然有助于设计者优化系统,但也存在局限性,它不支持其他进程的抢占、中断、输入/输出以及直接内存传输(DMA)。目前,多核的 WCET 分析方法较少,新的概率方法旨在补充现有方法,通常基于极值理论。

1.2 实时演算(RTC)

WCET 估计能让我们预测单个输入事件下算法的执行情况,但我们更希望确保硬件平台能及时处理事件流,这就可以借助 Thiele 的实时演算(RTC)。

RTC 基于对事件到达率的描述,包括其波动情况。事件序列的时间特征由到达曲线表示:
[
\alpha^u(\tau), \alpha^l(\tau) \in \mathbb{R} {\geq 0}, \tau \in \mathbb{R} {\geq 0

【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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