1、深入了解 UNIX 操作系统:特性、历史与哲学

深入了解 UNIX 操作系统:特性、历史与哲学

1. UNIX 简介

曾经,UNIX 是专家和高手的专属领域。如今,它已走出大学和实验室,广泛应用于全球企业和小型互联网服务器。UNIX 能够轻松扩展或缩小,适应小型安装或复杂的企业网络,这是它广受欢迎的原因之一。

UNIX 具有多个版本,如 HP - UX(惠普)、Solaris(SunSoft)、SVR4(AT&T)、AIX(IBM)等。此外,还有 BSD、Linux、SunOS、IRIX 等变体。

UNIX 具有以下特点:
- 是 Novell 公司的商标。
- 是多任务、多用户操作系统。
- 代表了一系列相关操作系统及其常见应用、实用程序和编译器程序。
- 是丰富、可扩展且开放的计算环境。

2. 操作系统基础

计算机系统由硬件、操作系统和应用程序三个主要部分组成。操作系统负责管理硬件和应用程序。当开启计算机时,操作系统会执行一系列任务,具体如下:

2.1 硬件管理(第一部分)

开启计算机后,操作系统会初始化各种硬件,使其进入可用状态。启动过程完成后,操作系统等待进一步指令。关闭计算机时,操作系统也会确保所有硬件正确关闭。大多数启动 ROM 会进行一些硬件初始化,但不多,I/O 设备的初始化是 UNIX 内核的一部分。

2.2 进程管理

硬件初始化完成后,可执行应用程序,此时该应用程序成为一个进程。操作系统负责管理应用程序的执行,执行程序时会创建新进程。虽然多个进程可同时存在,但同一时间只有一个进程能在 CPU 上执行。操作系统会快速在进程间切换,实

【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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