15、Windows系统同步机制详解

Windows系统同步机制详解

在多处理器环境中,系统的同步机制至关重要,它能确保多个线程或进程对共享资源的访问有序进行,避免数据竞争和不一致的问题。以下将详细介绍Windows系统中的各种同步机制。

1. 读写锁与执行联锁操作

读写锁允许在没有写操作时进行无竞争的共享获取。当有写操作时,读者必须释放锁,且在写操作期间不允许新的读者或写者。对于经常迭代链表但很少插入或删除项的驱动开发者来说,这种锁能减少竞争,避免使用复杂的排队自旋锁。

内核提供了一些基于自旋锁构建的简单同步函数,用于更高级的操作,如在单链表和双链表中添加和删除条目。这些函数包括用于单链表的 ExInterlockedPopEntryList ExInterlockedPushEntryList ,以及用于双链表的 ExInterlockedInsertHeadList ExInterlockedRemoveHeadList 等。这些函数需要一个标准自旋锁作为参数,并且在整个内核和设备驱动程序代码中广泛使用。

与标准API不同,这些执行联锁操作函数将所需代码内联,并使用不同的排序方案。它们在处理器上禁用中断并立即尝试原子测试和设置操作,如果初始尝试失败,会再次启用中断,并继续执行标准的忙等待算法,直到测试和设置操作返回0。由于这些细微差异,用于执行联锁操作的自旋锁不能与之前讨论的标准内核API一起使用,并且非联锁列表操作不能与联锁操作混合使用。

2. 低IRQL同步与自旋锁限制

执行软件需要在多处理器环境中同步对全局数据结构的

【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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