5、Linux内核工作队列与中断管理详解

Linux内核工作队列与中断管理详解

1. 工作队列基础

在Linux内核中, schedule_work() 是一个包装函数,它会在系统工作队列 system_wq 上调用 queue_work() ,而 schedule_work_on() 则是 queue_work_on() 的包装函数。同时, system_wq 是通过 alloc_workqueue("events", 0, 0); 创建的。若想了解其他系统级工作队列的创建方式,可以查看内核源码中 kernel/workqueue.c 文件里的 workqueue_init_early() 函数。

另外,内存回收是Linux内核在内存分配路径上的一种机制,它会先将当前内存中的内容转移到其他地方,然后再进行内存分配。

2. Linux内核中断管理概述

Linux内核除了处理进程和用户请求外,还负责管理和与硬件进行通信,这主要通过中断来实现。中断是外部硬件设备向处理器发送的请求立即处理的信号。在中断对CPU可见之前,需要由中断控制器启用,中断控制器的主要任务是将中断路由到各个CPU。

2.1 中断的五种状态

状态 描述
【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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