26、Tock系统中的异步与同步API及应用实践

Tock系统中的异步与同步API及应用实践

1. 文本显示回调函数

当文本显示或出现错误时, text_displayed 函数会被调用。在该函数中,会执行两个操作:
1. 无论文本是否成功显示,都要进行清理工作,即取消回调订阅并释放缓冲区。
2. 验证库的用户是否注册了回调,如果注册了,则以状态和存储的用户数据为参数调用该回调。

2. 同步与异步API概述

2.1 异步API

之前展示的异步API与驱动的工作方式非常相似。但对于应用开发者来说,使用异步API往往有一定难度,因此大多数用户空间库会为驱动提供同步API,即库会实现等待回调所需的所有代码。

2.2 同步API

同步API中的 text_display_show_text_sync 函数与异步版本类似,但它会在整个文本显示完成后才返回。以下是同步API的代码示例:

static void text_displayed_sync (
     statuscode_t status, void *user_data
) {
  text_display_status_t *display_status =
           (text_display_status_t*)user_data;
  display_status->done   = true;
  display_status->status = status;
}

returncode_t text_display_s
【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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