Rt-Thread之内核移植(官网+任务切换总结)

本文深入解析RT-Thread实时操作系统的核心机制,包括自动初始化、内核对象管理、中断处理流程、线程栈初始化、上下文切换以及BSP移植等内容,揭示了RT-Thread在Cortex-M架构上的高效实现策略。

启动流程就不必再说了。详情就看熊谱翔的书吧。这里只是说一下对自己来说比较新鲜的地方及所得。

自动初始化机制:

只要在函数定义处通过宏定义的方式进行声明,就会在系统启动过程中被执行。这里当宏理解成开关就可以了,还有其用法,是放在了函数定义处,注意一下就可以,还是比较好理解的,如:

int rt_hw_usart_init(void)  /* 串口初始化函数 */

{

    . . . . .. 

    /* 注册串口1 设备 */

    rt_hw_serial_register(&serial1, "uart1",

                          RT_DEVICE_FLAG_RDWR | RT_DEVICE_FLAG_INT_RX,

                          uart);

    return 0;

}

INIT_BOARD_EXPORT(rt_hw_usart_init);    /* 使用组件自动初始化机制 */

 

内核对象的管理架构,完全是基于面向对象的方法来设计的。两个特点:

1、内核对象包括线程、信号量、互斥量、事件、邮箱、消息队列和定时器、内存池、设备驱动等。对象容器中包含每类内核对象的信息,包括对象类型、大小等。对象容器给每类内核对象分配了一个链表,所有的内核对象都被链接到该链表上。

2、要了解各种类之的继承关系。当然,这里的类指容器。

 

关于内核移植主要是针对cotex-M的CPU架构:

准备知识:

M核通用寄存器就不用说了,见下图:

程序状态字寄存器里保存算术与逻辑标志,例如负数标志,零结果标志,溢出标志等等。

中断屏蔽寄存器组控制 Cortex-M 的中断除能。

控制寄存器用来定义特权级别和当前使用哪个堆栈指针。

MSP,适用于中断模式下。PSP适用于多任务状态。

如果是具有

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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