11、Linux系统中的initramfs、关机策略与引导加载器解析

Linux系统中的initramfs、关机策略与引导加载器解析

1. initramfs的使用

initramfs是一种相对较新(Linux 2.6引入)的执行早期用户空间程序的机制。它在概念上与initrd类似,目的都是在挂载真正的根文件系统之前加载可能需要的驱动程序,但在技术实现细节上与initrd有显著差异。

从技术实现上看,initramfs在调用 do_basic_setup() 之前加载,这为在加载设备驱动之前加载设备固件提供了机制。

从实际使用角度,initramfs更易于使用。它是一个cpio归档文件,而initrd是一个压缩的文件系统映像。这种简单的差异使得initramfs使用起来更加方便,它集成到Linux内核源代码树中,在构建内核映像时会自动构建。对其进行更改比构建和加载新的initrd映像要容易得多。

下面是Linux内核 .../usr 目录(initramfs映像在此构建)的内容示例:

$ ls -l
total 56
-rw-rw-r--  1 chris chris   834 Mar 25 11:13 built-in.o
-rwxrwxr-x  1 chris chris 11512 Mar 25 11:13 gen_init_cpio
-rw-rw-r--  1 chris chris 10587 Oct 27  2005 gen_init_cpio.c
-rw-rw-r--  1 chris chris   512 Mar 25 11:13 initramfs_data.c
【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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