16、定时分析技术:调度仿真与静态调度分析

定时分析技术:调度仿真与静态调度分析

1. 调度仿真概述

调度仿真模拟操作系统和中断逻辑对任务和中断服务程序(ISR)执行的编排,相较于代码仿真,它处于更高层次,细节相对较少,通常很少包含可运行体以下的对象。

2. 调度仿真的基本功能与工作流程
  • 配置调度方法 :首先要为特定的调度方法配置仿真,即选择用于仿真的操作系统。
  • 定义任务和中断参数 :创建任务和中断,并定义调度相关的参数。其中,优先级是最重要的参数,此外还有多任务激活和“可抢占”设置等。这些完成了项目配置的静态方面。
  • 确定动态参数 :动态方面包括每个任务和每个ISR的最小和最大执行时间(BCET和WCET),以及任务激活和中断触发的模式。对于周期性任务,通过周期和偏移量来定义;对于中断,通常使用激活模式来描述其发生情况。
  • 指定统计分布 :为模拟器提供最后一个配置参数,指定BCET和WCET之间运行时间的统计分布,如高斯分布或均匀分布。
graph LR
    A[配置调度方法] --> B[定义任务和中断参数]
    B --> C[确定动态参数]
    C --> D[指定统计分布]
3. 调度仿真的运行机制

任务和中断按照激活模式在仿真中被激活和触发。对于每个任务或ISR的模拟执行,根据指定的分布、B

【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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