kernel-2 Linux内核简介

本文介绍了操作系统的构成及其关键组成部分,包括内核、驱动程序、启动引导程序等,并深入探讨了内核的功能,如中断处理、进程调度、内存管理和系统服务等。文章还详细解释了内核态与用户态的区别及处理器的活动范围。
  1. 操作系统是指整个系统中负责完成最基本功能和系统管理的那些部分,包括:
    • 内核
    • 驱动程序
    • 启动引导程序
    • 命令行shell或者其它种类的用户界面
    • 基本的文件管理工具和系统工具
  2. 内核通常由:
    • 负责响应中断的中断服务程序
    • 负责管理多个进程从而分享处理器时间的调度程序
    • 负责管理进程地址写意的内存管理程序
    • 网络、进程间通信待系统服务
  3. 对于提供保护机制的现代系统来说,内核独立于普通应用程序,它一般处于系统态,拥有受保护的内存空间和访问硬件设备的所有权限;这种系统态和被保 护起来的内存空间,统称为内核空间;相对地,应用程序在用户空间执行,它们只能看到允许它们使用的部分系统资源,并且不能使用某些特定的系统功能,不能直 接访问硬件等;
  4. 当内核运行的时候,系统以内核态进行内核空间,相反,普通用户程序以用户态进入用户空间;应用程序通过系统调用和内核通过来运行;如下图所示:
  5. 通常情况下:  
    • 应用程序调用库函数(如C库函数);
    • 库函数通过系统调用让内核代其完成各种不同的任务;
    • 应用程序通过系统调用在内核空间运行;而内核运行于进程上下文中;
  6. 当硬件设备想和系统通信的时候,它首先要发出一个异步的中断信号支打断内核正在执行的工作。
    • 中断通常对应着一个中断号,内核通过这个中断号查找对应的中断服务程序,并调用这个程序响应和处理中断;
    • 为了保证同步,内核可以停止中断(既可以停止所有的中断,也可以有选择地停止某个中断号对应的中断);
    • 许多操作系统的中断服务程序都不在进程上下文中执行,它们在一个与所有进程都无关的、专门的中断上下文中执行;这是为了保证中断服务程序能够在第一时间响应和处理中断请求,然后快速地退出;
  7. 处理器的活动范围:
    • 运行于内核空间,处于进程上下文,代表某个特定的进程执行;
    • 运行于内核空间,处于中断上下文,与任何进行无关,处理某个特定的中断;
    • 运行于用户空间,执行用户进程;
    • 例:当CPU空闲时,内核就运行一个空进程,处于进程上下文,但运行于内核空间;
  8. Linux内核与Unix各种变体的内核特点的分析:
    • Linux支持动态加载内核模块。尽管Linux内核是单内核,可是允许在需要的时候动态地卸载和加载部分内核模块;
    • Linux支持对称多处理(SMP)机制,尽管许多Unix的变体也支持SMP,但传统的Unix并不支持这种机制;
    • Linux内核可以抢占(perrmptive);与传统的Unix不同,Linux内核具有允许在内核支持的任务优先执行的能力;
    • Linux对线程支持的实现比较有意思:内核并不区分线程和其他的一般进程。对于内核来说,所有的进程都一样,只不过其中的一些共享资源而已;
    • Linux提供具有设备类的面向对象的设备模型、热插拔事件,以及用户空间的设备文件系统;
    • Linux忽略了一些被认为设计的很拙劣的特性;
    • Linux体现了自由这个词的精髓,即任何改变都要针对现实中确实存在的问题,经过完善的设计并有正确简洁的实现;
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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