学习Linux文件系统(网页整理)

本文详细阐述了如何通过读取Ext3文件系统的超级块来了解一个分区的磁盘信息,深入探讨了Ext3文件系统的结构与布局原理,并解析了Linux VFS中的inode、dentry、file之间的关系,以及VFS的机制与初始化过程。

查看ext3文件系统分区的superblock

http://www.cnblogs.com/xuczhang/archive/2010/02/24/1672533.html

---如何查看一个分区上的磁盘信息,文章讲述了读取ext3文件系统的superblock的方法,同理,可以读取其他信息

 

Ext3 File system Disk Layout

描述Ext3文件系统的结构

http://www.cnblogs.com/xuczhang/archive/2010/02/26/1674111.html

----描述Ext3文件系统的布局,如何在分区上布局,分区的每一段包含的内容

 

Linux VFS

http://blog.youkuaiyun.com/gowyz/article/details/6529986

------中间有几段可以让你很清楚VFS中 inode \dentry\file 之间的关系

 

解析 Linux 中的 VFS 文件系统机制

http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-vfs/

------侧重于在代码角度来分析VFS的机制,以及初始化过程等

 

LInux VFS 的PPT

http://wenku.baidu.com/view/e77321768e9951e79b892705.html

-----比较详细介绍

 

linux 虚拟文件系统

http://wenku.baidu.com/view/304040d7c1c708a1284a4423.html?from=rec&pos=1&weight=44&lastweight=19&count=5

 

ext2 的设计

http://wenku.baidu.com/view/6d725df90242a8956bece465.html?from=rec&pos=3&weight=21&lastweight=19&count=5

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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