18、深入理解 Linux 进程控制:信号、替换、分叉与执行

深入理解 Linux 进程控制:信号、替换、分叉与执行

1. 使用信号控制和终止进程

在 Linux 系统中,信号是一种强大的机制,可用于控制和终止进程。下面将详细介绍如何使用信号来实现这些操作,并编写一个能处理特定信号的 C 程序。

1.1 信号概述

Linux 系统中有众多信号,其中前 31 个信号较为常用,常见的信号包括 TERM、KILL、QUIT、STOP、HUP、INT、STOP 和 CONT 等。

1.2 信号操作示例
  • 列出可用信号 :使用 kill -L 命令可列出能发送给进程的信号,但该列表较长,此处不展示。
  • 停止进程 :发送 STOP 信号(编号 19)可停止进程,效果与在 sleep 命令中按 Ctrl + Z 相同。
$> sleep 120 &
[1] 16392
$> kill -19 16392
[1]+  Stopped                 sleep 120
$> jobs
[1]+  Stopped                 sleep 120
  • 继续进程 :发送 CONT 信号(继续)可让停止的进程继续运行,也可使用信号名称替代编号。

                
【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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