小记Pthread线程属性

上次用过,对它的属性值的意思不明白,detachable, joinable,可分离的,可切入,看这个中文谁能明白这个线程属性是啥意思?
今天补记下: http://fanqiang.chinaunix.net/a4/b8/20010811/0905001105.html 其中一段文字讲到这个了


线程的分离状态决定一个线程以什么样的方式来终止自己。在上面的例子中,我们采用了线程的默认属性,即为非分离状态,这种情况下,原有的线程等待创建的线程结束。只有当pthread_join()函数返回时,创建的线程才算终止,才能释放自己占用的系统资源。而分离线程不是这样子的,它没有被其他的线程所等待,自己运行结束了,线程也就终止了,马上释放系统资源。程序员应该根据自己的需要,选择适当的分离状态。设置线程分离状态的函数为pthread_attr_setdetachstate(pthread_attr_t *attr, int detachstate)。第二个参数可选为PTHREAD_CREATE_DETACHED(分离线程)和 PTHREAD _CREATE_JOINABLE(非分离线程)。这里要注意的一点是,如果设置一个线程为分离线程,而这个线程运行又非常快,它很可能在pthread_create函数返回之前就终止了,它终止以后就可能将线程号和系统资源移交给其他的线程使用,这样调用pthread_create的线程就得到了错误的线程号。要避免这种情况可以采取一定的同步措施,最简单的方法之一是可以在被创建的线程里调用pthread_cond_timewait函数,让这个线程等待一会儿,留出足够的时间让函数pthread_create返回。设置一段等待时间,是在多线程编程里常用的方法。但是注意不要使用诸如wait()之类的函数,它们是使整个进程睡眠,并不能解决线程同步的问题。
分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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