27、进程间通信技术:FIFO、消息队列与共享内存的实现

进程间通信技术:FIFO、消息队列与共享内存的实现

在进程间通信(IPC)领域,有多种技术可供选择,包括FIFO、消息队列和共享内存。下面将详细介绍这些技术的实现和使用方法。

1. FIFO 相关操作

FIFO(先进先出)是一种特殊的文件类型,可用于进程间通信。以下是关于 FIFO 的一些操作步骤和代码示例。

1.1 FIFO 发送器与接收器操作流程
  • 发送器操作
    1. 回到第一个终端,会看到 “The receiver stopped receiving” 提示。
    2. 在第一个终端再次启动 fifo - sender 程序。
    3. 回到第二个终端,重新启动 cat 程序以接收消息,并让 cat 程序保持运行:
$> cat < /tmp/my - 2nd - fifo
4. 当第二个终端的 `cat` 程序运行时,回到第一个终端,按下 `Ctrl + C` 终止 `fifo - sender` 程序,此时会显示 “Aborting”。
  • 接收器操作
    • 编写一个 C 程序来从 FIFO 读取数据。
    • 操作步骤如下:
【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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