U-Boot 环境变量浅析

本文深入探讨U-Boot环境变量的存储结构及其作用,并分析环境变量如何与内核进行交互,同时指出了其整体读写特性所带来的局限性。

以前浅析的U-Boot源码 在这里:

uboot - 环境变量的同步
http://blog.youkuaiyun.com/leesagacious/article/details/52155400
uboot - bad crc
http://blog.youkuaiyun.com/leesagacious/article/details/52213632
uboot-Invalid boot device
http://blog.youkuaiyun.com/leesagacious/article/details/52213597
sf_saveenv()浅析
http://blog.youkuaiyun.com/leesagacious/article/details/51999656

uboot环境变量存储结构

首先来看一幅图:
这里写图片描述
这是uboot的默认环境变量,其实它就是一个字符数组,一个环境变量挨着一个环境变量存放,每一个环境变量最后都是‘\0’结尾。
我认为环境变量就是一个数据库,可以存放你需要的数据,
但是它有一个劣势,就是整体写入、整体读出,它是不区分哪一个环境变量被修改了,哪一个原封不动,
这点是它与数据库不一样的地方。
增加自己需要的环境变量,好,既然可以增加 那么最多能增加多少呢,由前面的几篇博文我们知道:
总的size是 : CONFIG_ENV_SIZE,这个可以自己配置。
看下图 :
这里写图片描述

uboot环境变量作用
uboot环境变量的改进
uboot环境变量与Kernel的交互
实验验证
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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