嵌入式第六次课堂笔记

今日学习目标:
初识嵌入式Linux开发:通过内核提供的服务实现相应功能

在我们之前所学习的C语言编程中,我们所学习的都是无os的语法,是因为之前我们所设计的东西都缺少操作系统,操作系统是可以用来管理资源的,不管是软件还是硬件。
Linux系统是由用户空间和内核空间构成,这样可以保护内核的访问安全,并且用户空间不能随便访问内核空间,但是通过系统调用(内核提供的安全访问机制),可以使用户空间可以访问内核空间并获取服务,即调用操作系统提供的函数接口(API)。所以后面的任务就是学习用户编程接口API的用法。在VM中输入man 语法即可查看函数用法。
其次是文件处理,在VM中,每个文件都有对应的ID,要调用文件就是调用文件ID,并且进行动态分配,就是当操作这个文件时,系统才会分配文件描述符,且这些ID都是非负数从3开始,因为0,1,2三个描述符有其他作用。在VM中无缓冲访问文件就是用系统调用,可以用函数来实现,如果想要了解该函数是什么作用,可以用man语法加上函数名来查询,并且man函数查找出来的头文件在后面运用该函数时也要加上这些头文件。
create函数是创建文件int creat(const char * pathname, mode_tmode);,open函数是打开文件int open(const char * pathname, int flags);int open(const char * pathname,int flags, mode_t mode);open函数有两种,可以有两个参数或者三个参数,其中O_RDONLY是以只读方式打开文件,O_WRONLY是以只写方式打开文件,O_RDWR是以可读写方式打开文件,且这三种命令互斥,不可以一起用。write函数是文件书写函数,read函数就是读取数据函数,与write函数的参数一致;lseek函数是控制读写位置函数,第二个参数如是负数,则往前移动,如是整数则往后移,SEEK-SET就是参数offset为新的读写位置,SEEK-CUR则是以目前的读写位置往后增加offset个位移量,SEEK-END就是将读写位置指向文件尾后再增加offset个位移量,后两者的第二个参数允许是负数。所以今天后面的学习就是将几个函数相互结合。

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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