16、计算机内存与直接内存访问技术详解

计算机内存与直接内存访问技术详解

1. 直接内存访问(DMA)概述

在计算机系统中,直接内存访问(DMA)是一种重要的数据传输机制。以STM32H7系列的DMA传输为例,每次DMA传输由源地址和目标地址确定。每个数据流都有一对寄存器来存储这些地址,分别是外设地址寄存器(SxPAR)和内存地址寄存器(SxMAR)。

此外,每次DMA传输还由传输大小和传输模式定义。每个数据流都有其数据数量寄存器(SxNDR),用于存储传输大小。STM32H7系列的DMA控制器可以执行两种传输类型:正常类型和循环类型。FIFOs允许独立的源和目标传输宽度以及突发传输。每次DMA传输在总线上由两个事务组成:从外设数据寄存器或内存位置加载数据,以及将数据存储到外设数据寄存器或内存位置。

2. 总线主控DMA

传统的第三方DMA需要一个独立的DMA控制器,该控制器内置于主板芯片组中,用于在外部设备(第一方)和系统RAM(第二方)之间移动数据。这种DMA控制器由多个外设设备共享,因此被视为第三方DMA。而且,大多数现代计算机系统中使用的“直传”DMA传输每次需要两个内存事务:一个从源加载数据,一个将数据存储到目标。

总线主控DMA(第一方DMA)则是一种更优的DMA传输方式。现代计算机系统中的最新I/O设备可以充当总线主控,即每个设备可以直接访问总线上的任何其他I/O设备或内存。每个现代I/O设备都包含自己的集成DMA控制器,不与其他I/O设备共享。支持总线主控技术的外设设备能够在无需CPU或第三方DMA控制器干预的情况下,在系统内存和外设之间移动数据。

总线主控DMA比第三方DMA传输数据快得多,因为只需要一半的总线周期。第三方DMA需要DMA

【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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