11、磁盘分区与文件系统全解析

磁盘分区与文件系统全解析

1. 磁盘分区基础操作

当准备好写入分区表时,可使用 fdisk 工具,使用 w 命令完成操作:

Command (m for help): w
The partition table has been altered.
Calling ioctl() to re-read partition table.
Syncing disks.

需要注意的是, fdisk 不会询问你是否确认操作,它会直接执行并退出。若想查看额外的诊断消息,可使用 journalctl -k 命令,但只有在使用 fdisk 时才能获取这些消息。

2. 磁盘与分区几何结构

磁盘是带有移动部件的设备,会给软件系统带来复杂性。以简单的单盘片硬盘为例,其由在主轴上旋转的盘片、连接在可在磁盘半径上移动的臂上的磁头组成。当盘片在磁头下方旋转时,磁头读取数据。当臂处于一个位置时,磁头只能从一个固定的圆读取数据,这个圆被称为柱面。

较大的磁盘有多个盘片,所有盘片堆叠并围绕同一主轴旋转。每个盘片可以有一个或两个磁头,所有磁头连接在同一臂上并协同移动。由于臂的移动,磁盘上有许多柱面,从中心的小柱面到周边的大柱面。最后,可将柱面划分为称为扇区的切片。这种对磁盘几何结构的理解方式称为CHS(柱面 - 磁头 - 扇区),在旧系统中,可以通过这三个参数定位磁盘的任何部分。

不过,现代硬盘报告的

【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,以面掌握该方法的核心技术要点。
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