18、并行与分布式系统技术解析

并行与分布式系统技术解析

1. 系统接口与代码可移植性

在计算机系统中,存在着不同层次的接口,它们在软件与硬件的交互中起着关键作用。首先是指令集架构(ISA),它处于硬件和软件的边界,定义了硬件能够执行的指令集合。接着是应用二进制接口(ABI),它允许应用程序和库模块访问硬件,但不包含特权系统指令,而是通过调用系统调用来实现。最后是应用程序接口(API),它为高级语言程序提供了访问 ISA 的途径,其中包含了高级语言库调用,这些调用常常会触发系统调用。

从代码的角度来看,高级语言(HLL)程序经过编译后生成的二进制文件通常是针对特定硬件架构和操作系统的,这就导致了这些代码缺乏可移植性。也就是说,这些代码无法在不同 ISA 的计算机上运行,甚至在相同 ISA 但不同操作系统的计算机上也无法运行。不过,我们可以将 HLL 程序编译为虚拟机(VM)环境下的可移植代码。这种可移植代码在生成和分发后,会通过二进制翻译器转换为主机系统的 ISA。动态二进制翻译技术能够将可移植代码中的来宾指令块转换为主机指令,并且由于这些指令块会被缓存和重用,从而显著提高了性能。

接口类型 作用 是否包含特权指令
ISA 硬件和软件边界,定义硬件执行指令集
ABI 允许应用和库模块访问硬件 否,调用系统调用
【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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