22、异步共享内存模型与互斥问题解析

异步共享内存模型与互斥问题解析

1. 异步共享内存模型的时间测量与故障处理

1.1 时间测量

在异步共享内存模型中,我们通过满足上界的时间分配所能赋予事件 $\pi$ 的时间的上确界来指定事件 $\pi$ 的时间。同样,我们通过两个感兴趣事件所能分配的时间差的上确界来测量它们之间的时间。需要注意的是,这种时间测量方法没有考虑到进程访问公共变量时因竞争而产生的开销。在多处理器环境中,如果这种竞争是一个问题,那么时间测量方法必须相应地进行修改。

1.2 故障建模

在共享内存系统中,进程 $i$ 的停止故障使用输入动作 $stop_i$ 来建模。这个动作会导致进程 $i$ 的所有任务停止,但不会影响其他进程。具体来说,$stop_i$ 事件只能改变进程 $i$ 的状态,不过我们除了要求这些状态变化能永久禁用进程 $i$ 的所有任务外,并不对这些状态变化进行其他限制。至于进程 $i$ 后续的输入是被忽略,还是会导致与没有发生 $stop_i$ 时相同的状态变化,亦或是导致其他状态变化,这些区别并不重要,因为这些状态变化的影响永远不会传达给其他进程。

1.3 复杂度测量

共享内存系统的其他有趣的复杂度测量方法包括一些静态测量,如共享变量的数量和它们的值集的大小。

1.4 随机化

概率共享内存系统是通过将第 8.8 节中概率 I/O 自动机的一般定义专门应用于 I/O 自动机为共享内存系统的情况来定义的。

1.5 相关模型与研究

  • 另一种共享内存系统模型由 Lynch 和 Fischer 定义,在该模型中,进程通过对共享变
【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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