44、多线程应用详解

多线程应用详解

在软件开发中,有时应用程序需要同时处理多项任务。为了实现这一目标,我们可以为应用程序提供多个执行线程。线程代表计算机执行的指令序列,应用程序并不局限于只有一个这样的序列,实际上可以根据需要创建任意数量的线程。每次创建新的执行线程时,只需指定线程开始执行的方法即可。应用程序中的第一个线程总是从 Main() 方法开始,因为它是由 .NET 运行时启动的,而 Main() 是 .NET 运行时选择的入口方法。后续的线程则由应用程序内部启动,这意味着应用程序可以决定这些线程的起始位置。

线程的工作原理

我们常说线程可以同时运行,但实际上,单个处理器一次只能执行一项任务。在多处理器系统中,理论上每个处理器可以同时执行一条指令。然而,对于大多数使用单处理器计算机的人来说,事情并非真正意义上的同时发生。Windows 操作系统通过一种称为抢占式多任务的机制,让我们产生多个进程同时运行的错觉。

抢占式多任务是指 Windows 会选择某个进程中的一个线程,让其运行一小段时间。微软并未公开这段时间的具体时长,因为这是操作系统的内部参数,会随着 Windows 的发展进行调整以保持最佳性能。从人类的感知来看,这段时间非常短,通常不超过毫秒级,这就是线程的时间片。当时间片结束后,Windows 会收回控制权,选择另一个线程并分配新的时间片。由于时间片极短,我们就会感觉很多事情在同时进行。

即使应用程序只有一个线程,抢占式多任务机制也会持续运行,因为系统中还有许多其他进程,每个进程的线程都需要分配时间片。这就是为什么当屏幕上有多个窗口代表不同进程时,我们点击任何一个窗口,它似乎都能立即响应。实际上,响应并非

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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