Labview--常用的数据传递

本文详细介绍了LabVIEW中数据的多种传递方式,包括移位寄存器、反馈节点、局部变量和属性节点的功能及应用。重点讨论了移位寄存器和反馈节点在循环数据传输中的作用,以及局部变量和属性节点的使用注意事项,旨在帮助开发者优化程序性能,减少内存消耗。

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LabView中数据的传递方式主要是:
1.移位寄存器(功能性全局变量)2.反馈节点3.局部变量4.属性节点值5.其他(主要包括:全局变量,队列,共享变量等等,在这里不进行阐述)

labview是数据流驱动的,其中,反馈节点和移位寄存器属于数据流,局部变量和属性节点值属于非数据流。如果你程序中使用了大量局部变量和属性节点,那么你的程序肯定违背了介绍中的这条信息,而破坏了数据流。而且局部变量与属性节点较慢,这也奠定了局部变量与属性节点在labview中的地位,是用来扫尾工作的。

1.移位寄存器的原理是:右边端子储存了每次循环得到的数据,然后在下次循环之前传送到左边的端子,赋值给下次循环。传送的数据类型包括数字,布尔值,字符串和数组,并且会自动适应与它连接的第一个对象的数据类型。对于移位寄存器的初始化方法是采用把一个控制或者常数控件连接在移位寄存器的左边端子。初始化移位寄存器相当于设置寄存器传给第一次循环的值。寄存器会保留上次运行的最终值,所以每次工作必须初始化移位寄存器。

                                      图一:创建多个不同类型的SR
2.反馈节点:这是一个用于循环间数据传输的新的功能节点。当用户把循环内的子VI,函数等对象的输出端连接到同一个对象的输入端的时候,就会自动形成一个反馈节点。像移位寄存器一样,反馈节点在循环结束的时候储存数据,并且把数据传送到下一个循环(可以是任意类型)。反馈节点的箭头方向为数据流的传输方向。也需要初始化输入初值。反馈节点与移位寄存器功能相仿,并可以省去不必要的连线。

                       图二:初始值为0,延迟为3的反馈节点的输出情况。


3.局部变量:在LabView中,变量是显示在后面板中的,因为后面板是用来写程序的,变量是程序的组成部分。LabView中的局部变量只是将控件的值重新复制了一份而后调用它。局部变量用于读写一个VI的前面板对象,对象是控制器或者指示器都可以,当我们读局部变量的时候,我们是在对象的当前状态,而对象在程序框图中的其它位置,其它的线程可能连续写这个对象,所以LABVIEW无法重用内存,不得不拷贝数据到新的缓冲区中,如果数据结构很大,就会占用相当多的内存。通过局部变量可以在一个VI中访问或者存储数据,通常这些数据都是存储在不同的显示或者输入控件当中,所以说局部变量不是单独存在的,每一个局部变量都是与特定的控件相对应的,一个控件可以生成许多局部变量,就相当于在一个函数中定义了一个变量,在函数的任何地方都可以使用这个变量一样,每一个局部变量都要复制对应控件中的数据,因此这将消耗更多的内存,因此在labview中一些大的数组中不建议使用局部变量。


4.属性节点值:属性节点在Labview中是一个很重要的概念,属性节点用于访问控件的属性,例如需要改变控件在前面板的大小,运行时候的状态等都需要通过属性节点来进行操作,与引用结合起来讲就是属性节点可以设置引用的属性。Labview的属性节点功能强大,不同的控件有不同的引用,这些不同的引用都可以通过各自的属性节点来进行设置,但需要注意的是,属性节点的执行效率比较低,甚至比全局变量的效率还要低,所以NI一般建议少用属性节点。



在层叠式顺序结构的帧之间传递数据

Labview编程的主要特点是数据流形式,这便于VI大量的按照并行方式运行,优化了程序的计算性能。而顺序结构却趋向于中断数据流编程,禁止程序并行操作,顺序结构还掩盖了部分代码,所以用户在编程时应尽量不用或少用顺序结构。
 只有连接到结构的数据到达结构,层叠式顺序结构才开始运行。只有当所有帧执行完毕后,各个帧才会返回所连接的数据。

在其他结构中传输见http://www.avrvi.com/labview_start/The_use_of_the_structure.html





LabVIEW中处理和优化大量数据的传输,是确保程序高效运行的关键环节。大数据传输不仅涉及内存管理,还涵盖并行处理、数据流控制以及合理的架构设计。 ### 数据分块处理 将大规模数据划分为较小的数据块进行逐步处理是一种有效的策略。一次性加载所有数据到内存可能会导致内存溢出或显著增加系统资源消耗。通过分块处理,每次仅加载和处理一个数据块,可以有效降低内存占用,并提高程序的稳定性。例如,在处理包含一亿个元素的一维数组时,可以将其分成每块一万个元素进行处理[^4]。 ### 使用FIFO队列实现缓冲机制 利用FIFO(First In First Out)队列可以在数据生产和消费之间建立缓冲区,从而确保数据传输的连续性和稳定性。这种方法特别适用于不同速率的数据生产与消费场景。例如,将数据块读取和处理分为两个独立的循环,使用FIFO队列进行数据传输,这样即使数据生产速度波动,也不会影响整体系统的稳定性[^4]。 ### 并行处理与多线程优化 LabVIEW支持并行处理能力,可以通过并行For循环等结构将数据块分配给多个任务同时处理。这充分利用了多核处理器的优势,提高了处理速度和效率。合理设计并行任务的数量和分布,能够进一步提升性能[^2]。此外,多线程优化也是关键,确保各个线程之间的负载均衡,避免线程竞争导致的性能瓶颈[^2]。 ### Shift Register传递数据状态 在循环结构中使用Shift Register可以在每次迭代之间传递数据状态,而无需重复加载和释放数据。这种技术有助于减少不必要的内存操作,节省内存资源并提升处理效率。例如,在循环中使用Shift Register传递数据块,避免了数据的重复读取和处理,从而提升了整体性能。 ### 内存预分配与优化 通过预先分配所需内存,可以减少动态分配带来的开销以及内存碎片问题。这对于大数据处理尤为重要,因为频繁的内存分配和释放会严重影响性能。使用“Initialize Array”函数预分配所需的内存空间,可以在处理过程中保持较高的内存利用率和系统性能[^4]。 ### 代码示例:并行处理数据块 ```labview // LabVIEW伪代码表示并行处理思想 parallel_for (each data_chunk in data_chunks) { process(data_chunk); // 每个数据块独立处理 } ``` 上述方法结合使用,可以显著提高LabVIEW中大数据传输的效率,减少内存占用,并增强系统的稳定性和响应能力。这些技术不仅适用于图像处理领域,也广泛应用于其他需要处理大数据的工程和科研项目。
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