42、进程间通信:信号量、共享内存与消息队列详解

进程间通信:信号量、共享内存与消息队列详解

1. 信号量程序示例与原理

首先来看一个信号量程序的示例输出:

$ cc sem1.c -o sem1
$ ./sem1 1 &
[1] 1082
$ ./sem1
OOXXOOXXOOXXOOXXOOXXOOOOXXOOXXOOXXOOXXXX
1083 - finished
1082 - finished
$

这里“O”代表程序的第一次调用,“X”代表第二次调用。由于每个程序在进入和离开临界区时都会打印一个字符,所以每个字符应该以成对的形式出现。从输出可以看出,“O”和“X”确实正确配对,这表明临界区得到了正确处理。

如果在你的系统上运行不正常,可能需要在调用程序之前使用 stty –tostop 命令,以确保生成 tty 输出的后台程序不会产生信号。

1.1 程序工作原理
  • 获取信号量标识 :程序通过 semget 函数从你选择的(任意)键获取信号量标识。如果需要, IPC_CREAT 标志会创建信号量。
  • 初始化信号量 :如果程序有参数,它负责使用 set_semvalue 函数初始化信号量,该函数是更通用的 semctl 函数的简化接口。同时,程序会根据参数的存在来确定应该打印哪个字符。
  • 引入随机时
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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