32、QF实时框架的事件处理与管理机制解析

QF实时框架的事件处理与管理机制解析

1. 执行线程与活动对象优先级

每个QF活动对象都在其自身的线程中执行。活动对象线程内的实际控制流取决于所使用的多任务模型,但事件处理始终包括以下三个基本步骤:

// Listing 7.8 The three steps of an active object thread
(1)
QEvent const *e = QActive_get_(a);
/* get the next event for AO ‘a’ */
(2)
QF_ACTIVE_DISPATCH_(&a->super, e);
/* dispatch to the AO ‘a’ */
(3)
QF_gc(e);
/* determine if event ‘e’ is garbage and collect it if so */

这三个步骤的具体说明如下:
1. 事件提取 :通过 QActive_get_() 函数从活动对象的事件队列中提取事件。在阻塞内核中,此函数可能会阻塞。
2. 事件分发 :将事件分发到活动对象的状态机进行处理。
3. 垃圾回收 :将事件传递给QF垃圾回收器进行回收。只有当垃圾回收器确定事件不再被引用时,才会实际回收该事件。

在传统的RTOS(如VxWorks)或多任务操作系统(如Linux)中,上述三个事件处理步骤通常包含在一个无限循环中。而在协作式“香草”内核或RTC内

【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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