7、P-GRADE环境下形式验证与调试方法的集成

P-GRADE环境下形式验证与调试方法的集成

1. P-GRADE和DIWIDE简介

P-GRADE是一个用于在各种平台上开发和执行并行程序的集成编程环境,它由多个软件工具组成,可辅助软件开发的不同步骤,用于创建、执行、测试和调整并行应用程序。在P-GRADE中,可使用GRED图形编辑器根据GRAPNEL语言的语法和语义来构建并行程序。GRAPNEL是一种混合编程语言,使用图形和文本表示来描述整个并行应用程序。

在P-GRADE环境中,DIWIDE调试器应用了宏步(macrostep)技术,允许用户在各种时序条件下测试应用程序。宏步的思想基于集体断点的概念,这些断点放置在每个GRAPNEL进程的进程间通信原语上。两个连续集体断点之间执行的代码区域集合称为一个宏步。假设通信指令之间的顺序程序部分已经过测试,我们可以将每个顺序代码区域视为一个原子操作。这样,并行程序的系统调试就需要通过纯宏步来调试并行程序。

并行程序的宏步执行模式定义如下:在每个宏步中,程序运行直到遇到一个集体断点,因此宏步的边界由一系列全局断点集定义,并行程序的连续一致全局状态会自动生成。在重放时,任务的进度由存储的集体断点控制,程序会像执行阶段一样再次自动按宏步执行。执行路径是一个图,其节点表示宏步的结束(即一致全局状态),有向弧表示可能的宏步(即连续全局状态之间的可能状态转换)。执行树是执行路径的推广,假设当前程序的不确定性源于通配符消息传递通信,它可以包含并行程序的所有可能执行路径。

顺序程序的行为可以用时间逻辑(TL)语言表达的运行时断言来描述,这是提高代码可靠性以及开发者对程序正确行为信心的有效方法。在扩展P-GRADE的调试能力时,除了使用时间逻辑断言,我们的主要目标是支持以下机制:

【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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