60、Windows SEH 机制深入解析

Windows SEH 机制深入解析

1. Windows SEH 概述

在 Windows 系统中,结构化异常处理(SEH)旨在处理各种异常情况,它与具体的编程语言无关,并非特定于 C++ 或面向对象编程。每个运行的进程都有一个 SEH 处理程序链,线程信息块(TIB)中存储着最近定义的处理程序的地址。

当异常发生时,如除零错误、错误的地址访问或用户调用 RaiseException() 函数触发的异常,操作系统会在 TIB 中找到最后一个处理程序并调用它,同时传递异常类型和异常发生时 CPU 状态的所有信息。处理程序会判断是否能处理该异常,如果可以则进行处理;否则,它会通知操作系统无法处理,操作系统会继续调用链中的下一个处理程序,直到找到能够处理该异常的处理程序。

在处理程序链的末尾,有一个标准处理程序,它会显示一个众所周知的对话框,告知用户进程崩溃的信息、崩溃时 CPU 状态的一些技术信息,并提供收集所有信息并发送给微软开发者的选项。早期,这个处理程序被称为 Dr. Watson。

1.1 系统异常和用户异常

系统异常在 WinBase.h ntstatus.h 中定义,以下是部分常见系统异常及其对应的值:
| 异常名称 | 对应状态 | 值 |
| — | — | — |
| EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION | STATUS_ACCESS_VIOLATION | 0xC0000005 |
| EXCEPTION_DATATYPE_MISALIGNMENT | STATUS_D

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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