11、安卓内核定制与启动序列详解

安卓内核定制与启动序列详解

1. 驱动管理

自 Linux 2.6.x 版本起,开发者可将内核部分编译为独立模块,在运行时注入核心以添加新功能。这种方式灵活自由,无需重启系统或重建整个内核,在 PC、嵌入式设备(如路由器、智能电视、UDOO 板)中广泛应用。

不过,安卓不采用模块化方式,所有必需功能都构建在单个二进制内核文件中。近年来,Wi-Fi 功能逻辑也倾向于集成到内核中,而非在启动时从独立模块加载。

添加新驱动到安卓内核最实用的方法是使用 menuconfig 并将功能构建为内核的核心部分。

2. CPU 频率调整

2.1 超频

现代 CPU 可根据需求调整时钟频率以平衡性能和功耗。超频是通过软件提高 CPU 工作时钟频率,以获得高于设计的性能。但这很危险,因为使用未经测试的频率可能导致设备自动重启甚至损坏 CPU。

2.2 降频

降频利用 CPU 频率缩放功能,根据 CPU 负载等设计缩放策略以提高效率。例如,设备空闲或睡眠时降低频率,高负载时提高到最大。对于多核架构的智能手机 CPU,还可在不需要时停用核心。但降频也有风险,频率过低可能导致设备无响应或冻结。

2.3 调速器概述

Linux 内核使用调速器管理 CPU 缩放,有预建调速器,也可自定义。以下是部分常见调速器:
| 调速器名称 | 功能描述 |
| — | — |
| performance | 使 CPU 始终保持最高频率,牺牲电池寿命换取高性能 |
| ondemand | 根据 CPU 负载动态调整频率 | <

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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