MSP430 PROFILE功能

本文介绍了如何利用MSP430的PROFILE功能进行时钟计数,以测量代码段之间的周期数。通过使能时钟计数、设置计数方式、复位计数器,然后在断点间运行代码,可以获取CPU周期数。最后,将周期数乘以1/CLK转换为秒,以便计算时间消耗。

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1 使能时钟计数功能

在菜单栏 Run->Clock->Enable.

Clock enable.png


2 设置时钟计数方式

在菜单栏 Run->Clock->Setup. 有两种工作方式手动和自动

Clock setup.png


3 复位时钟计数为0

双加黄色时钟即可


4 计数方法

To measure cycles between two lines of code using profile clock:

  1. Set breakpoints at the lines between which you want to measure cycle count
  2. Run to the first breakpoint
  3. Double click on the clock to reset its value
  4. Run to the second breakpoint
  5. The clock will display the cycle count between those two points in the code

5 转换为所得值

The profile clock displays the direct CPU cycle count, therefore its value must be multiplied by 1/CLK to convert it to seconds.

For example, if the target is running at 300MHz and the Profile clock cycle count for a routine is 1000, then the time consumed by the routine would be:

1000 * ( 1/ 300,000,000) = 3.3 μs



本研究利用Sen+MK方法分析了特定区域内的ET(蒸散发)趋势,重点评估了使用遥感数据的ET空间变化。该方法结合了Sen斜率估算器和Mann-Kendall(MK)检验,为评估长期趋势提供了稳健的框架,同时考虑了时间变化和统计显著性。 主要过程与结果: 1.ET趋势可视化:研究利用ET数据,通过ET-MK和ET趋势图展示了蒸散发在不同区域的空间和时间变化。这些图通过颜色渐变表示不同的ET水平及其趋势。 2.Mann-Kendall检验:应用MK检验来评估ET趋势的统计显著性。检验结果以二元分类图呈现,标明ET变化的显著性,帮助识别出有显著变化的区域。 3.重分类结果:通过重分类处理,将区域根据ET变化的显著性进行分类,从而聚焦于具有显著变化的区域。这一过程确保分析集中在具有实际意义的发现上。 4.最终输出:最终结果以栅格图和png图的形式呈现,支持各种应用,包括政策规划、水资源管理和土地利用变化分析,这些都是基于详细的时空分析。 ------------------------------------------------------------------- 文件夹构造: data文件夹:原始数据,支持分析的基础数据(MOD16A2H ET数据 宁夏部分)。 results文件夹:分析结果与可视化,展示研究成果。 Sen+MK_optimized.py:主分析脚本,适合批量数据处理和自动化分析。 Sen+MK.ipynb:Jupyter Notebook,复现可视化地图。
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