2、嵌入式实时系统的WCET分析与优化

嵌入式实时系统的WCET分析与优化

1. 可靠的定时分析约束

可靠的定时分析需满足以下约束:
- 安全性(Safeness) :WCET ≤ WCETEST,这是任何WCET分析都必须满足的属性。
- 紧密性(Tightness) :WCETEST - WCET → 0,紧密性作为精度的度量,更紧密的估计能更精确地反映实际的WCET。

与WCET相关的概念是最佳情况执行时间(BCET),代表最短执行时间。不过在相关工作中,暂不明确考虑BCET,但所提出的分析和优化方法可轻松扩展以涵盖该指标。

2. 工业中满足定时约束的实践

嵌入式实时系统设计的目标是开发具有高效能和高最坏情况性能的系统,即低WCET的系统。在开发阶段优化最坏情况性能对产品成功至关重要,降低WCET可使系统更安全,还能显著削减产品成本。

然而,当前设计流程难以交付具有高最坏情况性能的嵌入式实时系统,原因在于时间关键系统设计的根本问题:嵌入式软件缺乏时间概念,这在汽车和航空电子应用领域是常见问题。例如,AUTOSAR项目最初在元模型中未明确规定定时要求,安全关键的航空电子软件也存在类似情况。

由于缺乏支持定时感知的软件开发工具,工业环境中常采用试错法来调整最坏情况性能,具体流程如下:
1. 对嵌入式系统软件进行规格说明,因嵌入式应用复杂,常使用如ASCET等软件工程工具进行图形化建模,这些工具生成高级语言代码(主要是ANSI C),再由编译器转换为机器代码。
2. 利用生成的二进制可执行文件进行WCET测量,由于测量可能低估实际WCET,系

【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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