3、WCET分析技术详解

WCET分析技术详解

1. WCET分析方法概述

WCET(Worst-Case Execution Time,最坏情况执行时间)估计方法主要根据任务是被执行还是被静态分析来进行分类,主要有以下三种方法:
- 基于测量的方法 :该方法在给定硬件或模拟器上执行任务并测量执行时间。需提供有代表性的输入数据集,以覆盖能测量到最大程序执行时间的场景。但它存在两个主要缺点:一是不安全,因为导致最坏情况行为的程序输入通常未知,要保证测量到WCET,需用所有可能的输入值执行程序,这在实际中不可行;二是测量常需对代码进行插桩,如添加控制硬件定时器的指令,而安全关键系统的认证通常要求在与最终产品完全相同的代码上进行验证,所以该方法在某些环境中不适用。不过,由于待分析的硬件或相应模拟器通常可用,基于测量的方法目前是工业界最常用的技术,但因无法保证测量到最大程序运行时间,会在测量执行时间上加安全余量,这常导致高度高估的计时结果。
- 静态方法 :强调安全性,能产生程序执行时间的边界,保证分析程序的执行时间不会超过该边界。与基于测量的方法不同,它考虑任务的所有可能输入值,使用安全抽象减少大量可能输入数据以降低分析复杂度,且不实际执行代码,而是分析程序的可能控制流路径,利用硬件架构的抽象模型确定执行时间最长的路径,即最坏情况执行路径(WCEP),其长度对应程序的WCET。该方法的成功高度依赖抽象硬件模型,若模型正确且精确描述底层系统,可定义程序执行时间的安全上限,但验证抽象模型的正确性通常较难。此外,若分析中因信息不足做出保守决策,可能产生高估结果,分析大型程序时复杂度也是问题,会导致较长的分析运行时间。目前,静态方法主要在学术界使用,但工业界也逐渐

【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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