(转)Wince读核1-启动流程1

本文介绍了Windows CE系统的启动过程,从eboot加载内核到KernelStart()函数的执行路径,包括预处理步骤及虚拟地址到物理地址的转换机制。文中详细解释了g_oalAddressTable的配置,展示了不同内存区域的映射关系。

写在前面
将近一年前,做过一段时间windows mobile,当时忙于项目,精力放在bsp的调试上,对widnows ce系统了解不深刻,后来忙别的项目就把ce放下了。时隔将近一年,这几天难得有点清闲,看了一点ce的源代码,发现自己记性大不如前,正好这个blog很久没有更新了,因此写点东西吧。
以下内容基于ce5.0,arm体系结构。

参考
1. ce5.0源代码和帮助文档
2. 《ARM Architecture Reference Manual》

索引
1. 从KernelStart开始
2. arm9虚拟地址到物理地址的转换
3. ;;写到再说

1. 从KernelStart()开始
事实上,kernel并不是从KernelStart()开始运行。eboot加载内核后,跳转的地址是startup.s文件的StartUp()函数(此处忽略msipl)。这个文件一般位于bsp目录中。这个函数会做一些预处理工作,之后跳到另一个startup.s文件的OALStartUp()函数,该函数做一些bsp级别的检查工作,之后会跳转到armtrap.s文件的KernelStart()函数。在跳转前要注意两点,一是此时mmu是关闭的,也就是cpu直接访问的是物理地址;其次g_oalAddressTable的物理地址会保存在r0寄存器中。g_oalAddressTable定义了虚拟地址和物理地址的映射关系,由bsp提供,下面是270的一个实现。第一列是虚拟地址,第二列是物理地址,第三列是大小,单位MB。
     g_oalAddressTable

            DCD        0x80000000, 0xA0000000, 64         ; MAINSTONEII: SDRAM (64MB).
            DCD        0x84000000, 0x5C000000,     1         ; BULVERDE: Internal SRAM (64KB bank 0).
            DCD        0x84100000, 0x58000000,     1         ; BULVERDE: Internal memory PM registers.
            DCD        0x84200000, 0x4C000000,     1         ; BULVERDE: USB host controller.
            DCD        0x84300000, 0x48000000,     1         ; BULVERDE: Memory controller.
            DCD        0x84400000, 0x44000000,     1         ; BULVERDE: LCD controller.
            DCD        0x84500000, 0x40000000, 32         ; BULVERDE: Memory-mapped registers (peripherals).
            DCD        0x86500000, 0x3C000000, 64         ; BULVERDE: PCMCIA S1 common memory space.
            DCD        0x8A500000, 0x38000000, 64         ; BULVERDE: PCMCIA S1 attribute memory space.
            DCD        0x8E500000, 0x30000000, 32         ; BULVERDE: PCMCIA S1 I/O space.
            DCD        0x90500000, 0x2C000000, 64         ; BULVERDE: PCMCIA S0 common memory space.
            DCD        0x94500000, 0x28000000, 64         ; BULVERDE: PCMCIA S0 attribute memory space.
            DCD        0x98500000, 0x20000000, 32         ; BULVERDE: PCMCIA S0 I/O space.
            DCD        0x9A500000, 0xE0000000,     1         ; MAINSTONEII: Zero-bank (in reserved slot - no physical memory required).

            DCD        0x9AA00000, 0x00000000, 64         ; MAINSTONEII: nCS0: MCPII Module Boot Flash (64MB).
            DCD        0x9EA00000, 0x50000000,     1         ; BULVERDE: Camera peripheral interface.
         
            DCD        0x00000000, 0x00000000,     0         ; end of table

2. arm9虚拟地址到物理地址的转换
在这里有必要介绍一点arm体系结构的基础知识。在mmu使能后,cpu“看到”的地址都是虚拟地址,mmu的功能之一就是把虚拟地址转换成物理地址(此处暂时忽略FCSE),因为电气信号只认识物理地址。比如要访问上面的虚拟地址0x80000000,在操作具体的地址总线时必须使用物理地址0xA0000000。
arm9系列cpu,有的不支持mmu而只有内存保护单元,有的支持mmu,后者还支持mmu的多种映射方式,具体可以参考文档2。ce目前的arm实现不仅利用了cpu的mmu功能,还使用了两种mmu映射方式:最高的1MB(0xFFF00000-0xFFFFFFFF),使用二级映射,并使用不同的page类型;而其余地址空间,只使用一级映射。这样做的原因是ce把高1MB空间用来给内核储存内存映射表(page table),中断向量表(exception vectors),不同模式下的stack和KDataStruct结构,而它们有不同的内存访问方式(domains,C,B等,参考文档2),需要用二级映射加以细分;而其它地址空间为了简化访问,加快速度,采用一级映射。下面会结合代码分析。
对于一级映射,参考下图。


对于二级映射,参考下图。

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅建议:建议者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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