内核模块开发

Linux内核模块设计与实践
本文介绍Linux内核模块的基本概念、特点及操作方法,包括安装、卸载流程,并通过编写示例代码来验证模块设计的三要素:头文件、加载函数与卸载函数。此外,提供了一个简单的Makefile来构建和管理模块。

在这里小编简单介绍一下Linux内核模块的设计

        首先,我们要知道什么是内核模块

                内核模块具有如下特点:

1.模块本身并不被编译内核文件(zImage或者bzImage)

2.可以根据需求,在内核运行期间动态的安装或卸载

                                                                                                 安装与卸载 

安装 insmod

          例:insmod /home/dnw_usb

卸载 rmmod

         例:rmmod dnw_usb

查看 lsmod

        例: lsmod

 

                                                                                                Linux内核模块设计

三要素:

1.头文件-linux/init.h    linux/module.h

2.加载函数-module_init

3.卸载函数-module_exit

 

简单编写一个内核模块,来证明所需要的三要素

在Linux终端上创建 # vi helloworld.c

#include<linux/init.h>

#include<linux/exit.h>

 

static int hello_init()

{

        printk(KERN_WARING"hello world!\n");

        return 0;

}

 

static int hello_exit()

{

        printk(KERN_WARING""hello world!\n);

}

 

module_init(hello_init);

module_exit(hello_eixt);

 

                                                                                                     编写Makefile

obj-m := hellowold.o

KDIR := /home/boss/linux-2.6.28.6   #这个是开发板内核代码的路径

all:

        make -C $(KDIR) modules CROSS_COMPILE=arm-linux- ARCH=arm

clean:

        rm -f *.o *.ko *.order *.symvers

 

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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