自己实现的一个RTOS《实时操作系统揭秘》

Iamanders 2009-01-01 06:40:05
新年伊始,
将自己独立实现的一个比较小的RTOS源码贴上来,
顺便把原理都讲一讲,希望对在这块工作的朋友有些帮助或者启发
大家也给点改进的意见和建议。

本系列文章的标题叫做
《实时操作系统揭秘》


第一篇 前言
很多人对老美发明的操作系统顶礼膜拜,捧到了神的地步,
市面上也充斥着很多有关操作系统的劣质的译作
对其关键部分,大部都语焉不详,隔靴搔痒
让更多的人越看越糊涂
于是操作系统在人们心中更加高深了

其实,操作系统远没有这些人想象的那么神秘
任务切换,内存管理,文件系统,任务间通讯功能,引导程序等模块,
就形成了一个完整的操作系统内核
我们在这里就逐一剥一下操作系统的皮,
把各个模块的原理,以结合代码的形式,抖给大家看看
让大家看清操作系统的一些秘密
对某些模块,系统功能有兴趣的同学,
也可以发邮件给我,unix.lxx@gmail.com
我们一起研究,共同学习...


(注:
1,这系列文章,
都是按照目前工作中,手头项目的进度
以及涉及到的知识点所写出来的,
是个类笔记的东西,是业余时间的一个作品

2,附注的源码,
是个人的一个小作品,
自己给他取了个不响亮的名字:BenOS
并且该系统在自己的Cortex-M3平台测试通过并且运行自己的应用没有问题

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qq_43892317 2021-06-21
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1111111

lbing7 2011-02-23
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厉害哈LZ

不知道,您这,任务切换的代价多少?另外,还有多种系统机制,像邮箱哈,管道啊什么的

都弄完吧

差点忘了,不知道移植代价怎么样?
smilingjames 2011-02-23
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这个是起点,没有起点一起都是空谈。
需要大家一起努力将它浇灌长大......
mostmark 2011-02-10
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[Quote=引用 78 楼 superyk 的回复:]

楼主对操作的系统的理解仅此而已?你所提到的一些机制也是基础中的基础。我们并不是膜拜老美的系统,就拿linux来说好了,linux的每个子系统都是非常复杂的一部分,你所看到的ucos,freertos只是一个调度核,调度算法也很简单,复杂度和通用操作系统是没法比的。
[/Quote]
有1才有2.
pyl5670 2011-01-05
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楼主 好样的
xiaokang007 2011-01-05
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支持 ,谢谢分享
山河 2011-01-05
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这个不错,容易理解
donaldtone 2009-12-28
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高,实在是高。非常佩服。
beimenxue 2009-12-25
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楼主理解的真得很独到.
menchee0001 2009-11-10
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这个和ucos还是很类似啊。。。
kwovex 2009-11-10
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学习
kuronca 2009-11-05
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mark
Heaven_Redsky 2009-10-25
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MARK
jerryutscn 2009-10-22
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LZ这个是在ARM上跑的啊。
beyondma 2009-10-22
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关注一下,书出版了吗?
gooogleman 2009-10-17
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书出版了吗?
y2dg4lf 2009-10-17
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很强大,MARK!
Great_Bug 2009-10-17
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mark....以后无聊再来仔细看.....
zwd2009101 2009-10-15
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楼主很强大,是否有兴趣到我们公司工作:
深圳知名通信企业,高薪诚聘底层软件设计师、工程师,
4年以上嵌入式系统开发设计经验;
熟悉PowerPC/mips/ARM/X86至少两种或以上处理器架构;
熟悉CPU的多核、多线程、cache、MMU等常用硬件技术,深入了解嵌入式OS(VXWORKS,linux等);
熟悉常用硬件单元或芯片,如网口,flash,硬件加速引擎的软件驱动技术;
如果有意向可简历发到:
zwd2009101@126.com
hongxuyao 2009-10-15
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支持楼主的精神!希望国内开发人员少说空话,多做实事,学习楼主!
看了楼主的代码,感觉信号量等待的函数可以优化一下.因为当前的实现方式,尽管信号量等待没有超时,其实还是切换到了等待线程,这样的代价是很高的,不可取.
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内容概要:本文系统阐述了基于矩约束的最大熵方法在扩展不确定度评估中的理论基础与实现方法,并配套提供了Matlab代码实现。该方法通过引入已知的矩约束(如均值、方差等),在缺乏先验分布信息的前提下,依据最大熵原理推导出最符合客观规律且信息量最大的概率分布,从而对测量结果的不确定度进行更为合理和稳健的量化评估。文中详细论述了算法的数学推导过程、数值求解策略以及在实际工程问题中的应用步骤,尤其强调了其在处理非正态分布、小样本数据等传统方法难以应对的复杂场景时所展现出的优越性。; 适合人群:具备概率统计、信息论及数值计算基础知识,从事测量科学、实验数据分析、可靠性工程、系统建模与仿真等领域研究的科研人员、工程师,以及熟悉Matlab编程并希望深入理解不确定度量化前沿方法的技术开发者; 使用场景及目标:①应用于高精度仪器校准、物理实验数据处理等需要精确评定扩展不确定度的场景;②解决输入变量分布未知或非正态时的不确定性传播与合成问题;③目标是克服传统GUM方法的局限性,提升在信息不充分条件下的评估客观性与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合所提供的Matlab代码,深入理解拉格朗日乘子法求解最大熵分布的具体实现过程,重点关注矩约束的构建、熵最大化方程的求解以及最终置信区间的获取,同时可通过对比不同约束条件下评估结果的变化,来深刻把握该方法的适用条件与优势所在。
内容概要:本文提出了一种电动汽车聚合可行域的内近似模型,旨在精确刻画大规模电动汽车(EV)集群在充放电过程中的灵活性边界,并将其应用于含风、光、负荷等多重不确定性的微电网两阶段鲁棒调度中。通过引入鲁棒优化理论,结合大M法与列与约束生成(C&CG)算法,构建了能够有效处理不确定性并保证系统安全运行的优化模型。该方法不仅提升了对EV集群可调度能力的建模精度,还在保证计算效率的同时增强了微电网对可再生能源的消纳能力与运行经济性。; 适合人群:具备电力系统优化、鲁棒调度及混合整数规划基础知识,从事新能源并网、电动汽车参与电网互动、微电网能量管理等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车集群作为分布式灵活资源参与电网调度的建模方法;②解决高比例可再生能源接入下的微电网两阶段鲁棒调度问题;③掌握大M法与C&CG算法在复杂鲁棒优化模型中的实现路径与求解技巧; 阅读建议:此资源以Matlab代码实现为核心支撑,建议读者结合文中详细的模型推导与算法流程,动手运行并调试配套程序,深入理解内近似建模思想与鲁棒优化求解机制,同时可进一步拓展至外近似模型或不同聚合策略的对比分析,以全面掌握EV集群灵活性建模的技术体系。

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