ucos-ii任务调度时间和任务执行时间的关系问题

硬件/嵌入开发 > 单片机/工控 [问题点数:40分,结帖人andylauren]
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uCOS-II中的任务切换-图解多种任务调度时机与问题

uCOS-II中的任务切换-图解多种任务调度时机与问题 【@.1 任务调度时机】 之前的一篇文章分析了具体的uCOS-II中的任务切换机制,是从函数调用的角度上分析的。这次我具体从整个程序运行的时间上来看,分析多种...

uCOS-II任务调度和时钟

uCOS-II中,任务切换只是简单的将处理器寄存器保存到将被挂起的任务的堆栈中,并且将更高优先级的任务从堆栈中恢复出来,或者叫copy复制出来,处于就绪状态的任务的堆栈结构看起来就像刚发生过中断并将所有的...

uCOS-II任务调度过程

ucos-II是基于任务优先级抢占式任务调度法的,就是内核在管理调度时,调用任务切换函数(一般为SSched()),在该函数中将此时已处于就绪状态(条件一)并且为最高优先级(条件二)的任务的保存于其栈中的相应信息压...

ucos-ii嵌入式操作系统任务调度(一)----任务调度的过程及实现原理

但是在嵌入式操作系统中,我们可以以任务为最小单位来看待一个程序代码(当然函数仍然是每个任务的最小单位),各个任务之间没有调用关系,它们可以说是各自为营。 可以把嵌入式系统程序看成各个单片机裸机程序的集合...

uCOS-II任务的创建、挂起、恢复、初始化、启动(二)

继续上一节的讲解,uCOS-II通过OSTaskCreate()OSTaskCreateExt()来创建任务,后者相当于前者的一些扩展。 下面对OSTaskCreate()的源码进行讲解:   INT8U OSTaskCreate( void (*task)(void *pd),...

uCos-II任务的同步与通信

任务间应该具有一种互斥关系,即对某些共享资源,如果一个任务正在使用,则其他任务只能等待,等到该任务释放资源后,等待任务之一才能使用它; 相关的任务执行上要有先后次序,一个任务要等其伙伴发来通知,或...

ucos ii 任务调度原理

操作系统任务调度的原理(个人总结):创建两个任务A、B任务A的优先级>任务B的优先级(计算机根据任务的优先级大小让谁先执行)A运行->任务A运行完->调用void OSTimeDly (INT32U ticks);函数...

uCOS-II任务介绍

任务的存储结构来看,uCOS-II任务由三个组成部分构成:任务程序代码,任务堆栈和任务控制块。其中,任务控制块用来保存任务属性;任务堆栈用来保存任务工作环境;任务程序代码是任务执行部分。   uCOS-II的...

uCOS-II任务的挂起恢复

调用此函数的任务也可以传递参数OS_PRIO_SELF,挂起调用任务本身。函数原型:INT8U OSTaskSuspend ( INT8U prio); 参数说明:prio为指定要获取挂起的任务优先级,也可以指定参数OS_PRIO_SELF,挂起任务本身。此时,...

ucos-ii任务调度中几个关键点

1、OSTimtick():给每个用户控制块OS_TCB中的时间延时项OSTCBDly减1,当某个任务的延时项减到零后 任务就进入到了就绪状态。 SysTickHandler():定时器服务中断函数(硬件),该函数每进入一次 就会调用一次...

uCOS-II系统中的任务

uCOS-II系统内核的主要工作是对任务的管理和调度。在进行接下来的源码分析前,先来把任务这东西理一理。1. 任务的引入  在公司的大型的软件研发项目中,通常项目经理会将该项目分解成多个功能模块,项目组内程序员...

uCOS-II任务之延时函数

uCOS-II任务延时函数 编写过单片机程序的都知道,延时函数是经常被用到的。 在uCOS-II里,系统也提供了这样的延时函数。一个是大众版的OSTimeDly(),一个是精致版的OSTimeDlyHMSM()。 萝卜青菜,各有所爱,随你...

UCOS-II任务管理

uC/OS-II任务管理:  µC/OS-Ⅱ可以管理多达 64 个任务,并从中保留了四个最高优先级四个最低优先级的任务供自己使用,所以用户可以使用的只有 56 个任务。任务的优先级越高,反映优先级的值则越低。 任务...

嵌入式实时操作系统ucos-ii_「正点原子NANO STM32开发板资料连载」第三十六章 UCOSII 实验 1任务调度...

1)实验平台:alientek NANO STM32F411 V1开发板2)摘自《正点原子STM32F4 开发指南(HAL 库版》关注官方微信号公众号,获取更多资料:正点原子第三十六章 UCOSII 实验 1-任务调度前面我们所有的例程都是跑的裸机...

uCOS-II系统中的任务调度

在前面的os_cpu_a.asm源码分析中看到了任务切换的函数OSCtxSw:OSCtxSw LDR R0, =NVIC_INT_CTRL LDR R1, =NVIC_PENDSVSET STR R1, [R0] BX LR  此函

浅谈uCOS-II任务(上)

大概花了四天时间将将uCOS任务看了一下,因为之前学过一点操作系统的知识,所以看得不是特别费劲,下面具体来谈谈uCOS-II任务是什么样的吧 什么是任务 在实际生活中,处理一个大问题的时候通常会将其分解为若干...

UCOS-II学习笔记之任务管理

UCOS-II嵌入式操作系统中,对任务的管理,主要掌握的点有任务结构体、单/双链表、优先级就绪表、任务相关操作(创建、删除等)等。 1. 任务结构体介绍 任务结构体的成员为人物相关的信息,方便管理任务。 typedef...

UCOS-II任务与OSCtxSw详解

作者:GWD 时间:2019.12.16 一、 任务切换详解 假设实现TASK1->TASK2的切换 1.代码跟踪 int main(void) OSTaskCreate( ) OS_Sched( ); OS_TASK_SW( ); 注意: OS_TASK_SW( );只是一个宏,代替了OSCtxSw...

ucos-ii动态创建任务

文章目录ucos-ii下的任务创建如何实现多任务以及任务堆栈的创建 ucos-ii下的任务创建 ucos-ii 是一个应用比较广泛的嵌入式实时系统,内核可剥夺,运行时按照任务优先级进行内核抢占,从而保证了多任务的高实时性。...

ucos-ii 任务调度

 μC/OS-II是一个多任务的操作系统,在没有用户自己定义的中断情况下,任务间的切换步骤是这样的:任务间的切换一般会调用OSSched()函数。函数的结构如下:  void OSSched(void){  关中断  如果(不是...

ucos-ii学习笔记1 创建任务&&任务调度

纯属个人学习理解,可能有错误。

UCOS-II时间管理

uC/OS-II时间管理: 任务延时函数, OSTimeDly(INT16...调用该函数会使µC/OS-Ⅱ进行一次任务调度,并且执行下一个优先级最高的就绪态任务。任务调用 OSTimeDly()后,一旦规定的时间期满或者有其它的任务通过调用 OSTi

奥特曼大全及关系明细.pdf

此文档有详细奥特曼大全及关系明细

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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2020年2月份美赛发布的题目ADE,是原始文件,包含有原题目给的数据等。 pdf格式全英,需要的朋友们直接下载就可以啦,里面的东西没有动过,需要翻译可以看我的博客/

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