一种利用高精度时钟测量中断延迟的方法

中断延迟是实时操作系统最重要的性能指标之一,其通常指外部设备发出中断请求至操作系统中断服务例程执行第一条指令经过的时间,而中断延迟的精确测量对于定量分析实时操作系统实的时性能具有重要意义。利用MPC8641D双核PowerPC片上系统可编程中断控制器的高精度时钟,实现了核间中断及定时器中断在不同负载条件下的中断延迟精确测量。实验结果表明,不同类型中断的延迟特性具有显著差异,核间中断和定时器中断的最坏情况延迟分别为1060纳秒及2540纳秒,而核间中断延迟和定时器中断延迟受不同类型负载的影响程度也有显著不同。     

基于多任务卷积神经网络的虹膜图像质量评估方法

为了自动、准确、高效地评估采集图像的质量,设计了一个名为MTIQA的卷积神经网络。该网络能够输出与主观评价指标保持较高一致性的客观评估结果。MTIQA采用多任务学习策略,包含网络训练质量评估和失真类型分类两个任务,将两个任务的损失融合并构成新的损失函数。为了评估算法所得到的客观指标的可靠性,建立了名为SIR2019的单眼虹膜质量评估数据集,并召集志愿者进行主观实验以得到主观评价指标。在SIR2019和CASIA-Iris-Distance-Lamp数据集上的实验结果表明,该网络在虹膜图像质量评估上具有较好的可行性、准确性和鲁棒性。     

Hopen机顶盒软件平台设计与实现*

针对IBM STBX25XX机顶盒的硬件结构特点,设计了Hopen机顶盒软件平台.通过对Hopen嵌入式实时操作系统内核的移植、各功能部件驱动的定制和开发,使得Hopen机顶盒软件平台可以运行在PowerPC架构的硬件上,完成了数字电视节目的播放功能,从而拓宽了Hopen的应用领域.     

基于多任务学习和知识图谱的面部表情识别

针对面部表情分类的模型中参数较复杂、识别准确率较低的问题,提出了一种基于知识图谱辅助识别的多任务学习算法模型（MLAM）,该模型由基于深度学习的识别模块与知识图谱嵌入模块两部分构成。首先从输入的数据中提取潜在的人脸局部表情特征,通过知识图谱实现局部表情和个体的复杂交互;然后在MLAM 模型中设计一个交叉压缩单元,关联这两个独立模块,自动学习局部表情和实体特征的高级交互,并在这两个任务之间传递交叉知识转移;最后,在FER2013和CK+的数据集上对比了同类算法,实验结果表明,该模型在上述数据集上分别得到了0.69和0.99的识别率,提高了面部表情识别准确率。     

基于μC/OS-Ⅱ的便携式次声检测仪设计

考虑次声波检测的广泛应用前景及目前国内相关研究的相对匮乏,设计了以STM32F103为控制核心的便携式次声检测仪。结合实时操作系统μC/OS-Ⅱ的多任务调度特性和ucgui图形用户界面简易绘图的特点,通过快速傅里叶变换(FFT)实现了对环境中次声波的检测与分析。软件部分均由C语言编程实现,易于系统移植和功能扩展。该系统具有成本低、操作简单、准确度和稳定性高等优点。     

多显示器并用提升你的工作效率

本文将告诉你如何设立、维护以及维修多台并用的显示器。那些游戏玩家和多任务工作者们,都将从多显示器并用中深深获益一下面来介绍如伺设置多显示器才能获得最好的视觉体验。     

安全关键系统的栈空间分析研究

由于存储空间异常引起的系统故障,系统开发或维护人员很难从失效特征直接判断到根原因。另外,存储空间异常通常会引起整个系统崩溃,对于安全关键系统,如航空电子系统,系统的失效往往会引起坠机或人员伤亡,因此,对安全关键系统的空间分析显得尤为重要。由于系统栈空间的分析涉及系统动态运行状态,在程序的任意点都有可能被中断服务程序或实时操作系统的其它任务中断。此外系统的栈分析需要基于目标码等特性,再次增加了对于系统栈空间分析的难度。本文从栈空间分析的必要性出发,提出一种综合中断抢占图的栈分析理论和方法,并就安全关键系统如何保证栈空间使用的确定性进行论述。最后,就安全关键软件系统FCOS的栈空间分析过程进行详细的阐述。     

实时多任务机制在低功耗单片机系统中的最小实现

简要介绍低功耗单片机系统的设计原则。详细阐述了实时多任务程序结构的特点以及在低功耗单片机中的一种最小实现方法。结合低功耗热能测量系统实例其具本实现过程。     

八核4G芯片MT6595支持超高清视频编解码

正最新消息,移动芯片厂商联发科刚刚正式发布全球首款真八核4G LTE手机解决方案MT6595,该平台采用四核CortexA17以及四核Cortex-A7的大小核方案,官方称支持八核同时开启,并支持超高清H.265视频编解码规格。联发科此次发布的MT6595内建四核Cortex-A17核心以及四核Cortex-A7核心,采用目前三星Exynos 5类似的big.LITTLE大小核异构多任务架构。     

一种针对依赖性周期任务的实时多核调度算法

针对软实时系统中的一类同时具有依赖性与周期性的任务,提出一种基于单行树矩阵(MST)的动态因子均衡调度算法SMD(schedule on matrix of the single tree and dynamic load factor)。该算法通过对MST矩阵的特性进行分析,将任务划分为若干并行集,再综合考虑已执行时间、任务间的依赖关系及任务最早截止时间几个要素,以动态因子的形式对任务进行实时调度。最后,还以证明的形式给出了可充分调动的任务集的充分条件,并以此为基础随机生成了测试任务集,进行了对比实验。实验表明,与文献中现有经典算法相比,新算法使处理器利用率提升近15%,任务丢失率降低2%。