POSIX thread(pthread) (三)

原文地址:http://www.yolinux.com/TUTORIALS/LinuxTutorialPosixThreads.html 


线程的调度

当这个功能开启的时候,每一个线程都有他自己的调度属性,调度属性的设定可以在如下情况:
线程创建的时候
  • 动态改变已创建的线程的属性
  • 创建互斥的时候对互斥的影响
  • 在同步操作的时候动态改变线程调度
  • 线程库提供的默认值基本可以满足大部分的需求。

线程陷阱

  • 竞争:屏幕上的代码是按照顺序执行的,但线程的调用是由操作系统来随机执行的,他并不一定是按照顺序执行的,各个线程的执行速度可能会不一样。当线程执行的时候,产生的结果可能并不是你希望的。互斥和联结可以用来保证执行后产生预想的结果。
  • 线程安全代码:线程程序必须是“线程安全的”,这就意味着一个线程种没有全部或者静态变量被其他线程操作或访问。假如全局变量或者静态变量被使用了,那么应该使用互斥或者重写这个方法来保证避免使用这些变量。在C中,局部变量是在栈上动态创建的,所以不使用静态或者全局变量或者其它共享资源的都是线程安全的。非线程安全的函数应该同一时间只在一个线程中使用。许多non-reentrant函数返回一个静态数据的指针,这可以通过返回动态创建的数据或者传递过来数据。strtok函数是非线程安全的,不是re-entrant。re-entran版本的strtok_r函数是线程安全函数。
  • 互斥死锁:这发生在但互斥锁已经被使用,但没有被解开的时候,这会导致程序永远被挂起。当随意的使用互斥或者联结的时候会产生死锁。当使用2个或者多个互斥的时候要多加小心。假如第一个pthread_mutex_lock使用,第二个pthread_mutex_lock失败,这说明有线程在使用这个互斥锁,第一个线程可能锁住所有的线程阻止他们访问数据,也包括第二个拥有互斥的线程。线程将会永远等待资源,这会导致死锁。所以在加锁的时候最好测试下以防发生错误,假如发生错误了及时的释放锁。
...
pthread_mutex_lock(&mutex_1);
while ( pthread_mutex_trylock(&mutex_2) )  /* Test if already locked   */
{
   pthread_mutex_unlock(&mutex_1);  /* Free resource to avoid deadlock */
   ...
   /* stall here   */
   ...
   pthread_mutex_lock(&mutex_1);
}
count++;
pthread_mutex_unlock(&mutex_1);
pthread_mutex_unlock(&mutex_2);
...
          
使用锁的顺序也很重要,下面的代码就可能引起死锁:
<pre name="code" class="cpp">void *function1()
{
   ...
   pthread_mutex_lock(&lock1);           // Execution step 1
   pthread_mutex_lock(&lock2);           // Execution step 3 DEADLOCK!!!
   ...
   ...
   pthread_mutex_lock(&lock2);
   pthread_mutex_lock(&lock1);
   ...
} 


void *function2()
{
   ...
   pthread_mutex_lock(&lock2);           // Execution step 2
   pthread_mutex_lock(&lock1);
   ...
   ...
   pthread_mutex_lock(&lock1);
   pthread_mutex_lock(&lock2);
   ...
} 

main()
{
   ...
   pthread_create(&thread1, NULL, function1, NULL);
   pthread_create(&thread2, NULL, function2, NULL);
   ...
}

 假如function1()使用了第一个互斥,function2()使用了第二个互斥,所有资源就被锁住了 

  • 条件变量死锁:逻辑条件if和while必须保证在“wait”执行后,“signal”被执行。
分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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