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  • 因为子进程在开始时复制 了父进程存储图像,所以信号捕捉函数的地址在子进程中是有意义的;     #include  #include  #include  #include    using namespace std;        ...

    当一个进程调用f o r k时,其子进程继承父进程的信号处理方式。因为子进程在开始时复制
    了父进程存储图像,所以信号捕捉函数的地址在子进程中是有意义的;

     

     

    1. #include <sys/types.h>  
    2. #include <unistd.h>  
    3. #include <signal.h>  
    4. #include <iostream>  
    5.   
    6. using namespace std;  
    7.   
    8.   
    9.   
    10.   
    11.   
    12. void sig_handle(int signo){  
    13.  cout << "---------------------------"<< endl;  
    14.  cout << getpid() << ":" <<signo;  
    15.   
    16. }   
    17.   
    18. int main(int args,char *argc[]){  
    19.   
    20.    
    21.  signal(SIGUSR1,sig_handle);   
    22.    
    23.  pid_t pid;  
    24.   
    25.   
    26.  pid=fork();  
    27.    
    28.  if(pid==0){  
    29.   cout << "son self pid:"<< getpid()<< endl;  
    30.   pause();  
    31.   cout << "continue" << endl;  
    32.  }else{  
    33.   cout << "son process:"<< pid << endl;  
    34.   cout << "father process:" << getpid()<<endl;  
    35.   kill(pid,SIGUSR1);  
    36.   while(true){  
    37.    ;  
    38.   }  
    39.  }  
    40.   
    41. }  

     

     

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  • 当一个进程调用f o r k时,其子进程继承父进程的...因为子进程在开始时复制 了父进程存储图像,所以信号捕捉函数的地址在子进程中是有意义的; #include #include #include #include using namespace std;
    当一个进程调用f o r k时,其子进程继承父进程的信号处理方式。因为子进程在开始时复制

    了父进程存储图像,所以信号捕捉函数的地址在子进程中是有意义的;

        #include <sys/types.h>  
        #include <unistd.h>  
        #include <signal.h>  
        #include <iostream>  
          
        using namespace std;  
          
          
          
          
          
        void sig_handle(int signo){  
         cout << "---------------------------"<< endl;  
         cout << getpid() << ":" <<signo;  
          
        }   
          
        int main(int args,char *argc[]){  
          
           
         signal(SIGUSR1,sig_handle);   
           
         pid_t pid;  
          
          
         pid=fork();  
           
         if(pid==0){  
          cout << "son self pid:"<< getpid()<< endl;  
          pause();  
          cout << "continue" << endl;  
         }else{  
          cout << "son process:"<< pid << endl;  
          cout << "father process:" << getpid()<<endl;  
          kill(pid,SIGUSR1);  
          while(true){  
           ;  
          }  
         }  
          
        }  


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  • 深入研究simulink仿真之信号标签

    千次阅读 2019-01-21 17:29:58
    simulink模型中,每一条线代表一个信号,可以为每一个信号命名,即信号标签。   信号标签的基本操作 添加信号标签的方法   ...方法一,直接在信号线上双击,然后输入。...方法二,选中信号线,右键,...复制信号标签...

    simulink模型中,每一条线代表一个信号,可以为每一个信号命名,即信号标签。

     

    信号标签的基本操作

    添加信号标签的方法

     

    方法一,直接在信号线上双击,然后输入。

    方法二,选中信号线,右键,打开属性对话框,输入Signal name:

     

    复制信号标签

    一条信号线上可以有多个标签,特别是对于有分支的信号线,可以在每个分支上都显示标签。

    例如:

     

    复制信号标签的方法:

    方法一,先按下ctrl键,再拖动信号标签到想要放置的地方。

    方法二,在信号标签上直接点击右键,弹出菜单中选择Copy Label

    注意:千万不能先单击选择信号标签,再点右键。否则弹出的是文字编辑菜单。

     

    同一条信号线上的多个标签的内容只能是相同的(因为是同一个信号),因此,更改信号线上的任一个标签,其他标签都会跟着改变。

     

    删除信号标签

    如果要删除该信号的所有标签,则先编辑标签,再将其内容全部删除。此时,所有标签都会删除。

    如果想要删除多个标签中的一个,也是在被删除标签上点击右键,选择“Delete Label”。

    同样要注意的是,只能在未选中标签的情况下点击右键,不能先单击标签进入编辑状态再点右键。

     

     

     

    参考资料:

     

    信号基础知识

    https://ww2.mathworks.cn/help/simulink/ug/signal-basics.html#responsive_offcanvas

     

    信号线的线型

    Simulink 模型可以包含许多不同类型的信号。有关详细信息,请参阅Signal Types。不同的线型可帮助您区分信号类型。

    当您构造模块图时,所有信号类型都显示为一条细细的实线。当您更新图或开始仿真之后,信号将以指定的线型显示。您唯一可以自定义的线型是非标量信号类型。

    信号类型 线型
    标量和非标量
    非标量(启用 Wide nonscalar lines 选项 - 请参阅显示信号属性

    控制信号

    虚拟总线
    非虚拟总线
    总线数组
    可变大小

     

    Simulink 建模的键盘和鼠标操作

    https://ww2.mathworks.cn/help/simulink/ug/summary-of-mouse-and-keyboard-actions.html#responsive_offcanvas

     

    信号名称和标签操作

    信号名称显示在信号线上的标签中。

    任务 操作
    为信号线命名 双击信号并键入名称
    为已命名的信号线的分支命名 双击分支
    为一个信号的每个分支命名 右键点击该信号,选择 Properties,然后使用对话框进行操作
    删除信号标签和名称 删除标签中的字符,或者在 Signal Properties 对话框中删除名称。
    只删除信号标签 右键点击标签并选择 Delete Label
    打开信号标签文本框进行编辑

    双击信号线

    点击标签

    移动信号标签 将标签拖到同一条信号线上的新位置
    复制信号标签 Ctrl+拖动信号标签
    更改标签字体 选择信号线(而不是标签),然后使用 Diagram > Format > Font Style

     

     

     

     

     

     

     

     

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  • 复制微信号并打开微信Signal processing might seem like something impenetrably complicated, even to scientists. Even without fully aware of its underlying presence, signal processing is at the heart of ...

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    Signal processing might seem like something impenetrably complicated, even to scientists. Even without fully aware of its underlying presence, signal processing is at the heart of our everyday life. This article will explore what a signal is, how we can generate, and store signals in Numpy for machine learning.

    信号处理看起来似乎非常复杂,即使对于科学家而言。 即使没有完全意识到其潜在的存在,信号处理仍是我们日常生活的核心。 本文将探讨什么是信号,如何生成信号并将信号存储在Numpy中以进行机器学习。

    Sound is a wave that results from the back and forth vibration of the medium particles through which the sound wave moves. These sound waves consist of a repeating pattern of high-pressure and low-pressure regions. They are also referred to as pressure waves.

    声波是由声波在其中传播的介质粒子的来回振动产生的波。 这些声波由高压和低压区域的重复模式组成。 它们也称为压力波。

    Image for post
    An example of a sine wave.
    正弦波的一个例子。

    When we hear something, our brain translates these air molecules’ movements that our ears pick up, into something we can recognize. Be it words or music, birds chipping or a car horn.

    当我们听到某些声音时,我们的大脑会将耳朵吸收的这些空气分子的运动转化为可以识别的东西。 无论是文字还是音乐,鸟鸣或汽车喇叭。

    Usually, when we describe sounds, we refer to them in terms of their frequency. We measure these waves by the number of cycles in a second, in a hertz (Hz) measurement unit.

    通常,当我们描述声音时,我们以声音的频率来指代它们。 我们通过以赫兹(Hz)为单位的每秒循环数来测量这些波。

    For example, this is a 440 Hz sound wave, the sound of the A note above the middle C on the piano:

    例如,这是一个440 Hz声波,钢琴中间C上方的A音符的声音:

    440 Hz audio tone by MediaCollege (right click and open in a new tab)

    MediaCollege提供的440 Hz音频音调(右键单击并在新选项卡中打开)

    If we were to measure this sound and convert it into a digital signal in a function of time. This is the graph we will get, a 440 Hz sine wave. It oscillates up and down at the equilibrium, at 440 oscillations every second.

    如果我们要测量这种声音并将其转换为时间函数的数字信号。 这是我们将得到的440 Hz正弦波图。 它在平衡下上下振荡,每秒440次振荡。

    Image for post
    A 440 Hz in 1/10 of a second.
    1/10秒内为440 Hz。

    Let’s take another sound wave, 250 Hz, which sounds like this:

    让我们再听一个250 Hz的声波,听起来像这样:

    250 Hz audio tone by MediaCollege (right click and open in a new tab)

    MediaCollege提供的250 Hz音频(右键单击并在新选项卡中打开)

    A 250 Hz tone has a lower pitch than 440 Hz. If we were to plot it, It will look similar to the 440 Hz wave but with a lower frequency. It oscillates at 250 oscillations per second.

    250 Hz音调的音调低于440 Hz。 如果我们将其绘制出来,它将看起来类似于440 Hz波,但频率更低。 它以每秒250次振荡的速度振荡。

    Image for post
    A 250 Hz in 1/10 of a second.
    1/10秒内为250 Hz。

    A single sound wave alone isn’t exciting. But when we combine a few frequencies and play them in the right sequence, we can produce music. We make these sound waves with our vocal cord to speak words that we use for communication.

    单独一个声波并不令人兴奋。 但是,当我们组合几个频率并以正确的顺序播放它们时,我们就可以产生音乐。 我们用声带发出这些声波,以说出用于交流的单词。

    When we combine two frequencies and play them together, the new sound wave is the sum of the two sound waves. What we get is a new wave that is not a pure sine wave. At some points, the peaks add up to become higher, while other points cancel out each other resulting in zero.

    当我们组合两个频率并将它们一起播放时,新的声波就是两个声波的总和。 我们得到的是不是纯正弦波的新波。 在某些点,峰值加起来变得更高,而其他点互相抵消,导致零。

    Image for post
    Combining 2 sine waves results in a new wave.
    合并两个正弦波会产生一个新波。

    We can add more sound frequencies; the sound wave will get more and more complicated. In fact, these complicated sound waves are what our microphones pick up. Our microphones pick up many different frequencies at any point in time; the final recordings are the sum of all the sound frequencies combined. Other than those sound that you actually want to record, it also picks up background noise, echos, and even some electric signal noise.

    我们可以增加更多的声音频率; 声波将变得越来越复杂。 实际上,这些复杂的声波正是我们的麦克风拾取的。 我们的麦克风在任何时间点都会拾取许多不同的频率。 最终录音是所有声音频率之和。 除了您实际想要录制的声音之外,它还会拾取背景噪声,回声,甚至还有一些电信号噪声。

    Image for post
    The wave gets more complicated as more frequencies are added.
    随着添加更多频率,电波变得更加复杂。

    Even though these examples are on sound waves, these concepts are also applied in other digital signals such as an electrocardiogram and electroencephalogram. See how we use signals in brain-computer interface applications:

    即使这些示例在声波上,这些概念也适用于其他数字信号,例如心电图脑电图。 了解我们如何在脑机接口应用程序中使用信号:

    那么我们如何数字存储信号呢? (So how do we store signals digitally?)

    As analog signals are continuous in both time and amplitude, we need to reduce the signal into a discrete-time signal, both in time and amplitude. This signal reduction process is call sampling. The sampling rate defines the number of data points in one second, literally how fast samples are taken.

    由于模拟信号在时间和幅度上都是连续的,因此我们需要在时间和幅度上将信号减小为离散时间信号。 这个信号减少过程就是呼叫采样。 采样率定义了一秒内的数据点数量,即从多大程度上采样。

    The sampling rate determines the signal’s fidelity. There is a minimum sampling rate for each signal to preserve the information contained in the signal. According to the Nyquist–Shannon sampling theorem, the sampling rate must be at least twice the signal’s maximum frequency to allow the signal to be completely represented. This means that if the signal contains high-frequency components, we will need to sample at a higher rate.

    采样率决定了信号的保真度。 每个信号都有一个最小采样率,以保留信号中包含的信息。 根据Nyquist–Shannon采样定理,采样率必须至少是信号最大频率的两倍,才能完全表示信号。 这意味着,如果信号包含高频分量,我们将需要以更高的速率采样。

    In theory, as long as the Nyquist limit, which is half the sample rate, exceeds the highest frequency of the signal being sampled, the original analog signal can be reconstructed without loss. Otherwise, the signal information may not be completely represented, where some of the original signal frequencies may be lost. It will result in audible artifacts known as “aliasing,” which are unwanted components in the reconstructed signal.

    从理论上讲,只要是采样率的一半的奈奎斯特极限超过被采样信号的最高频率,就可以重建原始模拟信号而不会造成损失。 否则,可能无法完全表示信号信息,从而可能丢失某些原始信号频率。 这将导致被称为“混叠”的可听伪像,它们是重构信号中不需要的成分。

    Let’s take a look at what happens when the sampling rate gets too low.

    让我们看一下采样率太低时会发生什么。

    Image for post
    2 Hz signals lasting 2-seconds, with various sampling rate (SR)
    2 Hz信号持续2秒,具有各种采样率(SR)

    The figure above shows a 2 Hz signal lasting 2-seconds; it has four oscillations in total, two oscillations per second. At a sampling rate of 50 and 100, the wave looks excellent as there are enough data points. We start to see edges in the signal at 10 and 20 sampling rates though we can still clearly see four positive peaks. The signal begins to lose some information when the sampling rate falls below 6.

    上图显示了持续2秒的2 Hz信号; 它总共有四个振荡,每秒两个振荡。 在50和100的采样率下,由于有足够的数据点,该波形看起来非常好。 尽管我们仍然可以清楚地看到四个正峰值,但我们开始以10和20的采样率看到信号的边缘。 当采样率降至6以下时,信号开始丢失一些信息。

    As humans can hear 20–20,000 Hz range; this is why audio waveform and early professional audio equipment manufacturers chose sampling rates at 44.1kHz, the “standard” sampling rate for many digital formats. Increasing the sampling rate generally improves the sound quality, but it also increases the disk space required to store. Many telephone and walkie-talkie signals are transmitted on 8,000 Hz to reduce packet size to improve transmission.

    人类可以听到20–20,000 Hz的范围; 这就是音频波形和早期专业音频设备制造商选择44.1kHz采样率的原因,这是许多数字格式的“标准”采样率。 提高采样率通常可以改善声音质量,但同时也增加了存储所需的磁盘空间。 许多电话和对讲机信号以8,000 Hz传输,以减小数据包大小以改善传输。

    For machine learning, sampling at higher frequencies results in better-reconstructed signals, resulting in better performance. However, this requires faster CPU/GPU to convert and process the signals, and a bigger GPU memory is needed as it also increases the model’s size as your inputs get larger. Therefore, we must weigh each application’s advantages and disadvantages and be aware of the tradeoffs involved.

    对于机器学习,以较高的频率采样会产生更好的重构信号,从而产生更好的性能。 但是,这需要更快的CPU / GPU来转换和处理信号,并且需要更大的GPU内存,因为随着输入的增加,这也会增加模型的大小。 因此,我们必须权衡每个应用程序的优缺点,并要意识到所涉及的折衷。

    So far, we have seen signals with a single channel. But signals in real-world applications can have multiple channels. For example, we have two channels in audio, left and right channels. In electroencephalography and electrocardiography, we can have ten or more channels. Neuralink aims to build an integrated brain-machine interface platform with thousands of channels.

    到目前为止,我们已经看到了具有单个通道的信号。 但是实际应用中的信号可以具有多个通道。 例如,我们在音频中有两个声道,左声道和右声道。 在脑电图和心电图中,我们可以有十个或更多的通道。 Neuralink旨在构建具有数千个通道的集成式脑机接口平台。

    生成一些信号(在Python中) (Generate some signals (in Python))

    We can generate signals with three parameters, 1) signal duration, sampling rate, and frequencies.

    我们可以生成具有三个参数的信号:1)信号持续时间,采样率和频率。

    As we are storing the signals as a sequence of numbers, first, we need the number of data points of the signal. This can be done by multiplying the signal duration with the sampling rate. Next, we need a time variable, a function over time that allows us to generate the waveform for each data point.

    当我们将信号存储为数字序列时,首先,我们需要信号的数据点数量。 这可以通过将信号持续时间乘以采样率来完成。 接下来,我们需要一个时间变量,一个随时间变化的函数,使我们能够为每个数据点生成波形。

    We can either generate a sine or a cosine wave with a sine/cosine periodic function. The sine function tracks the y-coordinates of a point traveling around the unit circle while the cosine function follows the x-coordinates.

    我们可以生成具有正弦/余弦周期函数的正弦波或余弦波。 正弦函数跟踪在单位圆周围移动的点的y坐标,而余弦函数遵循x坐标。

    Image for post
    Wikipedia]维基百科]

    Using either function will generate a similar but different wave.

    使用这两种功能都会产生相似但不同的波形。

    Image for post
    A sine and a cosine wave.
    正弦和余弦波。

    To create a more realistic signal, we can also add noise to the generated signal by adding random values to each data point. This allows us to test our model ability to generalize and learn from a noisy dataset.

    为了创建更真实的信号,我们还可以通过将随机值添加到每个数据点来将噪声添加到生成的信号中。 这使我们能够测试模型的泛化能力并从嘈杂的数据集中学习。

    Image for post
    A 2 Hz signals with various noise levels.
    具有各种噪声水平的2 Hz信号。

    Recapping from the previous sections, the value of a point is the sum of all the frequencies. If we want to generate a signal that contains more than one frequencies, we can simply sum each generated waveform. Here are some examples of generated signals; each wave adds additional frequencies to the previous:

    从前面的部分重新开始,点的值是所有频率的总和。 如果我们要生成一个包含多个频率的信号,我们可以简单地对每个生成的波形求和。 这里是一些产生信号的例子。 每波都为前一个波增加频率:

    Image for post
    Adding different frequencies to a waveform.
    向波形添加不同的频率。

    Lastly, an example of a multiple channel signal:

    最后,一个多通道信号示例:

    Image for post
    Adding different waveforms to multiple channels.
    将不同的波形添加到多个通道。

    Here are the codes from the torchsignal package if you plan to generate some signals.

    如果您打算生成一些信号,则以下是火炬信号包中的代码。

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    
    
    
    def generate_signal(length_seconds, sampling_rate, frequencies_list, func="sin", add_noise=0, plot=True):
        r"""
        Generate a `length_seconds` seconds signal at `sampling_rate` sampling rate. See torchsignal (https://github.com/jinglescode/torchsignal) for more info.
        
        Args:
            length_seconds : int
                Duration of signal in seconds (i.e. `10` for a 10-seconds signal)
            sampling_rate : int
                The sampling rate of the signal.
            frequencies_list : 1 or 2 dimension python list a floats
                An array of floats, where each float is the desired frequencies to generate (i.e. [5, 12, 15] to generate a signal containing a 5-Hz, 12-Hz and 15-Hz)
                2 dimension python list, i.e. [[5, 12, 15],[1]], to generate a signal with 2 signals, where the second channel containing 1-Hz signal
            func : string, default: sin
                The periodic function to generate signal, either `sin` or `cos`
            add_noise : float, default: 0
                Add random noise to the signal, where `0` has no noise
            plot : boolean
                Plot the generated signal
        Returns:
            signal : 1d ndarray
                Generated signal, a numpy array of length `sampling_rate*length_seconds`
        """
        
        frequencies_list = np.array(frequencies_list, dtype=object)
        assert len(frequencies_list.shape) == 1 or len(frequencies_list.shape) == 2, "frequencies_list must be 1d or 2d python list"
        
        expanded = False
        if isinstance(frequencies_list[0], int):
            frequencies_list = np.expand_dims(frequencies_list, axis=0)
            expanded = True
            
        npnts = sampling_rate*length_seconds  # number of time samples
        time = np.arange(0, npnts)/sampling_rate
        signal = np.zeros((frequencies_list.shape[0],npnts))
        
        for channel in range(0,frequencies_list.shape[0]):
            for fi in frequencies_list[channel]:
                if func == "cos":
                    signal[channel] = signal[channel] + np.cos(2*np.pi*fi*time)
                else:
                    signal[channel] = signal[channel] + np.sin(2*np.pi*fi*time)
        
            # normalize
            max = np.repeat(signal[channel].max()[np.newaxis], npnts)
            min = np.repeat(signal[channel].min()[np.newaxis], npnts)
            signal[channel] = (2*(signal[channel]-min)/(max-min))-1
        
        if add_noise:        
            noise = np.random.uniform(low=0, high=add_noise, size=(frequencies_list.shape[0],npnts))
            signal = signal + noise
    
    
        if plot:
            plt.plot(time, signal.T)
            plt.show()
        
        if expanded:
            signal = signal[0]
            
        return signal

    With this code, you could generate your own datasets, where the input features are the raw signals (with noise), and the predicted outputs are the frequencies.

    使用此代码,您可以生成自己的数据集,其中输入特征是原始信号(带有噪声),而预测输出是频率。

    As I am currently working on my Ph.D. on brain-computer interface research, I’ve made a repo containing codes commonly used in signal processing. This package includes functions to clean signals and other signal processing techniques. Feel free to check it out and star this repo, torchsignal.

    由于我目前正在攻读博士学位。 在脑机接口研究中,我制作了一个包含信号处理中常用代码的存储库。 该软件包包括清除信号和其他信号处理技术的功能。 随时检查它,并为这个仓库,火炬信号加注星标。

    Seeking for collaborators to contribute new features, utility functions, bug fixes, and documentation. Currently, I am working on this alone. If you are working on signal processing or brain-computer interface, and keen to build a high-quality package to apply PyTorch to the signal processing domain, do reach out to me.

    寻求合作者贡献新功能,实用程序功能,错误修复和文档。 目前,我正在独自处理。 如果您正在研究信号处理或人机界面,并且希望构建高质量的程序包以将PyTorch应用于信号处理领域,请与我联系

    Generating signals is useful for creating ideal datasets to test models’ performance in a “lab environment.” In the next article, I will introduce how we can filter and clean signals for machine learning models.

    生成信号对于创建理想的数据集以在“实验室环境”中测试模型的性能很有用。 在下一篇文章中,我将介绍如何过滤和清除机器学习模型的信号。

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    翻译自: https://towardsdatascience.com/understanding-signals-its-not-that-complicated-7f2b157da9c7

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  • 本设计是我毕业设计的一个组成...1.目的:复制遥控器红外波形然后发射出去控制红外家电设备。2.怎么复制: A.我是通过STM32的定时器捕获来获取遥控器发射给红外接收头解调后的电平,说的详细点,就是红外遥控器发...
  • 网页中有微信号 当复制后 打开微信, 并且在微信中 用微信浏览器打开新页面 各位大神怎么做呢?
  • linux 信号阻塞和信号未决

    千次阅读 2016-03-20 14:52:44
    信号的“未决”是一种状态,指的是从信号的产生到信号被处理前的这一段时间; 信号的“阻塞”是一个开关动作,指的是阻止信号被处理,但不是阻止信 号产生。 信号的阻塞就是让系统暂时保留信号留待以后发送。...
  • Linux中信号信号处理

    千次阅读 2017-01-02 13:50:26
    Linux中信号信号处理 信号(signal)是一种软件中断,它提供了一种处理异步事件的方法,也是进程间惟一的异步通信方式。在Linux系统中,根据POSIX标准扩展以后的信号机制,不仅可以用来通知某种程序发生了什么事件...
  • Linux 信号

    千次阅读 2016-08-11 16:22:17
    第十篇 信号 本片索引: 1、引言 2、信号 3.程序启动 4、signal函数 5、系统调用的中断和系统调用的重启(了解) 6、可再入与不可再入函数(了解) 7、kill函数和raise函数 8、alarm函数和pause函数 9、...
  • MySQL 8 复制(一)——异步复制

    千次阅读 多人点赞 2019-05-10 18:25:10
    一、MySQL异步复制介绍 1. 复制的用途 2. 复制如何工作 3. 两阶段提交 二、复制实验环境 三、安装mysql-8.0.16 四、配置异步复制 1. 空库 2. 脱机 3. 联机 一、MySQL异步复制介绍 简单说,复制就是将...
  • 信号发送与信号处理

    千次阅读 2018-09-27 21:08:03
    一、信号发送 1、kill函数   进程可以通过kill函数向包括它本身在内的其他进程发送一个信号,如果程序没有发送这个信号的权限,对kill函数的调用就将失败,而失败的常见原因是目标进程由另一个用户所拥有。 #...
  • 一、MySQL复制技术 1. 主从复制 2. 组复制 二、组复制使用场景 三、组复制相关服务 1. 故障检测 2. 组成员服务 3. 容错 四、组复制技术细节 1. 组复制插件体系结构 2. 复制组 3. 数据操作语言(Data ...
  • PCIE 单端信号和差分信号

    千次阅读 2018-06-20 15:39:46
    单端信号单端信号是相对于差分信号而言的,单端输入指信号有一个参考端和一个信号端构成,参考端一般为地端。差分信号差分传输是一种信号传输的技术,区别于传统的一根信号线一根地线的做法(单端信号),差分传输在...
  • 信号量的使用主要是用来保护共享资源,使得资源在一个时刻只有一个进程(线程)所拥有。 信号量的值为正的时候,说明它空闲。所测试的线程可以锁定而使用它。若为0,说明它被占用,测试的线程要进入睡眠队列中,...
  • 42-带参数的信号

    千次阅读 2016-12-27 11:58:50
    实际上,我们也可以使用带参数的的信号处理函数。signal 函数没办法注册一个带附加参数的信号处理函数,但是 sigaction 可以。具体是通过 sigaction 的第二个参数 struct sigaction 结构体来指定带附
  • Linux信号处理

    千次阅读 2017-02-24 14:01:48
    大家应该都了解当我们在Linux下面运行程序时,如果程序跑飞了,那我们可以通过Ctrl-C来终止掉跑飞的程序,其实,当我们按下Ctrl-C时,涉及到了信号的相关处理工作,所以,今天我们就来谈一谈Ctrl-C被后的信号处理吧...
  • VSync信号

    千次阅读 2017-06-28 08:57:47
     在我们详细分析SurfaceFlinger之前要了解一下VSync信号,为下一节分析Vsync工作原理打下基础。 VSync信号相关  首先我们要了解以下几个概念: 屏幕刷新率  即
  • QT使用信号与槽注意事项

    千次阅读 2018-11-28 22:13:57
    QT使用信号与槽注意事项 如需转载请标明出处:http://blog.csdn.net/itas109 QQ技术交流群:129518033 目录 文章目录QT使用信号与槽注意事项@[toc]前言1.基本用法2.slots的函数用法3.slots的lambda表达式4....
  • 35-标准信号及其不可靠性

    千次阅读 2016-12-23 17:30:10
    信号你会发了,也会捕了,但是还有好些个坑没填上。之前一直强调发送信号 1 - 31 号,实际上,还有 32-64 号信号。为什么不发 32-64 号信号,是因为32-64号和前面的 1- 31 号不属于一个范畴。1-31号,被规定为 ...
  • 语音信号的预处理

    千次阅读 2020-03-30 21:13:42
    语音信号是一种非平稳的时变信号,它携带着大量信息。在语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等语音处理中,都需要提取语音中包含的各种信息 语音处理的目的 对语音信号进行分析,提取特征参数,用于后续处理 ...
  • 好了,下面来看一看网卡是如何将包转换成电信号并发送到网线中的。网卡驱动从 IP 模块获取包之后,会将其复制到网卡内的缓冲区中,然后向MAC 模块发送发送包的命令。接下来就轮到 MAC 模块进行工作了。 首先,MAC ...
  • verilog逻辑复制

    2018-04-21 22:39:13
    1. 信号驱动级数非常大,扇出很大,需要增加驱动力 逻辑复制最常使用的场合时调整信号的扇出。如果某个信号需要驱动后级很多单元,此时该信号的扇出非常大,那么为了增加这个信号的驱动能力,一种办法就是插入...
  • 一开始就想到了信号槽机制,但是问题在于 button 是 委托中的,没法直接与主窗口进行connect。后来发现,是自己信号槽没学好,在这里可以使用自定义的方式。 将button与委托关联,然后委托与主窗口关联。可以参照...
  • GPS卫星信号(一):测距码信号

    万次阅读 多人点赞 2015-12-13 20:10:36
    GPS卫星信号(一):测距码信号 一.伪随机码  1.码的基础概念 ①.码 表达不同信息的二进制数及其不同组合。 ②.码元 一位二进制数叫一个码元(0 或 1)。 ③.编码 按某种标准用二进制表示信息的...
  • 根据式E=∫−∞∞s2(t)dtE=\int_{-\infty }^{\infty }{{{s}^{2}}\left( t \right)}dtE=∫−∞∞​s2(t)dt计算信号能量(作用在单位电阻上的电压信号 释放的能量)可以将信号分为: 功率信号:能量无限,不能用能量...
  • 11、信号(1)

    2017-10-13 09:24:14
    1、进程调用kill函数将任一信号发送给另一...(3)执行系统默认动作,“终止+core”表示在进程当前工作目录的core文件中复制了该进程的内存映像。大多数UNIX系统调试程序都使用core文件检查进程终止时的状态。2、signal
  • 一、信号的定义与编号 首先,每个信号都有一个名字。这些名字都以三个字符SIG开头 在头文件#include<signal.h>中,信号名都被定义为正整数常量 注意事项: 实际上,实现将各信号定义在另一个头文件中,...
  • 通过终端按键产生信号用户在终端按下某些键时,终端驱动程序会发送信号给前台进程,例如Ctrl-C产生SIGINT信 号,Ctrl-\产生SIGQUIT信号,Ctrl-Z产生SIGTSTP信号。SIGINT的默认处理动作是终止进程, SIGQUIT的默认处理...

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