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2.信号处理算法的实时DSP实现目录
3.Linux 信号详解一（signal函数）
4.FPGA实现 12G-SDI 视频编解码，支持4K60帧，处理处理提供2套工程源码+开发板+技术支持
5.剖析linux内核源码，源码源码有什用task_struct结构体详解
6.找到卡顿来源，信号信号BlockCanary源码精简分析

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       在深入理解Java并发编程时，必不可少的源码源码有什用小网站导航源码是对Semaphore源码的剖析。本文将带你探索这一核心组件，信号信号通过实践和源码解析，处理处理掌握其限流和共享锁的源码源码有什用本质。Semaphore，信号信号中文名信号量，处理处理就像一个令牌桶，源码源码有什用任务执行前需要获取令牌，信号信号处理完毕后归还，处理处理确保资源访问的源码源码有什用有序进行。

       首先，Semaphore主要有acquire()和release()两个方法。acquire()负责获取许可，若许可不足，任务会被阻塞，直到有许可可用。release()用于释放并归还许可，确保资源释放后，其他任务可以继续执行。一个典型的例子是，如果一个线程池接受个任务，但Semaphore限制为3，那么任务将按每3个一组执行，确保系统稳定性。

       Semaphore的源码实现巧妙地结合了AQS（AbstractQueuedSynchronizer）框架，通过Sync同步变量管理许可数量，公平锁和非公平锁的实现方式有所不同。公平锁会优先处理队列中的任务，而非公平锁则按照获取许可的顺序进行。

       acquire()方法主要调用AQS中的acquireSharedInterruptibly()，并进一步通过tryReleaseShared()进行许可更新，公平锁与非公平锁的区别在于判断队列中是否有前置节点。release()方法则调用releaseShared()，更新许可数量。

       Semaphore的T进T出源码简洁逻辑在于，AQS框架负责大部分并发控制，子类只需实现tryReleaseShared()和tryAcquireShared()，专注于许可数量的管理。欲了解AQS的详细流程，可参考之前的文章。

       最后，了解了Semaphore后，我们还将继续探索共享锁CyclicBarrier的实现，敬请期待下篇文章。

信号处理算法的实时DSP实现目录

       第1章 DSP和DSP系统

       引言

       实时DSP系统的构成与特点包括实时性、高性能计算能力和低功耗。实时性确保了系统在限定时间内正确处理信号，高性能计算能力允许复杂算法的执行，低功耗则适用于电池供电设备。

       1.1 实时DSP系统的构成

       实时DSP系统通常由CPU、存储器、流水线和片内外设组成。CPU负责执行指令和算法，存储器提供数据存储，流水线优化指令执行顺序，而片内外设支持各种输入输出操作。

       1.2 DSP芯片概述

       DSP芯片专门设计用于信号处理，具备高性能和低功耗特性。它们适合实时应用，能够快速执行算法。

       1.3 DSP芯片的内部结构

       中央处理单元（CPU）负责执行指令和算法；存储器用于数据存储；流水线技术提高执行效率；片内外设扩展功能。

       1.4 DSP芯片的选择

       在选择DSP芯片时，需考虑运算量、功耗、成本和应用需求。算法运算量的判定影响芯片的选择。

       第2章 DSP系统软件开发调试实例

       单频信号产生原理、链接命令文件建立、基于CCS的Simulator仿真、基于CCS的Emulator仿真等技术，为开发者提供了一个全面的软件开发调试环境。

       2.1 单频信号产生原理

       通过特定算法产生单频信号，用于测试和分析。

       2.2 链接命令文件建立

       链接命令文件帮助将源代码、源码编辑器题库库和其他资源整合为可执行程序。

       2.3 基于CCS的Simulator仿真

       Simulator仿真提供模拟运行环境，用于调试和验证算法。

       2.4 基于CCS的Emulator仿真

       Emulator仿真提供硬件级仿真，用于测试软件在实际硬件上的表现。

       第3章 信号处理的运算基础

       DSP系统的数字表示方法包括数的定标、溢出处理、舍入与截尾等，确保数据正确性和精度。

       3.1 DSP系统的数字表示方法

       采用定标、溢出处理、舍入与截尾等方法，保证数字信号的正确表示和处理。

       3.2 定点运算实现的基本原理

       通过C语言实现定点加法、减法、乘法和除法，支持算法开发。

       3.3 DSP定点算术运算实现方法

       定点乘法、定点加法、定点除法实现方法，确保运算精度和效率。

       3.4 DSP非线性运算定点实现方法

       级数展开法、查表法、混合法实现非线性运算，满足复杂信号处理需求。

       第4章 信号处理的常用算法

       波形产生、FIR滤波器、TMSCx扩展精度IIR滤波器等算法实现，用于处理各种信号。

       4.1 波形产生

       实现中国一号信令、双音多频信号等波形的生成。

       4.2 FIR滤波器的实现

       设计和实现FIR滤波器，用于信号滤波。

       4.3 TMSCx扩展精度IIR滤波器的设计与实现

       利用扩展精度乘法和Cx指令集实现IIR滤波器。

       第5章 离散傅里叶变换的高效DSP实现

       FFT算法及其C语言实现，适用于快速信号处理。

       5.1 FFT的基本原理

       包括DFT、DIT、DIF、闲鱼杀鱼源码实数序列FFr等，提供高效信号转换。

       5.2 FFT算法的C语言实现

       用C语言编写FFT算法，优化性能。

       5.3 FFT的TMSCx实现

       利用Cx实现FFT，优化硬件资源利用。

       第6章 正交变换的DSP实现

       正交变换技术实现，用于信号分析和处理。

       第7章 信号压缩编码的DSP实现

       采用DSP技术实现信号压缩和编码，节省存储空间和带宽。

       第8章 信道编码算法的DSP实现

       实现信道编码算法，提高数据传输的可靠性和效率。

       第9章 调制/解调算法的DSP实现

       实现调制和解调算法，支持通信系统的信号处理。

       第章 自适应滤波的DSP实现

       实现自适应滤波算法，适应信号变化和环境条件。

       参考文献

       提供相关文献，供读者深入研究和参考。

Linux 信号详解一（signal函数）

       Linux 信号处理详解

       在Linux编程中，信号是一种异步通知机制，用于在应用程序运行过程中处理非预期事件。信号的处理主要通过`sighandler_t`类型函数实现，其定义为接收信号的回调函数。

       `signal`函数是处理信号的核心工具，它有两个参数：`signum`和`handler`。`signum`是一个整数，代表了要处理的信号类型，例如SIGINT表示中断信号。`handler`则是待执行的信号处理函数，当接收到指定的信号时，这个函数会被调用。

       信号处理函数有两个特殊处理方式：`SIG_IGN`用于屏蔽信号，即忽略该信号不再进行处理；`SIG_DFL`则表示恢复默认的行为，系统会根据信号的性质采取预定义的操作，如终止进程或发送默认信号处理。

       要编写高效和专业的简历项目，展示你的技术实力，可以考虑分享你在Linux信号处理方面的实际项目经验，比如参与过哪些包含信号处理的易铺商场源码C++项目，比如基础架构、SPDK、内核、音视频、Go云原生或Qt等技术的开发。通过实践，你将更深入地理解信号处理在实际项目中的作用。

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FPGA实现 G-SDI 视频编解码，支持4K帧，提供2套工程源码+开发板+技术支持

       FPGA实现G-SDI视频编解码支持4K帧，提供2套完整工程源码、开发板及技术支持

       方案一：Zynq UltraScale+ MPSoC XCZU4EV方案

       使用高端Xilinx Zynq UltraScale+系列FPGA，该方案采用UHD-SDI GT IP和SMPTE UHD-SDI RX SUBSYSTEM，接收端通过自研G-SDI彩条发生器，通过均衡处理转为差分信号，然后解码并支持后续处理。发送过程涉及编码、解串、均衡和BNC输出。适用于高速接口和图像处理领域。

       方案二：Kintex7-T方案

       低端Kintex7-T方案采用GTX高速接口和SMPTE UHD-SDI IP，接收端同样使用彩条发生器，解串后数据通过ILA观测供用户灵活处理。发送端直接生成彩条视频并进行编码。此方案灵活性高，但FPGA型号要求较低。

       资源推荐

       我的主页有FPGA GT高速接口和SDI编解码专栏，包含不同系列FPGA的实例代码，适合学生和工程师学习。

       设计细节

       工程源码1提供详细框图和Vivado工程，支持G-SDI彩条发生器和硬件均衡。

       源码2包含自定义的GTX解串和SMPTE UHD-SDI解码，支持用户数据处理。

       上板调试与支持

       所需硬件包括FPGA开发板、G-SDI信号发生器、HDMI转换器和4K显示器。提供完整工程源码和详细教程以协助调试。

       福利

       完整工程代码可通过网盘链接获取，由于文件过大，无法直接邮件发送。

剖析linux内核源码，task_struct结构体详解

       在Linux内核中，进程与线程的统一数据结构是task_struct，它作为进程存在的唯一实体，通过双向循环链表连接所有task_struct。每个任务拥有唯一标识pid和线程组IDtgid，其中group_leader指向进程主线程。有了tgid，我们可以区分task_struct代表进程还是线程。

       Linux kernel通过成员变量表示进程的亲缘关系，包括进程状态和权限控制。进程权限涉及进程访问文件、访问其他进程及执行操作的能力。操作权限由cred和real_cred成员表示，描述了当前进程和试图操作的进程之间的权限关系。

       进程运行统计信息记录了用户态和内核态上消耗的时间以及上下文切换次数，反映了进程的运行情况。信号处理包括被阻塞、等待处理和正在处理的信号，信号处理函数可以忽略或结束进程，处理栈用于信号处理。

       进程的虚拟地址空间分为用户虚拟地址空间和内核虚拟地址空间，每个进程有独立的用户虚拟地址空间，内核线程无用户地址空间。进程拥有文件系统数据结构和打开文件数据结构，涉及Linux文件系统操作。

       每个task都有内核栈，用于在调用系统调用时从用户态切换到内核态。内核栈包含thread_info和pt_regs数据结构，其中thread_info由体系结构定义，pt_regs用于保存系统调用时的CPU上下文。在系统调用返回时，可以从进程的原来位置继续运行。

       综上所述，task_struct结构体在Linux内核中扮演着关键角色，它管理着进程和线程的生命周期，从状态管理、权限控制、运行统计、信号处理到内存管理与文件系统交互，以及系统调用的上下文切换，都是通过task_struct的成员变量和结构体实现的。这些特性使得Linux内核能够高效、灵活地管理多任务环境。

找到卡顿来源，BlockCanary源码精简分析

       通过屏幕渲染机制我们了解到，Android的屏幕渲染是通过vsync实现的。软件层将数据计算好后，放入缓冲区，硬件层从缓冲区读取数据绘制到屏幕上，渲染周期是ms，这让我们看到不断变化的画面。如果计算时间超过ms，就会出现卡顿现象，这通常发生在软件层，而不是硬件层。卡顿发生的原因在于软件层的计算时间需要小于ms，而计算的执行地点则在Handler中，具体来说是在UI的Handler中。Android进程间的交互通过Binder实现，线程间通信通过Handler。

       软件层在收到硬件层的vsync信号后，会在Java层向UI的Handler中投递一个消息，进行view数据的计算。这涉及到测量、布局和绘制，通常在`ViewRootImpl`的`performTraversals()`函数中实现。因此，view数据计算在UI的Handler中执行，如果有其他操作在此执行且耗时过长，则可能导致卡顿，我们需要找到并优化这些操作。

       要找到卡顿的原因，可以通过在消息处理前后记录时间，计算时间差，将这个差值与预设的卡顿阈值比较。如果大于阈值，表示发生了卡顿，此时可以dump主线程堆栈并显示给开发者。实现这一功能的关键在于在Looper中设置日志打印类。通过`Looper.loop()`函数中的日志打印，我们可以插入自定义的Printer，并在消息执行前后计算时间差。另一种方法是在日志中添加前缀和后缀，根据这些标志判断时间点。

       BlockCanary是一个用于检测Android应用卡顿的工具，通过源码分析，我们可以了解到它的实现逻辑。要使用BlockCanary，首先需要定义一个继承`BlockCanaryContext`的类，并重写其中的关键方法。在应用的`onCreate()`方法中调用BlockCanary的安装方法即可。当卡顿发生时，BlockCanary会通知开发者，并在日志中显示卡顿信息。

       BlockCanary的核心逻辑包括安装、事件监控、堆栈和CPU信息的采集等。在事件发生时，会创建LooperMonitor，同时启动堆栈采样和CPU采样。当消息将要执行时，开始记录开始时间，执行完毕后停止记录，并计算执行时间。如果时间差超过预设阈值，表示发生了卡顿，并通过回调传递卡顿信息给开发者。

       堆栈和CPU信息的获取通过`AbstractSampler`类实现，它通过`post`一个`Runnable`来触发采样过程，循环调用`doSample()`函数。StackSampler和CpuSampler分别负责堆栈和CPU信息的采集，核心逻辑包括获取当前线程的堆栈信息和CPU速率，并将其保存。获取堆栈信息时，通过在`StackSampler`类中查找指定时间范围内的堆栈信息；获取CPU信息时，从`CpuSampler`类中解析`/proc/stat`和`/proc/mpid/stat`文件的CPU数据，并保存。

       总结而言，BlockCanary通过在消息处理前后记录时间差，检测卡顿情况，并通过堆栈和CPU信息提供详细的卡顿分析，帮助开发者定位和优化性能问题。

autosar E2E 源码解析

       在多年的实践应用中，我们曾利用E2E技术来确保车速和转速信息的准确性，通过在报文里加入Check和RollingCounter信号，监测信号的完整性和一致性。虽然起初可能觉得这种额外的使用是资源浪费，但其实是对总线负载的有效管理。E2E的核心其实并不复杂，本质上是CRC校验和滚动计数器的结合，不同厂商可能在位序和配置上有所差异，但原理相通。

       具体到源码操作，发送E2E报文的过程如下：首先从SWC获取E2E信号值，然后通过vector库进行处理，校验AppData的指针，配置报文，组织msg，更新E2E buffer，并进行CRC和滚动计数器的更新。最后，通过RTE接口发送信号。

       接收E2E报文则与发送过程相反，包括准备接收缓冲区，调用库函数读取数据，验证数据和计数器，将接收到的数据结构赋值，检查接收和本地滚动计数器的匹配，以及校验CRC结果。整个过程旨在确保数据的完整性和正确性。

sem_wait范例

       以下是关于sem_wait操作的示例程序的改写版本，以更直观的方式呈现：

       下面的程序展示了如何在一个未命名的信号量上执行操作，它需要两个命令行参数。第一个参数是一个秒数，用于设置SIGALRM信号的定时器，当定时器触发时，信号处理程序会调用sem_post()来增加在main()函数中通过sem_wait()等待的信号量值。第二个参数是sem_timedwait()的超时时间，单位为秒。

       运行程序的例子：

       $ ./a.out 2 3

       即将调用sem_timedwait()，信号处理程序执行sem_post()并将结果输出到控制台。

       从信号处理程序中，我们获取到sem_getvalue()的值，显示为1。

       sem_timedwait()成功完成。

       $ ./a.out 2 1

       即将调用sem_timedwait()，但超时了，程序输出相应的信息。

       以下是程序的源代码：

       #include "header_files" //省略了头文件部分

       int main(int argc, char *argv[]) {

        // ... (初始化信号量、设置信号处理程序和超时时间等步骤)

        printf("main() 准备调用sem_timedwait()，可能被信号处理程序中断。\n");

        while (sem_timedwait(&sem, &ts) == -1 && errno == EINTR) {

        // 重试，如果被信号处理程序中断

        }

        // ... (检查sem_timedwait()结果，输出信息，程序退出)

       }

       这个改写版本删除了冗余的部分，重点突出了程序的运行流程和关键操作。