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    时间:2019.07.01
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    μC/OS-II是一种抢占式多任务内核,其可移植性好且代码量小,得到广泛的应用与研究。本文在对经典任务调度模型和μC/OS-II任务调度模型分析的基础上,对典型的2种调度模型进行了改进,提高了实时性,
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    时间:2019.07.01
    上传者:xld0932
    介绍μC/OS-II任务调度机制,并提出一种改进方法,使μC/OS-II变成一个兼备实时与分时任务调度机制的操作系统;论述改进后系统的特点和要注意的问题,给出部分源代码。
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    时间:2019.07.01
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    介绍了μC/OSⅡ嵌入式实时操作系统的特点,分析了单一的基于优先级调度算法存在的不足。根据嵌入式应用的实时性要求不同,将应用划分为实时任务、分时任务和后台任务3种类型。针对分时任务新增的时间片调度算法
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    时间:2019.07.01
    上传者:xld0932
    μC/OS-II是一个基于任务优先级抢占式的实时内核,但它不具有相同优先级任务的实时调度功能。为了使μC/OS-II内核既支持不同优先级的多任务抢占式调度,又支持同一优先级的多任务调度,提出对μC/O
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    时间:2019.07.01
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    针对μC/OS-Ⅱ不能支持同级任务调度的限制,提出一种基于时间片轮询调度的策略。该策略借用μC/OS-Ⅱ内核中的两个优先级任务,充当时钟源和轮询引擎,让同级任务在最低优先级任务下轮流运行。在不失实时性
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    时间:2019.07.01
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    对嵌入式操作系统的结构、设计、用户界面等诸多方面进行深入研究,有助于嵌入式系统的应用和发展。该文从嵌入式实时操作系统μC/OS-II内核入手,剖析了该操作系统的任务管理机理,结合工程应用实例,给出了多
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    时间:2019.07.01
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    分析uC/OS-II内核的超时等待机制,证实在一定情况下超时时间间隔不准确,在时间间隔到期的情况下,内核仍有可能返回成功,不符合一般的操作系统原理,且超时等待机制在有附加的挂起操作时,处理效率低下。指
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    时间:2019.07.01
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    从源代码角度分析了uC/OS一II内核超时等待机制,证实在一定情况下超时时间间隔不准确,在时间间隔到期的情况下,内核仍有可能返回成功,这不符合一般的操作系统原理。结合超时等待机制的通用模型以及一些主流
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    时间:2019.07.01
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    通常操作系统中的内存管理方式算法很复杂,经常涉及到内存碎片、内存丢失、执行时间不固定等问题,并不适合在嵌入式系统中使用.μC/OS-Ⅱ的内存管理模块中的算法设计非常适合嵌入式系统[1-2].这种算法的
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    时间:2019.07.01
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    从实际应用的角度对μC/OS-II的运行机理进行了由表及里地分析,从最初的用户程序结构入手,分析了系统后台运行的工作流,揭示了运行过程中系统函数的复杂调用关系,并在寄存器级别对多任务的原理进行了分析,
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    时间:2019.07.01
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    任务调度是一个实时操作系统的核心功能,是关系到整个操作系统性能的关键部分。在深入掌握了μC/OS-II的内核原理的基础上,介绍了μC/OS-II的任务机制,并详细分析了它的任务调度算法。
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    时间:2019.07.01
    上传者:xld0932
    通过分析嵌入式实时操作系统μC/OS-II提供的任务相关的接口,来引出μC/OS-II中接口的设计思路和实现机制,并通过实例予以验证,对μC/OS-II的应用程序的开发具有参考价值。
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    时间:2019.07.01
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    μC\OS-Ⅱ操作系统是一个多任务占先式实时操作系统,每一个任务由三部分组成,任务控制块,任务的私有堆栈、任务代码。每一个任务有一个决定其重要性的任务优先级,系统通过任务就绪表来进行任务的切换,就绪的
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    时间:2019.07.01
    上传者:xld0932
    本文介绍了实时内核的中断机制,研究了μC/OS-III为缩短中断关闭时间做出的改进。通过对比μC/OS-II以及μC/OS-III的中断管理办法,分析μC/OS-III在哪些方面作出了改进。这些改进使
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    时间:2019.07.01
    上传者:xld0932
    μC/OS-III是对μC/OS-II的重大改进,增加了许多新的特性,如支持任意数量的优先级,支持多个任务运行在同一优先级下等等。本文分析μC/OS-III在任务调度方面的改进及其内部实现细节。
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    时间:2019.07.01
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    任务管理是实时操作系统的核心技术。该文从设计一个基于Intel80x86CPU保护模式下的实时多任务操作系统TROS入手,介绍了TROS的层次结构、内存布局及其TROS的任务控制、上下文切换、时钟中断
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    时间:2019.07.01
    上传者:xld0932
    Spark系统是基于Map-Reduce模型的大数据处理框架。Spark能够充分利用集群的内存,从而加快数据的处理速度。Spark按照功能把内存分成不同的区域:ShuffleMemory和Storag