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1.
2.
Dynamic memory allocation has been used for decades. However, it has seldom been used in real-time systems since the worst
case of spatial and temporal requirements for allocation and deallocation operations is either unbounded or bounded but with
a very large bound.
In this paper, a new allocator called TLSF (Two Level Segregated Fit) is presented. TLSF is designed and implemented to accommodate
real-time constraints. The proposed allocator exhibits time-bounded behaviour, O(1), and maintains a very good execution time. This paper describes in detail the data structures and functions provided by
TLSF. We also compare TLSF with a representative set of allocators regarding their temporal cost and fragmentation.
Although the paper is mainly focused on timing analysis, a brief study and comparative analysis of fragmentation incurred
by the allocators has been also included in order to provide a global view of the behaviour of the allocators.
The temporal and spatial results showed that TLSF is also a fast allocator and produces a fragmentation close to that caused
by the best existing allocators.
相似文献
Alfons Crespo (Corresponding author)Email: |
3.
由于伪逆法不考虑执行器的位置和速率的限制,因此利用伪逆法设计出的分配器会产生操纵面过早进入饱和的现象,从而使分配器对转矩可达集的分配效率较低.在伪逆法的分配基础上利用控制效率矩阵零空间的特性对分配结果进行二次调节,使伪逆解重新落入执行器的控制子空间,从而避免了分配器过早进入饱和的现象.并提高了分配效率.利用某飞机的数据进行仿真验证,结果显示与伪逆法相比,控制性能有明显改善,提高了分配器的分配效率,且可以对转矩可达集内的转矩实施有效的分配. 相似文献
4.
5.
ZHU Jin-jing 《数字社区&智能家居》2008,(7)
移动通信系统发展至今信道分配技术一直都是热门话题,一个好的信道分配算法可以在特定的服务等级下(包括链路质量,新呼叫阻塞概率,切换失败概率)产生很高的频谱利用率。本文注重结合第三代移动通信系统对现有的信道分配技术进行综述并分析其优劣。 相似文献
6.
7.
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8.
针对短文本内容简短、特征稀疏等特点,提出一种新的融合词语类别特征和语义的短文本分类方法。该方法采用改进的特征选择方法从短文本中选择最能代表类别特征的词语构造特征词典,同时结合利用隐含狄利克雷分布LDA主题模型从背景知识中选择最优主题形成新的短文本特征,在此基础上建立分类器进行分类。采用支持向量机SVM与k近邻法k-NN分类器对搜狗语料库数据集上的搜狐新闻标题内容进行分类,实验结果表明该方法对提高短文本分类的性能是有效的。 相似文献
9.
文本分割在信息提取、文摘自动生成、语言建模、首语消解等诸多领域都有极为重要的应用。基于PLSA及LDA模型的文本分割试图使隐藏于片段内的不同主题与文本表面的词、句对建立联系,而基于小世界模型的分割则依据小世界模型的短路径、高聚集性的特点实现片段边界的识别。从模型的特点、分割策略以及实验结果等角度对基于三种模型的分割进行对比。分析表明,基于LDA模型的分割比基于PLSA模型的分割具有更大的稳定性,且分割效果更好。基于小世界模型的分割策略更适合小世界模型特性明显的文本。 相似文献
10.
感兴趣区域(ROI)的分类是医学图像的计算机辅助诊断过程的最后一步,传统方法只针对每个ROI区域单独提取特征,再利用统计学习的方法训练分类器进行分类.然而图像中每个区域所包含的视觉特征有限,很难进行准确的分类.文中提出一种基于LDA主题模型的改进模型(LDAC),考虑ROI周围区域,即图像的上下文关系,通过利用LDA对ROI周围区域所包含的上下文信息进行建模,同时结合ROI区域的视觉信息和类别标签,从而辅助ROI区域的分类,以达到提高分类准确率的目的.乳腺图像肿块分类实验表明,文中方法可提高分类的准确性. 相似文献