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【在Linux世界中追寻伟大的One Piece】信号捕捉|阻塞信号

进程可以选择阻塞(Block)某个信号。 被阻塞的信号产生时将保持在未决状态，直到进程解除对此信号的阻塞，才执行递达的动作。...注意，阻塞和忽略是不同的，只要信号被阻塞就不会递达，而忽略是在递达之后可选的一种处理动作。...信号产生时，内核在进程控制块中设置该信号的未决标志，直到信号递达才清除该标志。在上图的例子中，SIGHUP信号未阻塞也未产生过，当它递达时执行默认处理动作。...3 -> 捕捉信号 3.1 -> 内核如何实现信号的捕捉 如果信号的处理动作是用户自定义函数，在信号递达时就调用这个函数，这称为捕捉信号。...当某个信号的处理函数被调用时，内核自动将当前信号加入进程的信号屏蔽字，当信号处理函数返回时自动恢复原来的信号屏蔽字，这样就保证了在处理某个信号时，如果这种信号再次产生，那么它会被阻塞到当前处理结束为止。

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【Linux】解析在【进程PCB】中是如何实现【信号的处理方式（抵达未决阻塞）】

注意： 被阻塞 的信号产生时将 保持在未决状态 ,直到进程解除对此信号的阻塞,才执行递达的动作....注意,阻塞和忽略是不同的,只要信号被阻塞就不会递达,而忽略是在递达之后可选的一种处理动作 二.信号处理动作阻塞 >在内核中的表示 1.示意图＆作用机制介绍＆信号集sigeset_t介绍...(pending),还有一个函数指针表示处理动作 信号集（sigeset_t）： 这个类型可以表示每个信号的“有效”或“无效”状态； 非0即1 在阻塞信号集中“有效”和“无效”的含义是该信号是否被阻塞...语法介绍 signal函数： 用于设置信号处理程序——>当某个信号到达时，操作系统 应该调用哪个函数来处理该信号 #include //头文件 typedef void...handler：这是一个指向函数的指针，该函数用于处理指定的信号 返回值： 成功时，返回以前的信号处理程序的指针。

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    Python 在信号处理中的优势

    不要做一个只会一技之长的人而且只会用 C，为你喜欢的处理器选择集成开发！ 不管怎样，有许多时间需要我停止编程而需要对我的某些想法理论化。后来Python给了很大的帮助。...我们需要清楚的是本篇针对的是工程师（尤其是嵌入式系统的工程师），他们的信号处理，数据分析和可视化工作是作为他们工作的次要部分而言的。...对于全职且一直做信号处理或控制系统设计的工程师，MATLAB 是合适的选择。 如果您的公司有能力支付每周 40 小时的费用，他们也可以负担得起MATLAB的费用。...我不会在这里深入阐述信号处理或控制系统算法（z-变换，FFTs，根轨迹图，Nichols 图等等）。我会一步步的对使用 Python 和 Pylab 进行介绍。...当我去运行我常规的 Python 安装时，我的matplotlib 安装搞砸了。哎呀，希望这些问题能得到理顺。Anaconda 貌似很有前景。

    3.4K00

    Python 在信号处理中的优势之二

    良好的调试器和便于数值分析的特殊语法： 数组切片：A(:,5:10) = 33， 序列创建：B = 1:3:30， 数组拼接：Brepeat = B, B, B; C = B; B2; B.B； 还有，诸如SPTool（用于一般信号可视化和过滤...）或FDATool（用于数字滤波器设计）的GUI工具用于高质量的专业级信号处理和控制系统设计。...在撰写本文时，核心MATLAB的拷贝为2150美元，这在企业环境中还不算糟糕，但是需要乘上使用它的人数，而且所有其他工具箱都是单点出售的。 团体许可价格昂贵！...我不能说我浪费了多少个 30 分钟试图找出那该死的丢失分号的地方，所以我可以处理掉不需要的打印出来的值。...除非我有曲线拟合工具箱，否则我无法在 MATLAB 中做同样的事情。 免费！

    2.3K00

    【数字信号处理】相关函数应用 ( 正弦信号 的 自相关函数 分析 | 在白噪声中检测正弦信号 )

    , 下图是该正弦信号的函数图 : 白噪声信号 N(n) , 方差 1 , 信噪比 \rm SNR = -3dB , 信号长度为 512 ; 下图是 正弦信号 s(n) = A \...sin \omega n 与 白噪声信号 N(n) 叠加后的 函数图 : 从上图中 , 基本看不到信号 , 信号完全淹没在噪声中了 ; 求 正弦信号 s(n) = A \sin \omega...n 与 白噪声信号 N(n) 叠加后 的信号的 相关函数 r(m) , 可以得到如下的函数图 : 在 自相关函数 r(m) 中的 m = 0 点处 , 相关性很大 , 此处是...信号功率 + 噪声功率 = 1.5 信号功率是 0.5 , 噪声的功率是 1 , 在 m = 0 处 , 白噪声的功率是 1 , 信号的功率是 0.5 ; 在其它地方 m \not...= 0 时 , 白噪声功率趋近于 0 , 只剩下 信号功率了 , 这样实现了在 噪声中 检测 信号 ;

    2.3K30

    【数字信号处理】相关函数应用 ( 正弦信号 的 自相关函数 分析 二 | 在白噪声中检测正弦信号 )

    ; 下图是 正弦信号 s(n) = A \sin \omega n 与 白噪声信号 N(n) 叠加后的 函数图 : 从上图中 , 可以大概分辨出信号 , 比上一篇博客 【数字信号处理】相关函数应用...( 正弦信号 的 自相关函数 分析 | 在白噪声中检测正弦信号 ) 中 , 叠加后的信号 明显很多 , 下图是上一篇博客中叠加后的信号 : 上图的叠加信号 , 基本无法辨识 ; 求 正弦信号...s(n) = A \sin \omega n 与 白噪声信号 N(n) 叠加后 的信号的 相关函数 r(m) , 可以得到如下的函数图 : 在 自相关函数 r(m) 中的 m = 0...点处 , 相关性很大 , 此处是 信号功率 + 噪声功率 = 6.01 信号功率是 5.01 , 噪声的功率是 1 , 在 m = 0 处 , 白噪声的功率是 1 , 信号的功率是...5.01 ; 在其它地方 m \not= 0 时 , 白噪声功率趋近于 0 , 只剩下 信号功率了 , 这样实现了在 噪声中 检测 信号 ; 信号的功率越大 , 越容易识别噪声中的信号 ;

    1.7K20

    【数字信号处理】线性时不变系统 LTI ( 判断某个系统是否是 “ 非时变 “ 系统 | 案例三 )

    文章目录 一、判断系统是否 " 非时变 " 1、案例二 ① 时不变系统概念 ② 先变换后移位 ③ 先移位后变换 ④ 结论 一、判断系统是否 " 非时变 " ---- 1、案例二 给定 输入序列 x...的 ; y(n) = x(n^2) 变换操作 : y(n) 只有在 n = -1 , 0 , 1 , 2 取值时 , 才有值 , 如果 n = 3 , n^2 = 9 , x(9)..., 当 n = -1 时 , y(n) = x(n^2) = x((-1)^2) = x(1) = 2 ; 当 n = 0 时 , y(n) = x(n^2) = x(0^2) = x...(0) = 1 ; 当 n = 1 时 , y(n) = x(n^2) = x(1^2) = x(1) = 2 ; 当 n = 2 时 , y(n) = x(n^2) = x(2^2...4, 5 \} n 取值 0 ~ 6 , 移位后的序列图式如下 : 向右移位 1 后 , n 取值 由原来的 -1 ~ 5 变为了 0 ~ 6 , y(n) 只有在

    1.1K20

    【数字信号处理】线性时不变系统 LTI ( 判断某个系统是否是 “ 非时变 “ 系统 | 案例二 )

    文章目录 一、判断系统是否 " 非时变 " 1、案例二 ① 时不变系统概念 ② 先变换后移位 ③ 先移位后变换 ④ 结论 一、判断系统是否 " 非时变 " ---- 1、案例二 给定 输入序列 x...的 ; y(n) 只有在 n = 0 , 1 , 2 取值时 , 才有值 , 如果 n = -1 , 2n = -2 , x(-2) 没有值 ; 如果 n = 3 , 2n =..., 当 n = 0 时 , y(n) = x(2n) = x(0) = 1 ; 当 n = 1 时 , y(n) = x(2n) = x(2) = 3 ; 当 n = 2 时...4, 5 \} n 取值 0 ~ 6 , 移位后的序列图式如下 : 向右移位 1 后 , n 取值 由原来的 -1 ~ 5 变为了 0 ~ 6 , y(n) 只有在...n = 1 时 , y(n) = x(2n) = x(2) = 2 ; 当 n = 2 时 , y(n) = x(2n) = x(4) = 4 ; 当 n = 3 时 , y(n

    1.2K20

    Typhoeus库在处理大量并发请求时的优化技巧

    本文将详细介绍使用Typhoeus库进行并发请求时的优化技巧，并通过一段完整的代码示例展示其实现过程。HTTP客户端库是Web开发中不可或缺的工具，尤其是在需要与后端服务进行大量数据交互的场景。...它支持GET、POST、PUT、DELETE等HTTP方法，并能够处理文件上传、下载等高级功能。并发请求的挑战在处理并发请求时，开发者需要考虑以下挑战：资源限制：避免因并发请求过多而耗尽系统资源。...在处理并发请求时，并不是并发数量越多越好。过多的并发请求可能会导致服务器压力过大，甚至触发服务器的限流机制。因此，合理设置并发请求的数量是优化性能的第一步。...异步处理响应在请求完成后，异步处理响应数据，避免阻塞主线程。监控和日志记录监控请求的性能，记录失败的请求和异常。异常和错误的处理正确处理请求过程中可能出现的异常和错误。...同时，开发者在使用Typhoeus库时，应遵循最佳实践和目标网站的使用条款。

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    【数字信号处理】傅里叶变换性质 ( 傅里叶变换线性性质 | 傅里叶变换时移性质 )

    文章目录 一、傅里叶变换线性性质 二、傅里叶变换时移性质 证明过程 一、傅里叶变换线性性质 ---- 傅里叶变换 线性性质 : 两个序列之和 的 傅里叶变换 , 等于 两个序列 的 傅里叶变换 之和...infty} x(n) e^{-j \omega n} 得到 : SFT[ax_1(n) + bx_2(n)] = aX_1(e^{j\omega}) + bX_2(e^{j\omega}) 二、傅里叶变换时移性质...---- 傅里叶变换时移性质 : 序列信号 在 " 时间 " 上 , 进行一系列 " 平移 " 之后 , 平移 只是影响 序列信号傅里叶变换 的 " 相频特性 " , 平移 没有影响 序列信号傅里叶变换...傅里叶变换公式为 : SFT[x(n)] = X(e^{j\omega}) = \sum_{n=-\infty}^{+\infty} x(n) e^{-j \omega n} x(n) 序列 , 在时间维度

    1.2K20

    MYSQL 8 和 POLARDB 在处理order by 时的缺陷问题

    但问题是，在使用这个功能的时候，由于成本判断的问题，导致使用了错误的方式处理了语句导致语句执行的效能问题。...中处理ORDER BY 中条件带有索引的问题时并不能有效利用索引，而使用file sort 的方式来处理ORDER BY 的查询。...OFF ON 总结： 1 不建议在不熟悉这个功能的情况下，使用 perfer_order_index , 在8.025 的后的MYSQL 的版本，建议在my.cnf 设置为关闭这个功能 2 打开这个功能的情况下...，注意以下查询预计 1 where 条件使用主键的方式时，可能会触发BUG 导致查询效率降低，此时语句中必然的LIMIT 否则触发的概率不大。...2 在某些情况下，非主键的 where 条件，在打开 perfer_order_index 后，可能查询比不打开功能要快，但有些时候要慢，这取决于使用 order by 后的条件索引扫描时，相关where

    1.8K10

    PIL Image与tensor在PyTorch图像预处理时的转换

    前言：在使用深度学习框架PyTorch预处理图像数据时，你可能和我一样遇到过各种各样的问题，网上虽然总能找到类似的问题，但不同文章的代码环境不同，也不一定能直接解决自己的问题。...，而使用PyTorch将原始输入图像预处理为神经网络的输入，经常需要用到三种格式PIL Image、Numpy和Tensor，其中预处理包括但不限于「图像裁剪」，「图像旋转」和「图像数据归一化」等。...而对图像的多种处理在code中可以打包到一起执行，一般用transforms.Compose(transforms)将多个transform组合起来使用。...因此，针对不同操作的数据格式要求，我们需要在不同操作之前将输入图像数据的格式化成所要求的格式，有了这些概念了解，面对可能出现的bug，我们才能游刃有余的精准处理。...肯定是需要tensor的图像操作传入的是PIL，因此在合适的位置前将PIL转换为tensor即可 解决方法从 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize

    4.7K21

    【数字信号处理】线性时不变系统 LTI ( 判断某个系统是否是 “ 线性 “ 系统 | 案例四 )

    文章目录 一、判断某个系统是否是 “ 线性 “ 系统 一、判断某个系统是否是 “ 线性 “ 系统 ---- 系统 T 是 " 时不变系统 " , 输入序列 与 输出序列 如下图所示 : 输入为 x..._1(n) 序列时 , 输出是 y_1(n) 序列 ; 输入为 x_2(n) 序列时 , 输出是 y_2(n) 序列 ; 输入为 x_3(n) 序列时 , 输出是 y_3(n) 序列...; 判断上图中的系统 T 是是否是 线性系统 ; 当系统为 T[\delta(n)] 时 , 输出是什么 ; x_1(n) = \delta(n) + 2\delta(n - 1) ,...n) = x_2(n) + x_3(n + 4) , 令 x_1(n) 中的 \delta(n) 等于 x_3(n) 中的 \delta(n - 4) , 向左移 4 即可 ; 在该系统是..." 时不变 " 系统的前提下 , 如果 y_1(n) = y_2(n) + y_3(n + 4) , 那么说明该系统是 " 线性 " 系统 ; y_1(n) = y_2(n) + y_3(n +

    1.2K30

    【数字信号处理】序列傅里叶变换 ( 傅里叶变换物理意义 | 反应信号在整个数字角频率上的能量分布 )

    {j \omega } )e^{j \omega k} d \omega 注意上面的 x(n) 是 序列 , X(e^{j\omega}) 是 傅里叶变换 ; 傅里叶变换 物理意义 是 反应 信号...在 整个 数字角频率 \omega 上的 能量 分布 的情况 ; 任何一个周期函数 , 都可以使用 \sin 函数来组合 ; 任何一个函数 x(n) 序列 , 都可以使用 x(n) = \...是 单位复指数序列 , X( e^{j \omega } ) 是傅里叶变换 , \int_{-\pi} ^\pi 积分 表示 求和的极限过程 , 无数个 " 数字角频率 \omega " 在..." 序列傅里叶变换 SFT =X( e^{j \omega } ) " , 本质上是 该 " x(n) 序列 " 的一种分解 ; ---- \cos \omega_0T 的 傅里叶变换 : 信号的所有能量都集中在...\omega_0 上 , 傅里叶变换 反应 信号能量 在 频率 上的分布情况 , 如果能量无穷 , 则在某个频率点的值是 无穷的 ;

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