migrated_profile(:, i) = interp1(1:size(data, 1), cast(data(:, i), 'double'), (1:size(data, 1))+x(i), 'linear', 0);错误使用 cast 无法从 struct 转换为 double。
时间: 2023-08-18 09:03:53 浏览: 125
这个错误提示意味着你试图将一个结构体转换为 double 类型。更具体地说,你的 `data` 变量似乎是一个结构体数组,而 `cast` 函数只能用于将数值类型的数据转换为指定类型。
为了解决这个问题,你需要确认 `data` 变量的类型,并使用适当的函数来将其转换为 double 类型。如果 `data` 变量包含的是数值数据,可以使用 `cell2mat` 函数将其转换为数值矩阵,然后再使用 `cast` 函数将其转换为 double 类型。如果 `data` 变量包含的是结构体,你需要确定你想要转换的具体字段,并使用 `struct2array` 函数将其转换为数值矩阵,然后再使用 `cast` 函数将其转换为 double 类型。
以下是一个示例代码,用于将一个结构体数组中的名为 `value` 的字段转换为 double 类型:
```
data = struct('value', [1; 2; 3]);
value_mat = struct2array(data);
value_double = cast(value_mat, 'double');
```
请注意,这只是一个示例,你需要根据自己的数据类型和需求进行修改。
相关问题
% 对叠加剖面进行射线偏移处理 migrated_profile = zeros(size(data)); for i = 1:size(data, 2) migrated_profile(:, i) = interp1(1:size(data, 1), data(:, i), (1:size(data, 1))+x(i), 'linear', 0); end将上述程序中interp替换ret
你想将上述程序中的interp1函数替换为ret函数,可以通过如下代码实现:
```
migrated_profile = zeros(size(data));
for i = 1:size(data, 2)
x_shifted = (1:size(data, 1)) + x(i); % 计算偏移后的坐标
y = data(:, i); % 取出当前列的数据
ret_y = ret(y, x_shifted, 'linear', 0); % 使用ret函数进行插值
migrated_profile(:, i) = ret_y; % 将插值结果保存到输出矩阵中
end
```
这里需要注意的是,ret函数的参数顺序与interp1函数略有不同。ret函数的第一个参数是待插值的数据,第二个参数是插值后的x坐标,第三个参数是插值方法(这里使用'linear'),第四个参数是插值时超出范围的点的取值(这里设为0)。
highpool[1]-13198 ( 13162) [005] d..2. 147448.176324: sched_runnable_boost: is_runnable_boost_enable=0 boost=0 rq_util_avg=287 rq_util_est=0 rq_load=0 cpu_util_next=226 highpool[1]-13198 ( 13162) [005] d..2. 147448.176325: <stack trace> => __traceiter_sched_runnable_boost => mtk_cpu_util_next => mtk_find_energy_efficient_cpu => __traceiter_android_rvh_find_energy_efficient_cpu => select_task_rq_fair => try_to_wake_up => wake_up_q => futex_wake => do_futex => __arm64_sys_futex => invoke_syscall => el0_svc_common => do_el0_svc => el0_svc => el0t_64_sync_handler => el0t_64_sync 简单介绍一下CPU选核的代码调度栈。
### CPU选核调度栈及相关函数调用流程
#### 1. `mtk_find_energy_efficient_cpu` 函数
该函数通常用于寻找能量效率最高的CPU核心。它可能基于当前系统的负载情况、各个CPU的核心频率以及功耗特性来决定哪个CPU是最适合运行某个特定任务的。此过程可能会涉及读取硬件性能计数器或者利用内核中的能耗模型数据[^2]。
```c
static int mtk_find_energy_efficient_cpu(struct task_struct *p)
{
struct energy_env eenv;
init_energy_env(&eenv, p);
// 寻找最佳的能量高效CPU
return find_energy_efficient_cpu(&eenv);
}
```
#### 2. `select_task_rq_fair` 函数
这是公平调度类 (`fair_sched_class`) 下的一个重要函数,负责为给定的任务选择最合适的运行队列(RQ),即选定一个具体的CPU。其逻辑会考虑多个因素,比如任务的历史迁移成本、各CPU上的负载平衡状态等[^3]。
```c
int select_task_rq_fair(struct task_struct *p, int sd_flag, int wake_flags)
{
...
if (sched_feat(LB_BIAS))
new_cpu = cpumask_any_and(p->cpus_ptr, imbalance_mask);
// 如果启用了节能策略,则尝试找到更高效的cpu
if (sd && !(wake_flags & WF_TTWU)) {
new_cpu = mtk_find_energy_efficient_cpu(p);
}
...
return new_cpu;
}
```
#### 3. `try_to_wake_up` 和 `wake_up_new_task`
当一个线程被唤醒时,`try_to_wake_up` 或者 `wake_up_new_task`会被调用来设置它的新状态并将其加入到适当处理器的就绪队列中去。这两个函数内部都会调用上面提到过的`select_task_rq_*`系列方法来进行最终的目标RQ挑选工作[^1]。
```c
int try_to_wake_up(struct task_struct *p, unsigned int state, int wake_flags)
{
...
next_cpu = select_task_rq(p, SD_BALANCE_WAKE, wake_flags);
set_task_cpu(p, next_cpu);
enqueue_task(rq, p, ENQUEUE_WAKING | ENQUEUE_MIGRATED);
...
}
void wake_up_new_task(struct task_struct *p)
{
...
cpu = select_task_rq(p, SD_BALANCE_FORK, 0);
set_task_cpu(p, cpu);
enqueue_task(rq_of(cpu), p, ENQUEUE_NOCLOCK);
...
}
```
#### 4. `futex_wake` 及关联操作
Futex机制允许用户空间程序实现轻量级同步原语而无需进入内核模式太频繁。每当有等待条件满足的时候,就会通过调用`sys_futex()`系统调用触发一系列动作链路直到激活相应睡眠中的线程为止,在这个过程中自然也少不了涉及到前面所描述的各种调度决策环节[^1]。
```c
long sys_futex(u32 __user *uaddr, int op, u32 val, ...)
{
...
ret = futex_wait_setup(...);
if (!ret) {
queue_me(...);
if (!(flags & FLAGS_SHARED))
current->robust_list = NULL;
schedule();
// 唤醒其他进程时发生的调度行为
unqueue_me_pi(...);
}
return ret;
}
```
---
### 总结说明
整个CPU选核的过程贯穿于Linux内核的不同层次之间,从高层的应用场景出发逐步深入到底层的具体实现细节之中。无论是普通的任务切换还是复杂的锁竞争处理场合下都能看到这些关键组件的身影。它们共同协作确保了操作系统能够在复杂多变的工作环境中维持良好的性能表现与资源利用率水平。
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