高通 kernel log在哪里

高通 kernel log（内核日志）存储在Android系统的/sys/fs/pstore目录下。该目录是一个特殊的文件系统，用于存储内核和系统日志。具体地说，高通的内核日志可以在/sys/fs/pstore/console-ramoops文件中找到。

/console-ramoops是一个存储内核日志的缓冲区文件，包含了最近的内核日志记录。它通常被用于分析系统出现的问题和故障，以便调试和修复。这个缓冲区的大小是有限的，当达到一定大小后，新的日志会覆盖旧的日志记录。

要访问高通内核日志，首先需要root权限。通过adb shell进入设备的命令行界面，然后使用cat或者less等命令来查看/console-ramoops文件的内容。

另外，/sys/fs/pstore目录下还有其他一些文件，如console-ramoops-0和console-ramoops-1等，它们是先前的内核日志存档文件。这些文件包含了早期的内核日志，当console-ramoops文件中的缓冲区满了时，旧的日志信息会被存档到这些文件中。

总之，高通内核日志存储在/sys/fs/pstore目录下的console-ramoops文件中，可以通过adb shell命令查看其内容。

相关问题

高通平台启动log概述(PBL log、sbl1 log、kernel log)【转】

高通平台启动log通常包括三个部分：PBL log、sbl1 log、kernel log。

1. PBL log

PBL(Power-on Bootloader)是高通芯片的第一个启动程序，负责初始化处理器、DDR、时钟等硬件资源，加载sbl1并转交控制权。PBL log记录了PBL的启动过程，其中包括处理器型号、芯片版本、DDR类型、时钟频率等信息。

2. sbl1 log

sbl1(Secondary Bootloader 1)是高通芯片的第二个启动程序，负责进一步初始化硬件资源、加载bootloader，如aboot、rpm等，并启动操作系统内核。sbl1 log记录了sbl1的启动过程，其中包括DDR的初始化、bootloader的加载、时钟的配置等信息。

3. kernel log

kernel log记录了操作系统内核启动过程中的各种信息，如内核版本、驱动加载、文件系统挂载等。在Android系统中，kernel log可以通过adb shell命令dmesg获取。

通过查看这三个log，可以了解高通平台启动过程中各个阶段的状态和信息，有助于分析和解决启动问题。

高通滤波图像融合matlab

### 使用Matlab实现高通滤波器进行图像融合

在Matlab中，通过利用信号处理工具箱中的函数以及自定义代码可以有效地实现高通滤波器并应用于图像融合。具体过程涉及读取待处理的两幅或多幅原始图像、应用高通滤波器增强细节特征、最后将这些经过处理后的图像按照一定策略进行合成。

#### 图像预处理阶段
为了确保后续操作顺利开展，在正式实施之前需先加载目标图片文件至工作空间内，并转换成灰度模式以便于统一管理：

% 加载图像A和B
img_A = imread('imageA.jpg');
img_B = imread('imageB.jpg');

% 转换为双精度浮点型灰度图
gray_img_A = im2double(rgb2gray(img_A));
gray_img_B = im2double(rgb2gray(img_B));

figure;
subplot(1, 2, 1); imshow(gray_img_A);
title('Original Image A (Grayscale)');
subplot(1, 2, 2); imshow(gray_img_B);
title('Original Image B (Grayscale)');

#### 构建高通滤波器
考虑到不同类型的高通滤波器对于最终效果的影响差异较大，这里可以选择构建巴特沃斯或高斯形式的二维离散傅里叶变换域下的传递函数H(u,v)，从而突出高频分量即边缘轮廓部分的信息[^3]。

function H = create_butterworth_highpass(D0, N, size)
    % 创建大小为size×size的N阶巴特沃斯高通滤波器
    [U,V] = meshgrid(-floor(size/2):ceil(size/2)-1,-floor(size/2):ceil(size/2)-1);
    D = sqrt(U.^2 + V.^2);
    H = 1 ./ (1 + (D0./D).^(2*N));
end

filter_size = min([numel(gray_img_A), numel(gray_img_B)]);
cutoff_frequency = 30; % 可调截止频率参数
order_of_filter = 2;

bhp_fcn = @(x)create_butterworth_highpass(cutoff_frequency, order_of_filter, filter_size);

high_pass_kernel = bhp_fcn(filter_size);

#### 应用快速傅立叶变换与逆变换完成滤波
借助`fftshift()`调整零频位于中心位置后执行FFT算法得到频谱分布；随后乘上预先准备好的高通核矩阵以达到抑制低频保留高频的目的；再经由IFFT返回到空间域获得已过滤的新版本图像数据。

% 对两张原图分别做FFT及相应处理
F_gray_img_A = fftshift(fft2(double(gray_img_A)));
filtered_F_gray_img_A = F_gray_img_A .* high_pass_kernel;

recovered_filtered_img_A = real(ifft2(ifftshift(filtered_F_gray_img_A)));

F_gray_img_B = fftshift(fft2(double(gray_img_B)));
filtered_F_gray_img_B = F_gray_img_B .* high_pass_kernel;

recovered_filtered_img_B = real(ifft2(ifftshift(filtered_F_gray_img_B)));


figure;
subplot(2, 2, 1); imagesc(log(abs(F_gray_img_A)+eps)); colormap gray; axis equal tight; title('Spectrum of Original Img.A');
subplot(2, 2, 2); imagesc(high_pass_kernel); colormap jet; colorbar; axis square; title('Butterworth High-Pass Filter Kernel');
subplot(2, 2, 3); imshow(recovered_filtered_img_A, []); title('Filtered Img.A by HPF');
subplot(2, 2, 4); imshow(recovered_filtered_img_B, []); title('Filtered Img.B by HPF');

#### 实施加权平均法或其他方法来进行图像融合
当两个输入都经历了相同的高通滤波流程之后，则可以根据实际需求选取合适的权重系数w∈[0,1]来线性组合两者的结果形成一张综合性的输出画面[w*Img_A+(1-w)*Img_B]，当然也可以探索其他更为复杂的非线性映射关系作为替代方案。

weight_factor = 0.7; % 权重因子可根据实际情况设定
fused_image = weight_factor * recovered_filtered_img_A + (1-weight_factor) * recovered_filtered_img_B;

figure;
imshow(fused_image, []);
title(['Weighted Fusion Result with w=', num2str(weight_factor)]);