make menuconifg中的 Pseudo filesystems ---> 介 绍
时间: 2024-05-26 18:18:20 浏览: 16
Pseudo filesystem 是一种特殊的文件系统,它不存储在硬盘上,而是由内核动态生成。这些文件系统通常包含了关于系统运行状态和内核信息的数据,例如进程列表、设备信息、网络状态等等。因此,它们通常被称为伪文件系统或虚拟文件系统。
在 Linux 系统中,有多种不同的伪文件系统,例如 procfs、sysfs、tmpfs 等等。这些文件系统都有特定的用途,例如 procfs 用于显示进程和系统信息,sysfs 用于显示系统设备和驱动程序信息,tmpfs 则用于创建临时文件和目录等等。
在 Linux 内核的配置中,Pseudo filesystems 选项允许用户选择是否编译伪文件系统支持,以及选择要编译的具体伪文件系统类型。默认情况下,大多数 Linux 发行版会启用伪文件系统支持,因为它们是系统运行和调试的重要工具。
相关问题
pseudo-terminal will not
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- *1* *3* [Jenkins执行shell命令,提示Pseudo-terminal will not be allocated because stdin is not a terminal.](https://blog.csdn.net/weixin_43577647/article/details/125340693)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [ssh登录问题出现Pseudo-terminal will not be allocated because stdin is not a terminal错误](https://blog.csdn.net/xqhrs232/article/details/73613414)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
写一段smoothed pseudo Wigner-Ville distribution代码
以下是使用Python实现的平滑伪Wigner-Ville分布代码:
```python
import numpy as np
from scipy import signal
def smoothed_pseudo_wigner_ville(signal, window_size):
# 计算信号长度
signal_len = len(signal)
# 初始化平滑伪Wigner-Ville分布
spwv = np.zeros((signal_len, signal_len), dtype=np.complex64)
# 循环计算
for i in range(signal_len):
# 计算窗口起始位置和结束位置
start = max(0, i - window_size//2)
end = min(signal_len, i + window_size//2 + 1)
# 计算平滑窗口
window = signal.hann(end - start, sym=False)
# 将信号在窗口内加权
weighted_signal = signal[start:end] * window
# 计算傅里叶变换
fft_signal = np.fft.fft(weighted_signal)
# 计算矩阵
matrix = np.outer(fft_signal, np.conj(fft_signal))
# 更新平滑伪Wigner-Ville分布
spwv[i,:] = np.diag(matrix, i - signal_len)
# 平滑处理
spwv = signal.savgol_filter(spwv.real, window_size, 2, axis=1)
return spwv
```
其中,该函数接受两个参数:信号和窗口大小。函数的实现过程是先计算平滑窗口,然后将信号在窗口内加权,计算傅里叶变换,并计算矩阵。最后,将得到的矩阵进行平滑处理,得到平滑伪Wigner-Ville分布。
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