static void cm_batt_works(struct work_struct *work)这个函数如何运行的,请详细说明,并且给出优化意见,比如上报不准确

时间: 2024-04-03 10:37:19 浏览: 11
首先,这是一个在 Linux 内核中使用的工作队列函数,当工作队列被调度时,该函数将被执行。具体来说,当内核需要在后台执行一些任务时,可以使用工作队列来异步执行这些任务,而不会影响其他进程的正常运行。 函数的参数是一个指向工作队列结构体的指针,该结构体包含了需要执行的工作以及相关的信息。函数的实现可以根据具体的需求进行编写,通常会包括一些数据读取、计算和处理操作。在函数执行完毕后,可以根据需要向外部系统或者用户上报结果。 对于优化方面,可以考虑以下几点: 1. 上报不准确的问题可以通过优化数据采集和处理的过程来解决。比如,增加数据采集的频率、优化采集算法或者增加数据校验的机制等。 2. 如果函数执行时间过长,可能会影响系统的响应速度和性能。可以考虑将函数拆分成多个子任务,分别放到不同的工作队列中执行,以提高系统的并发处理能力。 3. 可以使用内核提供的性能分析工具来对函数进行性能分析,以找出瓶颈并进行优化。比如,使用 ftrace 工具进行函数追踪和分析、使用 perf 工具进行性能统计等。 总之,优化工作队列函数的性能需要根据具体的需求和情况进行分析和优化,有时需要权衡系统的响应速度、资源占用和数据准确性等多个因素。
相关问题

static void battery_module_get_battery_info(void) { device_batt_info_t *p_batt = (device_batt_info_t *)store_driver_get(STORE_DATA_ID_BATT_INFO); if(p_batt->b_capacity_calibr==false) { p_batt->battery_voltage = battery_module_get_software_cal_voltage(); } g_battery_module_mgr.capacity.before_charge_persentage = battery_module_get_level_persentage(); BATT_MODULE_PRINT(" battery_persentage init (0x%x)%d%% \r\n", g_battery_module_mgr.capacity.before_charge_persentage, g_battery_module_mgr.capacity.before_charge_persentage); }

这是一段 C 语言代码,它的作用是获取电池相关信息并初始化电池电量百分比。其中使用了一个指向结构体的指针,还有一个名为 "STORE_DATA_ID_BATT_INFO" 的宏定义,可能是指存储电池信息的位置。在获取电池电量百分比时,使用了一个名为 "battery_module_get_level_persentage" 的函数。

qcom中smblib_get_prop_batt_charge_done

`smblib_get_prop_batt_charge_done` 是一个函数,它在 QCOM(高通)的 SMB(Smart Battery Management)库中定义。它被用来获取电池充电是否完成的属性值。具体来说,这个函数会从电池属性数据结构中读取“charge_done”属性的值,该属性表示电池是否充满。如果该属性为1,则表示电池已经充满,否则为0。

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static void battery_module_capture_process(battery_capture_type_t capture_type) { device_batt_info_t *p_batt = (device_batt_info_t *)store_driver_get(STORE_DATA_ID_BATT_INFO); device_mode_factory_t *p_mode = (device_mode_factory_t *)store_driver_get(STORE_DATA_ID_MODE_STATUS); if(capture_type == BATTERY_CAPTURE_TYPE_UP) { //启动充电动画 ui_module_set_menu_class(UI_MODULE_MENU_BAT); g_battery_module_mgr.b_low_voltage = false; g_battery_module_mgr.capacity.init_time_count = my_fw_timer_hw_get_cnt(); g_battery_module_mgr.capacity.before_charge_persentage = p_batt->battery_persentage; battery_module_tick_check_process(); if(p_mode->f1 == SYSTEM_MODE_WORK) { } else { my_fw_sched_event_put(FACTORY_MODULE_EVENT_CHARGE_DEFAULT,0,NULL,MID_LVL_EVT); } } else { //去除充电动画 ui_module_set_menu_class(UI_MODULE_MENU_NONE); g_battery_module_mgr.capacity.b_discharge_delay = true; g_battery_module_mgr.factory_data.init_discharge_count = my_fw_timer_hw_get_cnt(); g_battery_module_mgr.capacity.charge_time = 0; g_battery_module_mgr.factory_data.discharge_time = 0; g_battery_module_mgr.factory_data.b_discharge_init_per= false; g_battery_module_mgr.capacity.after_charge_persentage = p_batt->battery_persentage; my_fw_tm_start(REMOTE_MODULE_EVENT_TIMEOUT,0,NULL,ROWER_TIMEOUT); //my_fw_sched_event_put(UI_MODULE_EVENT_MENU_DISCHARGE_DEFAULT,0,NULL,MID_LVL_EVT); if(p_mode->f1 == SYSTEM_MODE_WORK) { my_fw_sched_event_put(UI_MODULE_EVENT_MENU_DISCHARGE_DEFAULT,0,NULL,MID_LVL_EVT); } else { my_fw_sched_event_put(FACTORY_MODULE_EVENT_DISCHARGE_DEFAULT,0,NULL,MID_LVL_EVT); } } }

优化代码,GPU加速 def temp_condtion(df, temp_upper, temp_low): return ((df['max_temp']<=temp_upper) & (df['min_temp']>=temp_low)) def soc_condtion(df, soc_upper, soc_low): return ((df['bat_module_soc_00']<=temp_upper) & (df['bat_module_soc_00']>=temp_low)) def current_condtion(df, min_curr, batt_state): if batt_state=='charge': return (df['bat_module_current_00'].abs()>=min_curr) & (df['bat_module_current_00']>=0) elif batt_state=="discharge": return (df['bat_module_current_00'].abs()>=min_curr) & (df['bat_module_current_00']<=0 # 板端运行逻辑 data = {'realtime':[], 'cell_volt':[], 'total_current':[]} index = [] # (total_current[j]<=0) for i in tqdm(df.index[temp_condtion(df, temp_upper, temp_low) & soc_condtion(df, soc_upper, soc_low) & current_condtion(df, min_curr, 'discharge')]: n = 0 k = i while (n <= data_point) & (i <= len(df)-100): idx_list = [] idx_list.append(i) for j in np.arange(i+1, len(df)): if ((sendtime.iloc[j]-sendtime.iloc[k]).total_seconds()>=time_interval): break elif (df['max_temp'].iloc[j]<=temp_upper) & (df['min_temp'].iloc[j]>=temp_low) & \ (df['bat_module_soc_00'].iloc[j]>=soc_low) & (df['bat_module_soc_00'].iloc[j]<=soc_upper) & \ ((sendtime[j]-sendtime[i]).total_seconds()>=sample_interval) & \ ((sendtime.iloc[j]-sendtime.iloc[k]).total_seconds()<=time_interval) & \ (np.abs(total_current[j]-total_current[i])>=curr_interval) & (np.abs(soc[j]-soc[i])<=soc_interval) & \ (np.abs(total_current[j])>=min_curr): n+=1 idx_list.append(j) i = j if ((sendtime.iloc[j]-sendtime.iloc[k]).total_seconds()>=time_interval): break if len(idx_list) >= data_point: print(idx_list) index.append(idx_list)

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