MSM-RNG设备特定寄存器掩码与配置

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0 下载量 16 浏览量 更新于2024-10-03 收藏 2KB RAR 举报
资源摘要信息:"在分析名为 'msm-rng.rar_Masks' 的压缩文件内容时,我们了解到文件内含特定设备的寄存器掩码和配置值。这些信息通常对软件开发者、系统集成者和硬件工程师来说至关重要,因为它们提供了一种方法来设置或修改硬件设备的特定功能。通过这些寄存器掩码和配置值,可以精细地控制硬件设备的行为,实现特定的硬件功能或优化设备的性能。 具体来讲,文件中提及的 'Device specific register masks and config values' 指的是针对某一特定硬件设备的寄存器配置。寄存器是硬件设备中的一种小型存储单元,用于存储设备的状态信息和控制信息。通过设置寄存器中的特定位(bit),可以开启或关闭硬件设备的某些功能,或者调整设备的参数设置。寄存器掩码则是一种预定义的位模式,用于在修改寄存器值时仅更改特定的位,而保持其他位不变。配置值则是在寄存器中设定的具体值,用来激活或调整硬件设备的配置。 在这个上下文中,'msm-rng.c' 是一个C语言源代码文件,该文件可能包含了定义和操作特定于设备寄存器掩码和配置值的代码。C语言作为一种广泛用于嵌入式系统和硬件接口编程的语言,经常被用于编写与硬件设备交互的程序。在这个源代码文件中,开发者可能定义了用于访问和修改硬件寄存器的具体函数和宏定义。 这些寄存器掩码和配置值可能属于某个特定硬件平台,例如智能手机、平板电脑或服务器上的移动处理器,如Qualcomm MSM系列处理器。MSM(Mobile Station Modem)是高通公司的一系列手机处理器,它们被广泛用于多种设备中。在这个场景下,这些寄存器设置可能被用于配置随机数生成器(RNG),它是一种硬件组件,能够生成高质量的随机数,这些随机数在加密和安全应用中非常关键。 理解这些寄存器掩码和配置值对于任何试图调试或优化设备性能的开发者来说都是必不可少的。例如,如果系统在处理加密任务时需要生成高质量的随机数,那么可能就需要对随机数生成器的相关寄存器进行特定配置,以确保其生成的随机数既安全又有效。 总结起来,给定的文件 'msm-rng.rar_Masks' 包含了针对特定设备的寄存器掩码和配置值的详细信息,这些信息对于确保硬件设备能够按照预期工作的开发人员至关重要。通过查阅文件内的内容,开发者可以了解如何设置硬件设备的特定功能,并实现对设备行为的精确控制。特别是 'msm-rng.c' 这个源代码文件,为开发者提供了实现这些设置的代码实例。"

#------(一)方法1:基于指标体系1的结果---- #--------1.数据导入------------- library(xlsx) d1.1 <- read.xlsx('data.xlsx', '2022', encoding = "UTF-8") #读取数据 head(d1.1,10) colnames(d1.1) d1 <- d1.1[,5:ncol(d1.1)] d1 <- abs(d1) #---------2.归一化处理--------------- Rescale = function(x, type=1) { # type=1正向指标, type=2负向指标 rng = range(x, na.rm = TRUE) if (type == 1) { (x - rng[1]) / (rng[2] - rng[1]) } else { (rng[2] - x) / (rng[2] - rng[1]) } } #---------3.熵值法步骤---------- #定义熵值函数 Entropy = function(x) { entropy=array(data = NA, dim = ncol(x),dimnames = NULL) j=1 while (j<=ncol(x)) { value=0 i=1 while (i<=nrow(x)) { if (x[i,j]==0) { (value=value) } else { (value=value+x[i,j]log(x[i,j])) } i=i+1 } entropy[j]=value(-1/log(nrow(x))) j=j+1 } return(entropy) } Entropy_Weight = function(X, index) { pos = which(index == 1) neg = which(index != 1) X[,pos] = lapply(X[,pos], Rescale, type=1) X[,neg] = lapply(X[,neg], Rescale, type=2) P = data.frame(lapply(X, function(x) x / sum(x))) e = Entropy(P) d = 1 - e # 计算信息熵冗余度 w = d / sum(d) # 计算权重向量 list(X = X,P = P, w=w) } #-------4.代入数据计算权重----- # -------二级指标权重------ ind=array(rep(1,ncol(d1))) aa=Entropy_Weight(X = d1,index = ind) weight=as.data.frame(aa["w"]) weigh X <- as.data.frame(aa["X"]) X P <- as.data.frame(aa["P"]) P d1.a <- X[,c(grep("A",colnames(X)))] d1.b <- X[,c(grep("B",colnames(X)))] d1.c <- X[,c(grep("C",colnames(X)))] d1a <- as.matrix(d1.a) d1b <- as.matrix(d1.b) d1c <- as.matrix(d1.c) n1 <- ncol(d1a) n2 <- ncol(d1b) n3 <- ncol(d1c) wa <- weight[1:n1,1] wb <- weight[(n1+1):(n1+n2),1] wc <- weight[(n1+n2+1):(n1+n2+n3),1] wa <- as.matrix(wa,ncol =1) wb <- as.matrix(wb,ncol =1) wc <- as.matrix(wc,ncol =1) indexa <- d1a%%wa indexb <- d1b%%wb indexc <- d1c%*%wc d1abc <- cbind(indexa,indexb,indexc) 参考以上代码,用不同一级指标下分别计算二级指标权重,再求一级指标权重

2023-06-10 上传