增强timeriomem-rng读取功能支持非32位读取

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0 下载量 52 浏览量 更新于2024-10-16 收藏 2KB RAR 举报
资源摘要信息: "timeriomem-rng.rar_reading" 在标题中,"timeriomem-rng.rar_reading" 表示一个待处理的资源文件,其可能是一个压缩包,包含有关定时器I/O内存随机数生成器(RNG)的源代码。从这个标题可以推测,文件中可能涉及对硬件定时器I/O内存区域进行随机数生成的实现细节,特别是在读取内存时可能需要处理不同的数据位宽(如非32位)和进行数据掩码操作。当前描述中的"TODO: add support for reading sizes other than 32bits and masking." 表示当前代码或项目需要进一步开发,以便能够支持读取非32位的数据大小,并能够对读取的数据应用掩码操作。 具体的知识点可以从以下几个方面进行阐述: 1. 定时器I/O内存的作用和特点 定时器I/O内存通常是与特定硬件设备相关的内存区域,用于提供设备的控制和状态信息。它允许软件通过内存访问的方式来与硬件交互,而不是通过传统的端口访问方式。这种内存区域通常用于实时时钟、计数器、硬件定时器等功能。 2. 硬件随机数生成器(RNG) 硬件随机数生成器是利用某些硬件过程产生的随机性来生成随机数的设备。在计算机系统中,这些硬件随机数可以用于加密、模拟、测试等多种场景。由于硬件随机数生成器的输出可以达到很高的质量,并且速度快,因此它们通常比软件生成的随机数更适合需要高质量随机数的应用。 3. 编程中读取不同数据位宽的必要性 在编程中,通常需要读取不同位宽的数据,这可能是由于硬件接口的限制、数据对齐的需要、性能优化等原因。例如,某些硬件接口可能只能处理特定位宽的数据(如16位或64位),而软件需要适应这样的接口要求,以实现正确的数据传输。 4. 数据掩码(Masking)操作的用途 数据掩码是一种位操作技术,常用于屏蔽(忽略)数据中某些位的信息,只关注特定的位。在硬件随机数生成器的上下文中,掩码操作可能用于清除或提取随机数据流中某些不相关的部分,以确保得到的随机数具有所需的随机性和特性。 5. C语言中的位操作和指针操作 由于timeriomem-rng.c和timeriomem-rng.h文件暗示了这可能是一个用C语言编写的项目,因此项目中可能涉及到位操作和指针操作。位操作涉及对变量的特定位进行读取、清除、设置或切换等操作;指针操作则涉及到通过指针直接操作内存地址。这两种操作在硬件级别的编程中非常常见。 6. C语言中的位域和结构体 在实现读取非32位大小数据时,可能需要使用C语言中的位域(bit-fields)特性,它允许在一个结构体中定义以位为单位的成员变量。通过位域,可以精确控制每个字段所占的位数,并且可以将结构体映射到特定的内存布局上,这在处理硬件I/O时非常有用。 7. 编译器和平台的内存对齐要求 不同的编译器和平台可能对数据的内存对齐有不同的要求。如果代码需要跨平台或编译器兼容性,那么就需要确保数据的读取操作符合目标平台的内存对齐规则,这可能是需要开发支持非32位读取的原因之一。 从文件名称列表可以看出,存在两个文件:timeriomem-rng.c和timeriomem-rng.h。这两个文件很可能分别包含了实现随机数生成器功能的函数定义和声明,以及相关的宏定义、类型定义、函数声明等。timeriomem-rng.c文件可能是实现的主要逻辑,而timeriomem-rng.h文件则可能包含了对外接口的声明,使得其他代码可以调用这些功能。 综上所述,"timeriomem-rng.rar_reading" 项目中的资源摘要信息涉及了硬件随机数生成器的实现,包括硬件接口的数据处理、内存对齐、位操作等关键知识点。项目还需要进一步开发以支持不同数据位宽的读取和数据掩码操作,这表明代码目前可能存在局限性,无法完全适应不同的硬件接口或应用场景。

#------(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