设备特定寄存器掩码与配置值详解

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0 下载量 8 浏览量 更新于2024-10-25 收藏 2KB RAR 举报
资源摘要信息:"msm-rng.rar_Masks_msm文件包含了特定设备的寄存器掩码(masks)以及配置值。这些信息对于理解如何针对特定硬件进行初始化和设置是至关重要的,特别是在涉及底层硬件接口时。由于文件描述提到了'msm',这很可能指的是Qualcomm MSM(Mobile Station Modem)系列处理器的配置信息,这是一系列广泛应用于移动设备中的SoC(System on Chip)。 在计算机硬件和操作系统领域,寄存器掩码是一种常见的技术手段,用于控制硬件资源的配置。寄存器是硬件中的一个小的存储单元,用于存储特定信息或控制硬件操作。它们通常用于设置设备的参数,如时钟速率、电压等级、中断使能、工作模式等。通过改变这些寄存器中的值,可以实现对设备行为的精细控制。 配置值(config values)则是预设的参数集合,用于定义硬件在特定条件下的行为。这些参数通常以二进制格式存在,可以根据硬件手册或技术规范来设置。在开发驱动程序或进行系统集成时,正确配置这些参数对于保证硬件稳定运行和性能优化至关重要。 由于文件中提到了“device specific”,这意味着这些掩码和配置值是特定于某个硬件模型或设备的。例如,不同的手机或平板电脑由于使用不同的芯片组和硬件组件,它们的寄存器设置也会有所不同。在开发固件、操作系统或特定硬件驱动时,开发者需要参考这些详细的设备特定信息来确保软件的兼容性和性能。 压缩包文件名称列表中提供了源代码文件"msm-rng.c"。这个文件很可能是实现随机数生成器(Random Number Generator,RNG)功能的代码,而在标题中"msm-rng.rar_Masks_msm"所指的可能是这个随机数生成器相关的寄存器配置和掩码设置。在某些情况下,硬件级别的随机数生成器需要特定的配置才能正常工作,尤其是在需要高安全性的应用场合,如加密和安全通信。开发者通过调整这些寄存器设置,能够优化随机数生成的速率和质量。 总结而言,这个压缩包文件可能是一个技术宝库,包含着特定于MSM系列处理器的底层硬件配置信息,这对于开发人员在进行硬件初始化、驱动开发和系统集成时至关重要。它将帮助开发者了解如何通过编程接口正确地配置硬件资源,从而确保设备能够在预期的性能参数下稳定运行。"

#------(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