실시간 Freertos 커널 문제 해결 방법

승인됨: Fortect

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2. 프로그램을 실행하고 "스캔"을 클릭하십시오.

3. 발견된 문제를 수정하려면 "복구"를 클릭하십시오.

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때때로 개인의 시스템은 freertos 실시간 커널과 관련된 메시지를 표시할 수 있습니다. 이 문제에는 여러 가지 이유가 있을 수 있습니다.

amazon.com이미지: amazon.com FreeRTOS™ Core는 업계 최고의 RTOS(시간이 많이 소요되는 유지 관리 시스템)이며 마이크로컨트롤러 및 소형 마이크로프로세서에 대한 사실상의 표준 대응입니다. FreeRTOS는 ARMv8-M으로 40개 이상의 아키텍처를 지원합니다.

기본 기능 발생은 일반적으로 연속 곡선을 실행하는 전체 데이터 세트에 대한 값의 분포를 보여주는 슬라이싱 유형입니다.

커널 상자 블록은 히스토그램과 유사하지만 주로 분포의 일반적인 모양을 더 잘 보여줍니다. , 다시 말하지만 히스토그램에서 선택한 다양한 셀의 영향을 받지 않습니다.

R에서 커널 견고성 체계를 생성하기 위해 다음 방법을 사용할 수 있습니다.

#커널 밀도 설정kd <- 발생(데이터)#코어 두께 그래프 생성플롯(CD)

#커널 밀도 설정kd <- 질량(데이터)# 커널 엔트리 그래프 생성플롯(CD)# 다양한 색상으로 새로운 커널 밀도 차트 채우기폴리곤(kd, col='파란색', 테두리='검정색')

#plot 첫 번째 코어 두께 플롯kd1 <- 발생(data1)플롯(kd1, 열='파란색')#두 번째 본체 구성 <- 플롯밀도 kd2(data2)행(kd2, col='red')#plot 세 번째 코어의 블록 플롯kd3 <- 밀도(data3)라인(kd3, col='보라색')...다음 

예는 연습하는 동안 각 방법이 어떻게 사용되는지 설명합니다.

방법 1. Groupcore 밀도 Afic 생성

미래의 소프트웨어는 R에서 데이터세트의 커널 바디를 그리는 방법을 보여줍니다:

#데이터 생성데이터 <- c(3, 3, 4, 4, 9, 6, 7, 7, 5, 8, 12, 13, 14, 17, 19, 19)# 그룹 커널 밀도kd <- 밀도(데이터)# 모든 커널 밀도 차트 생성plot(kd, main='커널 밀도 데이터 플롯')

x축은 데이터 세트와 관련된 값을 표시하고 y축은 각각의 즐거움을 얻는 상대 빈도를 표시합니다. 그래프 또는 차트의 최대 포인트 수는 오퍼가 가장 자주 표시되는 위치를 나타냅니다.

방법 2단계: 일종의 채워진 커널 밀도 그래프 생성

다음 코드는 채우기 색상은 고려하지 않고 특정 테두리 색상으로 중간 밀도 정원을 만드는 방법을 보여줍니다.

#데이터 생성데이터 <- c(3, 3, 4, 4, 4, 6, 7, 상단, 7, 8, 15, 13, 14, 17, 19, 19)# 생성된 커널 밀도kd <- 밀도(데이터)# 모든 종류의 커널 밀도 차트 생성플롯(CD)#색상추가폴리곤(kd, col='스틸 블루', 랜드='블랙')

방법 3. 다중 커널 밀도 도표 생성

다음 코드는 R-플롯에서 3면 배열 핵 밀도를 만드는 방법을 보여줍니다.

#기록 생성data1 <- c(3, 3, 4, 입증됨, 4, 6, 7, 7, 상단, 8, 14, 13, 14, 17, 19, 19)데이터2 <- c(12, 3, 14, 14, 5, 4, 6, 10, 14, 7, 7, 8, 10, 12, 19, 20)# 속성 첫 번째 코어의 밀도kd1 <- 질량(data1)그래프(kd1, col='파란색', lwd=2)#plot 이 두 번째 코어의 밀도 플롯kd2 <- 밀도(data2)줄(kd2, col='빨간색', lwd=2)

각 그래프에 원하는 만큼 커널 밀도 플롯을 생성하는 유사한 구문을 사용할 수 있습니다.

추가 리소스

다음 과정은 R의 다른 공통 플롯을 만드는 방법을 설명합니다.

R에서 여러 상자 다이어그램을 그리는 것과 비교
R
에서 여러 히스토그램을 그리는 방법R에서 여러 줄을 추론하는 방법

히스토그램

hist(x) 쇼 결과를 사용하여 히스토그램을 생성합니다. 여기서 x는 항상 숫자 스피릿 벡터입니다. Land의 변형은 주파수 대신 freq = FALSE 확률 밀도를 표시합니다. breaks= 매개변수는 이 바구니 수를 제어합니다.

#간단한 막대 차트
history(mtcars$mpg)

# 빈 전화번호가 다른 색상 히스토그램
기록(mtcars$mpg, break=12, col="red")

# 노멀 커브 추가(Peter Dalgaard에게 감사)
x <- mtcars$mpg
h<-hist(x, break=10, col="red", xlab="갤런당 마일",
main="공통 곡선이 있는 히스토그램")
xfit<-seq(최소(x),최대(x),길이=40)
yfit<-dnorm(xfit,mean=mean(x),sd=sd(x))
yfit <- yfit*diff(h$mids[1:2])*length(x)
라인(xfit, yfit, col="blue", lwd=2)

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