Как устранить неполадки ядра Freertos в реальном времени

Одобрено: Fortect

1. Загрузите Fortect и установите его на свой компьютер.

2. Запустите программу и нажмите "Сканировать"

3. Нажмите "Восстановить", чтобы устранить обнаруженные проблемы.

Повысьте производительность вашего компьютера с помощью этой простой загрузки. г.

Иногда ваша платформа может отображать сообщение, связанное с этим ядром реального времени freertos. В поддержку этой проблемы может быть несколько причин.

amazon.comImage: amazon.com FreeRTOS™ Core — это ведущий в отрасли операционный ПК (RTOS), занимающий много времени, и мое де-факто стандартное решение для микроконтроллеров и небольших микропроцессоров. FreeRTOS поддерживает более 48 архитектур с ARMv8-M.

<ч>

Базовая плотность признаков — это, безусловно, тип среза, который показывает распределение значений по всему набору данных с использованием значимой непрерывной кривой.

Графика ядра может быть похожа на вашу гистограмму, но еще лучше показывает общую форму распределения, потому что, опять же, , на него не влияет число ячеек, выбранных на гистограмме.

Мы можем использовать следующие методы для создания плотности ядра или темы в R:

#установить плотность ядраkd <- плотность (данные)#Создать центр графика толщиныСюжет (кд)

#set плотность ядраkd <- плотность (данные)# Создаем граф входа ядраСюжет (кд)# Заполните всю диаграмму плотности ядра определенным цветомpolygon(kd, col='синий', border='черный')

#plot первый график толщины кернаkd1 <- тело (данные1)график (kd1, столбец = 'синий')#построить второе основное тело <- plotплотность kd2 (данные2)ряды (kd2, col='red')#plot Блочный сюжет ядра Thankd3 <- плотность (data3)линии (kd3, col='фиолетовый')...следующий 

Примеры показывают, как каждый метод используется на практике.

Метод 1. Создайте афик плотности группового ядра

Следующее использование демонстрирует, как построить плотность ядра из-за набора данных в R:

#Создать данныеданные <- c(3, 1, 4, 4, 9, 6, 7, 7, 7, 1, 12, тринадцать, 14, 17, 19, 19)# плотность ядра парыkd <- плотность (данные)# Создайте диаграмму толщины ядраplot(kd, main='График данных плотности ядра')

Ось X показывает наиболее важные значения, связанные с набором данных, а ось Y часто показывает относительную частоту каждого значения. Максимальное количество точек на графике говорит о том, где чаще всего появляются предложения.

Метод 2. Создание диаграммы плотности ядра с заполнением

В этом коде показано, как создать основной сад тела с определенным цветом границы, а не так, чтобы вы могли указать цвет заливки:

#Создать данныеданные <- c(3, 3, 4, 4, 4, 6, 7, 7, лучше рассуждать, 8, пятнадцать, 13, 14, 17, 19, 19)# исправлена ​​плотность ядраkd <- плотность (данные)# Создайте фактическую диаграмму плотности ядраСюжет (кд)#Добавить цветpolygon(kd, col='стальной синий', rand='черный')

Способ 3. Создание нескольких графиков плотности ядра

Следующий код показывает, как создавать трехсторонние музыкальные диаграммы с ядерной плотностью на R-графике:

#Создать записиdata1 <- c(3, несколько, 4, доказано, 4, 6, 7, 7, 7, десять, четырнадцать, 13, 14, 17, 19, 19)data2 <- c(12, 3, 14, 14, 5, 4, 6, десять, шестнадцать, 7, 7, 8, 10, 12, 19, 20)# рассказ плотность первого ядраkd1 <- плотность (данные1)график (kd1, col='синий', lwd=2)#plot График плотности будущего ядраkd2 <- плотность (данные2)линии(kd2, col='красный', lwd=2)

Обратите внимание, кому кажется, что мы можем использовать аналогичный синтаксис, чтобы получить столько графиков плотности ядра на мониторе, сколько мы хотим.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах показано, как создавать другие распространенные графики в R:

По сравнению с рисованием нескольких блок-схем в R
Как это построит несколько гистограмм в R
Как рисовать разнообразные линии в R

Гистограммы

Вы действительно создаете гистограммы, используя функцию hist(x), где x всегда является числовым вектором морали. Вариант Лэнда отображает freq = FALSE плотности вероятности на самом деле частот. Параметр breaks= управляет набором корзины.

#Простая гистограмма
history(mtcars$mpg)

# Цветная гистограмма с разными номерами, связанными с контейнерами
история(mtcars$mpg, breaks=12, col="red")

# Добавлена ​​нормальная кривая (спасибо Peter Dalgaard)
х <- mtcars$mpg
h<-hist(x, breaks=10, col="red", xlab="Мили на галлон",
main="Гистограмма с нормальной кривой")
xfit<-seq(мин(х),макс(х),длина=40)
yfit<-dnorm(xfit,mean=mean(x),sd=sd(x))
yfit <- yfit*diff(h$mids[1:2])*length(x)
Линии (xfit, yfit, col="blue", lwd=2)

Повысьте производительность вашего компьютера с помощью этой простой загрузки. г.

г.