操作系统实验二 多线程实现矩阵乘法
多线程编程实现矩阵乘法
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2012年4月4日一、实验目的
通过实验，熟悉基于Win32线程库和Pthread线程库的编程环境，掌握利用Windows API和Pthread API进行多线程编程的方法，进一步加深对线程概念以及多线程编程相关事项的理解。
二、实验内容
1. 在Windows操作系统上，利用Windows API编写应用程序实现矩阵乘法。
2. 在Linux操作系统上，利用Pthread API编写应用程序实现矩阵乘法。
3. 在上述两种环境下，实现相乘操作的两个矩阵均作为应用程序的输入参数动态生成，并输出计算结果。
4. 在程序实现过程中，要求每个乘积矩阵元素的计算过程均由一个独立的线程实现。
三、实验步骤
1、windows上：打开codeblocks IDE，创建新C++项目，在新
文件中输入如下代码，并编译运行。
2、linux上
打开gedit输入下面的代码，保存为Thread.c，在终端进入文档保存的目录并输入
gcc –c Thread.c
gcc –o Thread Thread.o –lpthread
./Thread 得到输出结果。
1、在Windows操作系统上，利用Windows API实现矩阵乘法，程序运行结果
2. 在Linux操作系统上，利用Pthread API实现矩阵乘法程序运行结果
五、实验体会
1、有了线程可以更清晰方便地解决在一个进程内的很多同步的问题，但也会带来新的困难和解决手段。多个进程间存在进程间通信，进程间同步的问题，而线程也一样，不过就通信而言，线程的通信实现相对更简单了。
2、开始实验时对多线程编程尤其是API不够熟悉，对实现矩阵的乘法还不甚清楚，后来翻阅教材，查阅资料学习线程的一些函数，慢慢有头绪。所以，不懂一个问题时，静下心慢慢搞懂而不是急于求成很重要。
3、本次试验遇到的最大障碍是编译时，输入gcc -o Thread.c –lpthread 会报错“(.text+0x18): undefined reference to 'main' collect2 ld 返回1”，改为gcc –c Thread.c gcc –o Thread Thread.o –lpthread 分步编译则正确，而其他同学没有遇到类似问题，其原因仍在查阅资料中。
4、Linux 平台上的多线程程序开发相对应Windows的多线程API 有一些细微的差别。不注意这些Linux 上的一些开发细节，常常会导致程序问题不穷，死锁不断，这次实验已有体现，不过并不明显。
实验二图像的代数运算
昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 （ 2012 —2013 学年第二学期） 一、实验目的 1．了解图像的算术运算在数字图像处理中的初步应用。 2．体会图像算术运算处理的过程和处理前后图像的变化。 二、实验原理 图像的代数运算是图像的标准算术操作的实现方法，是两幅输入图像之间进行的点对点的加、减、乘、除运算后得到输出图像的过程。如果输入图像为A(x,y)和B(x,y)，输出图像为C(x,y)，则图像的代数运算有如下四种形式： C(x,y) = A(x,y) + B(x,y) C(x,y) = A(x,y) - B(x,y) C(x,y) = A(x,y) * B(x,y) C(x,y) = A(x,y) / B(x,y) 图像的代数运算在图像处理中有着广泛的应用，它除了可以实现自身所需的算术操作，还能为许多复杂的图像处理提供准备。例如，图像减法就可以用来检测同一场景或物体生产的两幅或多幅图像的误差。 使用MATLAB的基本算术符(+、-、*、/ 等)可以执行图像的算术操作，但是在此之前必须将图像转换为适合进行基本操作的双精度类型。为了更方便地对图像进行操作，MATLAB图像处理工具箱包含了一个能够实现所有非稀疏数值数据的算术操作的函数集合。下表列举了所有图像处理工具箱中的图像代数运算函数。
表2-1 图像处理工具箱中的代数运算函数 能够接受uint8和uint16数据，并返回相同格式的图像结果。虽然在函数执行过程中元素是以双精度进行计算的，但是MATLAB工作平台并不会将图像转换为双精度类型。 代数运算的结果很容易超出数据类型允许的范围。例如，uint8数据能够存储的最大数值是255，各种代数运算尤其是乘法运算的结果很容易超过这个数值，有时代数操作（主要是除法运算）也会产生不能用整数描述的分数结果。图像的代数运算函数使用以下截取规则使运算结果符合数据范围的要求：超出数据范围的整型数据将被截取为数据范围的极值，分数结果将被四舍五入。例如，如果数据类型是uint8，那么大于255的结果（包括无穷大inf）将被设置为255。 注意：无论进行哪一种代数运算都要保证两幅输入图像的大小相等，且类型相同。三、实验步骤 1．图像的加法运算 图像相加一般用于对同一场景的多幅图像求平均效果，以便有效地降低具有叠加性质的随机噪声。直接采集的图像品质一般都较好，不需要进行加法运算处理，但是对于那些经过长距离模拟通讯方式传送的图像（如卫星图像），这种处理是必不可少的。 在MATLAB中，如果要进行两幅图像的加法，或者给一幅图像加上一个常数，可以调用imadd函数来实现。imadd函数将某一幅输入图像的每一个像素值与另一幅图像相应的像素值相加，返回相应的像素值之和作为输出图像。imadd函数的调用格式如下：Z = imadd（X，Y） 其中，X和Y表示需要相加的两幅图像，返回值Z表示得到的加法操作结果。 图像加法在图像处理中应用非常广泛。例如，以下代码使用加法操作将图2.1中的(a)、(b)两幅图像叠加在一起： I = imread(‘rice.tif’)； J = imread(‘cameraman.tif’)； K = imadd(I,J)； imshow(K)； 叠加结果如图2.2所示。
java多线程实验报告
java多线程实验报告 篇一：西北农林科技大学java多线程实验报告 实验7 多线程 1.实验目的 (1) 掌握Java多线程的概念和实现方法 (2) 掌握Java多线程的同步问题 2.实验内容 任务一：火车售票 假设有火车票1000张，创建10个线程模拟10个售票点，每个售票点100毫秒买一张票。打印出售票过程，注意使用synchronized确保同一张票只能卖出一次。程序运行结果见左图。 打开Eclipse Tickets.java public class Ticket extends Thread { int ticket =1000; String name =""; public void run(){ while(true){synchronized(name){ if(ticket "第" + Thread.currentThread().getName()+ "售票点卖出了第" + ticket-- + "张票"); } } } }} try{ } catch(InterruptedException e){ }
Thread.sleep(100); Test.java public class Test { } public static void main(String args[]){} Ticket t = new Ticket(); new Thread(t,"1").start(); new Thread(t,"2").start(); new Thread(t,"3").start(); new Thread(t,"4").start(); new Thread(t,"5").start(); new Thread(t,"6").start(); new Thread(t,"7").start(); new Thread(t,"8").start(); new Thread(t,"9").start(); new Thread(t,"10").start(); 任务二：银行存款 假设某家银行，它可接受顾客的汇款，每做一次汇款，便可计算出汇款的总额。现有两个顾客，每人都分3次，每次100元将钱到入。试编写一个程序，模拟实际作业。 程序如下： classCBank { private static int sum=0; public static void add(int n){ inttmp=sum; tmp=tmp+n;// 累加汇款总额 try{ Thread.sleep((int)(10000*Math.random())); //
矩阵分析实验报告
矩 阵 分 析 实 验 报 告 学院：电气学院 专业：控制工程 姓名：XXXXXXXX 学号：211208010001
矩阵分析实验报告 实验题目 利用幂法求矩阵的谱半径 实验目的与要求 1、 熟悉matlab 矩阵实验室的功能和作用； 2、 利用幂法求矩阵的谱半径； 3、 会用matlab 对矩阵分析运算。 实验原理 理念 谱半径定义：设n n A C ?∈，1λ，2λ，3λ， ，j λ， n λ是A 的n 个特征值，称 ()max ||j j A ρλ= 为关于A 的谱半径。 关于矩阵的谱半径有如下结论： 设n n A C ?∈，则 （1）[]()()k k A A ρρ=； （2）2 2()()()H H A A AA A ρρ==。 由于谱半径就是矩阵的主特征值，所以实验换为求矩阵的主特征值。 算法介绍 定义：如果1λ是矩阵A 的特征值，并且其绝对值比A 的任何其他特征值的绝对值大，则称它为主特征值。相应于主特征值的特征向量1V 称为主特征向量。 定义：如果特征向量中最大值的绝对值等于单位值（例如最大绝对值为1），则称其为是归一化的。
通过形成新的向量' 12=c n V （1/）[v v v ]，其中c=v 且1max {},j i n i ≤≤=v v 可将特 征向量 '12n [v v v ]进行归一化。 设矩阵A 有一主特征值λ，而且对应于λ有唯一的归一化特征向量V 。通过下面这个称为幂法（power method ）的迭代过程可求出特征对λ，V ，从下列向量开始： []' 0=111X （1） 用下面递归公式递归地生成序列{}k X ： k k Y AX = k+11 1 k k X Y c += （2） 其中1k c +是k Y 绝对值最大的分量。序列{}k X 和{}k c 将分别收敛到V 和λ： 1lim k X V =和lim k c λ= （3） 注：如果0X 是一个特征向量且0X V ≠，则必须选择其他的初始向量。 幂法定理：设n ×n 矩阵A 有n 个不同的特征值λ1，λ2，···，，λn ，而且它们按绝对 值大小排列，即： 123n λλλλ≥≥≥???≥ (4) 如果选择适当的X 0，则通过下列递推公式可生成序列{[() ()( ) ]}12k k k k n X x x x '=???和 {}k c ： k k Y AX = (5) 和： 11 1k k k X Y c ++= (6) 其中： () 1k k j c x +=且{} ()()1max k k j i i n x x ≤≤= (7) 这两个序列分别收敛到特征向量V 1和特征值λ1。即： 1lim k k X V →∞ =和1lim k k c λ→∞ = (8) 算法收敛性证明 证明：由于A 有n 个特征值，所以有对应的特征向量V j ，j=1，2，···n 。而且它们是
实验二 图像的基本操作
实验二图像的基本操作 实验目的 1．熟悉Photoshop CS的基本操作 2．掌握常用工具的使用 3．掌握图层的简单应用 实验内容 1．立体相框的制作 2．移花接木 3．制作圆柱体等图案 4．修补照片 5．制作彩色文字 6．制作心形图案 1．立体相框的制作，请把结果文件保存为sy2-1.psd。 ①打开图片“牡丹花.jpg”，单击菜单“图像|图像大小”，观察图像现在的像素大小是多少MB？然后用计算器计算2048*1536*3/（1024*1024）是不是正好等于图像的像素大小，为什么？ 将图片大小改为1024*768，分辨率为72pps（像素/英寸），观察现在的文档大小是多少？ 请计算1024/（72/2.54）和768/（72/2.54）是否就是文档大小？（1英寸=2.54厘米），下面请将分辨率改为300pps，如果保持文档大小不变，请观察像素大小的变化，继续将像素大小改为1024*768，请观察文档大小是多少？ 通过本实验请大家了解像素大小、文档大小和分辨率之间的关系。 ②打开“t1.jpg”图片，图像大小改为100*72，选取该照片定义为图案。 ③继续将“牡丹花.jpg”图片的画布四周扩大2厘米，然后将自己定义的图案填充到扩充的画布区域内。 ④在图层面板中双击背景图层将其转换为普通图层，然后添加斜面与浮雕的立体效果，样式自己定义。效果如图2-1所示。 图2-1 立体相框图2-2 一串红 2．移花接木，请把结果文件保存为sy2-2.psd。 ①打开“一串红.jpg”，将图像的大小改成800*600，图像顺时针旋转90度，如图2-2所示。 ②打开图像文件“蝴蝶.jpg”，将图像放大显示到300%，用钢笔工具描绘出蝴蝶的路径（注意工具选项栏中按下路径按钮），如图2-3所示，然后在如图2-4所示的路径面板中
进程的同步实验报告汇总
操作系统 实验报告 哈尔滨工程大学 计算机科学与技术学院
一、实验概述 1. 实验名称 进程的同步 2. 实验目的 ⑴使用EOS的信号量，编程解决生产者 消费者问题，理解进程同步的意义。 ⑵调试跟踪EOS信号量的工作过程，理解进程同步的原理。 ⑶修改EOS的信号量算法，使之支持等待超时唤醒功能（有限等待），加深理解进程同步的原理。 3. 实验类型 验证+设计 4. 实验内容 ⑴准备实验 ⑵使用EOS的信号量解决生产者－消费者问题 ⑶调试EOS信号量的工作过程 ①创建信号量 ②等待释放信号量 ③等待信号量（不阻塞） ④释放信号量（不唤醒） ⑤等待信号量（阻塞） ⑥释放信号量（唤醒） ⑷修改EOS的信号量算法 二、实验环境 WindowsXP + EOS集成实验环境 三、实验过程 1. 设计思路和流程图
图4-1.整体试验流程图
图4-2.Main 函数流程图、生产者消费、消费者流程图 2. 算法实现 3. 需要解决的问题及解答 (1). 思考在ps/semaphore.c 文件内的PsWaitForSemaphore 和PsReleaseSemaphore 函数中，为什么要使用原子操作？
答：在执行等待信号量和释放信号量的时候，是不允许cpu响应外部中断的，如果此时cpu响应了外部中断，会产生不可预料的结果，无法正常完成原子操作。 (2). 绘制ps/semaphore.c文件内PsWaitForSemaphore和PsReleaseSemaphore函数的流程图。 (3).P143生产者在生产了13号产品后本来要继续生产14号产品，可此时生产者为什么必须等待消费者消费了4号产品后，才能生产14号产品呢？生产者和消费者是怎样使用同步对象来实现该同步过程的呢？ 答：这是因为临界资源的限制。临界资源就像产品仓库，只有“产品仓库”空闲生产者才能生产东西，有权向里面放东西。所以它必须等到消费者，取走产品，“产品空间”（临界资源）空闲时，才继续生产14号产品。 (4). 根据本实验3.3.2节中设置断点和调试的方法，自己设计一个类似的调试方案来验证消费者线程在消费24号产品时会被阻塞，直到生产者线程生产了24号产品后，消费者线程才被唤醒并继续执行的过程。 答：可以按照下面的步骤进行调试 (1) 删除所有的断点。 (2) 按F5启动调试。OS Lab会首先弹出一个调试异常对话框。 (3) 在调试异常对话框中选择“是”，调试会中断。 (4) 在Consumer函数中等待Full信号量的代码行（第173行）WaitForSingleObject(FullSemaphoreHandle, INFINITE); 添加一个断点。 (5) 在“断点”窗口（按Alt+F9打开）中此断点的名称上点击右键。 (6) 在弹出的快捷菜单中选择“条件”。 (7) 在“断点条件”对话框（按F1获得帮助）的表达式编辑框中，输入表达式“i == 24”。 (8) 点击“断点条件”对话框中的“确定”按钮。 (9) 按F5继续调试。只有当消费者线程尝试消费24号产品时才会在该条件断点处中断。 4. 主要数据结构、实现代码及其说明 修改PsWaitForSemaphore函数 if (Semaphore->Count>0){ Semaphore->Count--; flag=STATUS_SUCCESS; }//如果信号量大于零，说明尚有资源，可以为线程分配 else flag=PspWait(&Semaphore->WaitListHead, Milliseconds); KeEnableInterrupts(IntState); // 原子操作完成，恢复中断。 return flag; }//否则，说明资源数量不够，不能再为线程分配资源，因此要使线程等待 修改PsReleaseSemaphore函数 if (Semaphore->Count + ReleaseCount > Semaphore->MaximumCount) {
矩阵乘法的并行化 实验报告
北京科技大学计算机与通信工程学院 实验报告 实验名称： 学生姓名： 专业： 班级： 学号： 指导教师： 实验成绩：________________________________ 实验地点： 实验时间：2015年05月
一、实验目的与实验要求 1、实验目的 1对比矩阵乘法的串行和并行算法，查看运行时间，得出相应的结论；2观察并行算法不同进程数运行结果，分析得出结论； 2、实验要求 1编写矩阵乘法的串行程序，多次运行得到结果汇总； 2编写基于MPI，分别实现矩阵乘法的并行化。对实现的并行程序进行正确性测试和性能测试，并对测试结果进行分析。 二、实验设备（环境）及要求 《VS2013》C++语言 MPICH2 三、实验内容与步骤 实验1，矩阵乘法的串行实验 （1）实验内容 编写串行程序，运行汇总结果。 （2）主要步骤 按照正常的矩阵乘法计算方法，在《VS2013》上编写矩阵乘法的串行程序，编译后多次运行，得到结果汇总。
实验2矩阵乘法的并行化实验 3个总进程
5个总进程 7个总进程
9个进程 16个进程 四：实验结果与分析（一）矩阵乘法并行化
矩阵并行化算法分析： 并行策略：1间隔行带划分法 算法描述：将C=A*B中的A矩阵按行划分，从进程分得其中的几行后同时进行计算，最后通信将从进程的结果合并的主进程的C矩阵中 对于矩阵A*B 如图：进程1：矩阵A第一行 进程2：矩阵A第二行 进程3：矩阵A第三行 进程1：矩阵A第四行 时间复杂度分析： f(n) =6+2+8+k*n+k*n+k*n+3+10+n+k*n+k*n+n+2 (k为从进程分到的行数) 因此O(n)=(n)； 空间复杂度分析： 从进程的存储空间不共用，f(n)=n; 因此O(n)=(n); 2间隔行带划分法 算法描述：将C=A*B中的A矩阵按行划分，从进程分得其中的几行后同时进行计算，最后通信将从进程的结果合并的主进程的C矩阵中 对于矩阵A*B 如图：进程1：矩阵A第一行 进程2：矩阵A第二行 进程3：矩阵A第三行 进程3：矩阵A第四行 时间复杂度分析： f(n) =6+2+8+k*n+k*n+k*n+3+10+n+k*n+k*n+n+2 (k为从进程分到的行数) 因此O(n)=(n)； 空间复杂度分析： 从进程的存储空间不共用，f(n)=n; 因此T(n)=O(n);
实验2 Idrisi图像处理软件的基本操作
实习2 Idrisi图像处理软件的基本操作 实验目的：初步认识Idrisi的界面、功能和软件的基本操作方法 实习内容： 1.设置工作环境 2.察看各类图件的属性 3.显示各类栅格图、矢量图及叠加显示 4.了解调色板及符号库的使用 5.学习制作图例 6.DEM的立体显示 7.图像的直方图分析 实验步骤： 基本知识 1 Environ / list / describe 2 文件系统（img / doc, vec / dvc, val, smp / sm0 / sm1 / sm2） 3 display (Brazilfc 图像/ color composit 调色版) 注：TM432合成图 4 display (awrajas 矢量图/ idrpoly) 调色板及图例 5 overlay(dec88c图像/NDVI16调色板+ country矢量图) 6 显示dec88c（ndvi16及grey256） 7 显示etdem + etprov 并变换其调色板（idrisi256和grey256） 8 显示affaosol 图像（qual256） 9 显示dec88c(gray16)和affaosol图的图例（了解*.doc文件的图例标注） 10 图例设计（调色板/ 符号库/ 图例文字） 矢量图件的叠加显示 11 显示矢量图clarkblk / idrpoly 12 在图上叠加clarkbld / idr16 和clarkbd2 / idrpoly dem的三维显示及其与影像的叠加 13 ortho显示relief 14 ortho叠加显示njolodem和njolofc / grey256 （务必选中use drape image） 15 显示afsurf图像/grey16 16 histogram显示直方图（h87tm1/ h87tm2/ h87tm4） 思考题: 1 工作环境如何设定 2 调色板有何重要作用 3 矢量栅格的叠加显示方法 4 直方图\ 图例\ 1
GPU上的矩阵乘法的设计与实现
计 算 机 系 统 应 用 https://www.wendangku.net/doc/1c4388527.html, 2011 年 第20卷 第 1期 178 经验交流 Experiences Exchange GPU 上的矩阵乘法的设计与实现① 梁娟娟，任开新，郭利财，刘燕君 (中国科学技术大学 计算机科学与技术学院，合肥 230027) 摘 要: 矩阵乘法是科学计算中最基本的操作，高效实现矩阵乘法可以加速许多应用。本文使用NVIDIA 的CUDA 在GPU 上实现了一个高效的矩阵乘法。测试结果表明，在Geforce GTX 260上，本文提出的矩阵乘法的速度是理论峰值的97%，跟CUBLAS 库中的矩阵乘法相当。 关键词: 矩阵乘法；GPU ；CUDA Design and Implementation of Matrix Multiplication on GPU LIANG Juan-Juan, REN Kai-Xin, GUO Li-Cai, LIU Yan-Jun (School of Computer Science and Technology, University of Science and Technology of China, Hefei 230027, China) Abstract: Matrix multiplication is a basic operation in scientific computing. Efficient implementation of matrix multiplication can speed up many applications. In this paper, we implement an efficient matrix multiplication on GPU using NVIDIA’s CUDA. The experiment shows that our implementation is as fast as the implementation in CUBLAS, and the speed of our implementation can reach the peak speed’s 97%, on Geforce GTX260. Keywords: matrix multiplication; GPU; CUDA GPU 是一种高性能的众核处理器，可以用来加速许多应用。CUDA 是NVIDIA 公司为NVIDIA 的GPU 开发的一个并行计算架构和一门基于C 的编程语言。在CUDA 中程序可以直接操作数据而无需借助于图形系统的API 。现在已经有许多应用和典型算法使用CUDA 在GPU 上实现出来。 1 引言 矩阵乘法是科学计算中的最基本的操作，在许多领域中有广泛的应用。对于矩阵乘法的研究有几个方向。一个是研究矩阵乘法的计算复杂度，研究矩阵乘法的时间复杂度的下界，这方面的工作有strassen 算法[1]等。另外一个方向是根据不同的处理器体系结构，将经典的矩阵乘法高效的实现出来，这方面的结果体现在许多高效的BLAS 库。许多高效的BLAS 库都根据体系结构的特点高效的实现了矩阵乘法，比如GotoBLAS [2], ATLAS [3]等。Fatahalian [4]等人使 用着色语言设计了在GPU 上的矩阵乘法。CUBLAS 库是使用CUDA 实现的BLAS 库，里面包含了高性能的矩阵乘法。 本文剩下的部分组织如下，第2节介绍了CUDA 的编程模型，简单描述了CUDA 上编程的特点。第3节讨论了数据已经拷贝到显存上的矩阵乘法，首先根据矩阵分块的公式给出了一个朴素的矩阵乘法实现，分析朴素的矩阵乘法的资源利用情况，然后提出了一种新的高效的矩阵乘法。第4节讨论了大规模的矩阵乘法的设计和实现，着重讨论了数据在显存中的调度。第5节是实验结果。第6节是总结和展望。 2 CUDA 编程模型和矩阵乘法回顾 2.1 CUDA 编程模型 NVIDIA 的GPU 是由N 个多核处理器和一块显存构成的。每个多核处理器由M 个处理器核，1个指令部件，一个非常大的寄存器堆，一小块片上的共享内 ① 基金项目:国家自然科学基金(60833004);国家高技术研究发展计划(863)(2008AA010902) 收稿时间:2010-04-26;收到修改稿时间:2010-05-21
矩阵连乘实验报告
华北电力大学科技学院 实验报告 实验名称矩阵连乘问题 课程名称计算机算法设计与分析 专业班级：软件12K1 学生姓名：吴旭 学号：121909020124 成绩： 指导老师：刘老师实验日期：2014.11.14
一、实验内容 矩阵连乘问题，给定n个矩阵{A1,A2,…,A n}，其中A i与A i+1是可乘的，i=1,2,3…,n-1。考察这n个矩阵的连乘A1,A2,…,A n。 二、主要思想 由于矩阵乘法满足结合律，故计算矩阵的连乘积可以有许多不同的计算次序。这种计算次序可以用加括号的方式来确定。若一个矩阵连乘积的计算次序完全确定，也就是说该连乘积已经完全加括号，则可依此次序反复调用2个矩阵相乘的标准算法计算出矩阵连乘积。完全加括号的矩阵连乘积可递归的定义为： (1)单个矩阵是完全加括号的； (2)矩阵连乘积A是完全加括号的，则A可表示为2个完全加括号 的矩阵连乘积B和C的乘积并加括号，即A=(BC)。 运用动态规划法解矩阵连乘积的最优计算次序问题。按以下几个步骤进行 1、分析最优解的结构 设计求解具体问题的动态规划算法的第1步是刻画该问题的最优解的结构特征。为方便起见，将矩阵连乘积简记为A[i:j]。考察计算A[1:n]的最优计算次序。设这个计算次序矩阵在A k和A k+1之间将矩阵链断开，1n,则其相应的完全加括号方式为((A1…A k)(A k+1…A n))。依此次序，先计算A[1:k]和A[k+1:n],然后将计
算结果相乘得到A[1:n]。 2、建立递归关系 设计动态规划算法的第二步是递归定义最优值。对于矩阵连乘积的最优计算次序问题，设计算A[i:j]，1i n，所需的最少数乘次数为m[i][j]，原问题的最优值为m[1][n]。 当i=j时，A[i:j]=A i为单一矩阵，无需计算，因此m[i][i]=0，i=1,2,…n。 当i 第1次实验基于MATLAB的图像基本操作 二、实验内容和要求： 1．实现图像Baboon.bmp（MATLAB自带）的读入（可使用imread）和显示（可使用imshow）操作，代码加上足够的注释，需要建立一个M文件实现。 I=imread('F:\标准图像\Baboon.bmp');//读入图像 imshow(I);//显示图像 2．编程实现将一幅RGB图像转换为二值图像，并在一个窗口同时显示处理过程中得到的每一个图像和原图像，同时需要给图像加上标题。（原始数据可以是任意的RGB图像）。需要新建一个M文件实现。 figure,subplot(1,3,1),imshow(I(:,:,1)),title('R'); subplot(1,3,2),imshow(I(:,:,2)),title('G'); subplot(1,3,3),imshow(I(:,:,3)),title('B'); 3.计算图象统计参数： 读取图像（文件名为‘cameraman.tif’）; 最大值 最小值 均值 K=imread('cameraman.tif'); d_max=max(K(:)) d_min=min(K(:)) d_mean=mean(K(:)) 4.利用帮助系统了解im2double,imresize,image函数的作用和语法，并利用这些函数处理已知图像pout.tif（MATLAB自带）并显示处理前后效果。 J=imread('pout.tif'); J1=im2double(J); figure,subplot(1,2,1),imshow(J),title('Before') subplot(1,2,2),imshow(J1),title('After') J2=imresize(J,0.3); figure,subplot(1,2,1),imshow(J),title('Before') subplot(1,2,2),imshow(J2),title('After') figure,subplot(1,2,1),imshow(J),title('Before') subplot(1,2,2),image(J);title('After') 1 操作系统实验报告 课程名称操作系统实验名称进程（线程）的同步与互斥成绩 学生姓名作业君专业软件工程班级、学号 同组者姓名无实验日期2020 一、实验题目:进程（线程）的同步与互斥 二、实验目的： 自行编制模拟程序，通过形象化的状态显示，加深理解进程的概念、进程之间的状态转换及其所带来的PCB内容、组织的变化，理解进程与其PCB间的一一对应关系。1．掌握基本的同步与互斥算法，理解生产者消费者模型。 2．学习使用Windows中基本的同步对象，掌握相关API的使用方法。 3．了解Windows中多线程的并发执行机制，实现进程的同步与互斥 三、实验内容与要求： 1．实验内容 以生产者/消费者模型为依据，在Windows 环境下创建一个控制台进程，在该进程中创建n个线程模拟生产者和消费者，实现进程(线程)的同步与互斥。 2．实验要求 学习并理解生产者/消费者模型及其同步/互斥规则； 学习了解Windows同步对象及其特性； 熟悉实验环境，掌握相关API的使用方法； 设计程序，实现生产者/消费者进程(线程)的同步与互斥； 四、算法描述（含数据结构定义）或流程图 #include #define MAX_THREAD_NUM 64 //最大线程数 #define INTE_PER_SEC 1000 //延迟时间的毫秒值 const int SIZE_OF_BUFFER = 10; //缓冲区长度 int ProductID = 0; //产品号 int ConsumeID = 0; //将被消耗的产品号 int in = 0; //产品进缓冲区时的缓冲区下标 int out = 0; //产品出缓冲区时的缓冲区下标 bool running = true; //判断程序能否继续执行的逻辑值 int g_buffer[SIZE_OF_BUFFER]; //缓冲区是个循环队列 HANDLE g_hMutex; //公有信号量，用于线程间的互斥HANDLE g_hFullSemaphore; //生产者的私有信号量，当缓冲区满时迫使生产者等待 HANDLE g_hEmptySemaphore; //消费者的私有信号量，当缓冲区空时迫使消费者等待 //定义一个结构体用于存储线程的信息 struct ThreadInfo { int serial; //线程号 char entity; //线程类别(生产者或消费者) double delay; //等待时间 double persist; //操作时间 }; //生产者 void Producer(void* p) { //定义变量用于存储当前线程的信息 DWORD m_delay; DWORD m_persist; int m_serial; //从参数中获得信息 m_serial = ((ThreadInfo*)(p))->serial; m_delay = (DWORD)(((ThreadInfo*)(p))->delay * INTE_PER_SEC); m_persist = (DWORD)(((ThreadInfo*)(p))->persist * INTE_PER_SEC); while (running) { //P操作 cout << "生产者线程 " << m_serial << " 请求生产." << endl; WaitForSingleObject(g_hEmptySemaphore, INFINITE); 数学实验报告 学院： 班级： 学号： 姓名： 完成日期： 实验四矩阵的运算 （一）投入产出分析 一．实验目的 1.理解投入产出分析中的基本概念和模型； 2.从数学和投入产出理论的角度，理解矩阵乘法、逆矩 阵等的含义。 二．问题描述 设国民经济由农业、制造业和服务业三个部门构成，已知某年它们之间的投入产出关系、部需求、初始投入等如表1-1所示 表1-1国民经济三产部门之间的投入产出表 根据表回答下列问题： （1）如果农业、制造业、服务业外部需求为50,150,100，问三个部门总产出分别为多少？ （2）如果三个部门的外部需求分别增加一个单位，问 他们的总产出分别为多少? 三.实验过程 1．问题（1）的求解 （1）求直接消耗矩阵A 根据直接消耗的计算公式 a ij=x ij/x j 和各部门中间需求; x n a n 运行如下代码可得直接消耗系数表。 X=[15 20 30;30 10 45;20 60 0]; X_colsum=[100 200 150]; X_rep=repmat(X_colsum,3,1) A=X./ X_rep 运行结果为： A = 0.1500 0.1000 0.2000 0.3000 0.0500 0.3000 0.2000 0.3000 0 （2）求解 根据公式 X=(I-A)-1y 在运行如下代码 y=[50;150;100]; n=size(y,1); W=eye(n)-A; X=W\y 运行结果为 X = 139.2801 267.6056 208.1377 即三个部门的总产出分别为139.2801,267.6056, 208.1377亿元。 2．问题2求解 设外部需求由y增加至y+Δy，则产出x的增量为 Δx=(I-A)-1(y+Δy)- (I-A)-1y=(I-A)-1Δy 利用问题（1）求得的I-A矩阵，再运行如下的MATLAB 代码可得问题的结果： dx=inv(W) 运行结果: dx = 1.3459 0.2504 0.3443 0.5634 1.2676 0.4930 0.4382 0.4304 1.2167 实验一图像处理基本操作 一、 实验目的 1、熟悉并掌握在MATLAB中进行图像类型转换及图像处理的基本操作。 2、熟练掌握图像处理中的常用数学变换。 二、实验设备 1、计算机1台 2、MATLAB软件1套 3、实验图片 三、实验原理 1、数字图像的表示和类别 一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y)，其中x和y是空间(平面)坐标，f在坐标(x,y)处的幅度称为图像在该点的亮度。灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由若干个二维图像组合形成的。例如，在RGB彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。因此，许多为黑白图像处理开发的技术也适用于彩色图像处理，方法是分别处理三幅独立的分量图像即可。 图像关于x和y坐标以及幅度连续。要将这样的一幅图像转化为数字形式，就要求数字化坐标和幅度。将坐标值数字化称为取样，将幅度数字化称为量化。采样和量化的过程如图1所示。因此，当f的x、y分量和幅度都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。 作为MATLAB基本数据类型的数组十分适于表达图像，矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。 图1 图像的采样和量化 图1 采样和量化的过程 根据图像数据矩阵解释方法的不同，MATLAB把其处理为4类： ?亮度图像(Intensity images) ?二值图像(Binary images) ?索引图像(Indexed images) ? RGB图像(RGB images) (1) 亮度图像 一幅亮度图像是一个数据矩阵，其归一化的取值表示亮度。若亮度图像的像素都是uint8类型或uint16类型，则它们的整数值范围分别是[0，255]和[0，65536]。若图像是double 类型，则像素取值就是浮点数。规定双精度double型归一化亮度图像的取值范围是[0 1]。 (2) 二值图像 一幅二值图像是一个取值只有0和1的逻辑数组。而一幅取值只包含0和1的uint8 实验四同步与互斥 【实验目的和要求】 1、掌握进程（线程）的同步与互斥。 2、掌握生产者消费者问题的实现方法。 3、掌握多线程编程方法。 【实验内容】 实现生产者消费者问题 1、有一个仓库，生产者负责生产产品，并放入仓库，消费者会从仓库中拿走产品(消费)。 2、仓库中每次只能入一个(生产者或消费者)。 3、仓库中可存放产品的数量最多10个,当仓库放满时，生产者不能再放入产品。 4、当仓库空时，消费者不能从中取出产品。 5、生产、消费速度不同。 【实验原理】 1、信号量mutex提供对缓冲池访问的互斥要求并初始化为1，信号量empty和 full分别用来表示空缓冲项和满缓冲项的个数，信号量empty初始化为n，信号量full初始化为0。 2、定义如下结构及数据： 定义缓冲区内的数据类型：typedef int buffer_item; 缓冲区：buffer_item buffer[BUFFER_SIZE]; 对缓冲区操作的变量：int in,out; 信号量mutex提供了对缓冲池访问的互斥要求：pthread_mutex_t mutex; 信号量empty和full分别表示空缓冲顶和满缓冲顶的个数：sem_t empty,full; 可以设定生产者的生产速度及消费者的消费速度：int pro_speed,con_speed; 对缓冲区操作的自增函数：#define inc(k) if(k < BUFFER_SIZE) k = k+1;else k=0 3、并定义了如下实现问题的函数模块： 将生产的产品放入缓冲区： int insert_item(buffer_item item) 从缓冲区内移走一个产品： int remove_item(buffer_item *item) 生产者进程：void *producer(void *param) 消费者进程：void *consumer(void *param) 生产者结构进程消费者结构进程 【程序代码】 //sx.c #include Strassen 矩阵相乘算法代码 #include MATLAB 程序设计实验 班级：电信1104班 姓名：龙刚 学号：1404110427 实验内容：了解MA TLAB 基本使用方法和矩阵的操作 一．实验目的 1.了解MA TLAB 的基本使用方法。 2.掌握MA TLAB 数据对象的特点和运算规则。 3.掌握MA TLAB 中建立矩阵的方法和矩阵的处理方法。 二．实验内容 1. 浏览MATLAB 的start 菜单，了解所安装的模块和功能。 2. 建立自己的工作目录，使用MA TLAB 将其设置为当前工作目录。使用path 命令和工作区浏览两种方法。 3. 使用Help 帮助功能，查询inv 、plot 、max 、round 等函数的用法和功能。使用help 命令和help 菜单。 4. 建立一组变量，如x=0:pi/10:2*pi ，y=sin(x)，在命令窗口显示这些变量；在变量窗口打开这些变量，观察其值并使用绘图菜单绘制y 。 5. 分多行输入一个MA TLAB 命令。 6. 求表达式的值 ()6210.3424510w -=+? ()22tan b c a e abc x b c a ππ++ -+=++，a=3.5，b=5，c=-9.8 ()220.5ln 1t z e t t =++，21350.65i t -??=??-?? 7.已知 1540783617A --????=??????，831253320B -????=????-?? 求 A+6B ，A 2-B+I A*B ，A.*B ，B*A A/B ，B/A [A,B]，[A([1,3], :); B^2] 8.已知 23100.7780414565532503269.5454 3.14A -????-??=????-?? 输出A 在[10,25]范围内的全部元素 取出A 的前三行构成矩阵B ，前两列构成矩阵C ，右下角3x2子矩阵构成矩阵D ，B 与C 的乘积构成矩阵E 分别求表达式E实验1_基于MATLAB的图像基本操作
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