FUZIX项目中RTC时间写入准确性的优化方案
2025-07-02 14:11:07作者:江焘钦
背景介绍
在嵌入式操作系统FUZIX中,实时时钟(RTC)模块负责系统时间的维护。setdate应用程序用于将当前系统时间写入RTC硬件,但在实际使用中发现存在时间写入不准确的问题。本文将详细分析问题原因并提出解决方案。
问题分析
控制台输出导致的时间延迟
在setdate应用的rtcwrite()函数中,存在一个设计缺陷:在获取系统时间后和写入RTC前,程序执行了puts("writing\n")控制台输出语句。这个操作会导致不可预测的延迟,使得最终写入RTC的时间与实际获取的系统时间产生偏差。
RTC与系统时间同步问题
系统内部维护的rtcsec变量需要与RTC硬件保持同步。当通过plt_rtc_write()函数写入新时间时,系统未能及时更新内部时间计数器,导致后续时间计算出现偏差。
毫秒级时间精度问题
在inittod()函数中,缺少对tod_deci变量的重置操作。这个变量用于记录毫秒级时间,如果不重置,会导致从RTC读取的时间秒数与系统内部毫秒计数器不同步。
解决方案
移除控制台输出延迟
将puts("writing\n")语句从时间获取和RTC写入之间移除,或者将其移到时间获取之前执行,确保时间获取和写入操作是连续的。
增加RTC写入后的同步机制
在平台特定的RTC写入函数plt_rtc_write()中,添加对inittod()的调用,强制系统在写入新时间后立即与RTC硬件同步。例如在DS12885 RTC驱动中:
#ifdef CONFIG_RTC_INTERVAL
inittod();
#endif
完善时间初始化函数
修改inittod()函数,在从RTC读取秒数后重置毫秒计数器:
void inittod(void)
{
rtcsec = plt_rtc_secs();
tod_deci = 0;
}
实现效果
经过上述修改后:
- 时间写入RTC的准确性显著提高,消除了控制台输出引入的延迟
- 系统内部时间计数器与RTC硬件保持严格同步
- 毫秒级时间精度得到保证,系统时间计算更加精确
技术意义
这些改进对于时间敏感的嵌入式应用尤为重要,如:
- 工业控制系统中的定时任务
- 数据记录设备的时间戳
- 网络协议中的时间同步
- 需要高精度计时的科学仪器
通过优化RTC时间写入流程,FUZIX系统在时间管理方面的可靠性和精确性得到了提升,为上层应用提供了更可靠的时间基准。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
PCDViewer-4.9.0-Ubuntu20.04:专业点云可视化与编辑工具全面解析 Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
暂无简介
Dart
614
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
167
187
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
855
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
373
3.18 K
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
260
92
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
475
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
255