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资源受限嵌入式编译.pptx

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文档介绍:该【资源受限嵌入式编译 】是由【科技星球】上传分享,文档一共【29】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【资源受限嵌入式编译 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。,,针对特定目标平台进行代码大小优化。,如函数内联、死代码消除和常量折叠,以减少可执行代码大小。,如Huffman编码或Lempel-Ziv-Welch编码,以进一步压缩代码大小。,例如静态内存分配或动态内存分配。,预分配固定大小的内存块,以避免内存碎片并提高性能。,但要权衡其性能开销和内存消耗。,piler的"--low-power"选项。,减少分支和循环,以降低功耗。,如动态电压和频率调节(DVFS),以根据系统负载调整功耗。(RTOS),它提供确定性执行和低延迟。,如优先级调度和中断处理,以满足实时要求。,如堆栈溢出或优先级反转。,如漏洞识别器或静代码分析器,以检测和减轻常见的安全漏洞。,如输入验证和边界检查,以防止缓冲区溢出和注入攻击。。,以便轻松识别和修复错误。,以便简化维护和扩展。,以解释代码的结构和功能。:通过将高级语言代码转换为低级汇编指令,优化指令序列的执行效率,减少代码大小和内存占用。:选择时间和空间复杂度最优的算法,并在实现过程中采用高效的数据结构和算法优化技术,降低资源消耗。:对于浮点运算密集型应用,采用浮点寄存器分配、浮点操作融合等优化技术,提高浮点运算效率,降低代码大小。:展开循环、循环分块、循环合并等优化技术,提高循环执行效率,减少循环开销,降低代码执行时间。:将函数代码直接嵌入调用点,消除函数调用开销,优化代码执行速度,但可能增加代码大小。:采用缓存预取、数据对齐、局部变量优化等技术,优化数据访问性能,减少内存访问次数,提高执行效率。:采用哈夫曼编码、Lempel-Ziv-Welch编码等技术对代码符号进行编码,减小代码大小,降低存储需求。:将重复代码段折叠成子例程或宏,减少代码冗余,优化代码大小,提升执行速度。:采用地址重定位技术,使代码在不同的内存地址执行,降低代码大小,提高代码可移植性。代码压缩技术执行效率提升策略的资源开销分析资源受限嵌入式编译