自助网络学习平台中的最优内容推送系统设计与实现

摘 要： 在物联网和嵌入式Linux内核环境下进行自助网络学习平台中的最优内容推送系统优化设计，提高自助网络学习平台的兼容性和应用可靠性。提出一种基于多线程总线开发的内容推送系统设计方法，进行系统的总体设计描述，在Visual DSP++ 4.5平台下建立自助网络学习平台内容推送系统的开发环境。系统的模块化设计主要包括了系统初始化程序、缓冲区设计、存储器设计、同步串口和CAN通信设计。在嵌入式程序加载模块进行内容推送程序加载，在物联网环境下构建嵌入式Linux内核进行自助网络学习平台的平台端口信息采集和可视化远程操作，提高内容推送的面向对象性和准确性。系统测试结果表明，该系统具有较好的稳健性和可靠性。

关键词： 自助网络学习平台； 内容推送系统； 物联网； Linux内核

中图分类号： TN711⁃34； TP391.9 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X（2017）10⁃0050⁃04

Abstract： In the Internet of Things （IOT） and embedded Linux kernel environments， the optimization design of the optimal content push system in self⁃service network learning platform is carried out， which improves the compatibility and application reliability of the self⁃service network learning platform. A design method of content delivery system push based on the development of multi⁃threaded bus is put forward to describe the overall design of the system， and build the development environment for content push system of the self⁃service network learning platform is in the Visual DSP ++ platform. The modular design of the system mainly includes system initialization program， buffer design， memory design， synchronization serial port and CAN communication design. The loading of the content push program is executed in the embedded program loading module. The embedded Linux kernel is built in IOT environment to carry out the port information acquisition and visualization remote operation of the self⁃service network learning platform so as to improve the oriented object performance and accuracy of content push. The system test results show that the system has high robustness and reliability.

Keywords： self?service network learning platform； content push system； Internet of Things； Linux kernel

0 引 言

网络学习平台的发展为学习和教育的多样性模式开发提供了新的可能性，人们通过网络学习平台实现自助学习，提高了学习过程的环境适应性，网络学习平台使得学习机教育的模式、手段、范围等发生巨大变革。在自助网络学习平台中，学习资源具有开放性和多元性，需要对学习资源和学习内容进行有效的甄别和推荐，按照学习资源元数据标准，对学习资源进行可靠性辨别，满足用户的自助学习需求。因此，研究自助网络学习平台中的最优内容推送系统，对改善网络学习平台中学习效率，提高学习的面向对象性方面具有重要意义[1⁃2]。当前，对网络学习平台的内容推送方法主要采用的是资源本体匹配方法，局限于机器学习技术自身的复杂性、计算性能，不能解决学习资源本体匹配问题。对此，本文在物联网和嵌入式Linux内核环境下进行自助网络学习平台中的最优内容推送系统优化设计。

1 自助网络学习平台内容推送系统总体设计

首先分析自助网络学习平台中的最优内容推送系统总体设计并进行功能模块分析和介绍，自助网络学习平台中的最优内容推送系统建立在Linux系统和物联网环境中，采用VXI总线技术进行网络学习资源的本体匹配和信息采集，结合学习资源调度模型进行资源配置和内容推送[3]。嵌入式网络学习平台的软件开发通常采用交叉编译环境，即开发平台使用通用计算机。所谓交叉编译就是在一个平台上生成可以在另一个平台上执行的代码，自助网络学习平台的内容推送通过开发、编译好的内容推荐和推送程序进行程序加载。在程序加载模块，采用编译软件来安装和运行嵌入式目标系统；再通过网口、串口、USB口进行学习资源调度及内容推送[4⁃5]。

自助网络学习平台的最优内容推送系统由几个重要的子系统组成，分别是内容推送的进程管理、学习资源的内存管理、设备驱动系统、文件管理、网络通信系统。系统的模块化设计主要包括了系统初始化程序、缓冲区设计、存储器设计、同步串口和CAN通信设计，系统的总体设计思想描述如下：本文在系统设计中使用Qt/Embedded作为GUI，选用SuperViVi作为BootLoader，实现对时钟、存储器、串口、网口等硬件设备的初始化操作，使得自助网络学习平台内容推送系统拥有广阔的应用空间。设备管理，即输入/输出系统是操作系统的重要组成部分，在kernel内核中通过设备驱动程序接口，实现与设备的通信，创建Linux内核源码提供给上层一个统一的接口，在学习平台的操作界面，系统在硬件设备进行SuperViVi的移植工作。设计者要根据系统的硬件来选择不同的文件系统支持，根据上述总体设计，进行系统软件开发。

2 最优内容推送系统设计与实现

2.1 Visual DSP++ 4.5开发环境建立

在上述系统总体设计描述的基础上，进行自助网络学习平台的最优内容推送系统的模块化设计。本文提出一种基于多线程总线开发的内容推送系统设计方法，在Visual DSP++ 4.5平台下建立自助网络学习平台内容推送系统的开发环境[6]。Visual DSP++有一个集成开发环境IDDE，还包括自助网络学习的VDK、多线程专家连接器VCSE、软件仿真器（Simulator）、硬件仿真器（Emulator）、高速缓存和指令流水查看器。

在Visual DSP++ 4.5开发环境中，建立包括了创建和调试DSP工程的各种入口，使用了Visual DSP++的Simulator和Emulator构建自助网络学习平台内容推送系統的软件仿真环境。在开发环境建立基础上，通过I/O设备的数据采集量和数据处理量估计程序存储区，确定DSP处理器型号、外围器件以及连接关系等。

首先将自助网络学习平台中的最优内容推送系统的VXI总线数据首址赋给地址指针，采用标准的VPP仪器驱动程序，配置PXI⁃6713的回放通道，根据模糊自组织神经网络进行多线程控制，设定时间采样节点的初始值，控制指令驱动程序进行系统总线开发。在Visual DSP++集成开发环境中，逐步地采析、设计、编码、测试，搭建嵌入式软件开发环境，考虑到系统的兼容性，需要在主机上安装Linux。本项目采用在Windows操作系统下安装VirtualBox虚拟机，然后在最优内容推送系统的虚拟机上安装Linux的方式。在内容推送程序开发过程中通常在Windows下编辑代码，在Linux下编译程序生成GNU开发工具集，由此构建Visual DSP++ 4.5开发环境，进行程序编译。

2.2 系统的硬件设计

本文的自助网络学习平台中，最优内容推送系统的硬件设计主要包括时钟控制模块、A/D采样模块、集成控制模块和复位模块等。其主要包络了系统初始化程序、缓冲区设计、存储器设计、同步串口。采用STM32F101xx芯片设计自助网络学习平台中的最优内容推送系统的主控芯片，设置隔直RC滤波电路。端口I/O_0～I/O_7作为自助网络学习平台中的最优内容推送系统的并口输入/输出端。最优内容推送系统的时钟控制模块设计如图1所示。

采用ST 超低功耗 ARM Cortex™⁃M0 微控制器作为自助网络学习平台中的最优内容推送系统的嵌入式RFID识读器[7⁃8]。

内容推送系统的采样频率为10 kHz，将STM32F101xx给予相应的晶振和复位电路，得到内容推送系统的额定功耗[Pspc]和扩展功耗[Pdpc]，即：

式中：[Vdd]表示自助网络学习平台中的最优内容推送系统的工作的额定电压值，单位为V；[Idd]表示最优内容推送系统的低电压启动电流值。根据上述功耗设计，选择具有低功耗特性的TRF7960作为PPI接口，结合所选择的STM32F101xx应答器的读写功能实现A/D采样模块设计，如图2所示。

通过图3所示的A/D模块可知，本文设计的内容推送系统的动态功耗与[ITC]，[CT]和[fp]相关，又因自助网络学习平台中MOS电路的[Pspc]仅占总功耗的1%左右，因此，可以采用并口方式实现TRF7960与STM32F101xx的通信。因SPI通信时数据处于异步处理状态，因此在进行最优内容读写中需要使用TRF7960芯片进行学习平台的控制和编程；在TRF7960的OSC_IN和OSC_OUT间，接入13.56 MHz的晶振，采用硬件加密和解密电路避免数据泄露；在加密解密时，应对8位二进制数据进行操作，从而构建自助网络学习平台中的最优内容推送系统的集成控制模块电路如图3所示。

在上述硬件电路设计的基础上，在超高频段实现最优内容推送系统中的11 Mb/s速率学习资源的无线数据传输，结合DMA功能来实现集成智能控制，并进行系统的软件开发设计。

2.3 系统软件开发设计

在进行自助网络学习平台中的最优内容推送系统设计中，硬件设计是基础，软件设计是核心，本文在Linux内核开发环境中，基于多线程总线开发方法进行内容推送系统的软件设计，主要包括了系统初始化程序、缓冲区设计、存储器设计、同步串口和CAN通信设计。可执行代码能在ARM上运行，调用VISA库函数将自助网络学习平台中的内容推送SCPI命令写入CPI驱动仪器。E⁃Learning学习平台的Linux根文件系统通过调用VISA库函数vistatus=viWrite

使用CAN功能对CAN的相关寄存器和RAM进行初始化，实现CAN通信设计。最后，不断读取CAN_STATUS寄存器，在物联网环境下构建嵌入式Linux内核进行自助网络学习平台的平台端口信息采集和可视化远程操作，由此完成自助网络学习平台中的最优内容推送系统的软件开发设计。

3 系统测试实验分析

在嵌入式Visual DSP++集成开发环境下，调试本文设计的自助网络学习平台中的最优内容推送系统的性能，系统的模块化设计在嵌入式程序加载模块进行内容推送程序加载，首先配置PPI的操作模式，XFR_TYPE设为11，读取CAN_STATUS寄存器中的自助网络学习资源信息，配置内容推送系统的qt⁃embedded⁃arm，当遇到授权信息时，输入yes即可。在系统调试测试中，对采集的自助网络学习资源信息进行状态测量的特征分析，并进行如下操作：

Save：暂存当前学习资源信息，接收到8位数据后，会向发送数据的器件发出一个低电平脉冲，并进行内容的有效性比较。

Show/Hide：用于寄存器映像控制，直接访问底层寄存器，实现最优内容推送系统的控制功能。

Stop/Restart：停止或重新启动设备驱动程序，并进行内容推送信息显示。

Store：进入数据存储界面，进行信息调理和自适应信息过滤。

Back：返回模式选择及参数设置界面。

根据上述系统调试，得到本文设计的自助网络学习平台内容推送系统的准确性和时间开销对比结果如图4和图5所示。

分析上述结果得出：

（1） 本文设计的系统进行学习资源内容推送的准确度高于传统方法，更好地满足学习用户的个性化学习需求。

（2） 随着自助网络学习平台中推送内容数据规模的增大，时间开销增大，本文方法的计算时间开销小于传统方法，提高了内容推送的实时性。

由测试系统的运行性能得知，本文设计的内容推送系统具有较好的稳健性和可靠性。

4 结 语

为了提高自助网络学习内容推送的可靠性和准确性，本文提出一种基于多线程总线开发的内容推送系统设计方法，进行系统的总体设计描述。在Visual DSP++ 4.5平台下建立自助网络学习平台内容推送系统的开发环境，系统的模块化设计主要包括了系统初始化程序、缓冲区设计、存储器设计、同步串口和CAN通信设计。进行系统的硬件设计和软件开发设计，提高内容推送的面向对象性和准确性。最后进行系统测试，结果表明，该系统具有较好的稳健性和可靠性，内容推送的准确度较高，时间开销较小。

參考文献

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