基于 MATLAB 的数字信号处理(3) 通过 FFT 进行信号频谱分析
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2024-04-14 17:00:15
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文章目录
- 一、实验目的
- 二、实验原理与方法
-
三、实验内容及步骤
- 1. 有限长序列
- 2. 周期序列
- 3. 模拟周期信号
- 四、回答思考题
- 五、实验总结
一、实验目的
学习用 FFT 对连续信号和时域离散信号进行频谱分析(也称谱分析)的方法, 了解可能出现的分析误差及其原因,以便正确应用FFT。
二、实验原理与方法
- 用FFT对信号作频谱分析是学习数字信号处理的重要内容,经常需要进行谱分析的信号是模拟信号和时域离散信号,对信号进行谱分析的重要问题是频谱分辨率 D 和分析误差。
- 频谱分辨率直接和 FFT 的变换区间 N 有关,因为FFT能够实现的频率分辨率是2π/N,因此要求2π/N≤D。可以根据此式选择 FFT 的变换区间N。误差主要来自于用 FFT 作频谱分析时,得到的是离散谱,而信号(周期信号除外)是连续谱,只有当 N 较大时离散谱的包络才能逼近于连续谱,因此 N 要适当选择大一些。
- 周期信号的频谱是离散谱,只有用整数倍周期的长度作FFT,得到的离散谱才能代表周期信号的频谱。如果不知道信号周期,可以尽量选择信号的观察时间长一些。
- 对模拟信号进行谱分析时,首先要按照采样定理将其变成时域离散信号。如果是模拟周期信号,也应该选取整数倍周期的长度,经过采样后形成周期序列,按照周期序列的谱分析进行。
三、实验内容及步骤
1. 有限长序列
选择 FFT 的变换区间 N 为 8 和 16 的两种情况进行频谱分析。分别打印其幅频特性曲线, 并进行对比、 分析和讨论。
%R4(n)的谱分析 有限长序列
%做N点DFT 不够的话 时域补零到N点
%8点->16点 相邻谱线间隔变密 离散谱的包络更接近于连续谱
clear;
x1=[1 1 1 1];
%8点DFT
N1=8;
xk=fft(x1,N1); %计算x1(n)的8点DFT
subplot(221);
stem(0:N1-1,[x1 zeros(1,N1-4)],'.','g'); %时域补零到 8个点 绘图
xlabel('n');
ylabel('x(n)');
title('R4(n)');
axis([0 8 0 1.2]);
subplot(222);
stem(0:0.25:1.75,abs(xk),'.','g');
xlabel('\omega/\pi');
ylabel('幅度');
title('8点DFT的结果');
axis([0 2 0 4.5]);
%16点DTF
N2=16;
xk=fft(x1,N2);
subplot(223);
stem(0:N2-1,[x1 zeros(1,N2-4)],'.','r'); %时域补零到16个点 绘图
xlabel('n');
ylabel('x(n)');
title('R4(n)');
axis([0 16 0 1.2]);
subplot(224);
stem(0:0.125:1.875,abs(xk),'.','r');
xlabel('\omega/\pi');
ylabel('幅度');
title('16点DFT的结果');
axis([0 2 0 4.5]);
运行效果如下:
%x2(n)的谱分析
%做N点DFT 不够的话 时域补零到N点
clear;
x2=[1 2 3 4 4 3 2 1];
%8点DFT
N1=8;
subplot(221);
stem(0:N1-1,x2,'.','g');
xlabel('n');
ylabel('x(n)');
title('x2(n)');
axis([0 8 0 4.5]);
xk=fft(x2,N1);
subplot(222);
stem(0:0.25:1.75,abs(xk),'.','g'); %归一化
xlabel('\omega/\pi');
ylabel('幅度');
title('8点DFT的结果');
axis([0 2 0 24]);
%16点DFT
N2=16;
subplot(223);
stem(0:N2-1,[x2 zeros(1,N2-8)],'.','r'); %时域补零到16点
xlabel('n');
ylabel('x(n)');
title('x2(n)');
axis([0 16 0 4.5]);
xk=fft(x2,N2);
subplot(224);
stem(0:0.125:1.875,abs(xk),'.','r');
xlabel('\omega/\pi');
ylabel('幅度');
title('16点DFT的结果');
axis([0 2 0 24]);
运行效果如下:
%x3(n)的频谱分析
%做N点DFT 不够的话 时域补零到N点
clear;
x3=[4 3 2 1 1 2 3 4];
%8点DFT
N1=8;
subplot(221);
stem(0:N1-1,x3,'.','g');
xlabel('n');
ylabel('x(n)');
title('x3(n)');
axis([0 8 0 4.5]);
xk=fft(x3,N1);
subplot(222);
stem(0:0.25:1.75,abs(xk),'.','g');
xlabel('\omega/\pi');
ylabel('幅度');
title('8点DFT的结果');
axis([0 2 0 24]);
%16点DFT
N2=16;
subplot(223);
stem(0:N2-1,[x3 zeros(1,N2-8)],'.','r'); %时域补零到16点
xlabel('n');
ylabel('x(n)');
title('x3(n)');
axis([0 16 0 4.5]);
xk=fft(x3,N2);
subplot(224);
stem(0:0.125:1.875,abs(xk),'.','r');
xlabel('\omega/\pi');
ylabel('幅度');
title('16点DFT的结果');
axis([0 2 0 24]);
运行效果如下:
观察可以发现:
- 由 MATLAB 绘图可以发现,N=8时,x2(n) 和 x3(n) 的幅频特性是相同的,因为x2(n)=x3((n-4))R8(n),循环移位关系,所以 x3(n) 与 x2(n) 的 DFT 的幅频特性相同,如图 (2a) 和 (3a) 所示
- 但是,当 N=16时,x3(n) 与 x2(n) 就不满足循环移位关系了,所以如图 (2b) 和 (3b) 所示,幅频特性不同
2. 周期序列
选择 FFT 的变换区间 N 为 8 和 16 的两种情况分别对以上序列进行频谱分析,分别打印其幅频特性曲线。 并进行对比、分析和讨论。
%x4(n)=cos(pi/4*n)的频谱分析 周期序列
%周期序列x(n)周期如果事先不知道 截取M点进行DFT 再将截取长度扩大一倍
%比较二者主谱差别 若满足分析误差要求 这两个都可以近似表示x(n)的频谱
%否则 继续将截取长度加倍 直到前后两次主谱差别满足误差要求
%幅度跟N有关 主瓣会变窄 旁瓣会增加 更接近于真实的频谱 幅度是冲激那样的 又窄又高
clear;
n=0:31;
x4=cos(pi/4*n);
%8点DFT
N1=8;
subplot(221);
stem(0:1:31,x4,'.','g');
xlabel('n');
ylabel('x(n)');
title('x4(n)');
axis([0 31 -1.2 1.2]);
xk=fft(x4,N1);
subplot(222);
stem(0:0.25:1.75,abs(xk),'.','g');
xlabel('\omega/\pi');
ylabel('幅度');
title('8点DFT的结果');
axis([0 2 0 5]);
%16点DFT
N2=16;
subplot(223);
stem(0:1:31,x4,'.','r');
xlabel('n');
ylabel('x(n)');
title('x4(n)');
axis([0 31 -1.2 1.2]);
xk=fft(x4,N2);
subplot(224);
stem(0:0.125:1.875,abs(xk),'.','r');
xlabel('\omega/\pi');
ylabel('幅度');
title('16点DFT的结果');
axis([0 2 0 9]);
运行效果如下:
%x5(n)=cos(pi/4*n)+cos(pi/8*n)的频谱分析
%周期序列x(n)周期如果事先不知道 截取M点进行DFT 再将截取长度扩大一倍
%比较二者主谱差别满足分析误差要求 这两个都可以近似表示x(n)的频谱
%否则 继续将截取长度加倍 直到前后两次主谱差别满足误差要求
clear;
n=0:31;
x5=cos(pi/4*n)+cos(pi/8*n);
%8点DFT
N1=8;
subplot(321);
stem(0:1:31,x5,'.','m');
xlabel('n');
ylabel('x(n)');
title('x5(n)');
axis([0 31 -2.2 2.5]);
xk=fft(x5,N1);
subplot(322);
stem(0:0.25:1.75,abs(xk),'.','m');
xlabel('\omega/\pi');
ylabel('幅度');
title('8点DFT的结果');
axis([0 2 0 7]);
%16点DFT
N2=16;
subplot(323);
stem(0:1:31,x5,'.','r');
xlabel('n');
ylabel('x(n)');
title('x5(n)');
axis([0 31 -2.2 2.5]);
xk=fft(x5,N2);
subplot(324);
stem(0:0.125:1.875,abs(xk),'.','r');
xlabel('\omega/\pi');
ylabel('幅度');
title('16点DFT的结果');
axis([0 2 0 10]);
%32点DFT
N2=32;
subplot(325);
stem(0:1:31,x5,'.','g');
xlabel('n');
ylabel('x(n)');
title('x5(n)');
axis([0 31 -2.2 2.5]);
xk=fft(x5,N2);
subplot(326);
stem(0:0.0625:1.9375,abs(xk),'.','g');
xlabel('\omega/\pi');
ylabel('幅度');
title('32点DFT的结果');
axis([0 2 0 20]);
运行效果如下:
- 对周期序列 x(n) 进行谱分析,如果事先不知道周期,可以先截取 M 点进行DFT ,再将截取长度扩大一倍,比较结果,如果二者的差别满足分析误差要求,则可以近似表示该信号的频谱,如果不满足误差要求就继续将截取长度加倍,重复比较,直到结果满足要求。
- 幅度为N/2,N增大,主瓣会变窄,旁瓣会增加 ,更接近于真实的频谱,幅度是冲激那样的,又窄又高。
3. 模拟周期信号
%对模拟周期信号作谱分析
%首先要按照采样定理将其变成时域离散信号
%如果是模拟周期信号, 也应该选取整数倍周期的长度, 经过采样后形成周期序列
%再按照周期序列的谱分析进行
clear;
Fs=64;T=1/Fs;
%先按照采样定理将模拟信号变成时域离散信号
N=16;n=0:N-1; %FFT的变换区间 N=16
x6nT=cos(8*pi*n*T)+cos(16*pi*n*T)+cos(20*pi*n*T); %对x6(t) 16点采样
%fftshift移动零频点到频谱中间 为了把结果和fft运算的结果一致
X6k16=fftshift(fft(x6nT,16)); %计算 x6nT 的16点 DFT
Tp=N*T;F=1/Tp; %频率分辨率 F
k=0:N-1;fk1=-32:4:28; %产生16点 DFT 对应的采样点频率(以零频率为中心)
subplot(3,1,1);stem(fk1,abs(X6k16),'.','g'); %绘制16点DFT的幅频特性图
title('16点 DFT[x_6(nT)]|');xlabel('\omega/\pi');ylabel('幅度');
axis([-32 28 0 12]);
N=32;n=0:N-1; %FFT 的变换区间 N=32
x6nT=cos(8*pi*n*T)+cos(16*pi*n*T)+cos(20*pi*n*T); %对 x6(t) 32点采样
X6k32=fftshift(fft(x6nT,32)); %计算x6(nT)的 32 点 DFT
Tp=N*T;F=1/Tp; %频率分辨率 F
k=0:N-1;fk2=-32:2:30; %产生 32 点 DFT 对应的采样点频率(以零频率为中心)
subplot(3,1,2);stem(fk2,abs(X6k32),'.','r'); %绘制 32 点 DFT 的幅频特性图
title('32点 DFT[x_6(nT)]|');xlabel('\omega/\pi');ylabel('幅度');
axis([-32 31 0 20]);
N=64;n=0:N-1; %FFT 的变换区间 N=64
x6nT=cos(8*pi*n*T)+cos(16*pi*n*T)+cos(20*pi*n*T); %对x6(t) 64点采样
X6k64=fftshift(fft(x6nT,64)); %计算 x6(nT) 的64点DFT
Tp=N*T;F=1/Tp; %频率分辨率 F
k=0:N-1;fk3=-32:1:31; %产生64点 DFT对应的采样点频率(以零频率为中心)
subplot(3,1,3);stem(fk3,abs(X6k64),'.','m'); %绘制64点DFT的幅频特性图
title('64点 DFT[x_6(nT)]|');xlabel('\omega/\pi');ylabel('幅度');
axis([-32 31 0 40]);
运行效果如下:
四、回答思考题
(1) 对于周期序列, 如果周期不知道, 如何用 FFT 进行谱分析?
答:周期信号的周期预先不知道时,可先截取 M 点进行DFT,再将截取长度扩大一倍截取,比较结果,如果二者的差别满足分析误差要求,则可以近似表示该信号的频谱,如果不满足误差要求就继续将截取长度加倍,重复比较,直到结果满足要求。
(2) 如何选择FFT的变换区间(包括非周期信号和周期信号)?
答:对于非周期信号:有频谱分辨率F,而频谱分辨率直接和 FFT 的变换区间有关,因为 FFT 能够实现的频率分辨率是2π/N…因此有最小的N>2π/F。就可以根据此式选择 FFT 的变换区间。对于周期信号,周期信号的频谱是离散谱,只有用整数倍周期的长度作FFT,得到的离散谱才能代表周期信号的频谱。
(3)当 N=8 时, x2 (n) 和 x3 (n)的幅频特性会相同吗?为什么?N=16时呢?
- 由 MATLAB 绘图可以发现,N=8时,x2(n) 和 x3(n) 的幅频特性是相同的,因为x3(n)=x2((n+4))R8(n),为循环移位关系,所以 x3(n) 与 x2(n) 的DFT的幅频特性相同,如图 (2a) 和 (3a) 所示
- 但是,当 N=16 时,x3(n) 与 x2(n) 就不满足循环移位关系了,所以如图 (2b) 和 (3b) 所示,幅频特性不同
五、实验总结
- 用 FFT 对信号作频谱分析是学习数字信号处理的重要内容,经常需要进行谱分析的信号是模拟信号和时域离散信号,对信号进行谱分析的重要问题是频谱分辨率 D 和分析误差。
- 频谱分辨率直接和 FFT 的变换区间 N 有关,因为FFT能够实现的频率分辨率是2π/N,因此要求2π/N≤D。可以根据此式选择 FFT 的变换区间N。误差主要来自于用 FFT 作频谱分析时,得到的是离散谱,而信号(周期信号除外)是连续谱,只有当 N 较大时离散谱的包络才能逼近于连续谱,因此 N 要适当选择大一些。
- 周期信号的频谱是离散谱,只有用整数倍周期的长度作FFT,得到的离散谱才能代表周期信号的频谱。如果不知道信号周期,可以尽量选择信号的观察时间长一些。
- 对模拟信号进行谱分析时,首先要按照采样定理将其变成时域离散信号。如果是模拟周期信号,也应该选取整数倍周期的长度,经过采样后形成周期序列,按照周期序列的谱分析进行。
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else return; }else if(buflen == 0) { // 这里表示对端的socket已正常关闭. } if(buflen == sizeof(buf) rs = 1; // 需要再次读取 else rs = 0; } 还有,假如发送端流量大于接收端的流量(意思是epoll所在的程序读比转发的socket要快),由于是非阻塞的socket,那么send函数虽然返回,但实际缓冲区的数据并未真正发给接收端,这样不断的读和发,当缓冲区满后会产生EAGAIN错误(参考man send),同时,不理会这次请求发送的数据.所以,需要封装socket_send的函数用来处理这种情况,该函数会尽量将数据写完再返回,返回-1表示出错。在socket_send内部,当写缓冲已满(send返回-1,且errno为EAGAIN),那么会等待后再重试.这种方式并不很完美,在理论上可能会长时间的阻塞在socket_send内部,但暂没有更好的办法. ssize_t socket_send(int sockfd, const char* buffer, size_t buflen) { ssize_t tmp; size_t total = buflen; const char *p = buffer; while(1) { tmp = send(sockfd, p, total, 0); if(tmp < 0) { // 当send收到信号时,可以继续写,但这里返回-1. if(errno == EINTR) return -1; // 当socket是非阻塞时,如返回此错误,表示写缓冲队列已满, // 在这里做延时后再重试. if(errno == EAGAIN) { usleep(1000); continue; } return -1; } if((size_t)tmp == total) return buflen; total -= tmp; p += tmp; } return tmp; } 二、epoll在LT和ET模式下的读写方式 在一个非阻塞的socket上调用read/write函数, 返回EAGAIN或者EWOULDBLOCK(注: EAGAIN就是EWOULDBLOCK) 从字面上看, 意思是: * EAGAIN: 再试一次 * EWOULDBLOCK: 如果这是一个阻塞socket, 操作将被block * perror输出: Resource temporarily unavailable 总结: 这个错误表示资源暂时不够, 可能read时, 读缓冲区没有数据, 或者, write时,写缓冲区满了 。 遇到这种情况, 如果是阻塞socket, read/write就要阻塞掉。 而如果是非阻塞socket, read/write立即返回-1, 同 时errno设置为EAGAIN. 所以, 对于阻塞socket, read/write返回-1代表网络出错了. 但对于非阻塞socket, read/write返回-1不一定网络真的出错了. 可能是Resource temporarily unavailable. 这时你应该再试, 直到Resource available. 综上, 对于non-blocking的socket, 正确的读写操作为: 读: 忽略掉errno = EAGAIN的错误, 下次继续读 写: 忽略掉errno = EAGAIN的错误, 下次继续写 对于select和epoll的LT模式, 这种读写方式是没有问题的. 但对于epoll的ET模式, 这种方式还有漏洞. epoll的两种模式 LT 和 ET
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基于 MATLAB 的数字信号处理(3) 通过 FFT 进行信号频谱分析
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windows下进程间通信的(13种方法)-摘 要 本文讨论了进程间通信与应用程序间通信的含义及相应的实现技术,并对这些技术的原理、特性等进行了深入的分析和比较。 ---- 关键词 信号 管道 消息队列 共享存储段 信号灯 远程过程调用 Socket套接字 MQSeries 1 引言 ---- 进程间通信的主要目的是实现同一计算机系统内部的相互协作的进程之间的数据共享与信息交换,由于这些进程处于同一软件和硬件环境下,利用操作系统提供的的编程接口,用户可以方便地在程序中实现这种通信;应用程序间通信的主要目的是实现不同计算机系统中的相互协作的应用程序之间的数据共享与信息交换,由于应用程序分别运行在不同计算机系统中,它们之间要通过网络之间的协议才能实现数据共享与信息交换。进程间通信和应用程序间通信及相应的实现技术有许多相同之处,也各有自己的特色。即使是同一类型的通信也有多种的实现方法,以适应不同情况的需要。 ---- 为了充分认识和掌握这两种通信及相应的实现技术,本文将就以下几个方面对这两种通信进行深入的讨论:问题的由来、解决问题的策略和方法、每种方法的工作原理和实现、每种实现方法的特点和适用的范围等。 2 进程间的通信及其实现技术 ---- 用户提交给计算机的任务最终都是通过一个个的进程来完成的。在一组并发进程中的任何两个进程之间,如果都不存在公共变量,则称该组进程为不相交的。在不相交的进程组中,每个进程都独立于其它进程,它的运行环境与顺序程序一样,而且它的运行环境也不为别的进程所改变。运行的结果是确定的,不会发生与时间相关的错误。 ---- 但是,在实际中,并发进程的各个进程之间并不是完全互相独立的,它们之间往往存在着相互制约的关系。进程之间的相互制约关系表现为两种方式: ---- (1) 间接相互制约:共享CPU ---- (2) 直接相互制约:竞争和协作 ---- 竞争——进程对共享资源的竞争。为保证进程互斥地访问共享资源,各进程必须互斥地进入各自的临界段。 ---- 协作——进程之间交换数据。为完成一个共同任务而同时运行的一组进程称为同组进程,它们之间必须交换数据,以达到协作完成任务的目的,交换数据可以通知对方可以做某事或者委托对方做某事。 ---- 共享CPU问题由操作系统的进程调度来实现,进程间的竞争和协作由进程间的通信来完成。进程间的通信一般由操作系统提供编程接口,由程序员在程序中实现。UNIX在这个方面可以说最具特色,它提供了一整套进程间的数据共享与信息交换的处理方法——进程通信机制(IPC)。因此,我们就以UNIX为例来分析进程间通信的各种实现技术。 ---- 在UNIX中,文件(File)、信号(Signal)、无名管道(Unnamed Pipes)、有名管道(FIFOs)是传统IPC功能;新的IPC功能包括消息队列(Message queues)、共享存储段(Shared memory segment)和信号灯(Semapores)。 ---- (1) 信号 ---- 信号机制是UNIX为进程中断处理而设置的。它只是一组预定义的值,因此不能用于信息交换,仅用于进程中断控制。例如在发生浮点错、非法内存访问、执行无效指令、某些按键(如ctrl-c、del等)等都会产生一个信号,操作系统就会调用有关的系统调用或用户定义的处理过程来处理。 ---- 信号处理的系统调用是signal,调用形式是: ---- signal(signalno,action) ---- 其中,signalno是规定信号编号的值,action指明当特定的信号发生时所执行的动作。 ---- (2) 无名管道和有名管道 ---- 无名管道实际上是内存中的一个临时存储区,它由系统安全控制,并且独立于创建它的进程的内存区。管道对数据采用先进先出方式管理,并严格按顺序操作,例如不能对管道进行搜索,管道中的信息只能读一次。 ---- 无名管道只能用于两个相互协作的进程之间的通信,并且访问无名管道的进程必须有共同的祖先。 ---- 系统提供了许多标准管道库函数,如: pipe——打开一个可以读写的管道; close——关闭相应的管道; read——从管道中读取字符; write——向管道中写入字符; ---- 有名管道的操作和无名管道类似,不同的地方在于使用有名管道的进程不需要具有共同的祖先,其它进程,只要知道该管道的名字,就可以访问它。管道非常适合进程之间快速交换信息。 ---- (3) 消息队列(MQ) ---- 消息队列是内存中独立于生成它的进程的一段存储区,一旦创建消息队列,任何进程,只要具有正确的的访问权限,都可以访问消息队列,消息队列非常适合于在进程间交换短信息。 ---- 消息队列的每条消息由类型编号来分类,这样接收进程可以选择读取特定的消息类型——这一点与管道不同。消息队列在创建后将一直存在,直到使用msgctl系统调用或iqcrm -q命令删除它为止。 ---- 系统提供了许多有关创建、使用和管理消息队列的系统调用,如: ---- int msgget(key,flag)——创建一个具有flag权限的MQ及其相应的结构,并返回一个唯一的正整数msqid(MQ的标识符); ---- int msgsnd(msqid,msgp,msgsz,msgtyp,flag)——向队列中发送信息; ---- int msgrcv(msqid,cmd,buf)——从队列中接收信息; ---- int msgctl(msqid,cmd,buf)——对MQ的控制操作; ---- (4) 共享存储段(SM) ---- 共享存储段是主存的一部分,它由一个或多个独立的进程共享。各进程的数据段与共享存储段相关联,对每个进程来说,共享存储段有不同的虚拟地址。系统提供的有关SM的系统调用有: ---- int shmget(key,size,flag)——创建大小为size的SM段,其相应的数据结构名为key,并返回共享内存区的标识符shmid; ---- char shmat(shmid,address,flag)——将当前进程数据段的地址赋给shmget所返回的名为shmid的SM段; ---- int shmdr(address)——从进程地址空间删除SM段; ---- int shmctl (shmid,cmd,buf)——对SM的控制操作; ---- SM的大小只受主存限制,SM段的访问及进程间的信息交换可以通过同步读写来完成。同步通常由信号灯来实现。SM非常适合进程之间大量数据的共享。 ---- (5) 信号灯 ---- 在UNIX中,信号灯是一组进程共享的数据结构,当几个进程竞争同一资源时(文件、共享内存或消息队列等),它们的操作便由信号灯来同步,以防止互相干扰。 ---- 信号灯保证了某一时刻只有一个进程访问某一临界资源,所有请求该资源的其它进程都将被挂起,一旦该资源得到释放,系统才允许其它进程访问该资源。信号灯通常配对使用,以便实现资源的加锁和解锁。 ---- 进程间通信的实现技术的特点是:操作系统提供实现机制和编程接口,由用户在程序中实现,保证进程间可以进行快速的信息交换和大量数据的共享。但是,上述方式主要适合在同一台计算机系统内部的进程之间的通信。 3 应用程序间的通信及其实现技术 ---- 同进程之间的相互制约一样,不同的应用程序之间也存在竞争和协作的关系。UNIX操作系统也提供一些可用于应用程序之间实现数据共享与信息交换的编程接口,程序员可以通过自己编程来实现。如远程过程调用和基于TCP/IP协议的套接字(Socket)编程。但是,相对普通程序员来说,它们涉及的技术比较深,编程也比较复杂,实现起来困难较大。 ---- 于是,一种新的技术应运而生——通过将有关通信的细节完全掩盖在某个独立软件内部,即底层的通讯工作和相应的维护管理工作由该软件内部来实现,用户只需要将通信任务提交给该软件去完成,而不必理会它的具体工作过程——这就是所谓的中间件技术。 ---- 我们在这里分别讨论这三种常用的应用程序间通信的实现技术——远程过程调用、会话编程技术和MQSeries消息队列技术。其中远程过程调用和会话编程属于比较低级的方式,程序员参与的程度较深,而MQSeries消息队列则属于比较高级的方式,即中间件方式,程序员参与的程度较浅。 ---- 4.1 远程过程调用(RPC)