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• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等概率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
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• Foundations of Data Science 数据科学基础

计算机代写|嵌入式系统工程设计代写Embedded System Engineering Design代考|Architecture of a Possible Solution

Due to their extension, it is not possible to show in a single figure all the components plus the timed automata that model their behavior. Therefore, we will first show the complete application architecture (see Fig. 7), while the rest of the timed automata will be progressively introduced.

As shown in Fig. 7, the cruise control is configured as a centralized application, comprising five components. Four of them encapsulate hardware access (Brake_Senson:Velocity_Sensor:_Control_Level, Throttle_Actuator), while the fifth one (Cruise_Control) models the whole control system and orchestrates the rest of the components.

The Cruise_Control component periodically receives messages from the sensor components, and, based on the data they provide and on the system state, calculates the action command and sends it to the Throttle_Actuator component. All the messages exchanged among components are always sent through the appropriate ports, as shown in Fig. 7. The Cruise_Control timed automata comprises three orthogonal regions: Brake_Region,_Control_Level_Region, and Cruise_Control_Region, as shown in Figs. 8 and 9, respectively. This last region comprises the following states:
Initial state. When the driver turns the engine on, the region enters the initial state. The component remains in this state as long as no attempt is made to engage cruise control. In initial state, unlike Crusing_Off state, there is no previously stored cruising speed.
Crusing_Off state. When the driver either engages the level in the Off position (Off_E event) or presses the brake (Brake_On_E event), the cruise control is deactivated.
Accelerating state. When the driver engages the cruise control level in the ACCEL position (Accel_E event), the component enters into the Accelerating state and accelerates automatically, provided that the brake is not pressed (guard Brake_Off state).
Cruising state. When the driver releases the level (Cruise_E event), the current speed is saved as the cruising speed and the component enters the Cruising state, the car speed is automatically maintained at the cruising speed.
Resuming State. When the driver engages the level in the Resume position (Resume_E event), and providing the brake is not pressed, the car automatically accelerates or decelerates to the cruising speed. When the car reaches the desired speed, the region enters Cruising state (Reached_Crusing_E event).

计算机代写|嵌入式系统工程设计代写Embedded System Engineering Design代考|Conclusions and Future Work

The work described in this chapter is part of a more general approach for the development of component-based application supported by MDA technologies. The described MDA tool-chain hinders the complexity of the development process and automates the generation of both the final application and the analysis models. From our experience with the use of MDA technologies, model transformations are perhaps the most complex MDA artifacts, both in their design and maintenance. The higher the conceptual gap between the source and target abstraction levels, the higher the complexity of the transformation. Therefore, we decided to use a component framework as the target of the model transformations that generate the application code. This way, transformations have only to specialize its hot-spots, not to generate the whole code.

The development approach and tool-chain presented in this paper allow developers to use components as design units and threads an synchronization primitives as analysis units. FraCC is flexible enough to deal with changes in the application concurrency properties without changing the architectural design. By allowing developers to control the number of threads, their timing properties and computational load, he or she can analyze very different configurations before having to redesign the application. As a side effect, the separation between architecture and deployment enables the easy generation and analysis of different deployment strategies, without modifying the application architecture. It also facilitates component reuse, since the same functionality can be executed in different concurrency schemes.

It is also remarkable the way in which FraCC has been developed. The adoption of a pattern-driven approach has greatly facilitated the design of such framework. In addition, the selected patterns have been described like a pattern sequence. The design was iterative, and most of the patterns had to be revisited, leading to many design modifications.

Regarding future work, we are currently working on porting MinFr to non x86based platforms, mainly 32-bits micro-controllers, and developing a reporting tool that presents the user with different deployment alternatives that optimize certain parameters, like number of threads, shared resources, communication bandwidth, etc. In the long term, we would like to integrate more complex analysis tools, like Uppal and Mast, as well as to use a third party component-based framework, being Robocop the most suitable alternative for our necessities. We are also working on generating input models for analysis tools compliant with the UML MARTE profile from instances of the framework.

嵌入式系统工程设计代考

计算机代写|嵌入式系统工程设计代写Embedded System Engineering Design代考|Architecture of a Possible Solution

由于它们的扩展性，不可能在一个图中显示所有组件以及模拟它们行为的定时自动机。因此，我们将首先展示完整的应用程序架构（见图7），而其余的时间自动机将逐步介绍。

如图 7 所示，巡航控制被配置为一个集中式应用程序，包括五个组件。其中四个封装了硬件访问（Brake_Senson:Velocity_Sensor:_Control_Level、Throttle_Actuator），而第五个（Cruise_Control）对整个控制系统进行建模并协调其余组件。

Cruise_Control 组件定期接收来自传感器组件的消息，并根据它们提供的数据和系统状态，计算动作命令并将其发送到 Throttle_Actuator 组件。组件之间交换的所有消息总是通过适当的端口发送，如图 7 所示。Cruise_Control 时间自动机包括三个正交区域：Brake_Region、_Control_Level_Region 和 Cruise_Control_Region，如图 7 和 7 所示。分别为 8 和 9。最后一个区域包括以下状态：
初始状态。当驾驶员打开引擎时，该区域进入初始状态。只要不尝试启用巡航控制，该组件就会保持此状态。在初始状态下，与 Crusing_Off 状态不同，没有先前存储的巡航速度。
Crusing_Off 状态。当驾驶员将水平仪置于关闭位置（Off_E 事件）或踩下制动器（Brake_On_E 事件）时，巡航控制将停用。
加速状态。当驾驶员在 ACCEL 位置（Accel_E 事件）接合巡航控制级别时，组件进入 Acceleration 状态并自动加速，前提是未按下制动器（guard Brake_Off 状态）。
游弋状态。当驾驶员松开关卡（Cruise_E事件），当前速度保存为巡航速度，组件进入Cruising状态，车速自动保持在巡航速度。
恢复状态。当驾驶员将水平仪置于 Resume 位置（Resume_E 事件）且未踩下制动器时，汽车会自动加速或减速至巡航速度。当汽车达到所需速度时，该区域进入巡航状态（Reached_Crusing_E 事件）。

计算机代写|嵌入式系统工程设计代写Embedded System Engineering Design代考|Conclusions and Future Work

本章中描述的工作是开发由 MDA 技术支持的基于组件的应用程序的更通用方法的一部分。所描述的 MDA 工具链降低了开发过程的复杂性，并自动生成了最终应用程序和分析模型。根据我们使用 MDA 技术的经验，模型转换可能是最复杂的 MDA 工件，无论是在设计还是维护方面。源和目标抽象级别之间的概念差距越大，转换的复杂性就越高。因此，我们决定使用组件框架作为生成应用程序代码的模型转换的目标。这样，转换只需专门化其热点，而不是生成整个代码。

本文介绍的开发方法和工具链允许开发人员使用组件作为设计单元，使用线程和同步原语作为分析单元。FraCC 足够灵活，可以在不改变架构设计的情况下处理应用程序并发属性的变化。通过允许开发人员控制线程数量、它们的计时属性和计算负载，他或她可以在不得不重新设计应用程序之前分析非常不同的配置。作为副作用，架构和部署之间的分离使得不同部署策略的生成和分析变得容易，而无需修改应用程序架构。它还有助于组件重用，因为相同的功能可以在不同的并发方案中执行。

FraCC 的开发方式也很引人注目。采用模式驱动的方法极大地促进了此类框架的设计。此外，所选模式已被描述为模式序列。设计是迭代的，大多数模式必须重新审视，导致许多设计修改。

关于未来的工作，我们目前正致力于将 MinFr 移植到非 x86 平台，主要是 32 位微控制器，并开发一个报告工具，为用户提供不同的部署选择，优化某些参数，如线程数、共享资源、通信带宽等。从长远来看，我们希望集成更复杂的分析工具，如 Uppal 和 Mast，以及使用第三方基于组件的框架，成为 Robocop 最适合我们需求的替代方案。我们还致力于从框架的实例中为符合 UML MARTE 配置文件的分析工具生成输入模型。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

R语言代写	问卷设计与分析代写
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
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计算机代写|嵌入式系统工程设计代写Embedded System Engineering Design代考|Modeling Primitives for Real-Time Component-Based

Modeling component-based applications with real-time requirements require the definition of several modeling concepts, at different levels of abstractions, as shown in Fig. 1. Firstly, it is necessary to model the building blocks with which to make applications, the components, in such a way that real-time constraints can also be modeled. Secondly, new applications should be built by reusing and composing already defined components. And finally, it is necessary that the supporting run-time platform enables the user to select the number of processes and threads in which the components should be executed. All these concepts are present in the developed modeling language, organized in the following packages:

Component modeling: We adopt the classical definition, where components are units that encapsulate their state and behavior, and which communicate only through their ports. The messages components can exchange are defined and typed by interfaces, which define the services the component requires/provides from/to the rest of the application components. In our approach we model component behavior by means of timed automata. Timed automata, which can be thought of as being finite state-machines with timed events and timed conditions, is a very suited formalism for modeling reactive systems with timing constraints. Component activities, that is, the code executed by a component depending on its current active state, are defined in terms of the services contained in the interfaces. Interface definition, component modeling, timed automata modeling, and activity definition are all performed in isolated models in order to maximize model reuse. We define a final binding model, where activities are linked to timed automata’s states, timed automata are linked to components, and then timed automata’s events and activities are linked to required and provided interfaces, respectively.
Application modeling: An application is a set of components (instances) that are connected through their ports, based on the compatibility of the interfaces required/provided in each end.
Deployment modeling: Components can be executed by different processes, that can assigned to different computational nodes. It is also possible to define the number of threads of every process. This part of the language enables users to decide the number of threads that will execute the component code, as well as the allocation of the computational load to each thread. The deployment model provides great flexibility to the approach, since different concurrency models (number of processes and threads, as well as the allocated computational load) can be defined for the same application without needing to change its architecture. This model is also the input model for generating the analysis file for Cheddar, as explained in Sect. 5.

计算机代写|嵌入式系统工程设计代写Embedded System Engineering Design代考|Design Drivers and Pattern Language

Considering the previously described modeling elements, it is necessary to provide an execution environment that is consistent with the behavior described in the models. We have designed a component-based framework for which the main architectural drivers are:

AD1 Control over concurrency policy: number of processes and threads, thread spawning (static vs. dynamic policies), scheduling policy (fixed priority schedulers vs. dynamic priority scheduler), etc. Unlike most frameworks, these concurrency issues are very important in order to be later able to perform real-time analysis, and thus the framework should allow users to define them.
AD2 Control over the allocation of activities to threads, that is, control over the computational load assigned to each thread, since we consider the activity associated to a state as the minimum computational unit. The framework allows allocating all the activities to a single thread, allocating every activity to its own thread, or any combination. In any case, the framework ensures that only the activities belonging to active states are executed.
AD3 To avoid “hidden” code, that is, code which execution is outside the developer’s control. The code that manages the framework is treated as “normal” user code, and therefore he can assign it to any thread.
AD4 Control over the communication mechanisms between components (synchronous or asynchronous).
AD5 Control over component distribution in different nodes.
The design and documentation of the framework was carried out using design patterns, which is a common practice in Software Engineering [11]. In order to describe the framework we will use Figs. 2 and 3 . Figure 2 shows the pattern sequence that has been followed in order to meet the architectural drivers mentioned above, while Fig. 3 show the classes that fulfill the roles defined by the selected patterns. At this point, it is worth highlighting that the same patterns applied in a different order would have led to a very different design.

Among the aforementioned drivers, the main one is the ability to define any number of threads and control their computational load (architectural drivers AD1 and AD2). This computational load is mainly determined by the activities associated to the states of the timed automata. In order to achieve this goal, the COMMAND PROCESSOR architectural pattern [10] and its highly coupled COMMAND pattern [18] have been selected, and they were the firsts to be applied in the framework design, as shown in Fig. 2. The COMMAND PROCESSOR pattern separates service requests from their execution by defining a thread (the command processor) where the requests are managed as independent objects (the commands).

嵌入式系统工程设计代考

计算机代写|嵌入式系统工程设计代写Embedded System Engineering Design代考|Modeling Primitives for Real-Time Component-Based

对具有实时需求的基于组件的应用程序进行建模需要在不同的抽象级别定义多个建模概念，如图 1 所示。首先，有必要对构建应用程序的构建块进行建模，组件，以这样一种方式，实时约束也可以被建模。其次，应该通过重用和组合已经定义的组件来构建新的应用程序。最后，支持的运行时平台有必要使用户能够选择执行组件的进程和线程的数量。所有这些概念都出现在开发的建模语言中，组织在以下包中：

组件建模：我们采用经典定义，其中组件是封装其状态和行为的单元，并且仅通过其端口进行通信。组件可以交换的消息由接口定义和类型化，接口定义了组件需要/提供给其他应用程序组件的服务。在我们的方法中，我们通过定时自动机对组件行为进行建模。定时自动机，可以被认为是具有定时事件和定时条件的有限状态机，是一种非常适合对具有定时约束的反应系统进行建模的形式主义。组件活动，即组件根据其当前活动状态执行的代码，是根据接口中包含的服务定义的。接口定义、组件建模、时间自动机建模、和活动定义都在隔离模型中执行，以最大限度地重用模型。我们定义了一个最终的绑定模型，其中活动链接到时间自动机的状态，时间自动机链接到组件，然后时间自动机的事件和活动分别链接到所需和提供的接口。
应用程序建模：应用程序是一组组件（实例），这些组件（实例）通过它们的端口连接，基于每一端所需/提供的接口的兼容性。
部署建模：组件可以由不同的进程执行，可以分配给不同的计算节点。也可以定义每个进程的线程数。这部分语言使用户能够决定将执行组件代码的线程数，以及分配给每个线程的计算负载。部署模型为该方法提供了极大的灵活性，因为可以为同一应用程序定义不同的并发模型（进程和线程的数量，以及分配的计算负载）而无需更改其体系结构。该模型也是为 Cheddar 生成分析文件的输入模型，如第 1 节中所述。5.

计算机代写|嵌入式系统工程设计代写Embedded System Engineering Design代考|Design Drivers and Pattern Language

考虑到前面描述的建模元素，有必要提供一个与模型中描述的行为一致的执行环境。我们设计了一个基于组件的框架，其主要架构驱动程序是：

AD1 对并发策略的控制：进程和线程的数量、线程生成（静态与动态策略）、调度策略（固定优先级调度程序与动态优先级调度程序）等。与大多数框架不同，这些并发问题非常重要，以便稍后能够执行实时分析，因此框架应该允许用户定义它们。
AD2 控制活动分配给线程，即控制分配给每个线程的计算负载，因为我们将与状态关联的活动视为最小计算单元。该框架允许将所有活动分配给一个线程，将每个活动分配给它自己的线程，或任何组合。在任何情况下，框架都会确保只有属于活动状态的活动才会被执行。
AD3 避免“隐藏”代码，即执行不受开发人员控制的代码。管理框架的代码被视为“普通”用户代码，因此他可以将其分配给任何线程。
AD4 控制组件之间的通信机制（同步或异步）。
AD5 控制不同节点中的组件分布。
框架的设计和文档是使用设计模式进行的，这是软件工程 [11] 中的常见做法。为了描述框架，我们将使用图。2 和 3。图 2 显示了为满足上述架构驱动程序而遵循的模式序列，而图 3 显示了满足所选模式定义的角色的类。在这一点上，值得强调的是，以不同的顺序应用相同的模式会导致截然不同的设计。

在上述驱动程序中，最主要的是能够定义任意数量的线程并控制它们的计算负载（架构驱动程序 AD1 和 AD2）。该计算负载主要由与定时自动机状态相关联的活动决定。为了实现这一目标，选择了COMMAND PROCESSOR架构模式[10]及其高度耦合的COMMAND模式[18]，并率先将它们应用到框架设计中，如图2所示。COMMAND PROCESSOR 模式通过定义一个线程（命令处理器）将服务请求与其执行分开，在该线程中请求作为独立对象（命令）进行管理。

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金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

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MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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Developing software for Real-Time (RT) systems is a challenging task for software engineers. Since these systems have to interact with both the environment and human operators, they are subject to operational deadlines. Also, it is essential that they be so designed as to involve no risk to the operators, the environment, or the system itself. Thus, designers have to face two different problems, namely software design and software analysis, complicated by the fact that time plays a central role in RT systems. There are many well-known software disciplines that provide solutions to each of the aforementioned problems in the literature:

Software design: Software Architecture constitutes the backbone for any successful software-intensive system, since it is the primary carrier of a software system’s quality attributes [27]. Component-Based Software Development (CBSD) is a bottom-up approach to software development, in which applications are built from small modular and interchangeable unit, with which the architecture of a system can be designed and analyzed [29]. Frameworks [17] and design patterns [18] are the most successful approaches to maximize software quality and reuse available nowadays.
Software analysis: Software analysis is, perhaps, a broader area than software design, since there are many characteristics that can be analyzed in a piece of software, depending on the needs of each stakeholder. Thus, it is possible to use model checking [4], validation and verification tools $[5,6]$, schedulability analysis tools [21, 28], to mention but just a few.

However, is it very difficult to combine the results from both disciplines, since it implies to reconcile the design and analysis worlds, which are concerned with very different application aspects, and therefore use very different concepts: components the former and threads the latter. To ensure that the analyzed models correspond to the input architectural description, it is necessary to establish univocal correspondences between the concepts of both domains. There are different ways of defining such correspondences, but most of them imply constraining the implementation to just a few alternatives, when it would be desirable to select among various alternatives. Typical examples of this are component models that implement components as processes; or those where all components are passive and invoked sequentially by the run-time; or those that enforce a given architectural style, like pipes \& filters, etc.
This chapter describes a flexible development approach for supporting a component-based development process of real-time applications, and the schedulability analysis of the resulting software. The word “flexible” in the previous sentence is used to emphasize that our work does not impose a rigid implementation but rather provides the user with some implementation options, as described in the rest of the chapter. The approach revolves around the Model-Driven Software Development (MDSD) paradigm [12, 26] and its associated technologies. They provide the theoretical and technological support for defining the most suitable abstraction levels at which applications are designed, analyzed, deployed, etc., as well as the automatic evolution of models through the defined abstractions levels. Thanks to model transformations, models can automatically evolve from design to analysis without the user having to make such transformation manually.

计算机代写|嵌入式系统工程设计代写Embedded System Engineering Design代考|Overall Approach of the Proposed Development Process

The three abstraction levels that comprise the proposed development approach are supported, respectively, by a language for modeling component-based applications, a component framework implemented in $\mathrm{C}++$, and the Cheddar analysis tool. All these tools are integrated and supported by a MDSD tool-chain that enables models to smoothly evolve from components to objects and analysis models. The development approach is based on the particular interpretation of the MDSD approach offered by the Model-driven architecture (MDA) [23] standard. In MDA, PlatformIndependent Models are created at the level of abstraction provided by components, and Platform-Specific Models are supported by an object oriented framework, entitled $\mathrm{FraCC}$ (Framework for Concurrent Components) and implemented in $\mathrm{C}++$, which provides platform-specific run-time support. The evolution of the application through the different abstraction levels is automatically performed by means of model transformations. Obviously, this approach can be followed using other framework, providing it fulfills the application requirements. In the field of RTS, there have been very promising results with the MDA approach. Significant examples include the Artist Design Network of Excellence in Embedded System Design [2] and the OpenEmbeDD project [25].

Model transformations enable the automatic evolution of models into other models or into executable code. But transformations are complex software artifacts, difficult to understand, develop and maintain. Moreover, model transformations have a non-modular structure that prevents them from being reused (totally or partially) in systems that may have similar requirements. The use of frameworks reduce the complexity of model transformations, since they have only to specialize their hot-spots, not to generate the whole application, and thus transformation maintenance and evolution is dramatically simplified. As a side effect, MDA can help simplifying the use of frameworks by hiding the complexity of their specialization mechanisms, as stated in [1]. In addition, the use of software frameworks for the PSM level offers additional advantages, namely: (1) they are normally designed for fulfilling the non-functional requirements of the application domain they target; and (2) they can facilitate final application reconfiguration, provided that they have tools for that purpose. On the other side, the framework implementation is a very time-consuming task, making its development only advisable when it can be reused in many similar applications.
In the proposed development approach, we distinguish three roles: that of framework developer, that of MDA supporter, and that of application developer. These roles can be played by the same or different persons or teams. This article focuses on the application developer role, describing the tools and artifacts he/she can use to develop component-based applications and analyze their temporal behavior. Starting from a set of requirements (functional and non-functional), the application developer (1) designs the specific application using an architectural component-oriented modeling language, (2) he/she then executes a model transformations in order to generate the application, and (3) he/she can use the configuration tools provided by FraCC to make further modifications to the generated application, thus configuring its deployment. In addition, models enable early validation and verification of application properties, while other properties cannot be verified until the final implementation is obtained. Our purpose is twofold: to lessen development times and prototype testing, by using a MDA development environment, and, on the other hand, to analyze the application as soon as possible.

嵌入式系统工程设计代考

计算机代写|嵌入式系统工程设计代写Embedded System Engineering Design代考|Introduction and Motivation

为实时 (RT) 系统开发软件对软件工程师来说是一项具有挑战性的任务。由于这些系统必须与环境和人类操作员交互，因此它们受操作期限的限制。此外，它们的设计必须不对操作员、环境或系统本身造成风险。因此，设计人员不得不面对两个不同的问题，即软件设计和软件分析，由于时间在 RT 系统中起着核心作用，这两个问题变得更加复杂。有许多著名的软件学科为文献中提到的每个问题提供解决方案：

软件设计：软件架构构成了任何成功的软件密集型系统的支柱，因为它是软件系统质量属性的主要载体 [27]。基于组件的软件开发 (CBSD) 是一种自下而上的软件开发方法，其中应用程序是从小型模块化和可互换单元构建的，可以设计和分析系统的体系结构 [29]。框架 [17] 和设计模式 [18] 是当今最成功的最大化软件质量和重用的方法。
软件分析：软件分析可能是比软件设计更广泛的领域，因为根据每个利益相关者的需求，可以在一个软件中分析许多特征。因此，可以使用模型检查 [4]、验证和验证工具[5,6]，可调度性分析工具 [21、28]，仅举几例。

然而，将两个学科的结果结合起来是不是很困难，因为这意味着要调和设计和分析领域，这两个领域关注非常不同的应用方面，因此使用非常不同的概念：前者是组件，后者是线程。为确保分析的模型与输入的体系结构描述相对应，有必要在两个领域的概念之间建立明确的对应关系。有多种定义此类对应关系的方法，但其中大多数都意味着将实现限制为仅少数几个备选方案，而此时需要在各种备选方案中进行选择。这方面的典型示例是将组件实现为流程的组件模型；或那些所有组件都是被动的并由运行时顺序调用的组件；
本章描述了一种灵活的开发方法，用于支持实时应用程序的基于组件的开发过程，以及由此产生的软件的可调度性分析。上一句中的“灵活”一词是用来强调我们的工作并没有强加一个严格的实现，而是为用户提供了一些实现选项，如本章其余部分所述。该方法围绕模型驱动软件开发 (MDSD) 范例 [12、26] 及其相关技术展开。它们为定义最适合应用程序设计、分析、部署等的抽象层次，以及模型通过定义的抽象层次自动演化提供了理论和技术支持。由于模型转换，

计算机代写|嵌入式系统工程设计代写Embedded System Engineering Design代考|Overall Approach of the Proposed Development Process

构成所提出的开发方法的三个抽象级别分别由一种用于建模基于组件的应用程序的语言支持，一种组件框架在C++和 Cheddar 分析工具。所有这些工具都由 MDSD 工具链集成和支持，使模型能够顺利地从组件演变为对象和分析模型。开发方法基于模型驱动架构 (MDA) [23] 标准提供的 MDSD 方法的特定解释。在 MDA 中，PlatformIndependent Models 是在组件提供的抽象级别创建的，而 Platform-Specific Models 由一个名为FrACC（并发组件框架）并在C++，它提供特定于平台的运行时支持。应用程序通过不同抽象级别的演变是通过模型转换自动执行的。显然，可以使用其他框架遵循此方法，前提是它满足应用程序要求。在 RTS 领域，MDA 方法已经取得了非常有希望的结果。重要的例子包括 Artist Design Network of Excellence in Embedded System Design [2] 和 OpenEmbeDD 项目 [25]。

模型转换使模型能够自动演变为其他模型或可执行代码。但转换是复杂的软件工件，难以理解、开发和维护。此外，模型转换具有非模块化结构，可防止它们在可能具有类似需求的系统中（全部或部分）重用。框架的使用降低了模型转换的复杂性，因为它们只需要专门化他们的热点，而不是生成整个应用程序，从而大大简化了转换维护和演化。作为副作用，MDA 可以通过隐藏框架的专业化机制的复杂性来帮助简化框架的使用，如 [1] 中所述。此外，使用 PSM 级别的软件框架提供了额外的优势，即：(1) 它们通常是为满足其目标应用领域的非功能性需求而设计的；(2) 他们可以促进最终的应用程序重新配置，前提是他们有用于此目的的工具。另一方面，框架实现是一项非常耗时的任务，因此只有当它可以在许多类似的应用程序中重复使用时才建议进行开发。
在提议的开发方法中，我们区分了三个角色：框架开发人员、MDA 支持者和应用程序开发人员。这些角色可以由相同或不同的人或团队扮演。本文侧重于应用程序开发人员的角色，描述他/她可以用来开发基于组件的应用程序并分析它们的时间行为的工具和工件。从一组需求（功能性和非功能性）开始，应用程序开发人员 (1) 使用面向架构组件的建模语言设计特定应用程序，(2) 然后他/她执行模型转换以生成应用程序, (3) 他/她可以使用 FraCC 提供的配置工具对生成的应用程序进行进一步修改，从而配置其部署。此外，模型可以对应用程序属性进行早期验证和验证，而在获得最终实现之前无法验证其他属性。我们的目的有两个：通过使用 MDA 开发环境减少开发时间和原型测试，另一方面，尽快分析应用程序。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

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MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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