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Windows下的高精度计时和高频事件的产生

在开发 Windows 下的应用程序时,经常需要用的计时,尤其在一些对时间要求比较高的程序中,计时的精确性是很重要的,本文介绍了两种精确计时的方法,计时的精度可以达到ms级,而且可以认为它是精确的,可以在大多数情况下作为时间的基准。

用API函数::timeGetTime()获取从开机到现在经过的ms数,它的返回类型为DWORD类型,因此它的最大计时长度为2^32ms,约等于49天,::timeGetTime()是一个多媒体函数,所以它的优先级是很高的,一般可以将它看成是精确的。

用查询系统定时器的计数值的方法,用到的API函数是QueryPerformanceCounter、QueryPerformanceFrequency,方法是用当前计数值减去开始计时时刻的计数值,得到计数差值,再除以系统定时器的频率就是计的时间,通常系统定时器的频率非常高,我在 intel845e 的主板上达到了3579545hz,当然对于不同的主板,它的频率是不同的。程序运行的结果 如图一所示:

图一

这种计时方法要用另外一个线程专门来查询系统定时器的计数值,这就用到了多线程的知识。由于线程的调用是需要处理器时间的,所以在本中,多线程定时器的时间总要落后于多媒体定时器时间。但在中间的任何一个读取时间的时刻都是非常精确的,只是从读取到显示有一个延迟过程。

下面讲一下Windows高频事件的产生,还是利用上面两种方法,Windows下有一个多媒体定时器,用法为一组API函数的调用,它们是:

MMRESULT timeBeginPeriod( UINT uPeriod ) ;
MMRESULT timeSetEvent( UINT uDelay,
            UINT uResolution,
            LPTIMECALLBACK lpTimeProc,
            DWORD dwUser,
            UINT fuEvent
);
void CALLBACK TimeProc( UINT uID,
            UINT uMsg,
            DWORD dwUser,
            DWORD dw1,
            DWORD dw2
);
MMRESULT timeKillEvent( UINT uTimerID );
MMRESULT timeEndPeriod( UINT uPeriod );

其中timeBeginPeriod是用来设置最高定时精度的,最高精度为1ms,如果要产生间隔为1ms的中断,必须调用timeBeginPeriod(1);当定时器用完之后就要用timeEndPeriod(1);来恢复默认的精度。具体使用方法为在timeBeginPeriod(1)调用之后用timeSetEvent()注册一个回调函数,即一个中断处理过程。它还可以向回调函数传递一个参数,通常可以传送一个窗口句柄之类的东西。而回调函数TimeProc则从dwwUser参数中取出传递的参数使用。在Windows下,可以用这种方法进行1ms精度的定时数据采集,数据发送,但要保证1ms能完成所有的操作和运算。本人经过实践证明,用它来实现控制的精度是足够的。

第二种方法还是使用多线程查询系统定时器计数值,它与上面提到的方法相比有优点也有缺点,缺点是精度不够高,优点是产生的间隔能突破1ms的限制,可以达到更小的间隔,理论上事件产生的频率可以和系统定时器的频率一样。主要示例代码如下:

UINT Timer(LPVOID pParam)
{
  QueryPerformanceCounter((LARGE_INTEGER *)& gl_BeginTime );
  while(gl_bStart)
  {
    QueryPerformanceCounter((LARGE_INTEGER *)&gl_CurrentTime );
    If(gl_CurrentTime - gl_BeginTime > 1.0/Interval )
    {
      //定时的事件,比如发送数据到端口,采集数据等
      gl_BeginTime = gl_CurrentTime;
    }
  }
  return 1;
}

这是多线程中的一个线程函数,Interval是产生事件的间隔,如果为0.001则为1ms产生一次,理论上如果Interval为1,则以最大的频率产生事件。即可以用Windows产生很高频率的事件,但是由于线程的调用是要有时间的,有的时候可能会造成这个线程一直没有得到执行,从而造成有一段时间没有进行计数,这段时间的定时事件就没有产生了,如果定时的频率越高,丢失的可能性就越大。但如果用它来产生高频随时间变化的随机信号还是很有价值的。这在实时仿真中尤其如此。

具体的实现请参看详细的例子代码。

本文配套源码


2011-07-01 16:08
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