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龍圖騰網獲悉長沙金維集成電路股份有限公司申請的專利基于嵌入式系統的函數執行占比結果生成方法、裝置、設備及介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120066921B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510535669.9，技術領域涉及：G06F11/34；該發明授權基于嵌入式系統的函數執行占比結果生成方法、裝置、設備及介質是由羅洪剛;陽文峰;李滿;郝志杰設計研發完成，并于2025-04-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于嵌入式系統的函數執行占比結果生成方法、裝置、設備及介質在說明書摘要公布了：本申請公開了一種基于嵌入式系統的函數執行占比結果生成方法、裝置、設備及介質，涉及物聯網嵌入式系統技術領域，包括：通過從嵌入式系統獲取原始文件和采樣文件，通過數據清洗解析生成基礎數據庫與采樣數據庫。比較二者標識信息獲取函數執行占比，并生成包含函數名稱、采樣次數及運行占比的結果報告。進一步接收新采樣文件并通過預設神經網絡優化更新采樣數據庫以動態更新執行占比。通過解析MAP文件和采樣PC指針，形成基礎與采樣數據庫比較二者獲取函數執行占比，利用神經網絡提升數據處理效率和準確性，基于對高負載函數的定位實現嵌入式系統運行效率的進行評估，提升了嵌入式系統的性能優化效率。

本發明授權基于嵌入式系統的函數執行占比結果生成方法、裝置、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種基于嵌入式系統的函數執行占比結果生成方法，其特征在于，所述方法應用于上位機，所述方法包括： 獲取嵌入式系統的原始文件和接收下位機傳輸的采樣文件，所述原始文件為GCC編譯器生成的MAP文件，所述采樣文件通過在運行時采集系統當前狀態得到； 對所述原始文件進行數據清洗和解析以得到基礎數據庫，所述基礎數據庫包括由GCC編譯生成的MAP文件解析而來的所有函數及其對應的地址范圍； 根據所述采樣文件以生成采樣數據庫； 所述根據所述采樣文件以生成采樣數據庫的步驟，包括： 基于所述采樣文件確定原始指針采樣序列； 對所述原始指針采樣序列進行地址對齊處理，得到所述原始指針采樣序列對應的地址區間； 基于所述地址區間進行統計，得到對應的出現頻次和頻次分布表； 根據所述出現頻次和頻次分布表建立第二數據庫，所述第二數據庫包括地址值、出現次數和時間戳； 對所述第二數據庫進行剔除處理，得到采樣數據庫； 根據所述采樣數據庫中的標識信息與所述基礎數據庫中的基礎信息進行比較，得到執行占比，所述執行占比為目標函數的采樣次數在總采樣次數中的比例，所述標識信息為將指針值與所述基礎數據庫中的函數地址范圍進行匹配，如果找到匹配項，則記錄下該函數的標識符，所述基礎信息包括函數名稱、起始地址和結束地址； 所述根據所述采樣數據庫中的標識信息與所述基礎數據庫中的基礎信息進行比較，得到執行占比的步驟，包括： 從所述采樣數據庫中提取多個采樣時刻的指針信息，并獲取總采樣次數； 根據多個所述指針信息獲取多個對應的函數標識信息； 根據多個所述函數標識信息在所述基礎數據庫中查找對應的基礎信息，得到目標函數采樣次數； 基于所述目標函數采樣次數和所述總采樣次數確定目標函數的執行占比； 將所述執行占比與基礎信息結合，生成執行占比結果，所述執行占比結果包括函數名稱、采樣次數和運行占比； 所述根據所述采樣數據庫中的標識信息與所述基礎數據庫中的基礎信息進行比較，得到執行占比的步驟之后，包括： 接收下位機輸出的新的采樣文件； 對所述新的采樣文件輸入預設神經網絡以得到更新后的采樣數據庫，所述預設神經網絡通過訓練自動學習并識別數據中的潛在模式，提供數據分析結果； 基于所述更新后的采樣數據庫執行根據所述采樣數據庫中的標識信息與所述基礎數據庫中的基礎信息進行比較，得到執行占比的步驟。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人長沙金維集成電路股份有限公司，其通訊地址為：410000 湖南省長沙市高新開發區青山路662號芯城科技園二期14棟6樓601室；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。