2022-04-21 Omnet学习笔记(一)

本文档详细介绍了如何使用Omnet++5.2.1创建一个名为Tictoc1的网络,包含两个节点“tic”和“toc”。通过.ned文件定义模块和连接,.cc文件编写模块操作,.ini文件配置仿真环境,最终实现数据包在节点间互相传递的仿真过程。文章提供了每一步的具体操作和示例代码。

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Omnet学习笔记(一)

前言
1、本机为Inspiron 5005,为64位,所用操作系统为Windos 10。所使用软件为Omnet-5.2.1
2、推荐Omnet入门教程系列


实验现象
在网络Tictoc1中创建两个节点,分别命名为"tic""toc",然后"tic"创建一个数据包,然后"tic""toc"将这个数据包进行相互传递。(注:效果演示如下图所示)

在这里插入图片描述

重要知识点讲解
1、本实验中的Omnet项目中的主要文件有.ned文件、.cc文件、.ini文件。
2、.ned文件用于规定网络模块中的组成和链接。
3、.ned文件有可视化(Design)以及代码(Source)两种方式进行编辑。
4、所用到.ned语法简介。

保留字作用
simple定义简单模块
gates定义门
input定义输入
output定义输出
network定义网络模块
submodules定义子模块
connection定义连接

5、.cc文件用于规定网络模块的操作内容。
6、.ini文件用于定义网络的仿真环境。

实现步骤
1、点击File —> new —> OMNeT++Project创建一个工程。

2、在红框所圈处为自己的工程命名,命名完成后点击Next

3、点击Empty project —> Next

4、点击Finish即可完成工程创建。

5、右键自己创建工程,然后点击New —> Network Discription file创建Ned文件。

6、在红框所圈处为自己的Ned文件命名,命名完成后点击Next

7、点击Empty NED file —> Finish即可完成.ned文件创建。

8、打开.ned文件,点击source,在如下界面写自己的代码。

(注:示例代码如下)

//将Txc1声明为简单类型模块
simple Txc1
{
    gates:
        input in;     //一个输入门
        output out;   //一个输出门
}

//声明Tictoc1为一个网络模块
network Tictoc1     
{
    submodules:     //Tictoc1由两个子模块tic和toc组装而成,这两个子模块都是Txc1模块类型的实例
        tic: Txc1;        
        toc: Txc1;
    connections:    //tic的输出门连接到toc的输入门,反之亦然,双向都会有100毫秒的传播延迟。
        tic.out --> {  delay = 100ms; } --> toc.in;
        tic.in <-- {  delay = 100ms; } <-- toc.out;
}

9、右键自己创建工程,然后点击New —> Source File创建.cc文件。

10、在红框所圈处以xx.cc格式为自己的.cc文件命名,完成后点击Finish即可实现.cc文件的创建。

11、打开.cc文件,在如下界面写自己的代码。

(注:示例代码如下)

#include <string.h>
#include <omnetpp.h>

using namespace omnetpp;

/**
 * 类Txc1继承cSimpleModule,在Tictoc1 网络结构中,tic和toc斗士Txc1类的实例,
 * 他们在仿真程序开始运行的时候就会被创建
 */
class Txc1 : public cSimpleModule
{
  protected:
    //重定义下面的虚函数
    virtual void initialize() override;
    virtual void handleMessage(cMessage *msg) override;
};

// 定义的类Txc1都需要在OMNET++注册后才可以被使用
Define_Module(Txc1);

void Txc1::initialize()
{
    // 仿真开始最初运行的程序.
    // 引导运行tic-toc-tic-toc进程, 
    // 其中一个模块需要发送第一条信息,我们让tic先发送。

    // 首先判断是tic还是toc,如果是tic
    if (strcmp("tic", getName()) == 0) {
       // 在out门(gate) 发送第一条信息,我们在message对象中随意发了一个 "tictocMsg"
        cMessage *msg = new cMessage("tictocMsg");
        send(msg, "out");
    }
}

void Txc1::handleMessage(cMessage *msg)
{
    // handleMessage()函数:当信息传输到当前module时被唤醒
    // 这这个module中的这个函数,我们仅仅从out gate 中发送msg。
    // 因为tic和toc都做同样的事情,所以他们会来来回回的互发信息
    send(msg, "out"); //发送消息
}

12、右键自己创建工程,然后点击New —> Initialization File创建.ini文件。

13、在红框所圈处以xx.ini格式为自己的.ini文件命名,完成后点击Next

14、点击Finish即可完成.ini文件创建。

15、打开.ini文件,点击source,在如下界面写自己的代码。

(注:示例代码如下)

[General]
network = Tictoc1

16、点击红框中的运行按钮。

17、点击红框中的仿真运行按钮即可开始运行仿真,实验出现实验现象即完成。

<think>嗯,用户现在问的是CTC datasets是什么。之前他们问过OMNET++ INET Dataset,可能是在做网络仿真相关的研究,或者是在学习通信协议、机器学习之类的。现在转向CTC,我需要先弄清楚他们指的CTC具体是什么。因为CTC可能有多个含义,最常见的是Connectionist Temporal Classification(连接时序分类)在机器学习中的应用,尤其是在语音识别或序列标注任务中。但也有可能是其他领域的缩写,比如通信技术中的CTC(Channel Time Correlation)或者其他专业术语。 首先,我需要确认用户所指的CTC是什么。根据常见的上下文,尤其是在数据集(datasets)的语境下,Connectionist Temporal Classification的可能性更大,特别是在语音识别、手写识别或时间序列分析中。CTC是种处理输入和输出序列对齐的方法,常用于训练RNN等模型,处理不定长的输入输出问题。 接下来,用户可能是在寻找用于训练CTC模型的数据集,比如语音数据集如LibriSpeech,TIMIT,或者手写数据集如IAM Handwriting Database。此外,还有可能涉及其他序列标注任务的数据集,比如蛋白质序列或动作识别数据集。 需要注意的是,用户之前询问的是OMNET++ INET Dataset,属于网络仿真领域,而CTC datasets可能属于机器学习或语音处理领域,这可能意味着用户的研究兴趣在扩展,或者他们正在探索不同领域的工具和数据。也有可能用户混淆了术语,需要确认他们具体指的是哪个领域的CTC。 此外,用户可能的需求是获取合适的CTC数据集来进行模型训练,或者了解现有CTC数据集的特点和应用场景。因此,回答中需要涵盖CTC的基本概念,常见的数据集类型,以及每个数据集的典型应用和结构。 还需要考虑用户可能的背景,可能是学生、研究人员或工程师,需要根据他们的知识水平调整解释的深度。比如,是否需要解释CTC算法本身,还是直接聚焦在数据集上。根据之前的对话,用户对OMNET++的INET数据集有了解,可能具备定的技术背景,但可能对CTC不太熟悉,因此需要简明扼要地介绍CTC,然后重点放在数据集上。 另外,可能的误区是用户可能将CTC datasets与其他类型的数据集混淆,例如CTC在医疗影像中的使用(如CT扫描),但这种情况下的缩写通常不是CTC。因此,需要明确区分不同领域的CTC,确保回答的准确性。 总结下来,回答的结构应该是: 1. 解释CTC(Connectionist Temporal Classification)的基本概念及其应用领域。 2. 列举常见的CTC数据集,分类为语音识别、手写识别、其他序列任务等。 3. 每个数据集的简要介绍,包括内容、用途、特点。 4. 数据集的结构示例,帮助用户理解数据格式。 5. 获取途径和使用场景,指导用户如何应用这些数据集。 6. 可能的注意事项,比如数据预处理、标签格式等。 需要确保回答准确,避免歧义,同时提供足够的信息让用户能够进步查找资源。同时,保持回答的结构清晰,分点说明,便于用户逐步理解。</think>以下是关于CTC数据集的详细解释: --- ### **CTC(Connectionist Temporal Classification)数据集** **CTC(连接时序分类)** 是种用于处理序列数据的机器学习方法,尤其擅长解决**输入序列与输出序列长度不致**的问题(例如语音识别中音频帧与文本的对齐)。 **CTC数据集**专为支持这类模型训练而设计,主要应用于以下领域: --- #### **、典型应用场景** 1. **语音识别** - 输入:音频信号(时域波形或频谱图) - 输出:对应的文本转录 - 示例任务:将1分钟音频映射为文字句子 2. **手写识别** - 输入:手写笔迹的坐标序列或图像 - 输出:对应的字符/单词序列 - 示例任务:识别手写笔记中的文字 3. **其他序列任务** - 蛋白质结构预测 - 动作识别(视频帧序列→动作标签) - 时间序列分类(传感器数据→状态标签) --- #### **二、常见CTC数据集分类** 1. **语音识别类** | 数据集名称 | 内容描述 | 特点 | |------------------|-----------------------------------|------------------------------| | **LibriSpeech** | 1000小时英语朗读音频+文本 | 清晰发音,适合通用语音模型 | | **TIMIT** | 6300句美式英语录音+音素级标注 | 包含方言变体,语音研究基准 | | **AISHELL** | 178小时中文普通话音频+文本 | 中文语音识别主流数据集 | **数据示例**: ```plaintext /path/to/audio.wav → "the quick brown fox jumps over the lazy dog" ``` 2. **手写识别类** | 数据集名称 | 内容描述 | 特点 | |--------------------------|-----------------------------------|------------------------------| | **IAM Handwriting DB** | 英语手写扫描件+文本行级标注 | 包含不同书写风格与质量 | | **CASIA-HWDB** | 中文字符手写样本(超100万字) | 中文手写识别权威数据集 | **数据格式**: ```plaintext [坐标序列 (x1,y1,x2,y2,...)] → "你好" ``` 3. **其他序列任务** - **UCI HAR**:智能手机传感器数据→人体动作标签(行走、站立等) - **Uniprot**:蛋白质氨基酸序列→结构功能标签 --- #### **三、CTC数据集的核心特征** 1. **输入-输出对齐灵活性** - 允许输入长度 $$ T $$ 与输出长度 $$ U $$ 满足 $$ T \geq U $$ - 通过CTC损失函数自动处理对齐(无需人工标注对齐信息) 2. **标签格式要求** - 输出序列需包含**空白符(blank)** 占位符(通常用 `-` 表示) - 示例:音频标签 `"c-a-t"` → CTC编码为 `"--c--aa---t-"` 3. **典型预处理步骤** - 音频:MFCC特征提取、归- 图像:二值化、去噪、序列切片 --- #### **四、获取与使用建议** 1. **公开资源** - 语音数据: [OpenSLR](https://openslr.org)、[Kaggle](https://kaggle.com) - 手写数据: [IAM官网](https://fki.tic.heia-fr.ch/databases/iam-handwriting-database) - 工具支持:`torchaudio`(语音)、`OpenCV`(图像处理) 2. **使用流程** ```mermaid graph LR A[原始数据] --> B(特征提取) B --> C{CTC编码} C --> D[模型训练] D --> E[解码输出] ``` 3. **注意事项** - 需处理类别不平衡问题(如罕见词汇/字符) - 解码时常用 **Beam Search** 或 **Prefix Search** 算法优化结果 --- 如需具体领域的CTC数据集推荐或实现示例,可进步说明应用场景! 🚀
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