nagle算法和延迟ACK

原创于 2020-11-17 21:40:27 发布 · 263 阅读

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#网络 #tcpip

计算机网络专栏收录该内容

96 篇文章

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博客主要围绕Nagle算法展开，聚焦于对Nagle算法的定义进行解析，属于信息技术领域中网络相关知识内容。

1.什么是nagle算法

Nagle算法是以他的发明人John Nagle的名字命名的，它用于自动连接许多的小缓冲器消息；这一过程
（称为nagling）通过减少必须发送包的个数来增加网络软件系统的效率。

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TCP交互数据流之经受时延的ACK和Nagle算法

Yates Law的博客

06-01

1443

经受时延的ACK 通常TCP在接收到数据时并不立即发送ACK,相反，它将等待一段时间（如200ms）,以期望将ACK与需要沿该方向发送的数据一起发送，这种现象也称为数据捎带ACK。这样做的目的是为了减少发往网络的报文，以提高网络传输效率，节省网络资源。（特别对于广域网）经受时延的ACK工作过程：wireshark工具抓包：经受时延ACK的负面影响：在某些情况下，Delay ACK会带来难以接受的

Nagle算法和延迟ACK

hhthwx的博客

01-25

1013

Nagle算法是为了减少广域网上的小分组的数目，从而减少网络拥塞的出现。该算法要求一个TCP连接上最多只能有一个未被确认的未完成的小分组，在该分组ACK到达之前不能发送其他的小分组，tcp需要收集这些少量的分组，并在ack到来时以一个分组的方式发送出去，其中小分组的定义是小于MSS的任何分组。该算法的优越之处在于它是自适应的，确认到达的越快，数据也就发哦送的越快；而在希望减少微小分组数...

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Nagle算法

steven_liao的专栏

10-11

614

Nagle算法目录 1简介 2算法 1简介 Nagle算法是以他的发明人John Nagle的名字命名的，它用于自动连接许多的小缓冲器消息；这一过程（称为nagling）通过减少必须发送包的个数来增加网络软件系统的效率。Nagle算法于1984年定义为福特航空和通信公司IP/TCP拥塞控制方法，这使福特经营的最早

Nagle算法与ACK延迟算法

coderchen

11-02

2032

昨天在小组的技术分享上，组长教我们怎样去调试一个服务器程序，收获很大。 1:ping 典型的 80或者23 这些端口，看看机器还活着么 2:telnet 看看我们的程序端口开着么(当然前提是TCP) 3:tcpdump 抓包，可以看看网络包的接受和发送速度，对于文本协议的调试更方便了。啊。扯远了，主要还是在抓包的时候，应该四次挥手的TCP我们看到了3次，其中被动关闭方和FIN和对

融合加速度计与陀螺仪数据：互补滤波算法实现姿态解算的6步精解

因此，需通过多传感器融合算法实现高精度、低延迟的姿态估计，为后续互补滤波与高级融合方法奠定基础。 # 2. 加速度计与陀螺仪的数据特性分析在现代惯性导航与姿态感知系统中，加速度计和陀螺仪是构成M

Mahony算法落地详解：在ESP32上实现IMU+磁力计数据融合的核心技巧

该算法通过融合陀螺仪、加速度计和磁力计数据，实现对物体三维姿态的实时解算。IMU（惯性测量单元）提供角速度与线性加速度，而磁力计补充航向参考，共同构成多源传感输入。其核心思想是利用陀螺仪进行高动态姿态...

车辆异常移动检测机制设计（基于加速度传感器与算法判断）

随着智能网联汽车和车联网技术的快速发展，车辆安全防护已从传统的机械锁止向智能化、数字化监测演进。在无人值守停车场景下，车辆可能遭遇非法拖拽、顶推或碰撞等异常移动行为，传统防盗系统难以有效识别此类低速、...

【平衡小车响应延迟破解】：从信号输入到扭矩输出的7步时序优化法

或者明明算法跑得飞快，但每次推一下它，反应总慢半拍，像喝醉了一样晃来晃去？别急，这锅很可能不是PID的，而是藏在你看不见的地方——**响应延迟**。没错，那个毫秒级的时间差，可能就是决定你项目成败的关键...

嵌入式算法鲁棒性强化工程学：噪声抑制与异常处理的7种工业级解决方案

传感器数据驱动的控制算法广泛应用于机器人、汽车电子、能源管理等领域，然而复杂电磁环境、硬件老化、电源波动等现实因素导致输入信号不可避免地掺杂噪声与异常值。传统理想化算法模型在实际部署中常因鲁棒性不足而...

TCP之Nagle算法与延迟ACK

weixin_34390996的博客

03-19

181

（一）Nagle算法为了减少网络中小分组的数目，减少网络拥塞的情况。Nagle算法要求在一条TCP连接上最多只能有一个未被确认的未完成小分组，在该分组ACK到达之前不能够发送其他的小分组，发送端需要收集需要发送的小分组，在接收端的ACK响应到来的时候将所有收集的小分组以一个大分组的形式发送出去。其中小分组被定义为小于MSS的任何分组。该算法的优点是自适应的，确认到达的越快，则数据发送的也将...

网络--- Nagle算法理解

技术专栏

06-26

966

TCP的组包大小控制，默认使用Nagle算法，即协议栈发送队列积压数据超过阀值MSS或收到一个ack确认后，才会发送下一包数据。伪代码逻辑： if there is new data to send if the window size >= MSS and available data is >= MSS send complete MSS segment now e

tcp粘包和nagle算法

认知行动坚持

06-25

8944

在前面的文章中，我们讨论过tcp粘包问题，当时考虑的场景是，如果接收端来不及接受，那么就会造成粘包，事实上，这是tcp粘包的一个原因之一，这是接收端的粘包。实际上，粘包还可能发生在发送端。接收端的粘包，基本可以认为是应用程序没有及时读取所造成的。而发送端的粘包，则主要归因于TCP nagle算法。先来看一个生活中的例子

TCP之Nagle算法&&延迟ACK

weixin_30451709的博客

04-14

113

1. Nagle算法：是为了减少广域网的小分组数目，从而减小网络拥塞的出现；该算法要求一个tcp连接上最多只能有一个未被确认的未完成的小分组，在该分组ack到达之前不能发送其他的小分组，tcp需要收集这些少量的分组，并在ack到来时以一个分组的方式发送出去；其中小分组的定义是小于MSS的任何分组；（已经有一个小分组待确认，则下一个小分组禁止发送）。该算法的优越之处在于它是自适应的，确认...

网络编程中Nagle算法和Delayed ACK的测试

weixin_34406061的博客

07-06

115

Nagle算法的立意是良好的，避免网络中充塞小封包，提高网络的利用率。但是当Nagle算法遇到delayedACK悲剧就发生了。DelayedACK的本意也是为了提高TCP性能，跟应答数据捎带上ACK，同时避免糊涂窗口综合症，也可以一个ack确认多个段来节省开销。悲剧发生在这种情况，假设一端发送数据并等待另一端应答，协议上分为头部和数据，发送的时候不幸地选择了write-wr...

STM32对MPU6050写一个滤波算法，让采集的X轴加速度计数据跳动不怎么厉害，用标准库写

最新发布

04-30

<think>好的，用户之前的问题是关于如何验证MPU6050滤波算法的实际效果，现在他们想在STM32中使用标准库为MPU6050实现滤波算法，减少X轴加速度计数据的跳动，并验证效果。需要结合之前提供的引用内容，特别是关于卡尔曼滤波和校准的方法。首先，用户的需求明确：使用STM32标准库，实现滤波算法，针对X轴加速度数据，减少跳动，并提供示例代码和验证方法。需要参考用户提供的引用[1]、[2]、[3]。引用[1]提到卡尔曼滤波的实现步骤，包括初始校准，测量偏差，然后应用滤波。引用[2]强调了校准的重要性，静止时获取初始偏差。引用[3]提到DMP库处理数据，但用户可能更倾向于自己实现滤波而不是使用DMP，所以可能需要手动处理。用户之前的问题中，我给出了三阶段验证法，现在需要具体实现滤波算法，尤其是卡尔曼滤波，并结合校准步骤。需要确保代码使用标准库，而不是HAL库，这可能涉及到直接操作寄存器和标准库函数。接下来，需要分步骤：校准、滤波算法实现（比如卡尔曼）、数据验证。代码部分需要展示如何初始化MPU6050，读取原始数据，校准，然后应用滤波。验证部分需要和之前的验证方法结合，比如静态测试、动态测试、波形监控等。需要注意用户可能需要具体的代码示例，包括卡尔曼滤波的结构体定义和函数实现。同时，要确保代码符合STM32标准库的写法，比如使用SPI或I2C接口的函数，适当的中断处理，以及数据读取的正确流程。另外，用户提到减少X轴加速度的跳动，所以需要重点处理X轴的数据，可能需要单独对该轴进行滤波，或者在多轴处理中提取X轴的数据。验证效果部分，用户可能需要对比原始数据和滤波后的数据，使用标准差、波形图、FFT分析等方法，如之前回答中的静态稳定性测试和动态响应测试。最后，确保引用正确的文献，引用[1]关于卡尔曼实现步骤，引用[2]关于校准方法，引用[3]可能作为背景信息，但用户主要需要标准库的实现而非DMP库，所以可能不直接引用。总结步骤：校准实现（参考引用[2]）、卡尔曼滤波实现（参考引用[1]）、代码示例、验证方法。需要确保代码的正确性，比如变量命名、滤波算法参数调整，以及如何集成到STM32项目中。</think>### STM32标准库MPU6050滤波实现指南（X轴加速度优化） #### 一、硬件驱动基础 1. **I2C初始化配置** ```c // 标准库I2C1初始化 void MPU6050_I2C_Init(void) { GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStructure; I2C_InitTypeDef I2C_InitStruct; RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_GPIOB, ENABLE); RCC_APB1PeriphClockCmd(RCC_APB1Periph_I2C1, ENABLE); // SCL-PB6, SDA-PB7 GPIO_InitStructure.GPIO_Pin = GPIO_Pin_6 | GPIO_Pin_7; GPIO_InitStructure.GPIO_Mode = GPIO_Mode_AF_OD; GPIO_InitStructure.GPIO_Speed = GPIO_Speed_50MHz; GPIO_Init(GPIOB, &GPIO_InitStructure); I2C_InitStruct.I2C_Mode = I2C_Mode_I2C; I2C_InitStruct.I2C_DutyCycle = I2C_DutyCycle_2; I2C_InitStruct.I2C_OwnAddress1 = 0xA0; I2C_InitStruct.I2C_Ack = I2C_Ack_Enable; I2C_InitStruct.I2C_AcknowledgedAddress = I2C_AcknowledgedAddress_7bit; I2C_InitStruct.I2C_ClockSpeed = 400000; I2C_Init(I2C1, &I2C_InitStruct); I2C_Cmd(I2C1, ENABLE); } ``` #### 二、关键算法实现 1. **卡尔曼滤波器结构体** ```c typedef struct { float Q_angle; // 过程噪声协方差 float Q_bias; // 偏差噪声协方差 float R_measure; // 测量噪声协方差 float angle; // 最优估计角度值 float bias; // 最优估计偏差 float P[2][2]; // 误差协方差矩阵 } KalmanFilter; ``` 2. **卡尔曼滤波核心函数** ```c float Kalman_Update(KalmanFilter *kf, float newAngle, float newRate, float dt) { // 预测阶段 kf->angle += dt * (newRate - kf->bias); kf->P[0][0] += dt * (dt*kf->P[1][1] - kf->P[0][1] - kf->P[1][0] + kf->Q_angle); kf->P[0][1] -= dt * kf->P[1][1]; kf->P[1][0] -= dt * kf->P[1][1]; kf->P[1][1] += kf->Q_bias * dt; // 更新阶段 float S = kf->P[0][0] + kf->R_measure; float K[2]; K[0] = kf->P[0][0] / S; K[1] = kf->P[1][0] / S; float y = newAngle - kf->angle; kf->angle += K[0] * y; kf->bias += K[1] * y; float P00_temp = kf->P[0][0]; float P01_temp = kf->P[0][1]; kf->P[0][0] -= K[0] * P00_temp; kf->P[0][1] -= K[0] * P01_temp; kf->P[1][0] -= K[1] * P00_temp; kf->P[1][1] -= K[1] * P01_temp; return kf->angle; } ``` #### 三、数据校准与滤波集成 1. **校准实现（引用[2]方法）** ```c #define CALIBRATION_COUNT 200 void Calibrate_MPU6050(void) { int32_t acc_sum[3] = {0}; for(int i=0; i<CALIBRATION_COUNT; i++){ MPU6050_Read_Accel(); acc_sum[0] += Accel_X; Delay_ms(5); } Accel_X_Offset = acc_sum[0] / CALIBRATION_COUNT; } ``` 2. **主处理流程** ```c KalmanFilter kf_x = { .Q_angle = 0.001f, .Q_bias = 0.003f, .R_measure = 0.03f }; void Process_Accel_X(void) { static float last_time = 0; float dt = Get_Timestamp() - last_time; MPU6050_Read_Accel(); int16_t raw_x = Accel_X - Accel_X_Offset; // 转换为g值 (量程±2g) float accel_g = raw_x / 16384.0f; // 卡尔曼滤波 float filtered_x = Kalman_Update(&kf_x, accel_g, 0, dt); last_time = Get_Timestamp(); } ``` #### 四、效果验证方法 1. **静态测试（参考引用[1]方法）** ```c void Static_Test(void) { printf("Raw_X,Filtered_X\n"); for(int i=0; i<1000; i++){ Process_Accel_X(); printf("%.4f,%.4f\n", raw_x, filtered_x); Delay_ms(10); } } ``` *Excel分析示例：* | 指标 | 原始数据 | 滤波后 | |------|---------|--------| | 标准差 | 0.024g | 0.008g | | 最大值 | 1.012g | 0.997g | | 最小值 | 0.976g | 0.983g | 2. **动态测试（阶跃响应）** ```python # Python波形分析示例 import matplotlib.pyplot as plt raw = [data...] # 导入原始数据 filtered = [data...] # 导入滤波数据 plt.figure(figsize=(12,6)) plt.plot(raw, 'r', label='Raw') plt.plot(filtered, 'b', label='Filtered') plt.title('X-axis Acceleration Response') plt.xlabel('Sample(10ms)') plt.ylabel('Acceleration(g)') plt.grid(True) plt.legend() plt.show() ``` #### 五、参数调优建议 1. **噪声参数调整** - 增大$Q_{angle}$会加快响应但增加噪声 - 增大$R_{measure}$会增强滤波效果但延迟增加 ```c // 典型参数范围 kf_x.Q_angle = 0.001; // 0.0001-0.01 kf_x.Q_bias = 0.003; // 0.001-0.01 kf_x.R_measure = 0.03; // 0.01-0.1 ``` 2. **实时监控技巧** ```c // 通过SWO输出调试数据 ITM_SendValue(1, *(uint32_t*)&filtered_x); ```