计算机网络物理层

本文深入探讨了物理层的四大特性:机械、电气、功能和规程特性,强调了带宽在通信中的重要性,包括信号带宽和信道带宽的区别。同时,介绍了各种引导型和非引导型传输媒体,如STP、UTP、同轴电缆、光缆等。此外,还提到了网络中的延迟类型和交换机的工作原理。

物理层

确定与传输媒体的接口有关的特性

网络核心——和通信相关的

物理层的四个特性
  1. 机械特性——插头和插座的几何尺寸、插针或插空芯数
  2. 电气特性——电路特性的 说明、表示信号状态的电压/电流电平的识别
  3. 功能特性——各条信号线的功能分配和确切定义
  4. 规程特性
带宽
  • 一根导线 和一台设备所能容纳的频率的范围,其最高和最低 频率之差
  • 信号带宽Hz——信号所占据的频率范围
  • 信道带宽Hz——信道允许通过的频率范围
  • (某信道的带宽是4000HZ,也就是说该信道最多可以以每秒4000次的速率发送信号)

高频信号在合成信号中占的份额很小,丢掉高频信号不会影响信号识别

!!几个时延
  • 发送时延(传输时延)

  • 传播时延

  • 排队时延

  • 处理时延

  • 往返时延RTT——发送端发送数据开始 到 发送端收到确认信息 的时间

交换机
  1. 分组放入缓存
  2. 转发表
  3. 把分组送到适当端口转发出去
物理层下面的胡参数媒体
引导型传输媒体

屏蔽双绞线STP

无屏蔽双绞线UTP

同轴电缆

光缆

非引导型传输媒体

短波通信

无线电波通信(地面微波通信 & 卫星通信)

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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