24、Lync Server 2010 监控与故障排除全解析

Lync Server 2010 监控与故障排除全解析

1. 通话数据监控与报告定制

在通信过程中,每次通话都会捕获大量信息。这些信息涵盖了多个方面,为我们深入了解通话情况提供了丰富的数据支持。
- 媒体线路数据监控
- 主叫/被叫设备与信号指标 :主叫和被叫都有各自独立的部分,提供设备标识符(包括设备驱动程序版本)、信号发送和接收信息,以及检测到的任何硬件(麦克风/扬声器)问题。
- 主叫/被叫客户端事件 :同样为主叫和被叫分别提供,此部分报告设备硬件和信号方面检测到的问题百分比。
- 音频流(主叫到被叫/被叫到主叫) :处理一个方向的特定音频流,后续部分提供相反方向的相同数据。这里可以看到使用的编解码器和网络影响(如数据包丢失、抖动等)。通常,这是最受关注的部分,因为它提供了底层网络条件导致的总体影响。
- 视频流(主叫到被叫/被叫到主叫) :仅适用于有视频方面的通话,提供与音频流类似的信息。
- 报告定制
- 尽管自 Office Communication Server 2007 推出以来,报告数量大幅增加,但仍无法满足许多客户的需求。QoE 和 CDR 数据库的架构详细信息可在 Lync Server 2010 帮助文件中找到,也可从以下链接下载: www.mic

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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