5、WLAN 安全概述

WLAN 安全概述

1. Wi-Fi 联盟与 Wi-Fi 认证

可访问 Wi-Fi 联盟官网 了解更多信息。该网站包含众多文章、常见问题解答和白皮书,用于介绍该组织以及认证计划的相关内容。Wi-Fi 联盟的技术白皮书是备考 CWSP 考试的推荐额外阅读材料,可在 www.wi-fi.org 上获取。

2. 802.11 网络基础

要正确设计、部署和管理 802.11 无线网络,除了理解 OSI 模型和基本网络概念外,还需拓宽对其他众多网络技术的认识。例如,管理以太网网络时,通常需要掌握 TCP/IP、桥接、交换和路由等知识。管理以太网网络的技能对 WLAN 管理员也有帮助,因为大多数 802.11 无线网络是有线网络的“入口”。

IEEE 定义了 802.11 在 OSI 模型物理层和数据链路层 MAC 子层的通信。要全面理解 802.11 技术,需清晰掌握无线网络在 OSI 模型物理层的工作原理,而物理层的核心是射频(RF)通信。同时,也需要了解无线网络在 OSI 模型第二层的工作原理。802.11 数据链路层分为两个子层:
- 上层是 IEEE 802.2 逻辑链路控制(LLC)子层,所有基于 802 的网络该子层相同,但并非所有网络都会使用。
- 下层是介质访问控制(MAC)子层,所有基于 802.11 的网络该子层相同。802.11 - 2012 标准定义了 MAC 子层的操作。

网络设计中常提及核心层、分布层和接入层。合理的网络设

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值