24、数据流式传输的应用与接口转换

数据流式传输的应用与接口转换

1. 数据流式传输概述

在高服务质量(QoS)要求下,视频和语音数据的传输方向、视频和语音必须进行管理以最大程度降低延迟。同时,为避免互联网流量干扰视频和语音流量,需要对其进行隔离,并且可根据订阅标准对互联网流量设置带宽限制。这种应用场景需要复杂的流量排队和调度机制。

CMTS(Cable Modem Termination System)系统通常包含一个或多个主干上行链路以及多个到不同电缆邻域网络的下行链路。在主干链路处,下行流量会按用户和数据流进行“分类”,每种流类型(如 video1、video2、voice1、computer1 等)会被分配到一个流量类别,并应用相应的流量管理。每个用户会被分配一个唯一的 StreamID。主干链路的调度会将流量按类别和目的地放入虚拟输出队列(VoQs),而交换结构的入口调度会从 VoQs 中获取流量,并根据延迟和其他服务质量指标对流量进行优先级排序。

UTOPIA 桥的示例几乎不需要排队,也无需分段和重组。来自较小端口的流量使用单个 StreamID 将数据发送到集中调度和交换电路。而 CMTS 示例则使用了层次化的队列和调度,可能会有多达数百万个单独管理的流。VSID(Virtual Stream ID)机制的灵活性是 RapidIO 数据流式传输逻辑层能够以单一方法满足这两种需求的核心。

2. CSIX 到 RapidIO 数据流式传输接口

2.1 CSIX 简介

CSIX 是“common switch interface”的缩写,CSIX - L1 接口定义了一种物理和数据包接口,作为连接交换结构的通用机制。网络处理器论坛(类似于

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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