SIP协议学习DAY03

一个用户代理代表了一个终端系统:

包含一个用户代理客户端(UAC)用来产生请求,一个用户代理服务端(UAS)用来响应请求

 

合法SIP请求必须包含如下头域:

(在DAY01中也有过介绍https://blog.youkuaiyun.com/qq_32019929/article/details/100164420

TO:第一个/最先指定请求的“逻辑”接收地,请求的用户或者资源的记录中的地址

FROM:请求发起者的逻辑标志

Cseq:区分事务顺序

Call-ID:区分消息

Max-Forwards:限制目的地中间得跳转次数

Via:传输到的设备的地址,标志应答回送的地址

【以上6个是基本组成部分】

Contact:提供访问后续请求的特定用户事务实例的联系方法(SIP或者SIPS URI)

Supproted:说明UAC支持服务端响应请求的SIP扩展

Require:要求UAS服务端能处理请求所需的扩展

Proxy-Require:经过的代理所需提供支持的扩展

 

应答处理

应答首先被transport层(运输层)处理,然后发送给上一层transaction层(业务层)处理

某些情况从transaction层收到一个timeout错误的时候,必须将这个timeout错误当做是收到了一个状态码是408(请求timeout)的应答,如果是transport层报告错误,必须把这个错误当做是状态码503(服务未提供)的错误

如果在应答中,有不止一个Via头域值存在,那么UAC应该丢弃这个消息

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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