18、网络通信与优化技术解析

网络通信与优化技术解析

1. WebRTC技术概述

WebRTC是一种在Web浏览器之间的对等网络技术,它有两种类型的通道:
- 媒体通道 :用于共享语音和视频等媒体数据。
- 数据通道 :用于共享二进制数据,也可以共享JSON数据。

WebRTC的信令过程如下:
1. 浏览器1通过Web服务器向浏览器2发送SDP(会话描述协议)。
2. 浏览器2接收SDP后,通过Web服务器向浏览器1回复SDP。
3. SDP交换完成后,浏览器之间可以直接通信,无需再经过Web服务器。

SDP包含通信信息,如IP地址、端口号、媒体类型等,还包括ICE候选者。ICE(交互式连接建立)是一种确定通信路径的机制,ICE候选者是通信路径的候选列表。

2. 虚拟世界系统配置

在基于Web的虚拟世界中,为了减少服务器的工作负载,提出了一种浏览器网络。该系统将虚拟世界划分为小块,以“块组(chunk)”为单位进行管理。每个块组包含16个(4×4)小块,整个世界由18个(6×3)块组组成。每个化身只存在于一个小块中,浏览器将自己的化身显示在屏幕中央,并显示9个(3×3)块组的内容。

不同化身的浏览器有各自的视野范围,例如有青蛙和大象两个化身,青蛙的浏览器不会加载大象的信息,大象的浏览器也不会加载青蛙的信息。

3. 网络构建

系统包含一个Web服务器和多个Web浏览器。当新的浏览器加入系统时:
1. 服务器选择两个其他浏览器,新浏览器通过Web服务器向这两个浏览器发送SD

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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