4、以太网网络基础与搭建指南

以太网网络基础与搭建指南

1. 以太网帧结构与基本概念

以太网帧由数据和前置的头部组成,数据字段只要满足长度要求,其内容并不受以太网帧的限制。数据字段的内容也被称为消息,数据有效负载或消息体是指消息减去数据字段中的任何头部或其他补充信息。

以太网帧效率与数据字节数相关,具有完整1500数据字节的帧最为高效,因为其开销仅26字节,占比不到2%。相反,只有一个数据字节加上26字节头部和45字节填充的帧,开销达71字节。以太网帧不包括前导码和帧起始位时,至少为512位(64字节),这是包含最少46个数据字节的帧大小,接收接口会忽略小于此最小尺寸的帧。

帧校验序列(FCS)字段用于接收接口检测接收到的帧中的错误。网络中的电气噪声或其他问题可能会损坏帧的内容,接收接口通过使用帧校验序列字段中的32位循环冗余校验(CRC)值来检测损坏的数据。发送接口对要发送的字节执行循环冗余校验计算,并将结果放在帧校验序列字段中,接收接口对接收到的字节执行相同计算,若结果匹配,则帧内容大概率与发送时相同。以太网控制器的硬件通常在两端执行CRC计算,检测到错误时,控制器通常会在状态寄存器中设置一个位。

2. 媒体访问控制

在使用半双工接口的以太网网络中,同一时间只能有一个接口进行传输,因此接口需要一种方法来决定何时可以传输,这种决定谁能传输的方法被称为媒体访问控制。

实现媒体访问控制有多种方式:
- 主从控制 :在一些网络中,一台计算机作为主设备,其他计算机只有在获得主设备的许可后才能传输,如USB接口采用这种方式。
- 令牌传递 :在令牌传递网络中,

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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