系统的可靠度计算公式

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并联:1-(1-p1)(1-p2)


串联:p1p2


p1,p2分别为部件1和部件2的可靠度.
---------------------------------------------------------------------------
eg:
某计算机系统的可靠性结构是如下图所示的双重串并联结构，若所构成系统的每个部件的可靠度为0.9 ，即R=0.9 ，则系统的可靠度为（）？

|－－－（R）————（R）－－－|
———| |－－
|－－－（R）－－－－（R）－－－|

类似于串两个电阻，在并两个电阻的图。问怎样计算？
 
最佳答案
串联的可靠度P1=R1×R1 =0.81
并联起来时可靠度P2=1-（1-P1）×（1-P1）=0.9639
【软考】计算机组成与体系结构 - 系统可靠性分析与设计（串联系统与并联系统可靠度计算）
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注：少数子系统的失效将不会影响整个系统其中，R1，R2，…，Rn是各个组件的可靠度。
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计算机组成原理-计算机可靠性模型 计算机系统是一个复杂的系统，影响可靠性的因素非常多，难以进行直接可靠性分析，但通过建立适当数学模型，把大系统分割为若干子系统，可简化其分析过程，以下是三种常见的系统可靠性数学模型 串联系统 假设一个系统由N个子系统组成，当且仅当所有子系统都能正常工作时系统才能正常工作 可靠性R计算 假设各个子系统的可靠性分别用R1R2…表示，则系统可靠性为 R=R1R2...R...
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例：某计算机系统由下图所示的部件构成，假定每个部件的千小时可靠度R均为0.9，则该系统的千小时可靠度约为 _ 。 2、A．0.882 B．0.951 C．0.9 D．0.99 系统可靠度 1. 串联部件可靠度   串联部件想要这条路走通，只有一种情况也就是每个部件都有效，即每个部件都可靠。 所以：串联部件可靠度=各可靠度的乘积串联部件可靠度=各可靠度的乘积串联部件可靠度=各可靠度的乘积 2. 并联部件可靠度   并联部件想要这条路走通情况有很多种，但是走不通的情况
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接收灵敏度是衡量通信系统接收性能的关键参数之一，通常定义为接收器能够正确接收并解码的最小信号强度。接收灵敏度的计算与多个因素相关，包括系统的噪声系数、信噪比要求、带宽以及处理增益等。 接收灵敏度的基本计算公式如下： $$ S = -174 + 10\log_{10}(B) + NF + \frac{Eb}{No} $$ 其中： - $ S $ 表示接收灵敏度，单位为 dBm； - $ -174 $ 是热噪声功率密度（在25°C时约为 -174 dBm/Hz）； - $ B $ 是系统带宽，单位为 Hz； - $ NF $ 是噪声系数，单位为 dB； - $ \frac{Eb}{No} $ 是信噪比要求，单位为 dB。 此公式是从噪声系数的定义推导而来的，适用于无线通信系统的设计和分析。在实际应用中，接收灵敏度还受到外部干扰、信号衰减和接收器硬件性能的影响[^3]。 ### 技术背景 接收灵敏度直接影响通信系统的覆盖范围和可靠性。在物联网（IoT）应用中，尤其是像NB-IoT这样的低功耗广域网络（LPWAN）技术，接收灵敏度的优化尤为重要。提高接收灵敏度可以通过降低噪声系数、优化信号处理算法或增加处理增益来实现。此外，在复杂电磁环境中，提升接收灵敏度有助于克服外部干扰，从而确保通信质量[^2]。 ### 示例代码 以下是一个基于上述公式的简单 Python 实现，用于计算接收灵敏度： ```python import math def calculate_sensitivity(noise_figure, bandwidth, eb_no): thermal_noise_density = -174 # dBm/Hz sensitivity = thermal_noise_density + 10 * math.log10(bandwidth) + noise_figure + eb_no return sensitivity # 示例参数 noise_figure = 5 # 噪声系数，单位为 dB bandwidth = 200e3 # 带宽，单位为 Hz eb_no = 10 # 信噪比要求，单位为 dB sensitivity = calculate_sensitivity(noise_figure, bandwidth, eb_no) print(f"接收灵敏度: {sensitivity:.2f} dBm") ``` ### 应用场景 接收灵敏度的优化在多个领域中具有重要意义。例如，在无线传感器网络中，提高接收灵敏度可以延长设备的通信距离，减少中继节点的数量；在移动通信中，优化接收灵敏度有助于提升用户体验，尤其是在信号较弱的区域。
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