计算机网络两位伟人
克劳德·艾尔伍德·香农
克劳德·艾尔伍德·香农(Claude Elwood Shannon)是一位美国数学家、电子工程师和计算机科学家,被誉为“信息论之父”。他于1916年生于密歇根州,于2001年去世。以下是一些关于他的详细介绍:
-
信息论的奠基人:克劳德·香农在1948年发表的论文《通信的数学理论》中提出了信息论的基本概念,这一理论革命性地改变了通信和计算机科学领域。他定义了信息的基本单位比特(bit)并引入了熵的概念,这对于理解信息传输和编码非常重要。
-
逻辑电路理论:香农还在数字电路领域做出了重要贡献。他的博士论文涵盖了布尔代数与开关电路之间的关系,这为计算机硬件的发展奠定了基础。
-
香农的成就:他获得了多项重要奖项,包括图灵奖和国家科学奖章。他的工作对于现代信息技术、通信、计算机科学和人工智能都有深远的影响。
-
个人生活:除了科学工作,克劳德·香农也是一位热衷于发明和游戏的人。他创造了第一个可以自动玩国际象棋的机器,称为“雪克”。
总之,克劳德·艾尔伍德·香农是一位杰出的科学家,他的工作对于信息理论和计算机科学的发展产生了深远影响,被视为现代信息时代的奠基人之一。
香农定理
香农定理,也被称为香农编码定理(Shannon’s Coding Theorem),是克劳德·艾尔伍德·香农提出的一项重要定理,它关注的是数据的压缩和传输问题。该定理的核心思想是:
“任何离散随机变量的信息内容都可以用一个平均信息率(平均比特数每个符号)来表示,而且在传输过程中,如果使用的编码方案接近这个信息率,那么可以在不引入错误的情况下对信息进行可靠的传输。”
具体来说,香农定理说明了在理论上存在一种编码方式,可以将数据压缩到接近其信息理论极限,同时确保在传输过程中不会引入错误。这对于通信系统的设计和数据压缩技术的发展具有重要意义,因为它告诉我们如何最有效地传输和存储信息。
总之,香农定理是信息论领域的基本原理,它为数据传输和压缩提供了理论基础,对于现代通信技术和数据处理具有深远的影响。
信噪比
信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)是一个用来衡量信号与噪声之间相对强度或干扰程度的度量。它通常用于电信、通信、无线电、音频处理和图像处理等领域,以评估信号的质量或清晰度。
信噪比通常以分贝(dB)为单位表示,计算方式如下:
SNR(dB) = 10 * log10(P_signal / P_noise)
其中:
- SNR(dB)表示信噪比,以分贝为单位。
- P_signal 表示信号的功率(或能量)。
- P_noise 表示噪声的功率(或能量)。
较高的信噪比意味着信号相对于噪声更强,通常对于数据传输和信息处理来说更有利。高信噪比的情况下,信号可以更容易地被检测、解码或处理,减少了错误率。相反,较低的信噪比会导致信号与噪声混合在一起,降低了数据的可靠性和质量。
在不同的应用中,信噪比的要求和标准可以有所不同。例如,在音频处理中,高信噪比可以产生清晰的音频质量,而在数字通信中,高信噪比可以提高数据传输的速率和可靠性。因此,了解信噪比是确保各种通信和信号处理系统正常工作的重要因素之一。
波特和比特
波特(Baud)和比特(Bit)是与数据传输和通信相关的两个不同但密切相关的概念。它们之间的关系可以简单概括如下:
-
比特(Bit):比特是信息论中的基本单位,它表示二进制数字中的一个位,可以是0或1。比特用来表示数据的最小单元,例如,在数字通信中,每个比特代表一个二进制数字的值,用来传输信息。
-
波特(Baud):波特是表示调制方式中的传输速率或符号速率的单位。一个波特等于每秒传输的符号或波形的数量。符号通常是多个比特的组合,具体取决于所使用的调制方式。不同的调制方式可以传输不同数量的比特,因此波特率可以与比特率不同。
关键的区别在于,比特(Bit)是数据的基本单位,而波特(Baud)是调制方式中的传输速率单位。在某些情况下,一个波特可以表示多个比特(例如,使用多级调制或符号编码),但在其他情况下,一个波特可能只表示一个比特。因此,它们之间的关系取决于具体的通信方式和调制方式。通常,波特率是比特率的倍数或相关的,但不一定相等。
奈氏准则
奈氏准则,也称为奈奎斯特准则(Nyquist Criterion),是电子工程和信号处理领域中的一个重要原则。它是由美国工程师哈里·S·奈奎斯特(Harry Nyquist)于1928年提出的,用于确定在信号采样和传输中的最低采样率。
奈氏准则的核心观点是:为了准确重建一个连续信号,采样率必须至少是信号带宽的两倍。具体表达如下:
采样率(f_s) ≥ 2 * 信号带宽(B)
其中:
- 采样率(f_s)表示每秒采样的样本数量,以赫兹(Hz)为单位。
- 信号带宽(B)表示信号中包含的最高频率分量,也以赫兹为单位。
奈氏准则的重要性在于,它确保了在数字化信号时不会丢失关键信息,从而可以在接收端准确地还原原始信号。如果采样率小于两倍信号带宽,会发生混叠现象(Alias),导致信号失真。
例如,对于音频信号,人类听觉的最高频率约为20kHz,因此为了准确采样和还原音频信号,采样率应至少为40kHz。
奈氏准则在数字通信、音频处理、图像处理和其他领域中都具有广泛的应用,它帮助确保信号的高质量采集和传输。
海蒂 拉玛
海蒂·拉玛(Hedy Lamarr)是一位具有多才多艺和多面性的人物,她的生平经历包括以下方面:
-
女演员:海蒂·拉玛是一位杰出的好莱坞女演员,出演了许多电影,尤其是在1930年代和1940年代。她因其美貌和演技而广受欢迎,被誉为电影明星。一些著名的电影作品包括《不羁的爱》(Algiers)和《叛逆的女人》(Samson and Delilah)等。
-
发明家:除了演艺事业,海蒂·拉玛还是一位发明家。她与乌尔里希·莱奥·香农合作发明了一种用于提高通信安全性的频率跳跃扩频技术。这项发明后来成为了现代通信技术的基础之一,特别是CDMA通信技术。
-
艺术家:她也是一位具有艺术细胞的人,热衷于绘画和雕塑。她的艺术作品在一些画廊展出,并获得了认可。
总之,海蒂·拉玛是一位非常杰出和多才多艺的女性,她在电影界的表现和在科学领域的贡献都为她赢得了尊重和记忆。她的生平经历展现了她的聪明才智和多方面的天赋。
相关文章:
计算机网络两位伟人
克劳德艾尔伍德香农 克劳德艾尔伍德香农(Claude Elwood Shannon)是一位美国数学家、电子工程师和计算机科学家,被誉为“信息论之父”。他于1916年生于密歇根州,于2001年去世。以下是一些关于他的详细介绍: 信息论的奠…...
机器学习 不均衡数据采样方法:imblearn 库的使用
✅作者简介:人工智能专业本科在读,喜欢计算机与编程,写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页:小嗷犬的个人主页 🍊个人网站:小嗷犬的技术小站 🥭个人信条:为天地立心&…...
MySQL系统与内建函数
在游戏开发、特别是像《三国志》这样的大型策略游戏中,数据分析是不可或缺的。从玩家行为到游戏内的战役结果,都需要通过高效的数据分析来优化游戏体验。MySQL的系统和内建函数为这样的分析提供了强大的工具。 本文将详细介绍MySQL中常用的系统与内建函数,并通过《三国志》…...
STM32CubeMX学习笔记-USB接口使用(CDC虚拟串口)
STM32CubeMX学习笔记-USB接口使用(CDC虚拟串口) 一、USB简介二、新建工程1. 打开 STM32CubeMX 软件,点击“新建工程”2. 选择 MCU 和封装3. 配置时钟4. 配置调试模式 三、USB3.1 参数配置3.3 配置时钟3.4 USB Device 四、生成代码五、查看端口…...
腾讯云 Cloud Studio 实战训练营结营活动获奖公示
点击链接了解详情 “腾讯云 Cloud Studio 实战训练营” 是由腾讯云联合 CSDN 推出的系列开发者技术实践活动,通过技术分享直播、动手实验项目、优秀代码评选、有奖征文活动等,让广大开发者沉浸式体验腾讯云开发者工具 Cloud Studio 的同时,实…...
使用晶体管做布尔逻辑和逻辑门
目录 二进制,三进制,五进制 true,false表示0,1 早期计算机采用进制 布尔逻辑 三个基本操作:NOT,AND,OR 基础“真值表” NOT 如何实现? AND如何实现? OR如何实现? 图标表示…...
Linux系统编程系列之线程的信号处理
一、为什么要有线程的信号处理 由于多线程程序中线程的执行状态是并发的,因此当一个进程收到一个信号时,那么究竟由进程中的哪条线程响应这个信号就是不确定的,只能取决于哪条线程刚好在信号达到的瞬间被调度,这种不确定性在程序逻…...
【C语言】青蛙跳台阶 —— 详解
一、问题描述 跳台阶_牛客题霸_牛客网 (nowcoder.com) LCR 127. 跳跃训练 - 力扣(LeetCode) 二、解题思路 1、当 n 1 时,一共只有一级台阶,那么显然青蛙这时就只有一种跳法 2、当 n 2 时,一共有两级台阶ÿ…...
Java - 基本数据类型和封装类型
基本类型有默认值,而包装类型初始为null。然后再根据这两个特性进行分业务使用,在阿里巴巴的规范里所有的POJO类必须使用包装类型,而在本地变量推荐使用基本类型。 Java语言提供了八种基本类型。六种数字类型(四个整数型ÿ…...
day-63 代码随想录算法训练营(19) 图论 part 02
1020.飞地的数量 分析:求不跟边界接壤的陆地的数量 思路一:深度优先遍历 先从四个侧边找陆地,然后进行深度优先遍历,把所有接壤的陆地(1)全部转换成海洋(0) 深度优先遍历…...
SpringBoot的全局异常拦截
在 Spring Boot 中,可以通过使用 ControllerAdvice 注解和 ExceptionHandler 注解来实现全局异常拦截。 RestControllerAdvice RestControllerAdvice 是 Spring Framework 提供的注解,用于定义全局异常处理类,并且结合 ExceptionHandler 注…...
『力扣每日一题11』:转换成小写字母
一、题目 给你一个字符串 s ,将该字符串中的大写字母转换成相同的小写字母,返回新的字符串。 示例 1: 输入:s "Hello" 输出:"hello"示例 2: 输入:s "here" 输…...
复习Day07:链表part03:21. 合并两个有序链表、2. 两数相加
之前的blog链接:https://blog.csdn.net/weixin_43303286/article/details/131700482?spm1001.2014.3001.5501 我用的方法是在leetcode再过一遍例题,明显会的就复制粘贴,之前没写出来就重写,然后从拓展题目中找题目来写。辅以Lab…...
Ubuntu中启动HDFS后没有NameNode解决办法
关闭进程: stop-dfs.sh 格式化: hadoop namenode -format 出现报错信息: 23/10/03 22:27:04 WARN fs.FileUtil: Failed to delete file or dir [/usr/data/hadoop/tmp/dfs/name/current/fsimage_0000000000000000000.md5]: it still exi…...
AWS-Lambda之导入自定义包-pip包
参考文档: https://repost.aws/zh-Hans/knowledge-center/lambda-import-module-error-python https://blog.csdn.net/fxtxz2/article/details/112035627 简单来说,以 " alibabacloud_dyvmsapi20170525 " 包为例 ## 创建临时目录 mkdir /tmp cd ./tmp …...
MAC 如何解决GitHub下载速度慢的问题
说在前面 解决github下载速度慢的方法很多,本文主要介绍通过Git镜像的方式解决下载慢的问题。 主要步骤有:1、找到gitconfig文件, 2、通过git命令查看当前生效的config 配置 3、使用git config命令编辑并添加国内镜像源 1、gitconfig 文件在…...
Redis与分布式-哨兵模式
接上文 Redis与分布式-主从复制 1.哨兵模式 启动一个哨兵,只需要修改配置文件即可, sentinel monitor lbwnb 1247.0.0.1 6001 1先将所有服务关闭,然后修改配置文件,redis Master,redis Slave,redis Slave…...
创建型设计模式 原型模式 建造者模式 创建者模式对比
创建型设计模式 单例 工厂模式 看这一篇就够了_软工菜鸡的博客-CSDN博客 4.3 原型模式 4.3.1 概述 用一个已经创建的实例作为原型,通过复制该原型对象来创建一个和原型对象相同的新对象。 4.3.2 结构 原型模式包含如下角色: 抽象原型类:规定了…...
HTML详细基础(二)文件路径
目录 一.相对路径 二.绝对路径 三.超链接标签 四.锚点链接 首先,扩展一些HTML执行的原理: htmL(hypertext markup Language) 是一种规范(或者说是一种标准),它通过标记符(tag)来标记要显示…...
大数据-玩转数据-Flink 海量数据实时去重
一、海量数据实时去重说明 借助redis的Set,需要频繁连接Redis,如果数据量过大, 对redis的内存也是一种压力;使用Flink的MapState,如果数据量过大, 状态后端最好选择 RocksDBStateBackend; 使用布隆过滤器,…...
业务系统对接大模型的基础方案:架构设计与关键步骤
业务系统对接大模型:架构设计与关键步骤 在当今数字化转型的浪潮中,大语言模型(LLM)已成为企业提升业务效率和创新能力的关键技术之一。将大模型集成到业务系统中,不仅可以优化用户体验,还能为业务决策提供…...
从零实现STL哈希容器:unordered_map/unordered_set封装详解
本篇文章是对C学习的STL哈希容器自主实现部分的学习分享 希望也能为你带来些帮助~ 那咱们废话不多说,直接开始吧! 一、源码结构分析 1. SGISTL30实现剖析 // hash_set核心结构 template <class Value, class HashFcn, ...> class hash_set {ty…...
【论文阅读28】-CNN-BiLSTM-Attention-(2024)
本文把滑坡位移序列拆开、筛优质因子,再用 CNN-BiLSTM-Attention 来动态预测每个子序列,最后重构出总位移,预测效果超越传统模型。 文章目录 1 引言2 方法2.1 位移时间序列加性模型2.2 变分模态分解 (VMD) 具体步骤2.3.1 样本熵(S…...
Android Bitmap治理全解析:从加载优化到泄漏防控的全生命周期管理
引言 Bitmap(位图)是Android应用内存占用的“头号杀手”。一张1080P(1920x1080)的图片以ARGB_8888格式加载时,内存占用高达8MB(192010804字节)。据统计,超过60%的应用OOM崩溃与Bitm…...
Element Plus 表单(el-form)中关于正整数输入的校验规则
目录 1 单个正整数输入1.1 模板1.2 校验规则 2 两个正整数输入(联动)2.1 模板2.2 校验规则2.3 CSS 1 单个正整数输入 1.1 模板 <el-formref"formRef":model"formData":rules"formRules"label-width"150px"…...
20个超级好用的 CSS 动画库
分享 20 个最佳 CSS 动画库。 它们中的大多数将生成纯 CSS 代码,而不需要任何外部库。 1.Animate.css 一个开箱即用型的跨浏览器动画库,可供你在项目中使用。 2.Magic Animations CSS3 一组简单的动画,可以包含在你的网页或应用项目中。 3.An…...
【电力电子】基于STM32F103C8T6单片机双极性SPWM逆变(硬件篇)
本项目是基于 STM32F103C8T6 微控制器的 SPWM(正弦脉宽调制)电源模块,能够生成可调频率和幅值的正弦波交流电源输出。该项目适用于逆变器、UPS电源、变频器等应用场景。 供电电源 输入电压采集 上图为本设计的电源电路,图中 D1 为二极管, 其目的是防止正负极电源反接, …...
关于easyexcel动态下拉选问题处理
前些日子突然碰到一个问题,说是客户的导入文件模版想支持部分导入内容的下拉选,于是我就找了easyexcel官网寻找解决方案,并没有找到合适的方案,没办法只能自己动手并分享出来,针对Java生成Excel下拉菜单时因选项过多导…...
系统掌握PyTorch:图解张量、Autograd、DataLoader、nn.Module与实战模型
本文较长,建议点赞收藏,以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料,尽在聚客AI学院。 本文通过代码驱动的方式,系统讲解PyTorch核心概念和实战技巧,涵盖张量操作、自动微分、数据加载、模型构建和训练全流程&#…...
Redis上篇--知识点总结
Redis上篇–解析 本文大部分知识整理自网上,在正文结束后都会附上参考地址。如果想要深入或者详细学习可以通过文末链接跳转学习。 1. 基本介绍 Redis 是一个开源的、高性能的 内存键值数据库,Redis 的键值对中的 key 就是字符串对象,而 val…...
