網路信號公式大全

1. 計算機網路中的香農公式是什麼

計算最大信息傳送速率C公式」帆氏：C=Wlog2(1+S/N)。式中：W是信道帶寬（赫茲），S是信道內所傳信號的平均功率（瓦），N是信道內部晌頌的高斯雜訊功率（瓦）。

信道容量與信道帶寬成正比，同時還取決於系統信噪比以及編碼技術種類。

(1)網路信號公式大全擴展閱讀：

香農定理指出，如果信息源的信息速率R小於或者等於信道容量C，那麼，在理論上存在一種方法可使信息源的輸出能夠以任意小的差錯概率通過信道傳輸。

該定理還指出：如果R>C，則沒有任何辦法傳遞這樣的信息，或者說傳遞這樣的二進制信息的差錯率為1/2。

可以嚴格地證明；在被高斯白雜訊干擾的信道中，傳送的最大信息速率C由下述公式確定：

C=W*log₂（1+S/N)（bit/s)

該式通常稱為香農公式。C是碼元速率的極限值，單位bit/s；W為信道帶寬，單位Hz；S是信號功率（瓦），N是雜訊功率（瓦）。

香農公式中的S/N是為信號與雜訊的功率之比，為無量綱單位。如：S/N=1000（即，信號功率是雜訊功率的1000倍）

但是，當討論信噪比時，常以分貝（dB）為單位。公式如下：態謹散

SNR（信噪比，單位為dB)=10lg（S/N)

換算一下：

S/N=10^(SNR/10）

公式表明，信道帶寬限制了比特率的增加，信道容量還取決於系統信噪比以及編碼技術種類。

參考資料來源：網路-香農公式

2. 帶寬公式是怎麼算的

計算方法

在計算機網路、IDC機房中，其網路傳輸速率的單位用b/s(比特每秒)(或bit/s，有時也寫作bps，即bit per second)表示。

在通信領巧襲段域和計算機領域，應特別注意數量單位「千」、「兆」、「吉」等的英文縮寫所代表的數值。計算機中的數量單位用位元組作為度量單位，「千位元組」的「千」用大寫K表示，它等於210，即1024，而不是1000。

在實際上網應用中，下載軟體時常常看到諸孝譽如下載速度顯示為176KB/s，103KB/s等寬頻速率大小字樣，因為ISP提供的線路帶寬使用的單位是比特（bit）。

而一般下載軟體顯示的是位元組（Byte）（1Byte=8bit），所以要通過換算，才能得實際值。我們以1M寬頻為例，按照換算公式換算一下：

1Mb/s=1000Kb/s=1000000b/s=1000000/8 B/s=125000B/s=125000/1024 KB/s=122.07KB/s

(2)網路信號公式大全擴展閱讀：

理論上：2M（即2Mb/s）寬頻理論速率是：256KB/s，實際速率大約為150~240KB/s；（其原因是受用戶計算機性能、網路設備質量、資源使用情況、網路高峰期、網站服務能力、線路衰耗，信號衰減等多因素的影響而造成的）。

4M（即4Mb/s）的寬頻理論速率是：512KB/s，實際速率大約為200~440KB/s 。上行速率是指用戶禪歲電腦向網路發送信息時的數據傳輸速率，下行速率是指網路向用戶電腦發送信息時的傳輸速率。比如用FTP上傳文件到網上去，影響上傳速度的就是「上行速率」；

而從網上下載文件，影響下載速度的就是「下行速率」。當然，在實際上傳下載過程中，線路、設備(含計算機及其他設備)等的質量也會對速度造成或多或少的影響。

3. 那個高手知道無線信號強度與距離的公式啊，求助！

這是中科院一篇論文中提到的，比較容易理解：

無線信號的發射功率和接收功率之間的關系可以用式(1)表示,PR是無線信號的接收功率,PT

是無線信號的發射功率,r是收發單元之間的距離,n傳播因子,數值大小取決於無線信號傳播的

環境.PR=PT/rn(1)

在公式(1)兩邊取對數可得到式(2),10*nlgr=10lgPT/PR(2)

節點的發射功率是已知的,將發送功率代入式(2)中可得式(3),10lgPR=A-10*nlgr(3)

式(3)的左半部分10lgPR是接收信號功率轉換為dBm的表達式,可以直接寫成式(4),在式(4)中A可以看作信號傳輸1m遠時接收信號的功率.PR(dBm)=A-10*nlgr(4)

由式(4)中可以得到常數A和n的數值決定了接收信號強度和信號傳輸距離的關系

這是清華一篇論文中提到的：

在自由空間中,電磁波的傳播的模型為：Pri(dBm)=P0(dBm)-10nplog(di/d0)+xσ (1)
定義Pri為beaconi的接收信號強度,單位為mW,Pri(dBm)單位為dBm。
Pri(dBm)=10log(Pri)(2)
定義目標點坐標為θ=(x,y),信標點坐標為ri=(x,y),目標點與beaconi的歐氏距離為di

(3)

xσ為背景雜訊,通常假定為零均值高斯白雜訊 xσ～N(0,σ2db)(4)

np為電磁信號衰減系數,典型值為2～4。

4. 信號與系統公式

整理了鏈逗信號與系統的核輪公式大全，主要包括傅里葉變換改喚信、拉普拉斯變換、Z變換、卷積...等

圖二

5. 如何計算信號的帶寬

所謂帶寬是指對信號本身進行傅立葉變換時得到的所有信號分量的頻率范圍。但是，由於雜訊導致的大多數實際模擬信號的帶寬導致信號能量以無限帶寬分布。

比如f(t)=sum(An*sin(wnt+fai);這是一個不連續譜，帶寬范圍就是w0~wn。連續譜就使用積分來寫，帶寬范圍就是w的積分上下限。

基波*載頻用數學表示就是：

f(t)=A1*sin(w1t+fai1)*A2*sin(w2t+fai2)；如果使用三角函數積化和差就會發現信號變成了由(w1+w2)和(w1-w2)兩個頻率的信號相加而成，即f(t)只有兩個頻率成分。

而且基波w2非常小，載波頻率w1非常大，所以這兩個頻率非常接近w1，高頻信號在無線傳輸過程中方便傳輸，穿透性好，損耗小得多。 如果直接以基本頻率w2傳輸，則在距離太遠之前可能會丟失，這是使用此方法的根本原因。

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測量方法：

（1）監測站對信號帶寬的測量

由於監視站的發射測量是在實際條件下進行的，並且信號經過一定的傳播路徑，因此監視結果將受到測量值，干擾，雜訊和響應速度的波動的影響。因此實際測量方法在不斷地更新。

FM和AM信號的帶寬將隨著調制內容而不斷變化。在這些情況下，監視站著重於在特定時間范圍內測量最大佔用帶寬和「 x-dB」帶寬。ITU-R建議SM．443建議監測站應暫時採用在26dB處測量帶寬的方法(即「x—dB」帶寬中X=26)，作為對帶寬的估計。

現代的監視/測量接收器基於數字信號處理技術。使用該技術，可以通過兩種方式確定被測信號的帶寬：「 x-dlB」或β％。 β％方法是更好的方法，因為允許帶寬測量獨立於信號的調制。

特別是在測量數字信號的帶寬時，尤其是在無法獲得技術識別信息和低信噪比的情況下。在實際的無線電干擾情況下，「 x-dB」方法更為有效。

（2）測量「x—dB」的直接方法

在實際的監視過程中，監視人員將使用頻譜分析儀和FFT功率比方法來獲取信號的頻譜。 可以直接從頻譜中讀取「 x-dB」帶寬。

IITU—R建議SM．443中指出，在充分考慮佔用帶寬測量方法之前，應考慮到監視站活動的特定特徵，這些監視站應繼續使用此處介紹的「 x-dB」方法以26dB進行測量並採用修正 確定佔用帶寬的因素。

6. 計算機網路中的香農公式是什麼

計算最大信息傳送速率C公式」：C=Wlog2(1+S/N)。式中：W是信道帶寬（赫茲），S是信道內所傳信號的平均功率（瓦），N是信道內部的高斯雜訊功率（瓦）。

信道容量與信道帶寬成正比，同時還取決於系統信噪比以及編碼技術種類。

(6)網路信號公式大全擴展閱讀：

香農定理指出，如果信息源的信息速率R小於或者等於信道容量C，那麼，在理論上存在一種方法可使信息源的輸出能夠以任意小的差錯概率通過信道傳輸。

該定理還指出：如果R>C，則沒有任何辦法傳遞這樣的信息，或者說傳遞這樣的二進制信息的差錯率為1/2。

可以嚴格地證明；在被高斯白雜訊干擾的信道中，傳送的最大信息速率C由下述公式確定：

C=W*log₂（1+S/N) （bit/s)

該式通常稱為香農公式。C是碼元速率的極限值，單位bit/s；W為信道帶寬，單位Hz；S是信號功率（瓦），N是雜訊功率（瓦）。

香農公式中的S/N是為信號與雜訊的功率之比，為無量綱單位。如：S/N=1000（即，信號功率是雜訊功率的1000倍）

但是，當討論信噪比時，常以分貝（dB）為單位。公式如下：

SNR（信噪比，單位為dB)=10 lg（S/N)

換算一下：

S/N=10^(SNR/10）

公式表明，信道帶寬限制了比特率的增加，信道容量還取決於系統信噪比以及編碼技術種類。

參考資料來源：網路-香農公式

7. 常用信號的卷積公式表

常用信號的卷積公式表是：z（t）=x（t）*y（t）=∫x（m）y（t-m）dm。

這是一個定義式。卷積公式是用來求隨機變數和的密度函數（pdf）的計算公式。注意卷積公式僅在Z與X、Y呈線性關系方可使用，因為小寫z書寫不方便，故用t代替橋螞。

方法就是將y（或x）用x和t表達，替換原密度函數的y，對x（或y）積分，這樣就可以消掉x和y，只剩下t。

卷積定理指出，函數卷積的傅里葉變換是函數傅里葉變換的乘積。即，一個域中的卷積相當於另一個域中的乘積，例如時域中的卷積就對應於頻域中的乘積。F（g（x）*f（x）） = F（g（x）)F（f（x）），其中F表示的是傅里葉變換。

從打板子的例子來看結合前邊提到的連續形式f和g的卷積，可以理解為f和g的卷積在n處的值是用來表示在時刻n 遭受的疼痛程度。

f(t)是在說t這一時刻的人打的力度，g(n-t)說的是現在站在n時刻開始統計 這個t時刻打的板子本身的疼痛程度變化成了什麼樣子。將所有積分計算出來 就可以知道到n時刻這個人有多痛。（至於積分上下限就不能用這個時刻來理解了，畢竟現在無法知道未來。）

不過從這個簡單的例子中還是可以窺見一些卷積公式的奧秘，我們知道在實際推導時主要是在推導兩個隨機變數的和的時候推導出來的。