网络信号公式大全

1. 计算机网路中的香农公式是什么

计算最大信息传送速率C公式”帆氏：C=Wlog2(1+S/N)。式中：W是信道带宽（赫兹），S是信道内所传信号的平均功率（瓦），N是信道内部晌颂的高斯噪声功率（瓦）。

信道容量与信道带宽成正比，同时还取决于系统信噪比以及编码技术种类。

(1)网络信号公式大全扩展阅读：

香农定理指出，如果信息源的信息速率R小于或者等于信道容量C，那么，在理论上存在一种方法可使信息源的输出能够以任意小的差错概率通过信道传输。

该定理还指出：如果R>C，则没有任何办法传递这样的信息，或者说传递这样的二进制信息的差错率为1/2。

可以严格地证明；在被高斯白噪声干扰的信道中，传送的最大信息速率C由下述公式确定：

C=W*log₂（1+S/N)（bit/s)

该式通常称为香农公式。C是码元速率的极限值，单位bit/s；W为信道带宽，单位Hz；S是信号功率（瓦），N是噪声功率（瓦）。

香农公式中的S/N是为信号与噪声的功率之比，为无量纲单位。如：S/N=1000（即，信号功率是噪声功率的1000倍）

但是，当讨论信噪比时，常以分贝（dB）为单位。公式如下：态谨散

SNR（信噪比，单位为dB)=10lg（S/N)

换算一下：

S/N=10^(SNR/10）

公式表明，信道带宽限制了比特率的增加，信道容量还取决于系统信噪比以及编码技术种类。

参考资料来源：网络-香农公式

2. 带宽公式是怎么算的

计算方法

在计算机网络、IDC机房中，其网络传输速率的单位用b/s(比特每秒)(或bit/s，有时也写作bps，即bit per second)表示。

在通信领巧袭段域和计算机领域，应特别注意数量单位“千”、“兆”、“吉”等的英文缩写所代表的数值。计算机中的数量单位用字节作为度量单位，“千字节”的“千”用大写K表示，它等于210，即1024，而不是1000。

在实际上网应用中，下载软件时常常看到诸孝誉如下载速度显示为176KB/s，103KB/s等宽带速率大小字样，因为ISP提供的线路带宽使用的单位是比特（bit）。

而一般下载软件显示的是字节（Byte）（1Byte=8bit），所以要通过换算，才能得实际值。我们以1M宽带为例，按照换算公式换算一下：

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

(2)网络信号公式大全扩展阅读：

理论上：2M（即2Mb/s）宽带理论速率是：256KB/s，实际速率大约为150~240KB/s；（其原因是受用户计算机性能、网络设备质量、资源使用情况、网络高峰期、网站服务能力、线路衰耗，信号衰减等多因素的影响而造成的）。

4M（即4Mb/s）的宽带理论速率是：512KB/s，实际速率大约为200~440KB/s 。上行速率是指用户禅岁电脑向网络发送信息时的数据传输速率，下行速率是指网络向用户电脑发送信息时的传输速率。比如用FTP上传文件到网上去，影响上传速度的就是“上行速率”；

而从网上下载文件，影响下载速度的就是“下行速率”。当然，在实际上传下载过程中，线路、设备(含计算机及其他设备)等的质量也会对速度造成或多或少的影响。

3. 那个高手知道无线信号强度与距离的公式啊，求助！

这是中科院一篇论文中提到的，比较容易理解：

无线信号的发射功率和接收功率之间的关系可以用式(1)表示,PR是无线信号的接收功率,PT

是无线信号的发射功率,r是收发单元之间的距离,n传播因子,数值大小取决于无线信号传播的

环境.PR=PT/rn(1)

在公式(1)两边取对数可得到式(2),10*nlgr=10lgPT/PR(2)

节点的发射功率是已知的,将发送功率代入式(2)中可得式(3),10lgPR=A-10*nlgr(3)

式(3)的左半部分10lgPR是接收信号功率转换为dBm的表达式,可以直接写成式(4),在式(4)中A可以看作信号传输1m远时接收信号的功率.PR(dBm)=A-10*nlgr(4)

由式(4)中可以得到常数A和n的数值决定了接收信号强度和信号传输距离的关系

这是清华一篇论文中提到的：

在自由空间中,电磁波的传播的模型为：Pri(dBm)=P0(dBm)-10nplog(di/d0)+xσ (1)
定义Pri为beaconi的接收信号强度,单位为mW,Pri(dBm)单位为dBm。
Pri(dBm)=10log(Pri)(2)
定义目标点坐标为θ=(x,y),信标点坐标为ri=(x,y),目标点与beaconi的欧氏距离为di

(3)

xσ为背景噪声,通常假定为零均值高斯白噪声 xσ～N(0,σ2db)(4)

np为电磁信号衰减系数,典型值为2～4。

4. 信号与系统公式

整理了链逗信号与系统的核轮公式大全，主要包括傅里叶变换改唤信、拉普拉斯变换、Z变换、卷积...等

图二

5. 如何计算信号的带宽

所谓带宽是指对信号本身进行傅立叶变换时得到的所有信号分量的频率范围。但是，由于噪声导致的大多数实际模拟信号的带宽导致信号能量以无限带宽分布。

比如f(t)=sum(An*sin(wnt+fai);这是一个不连续谱，带宽范围就是w0~wn。连续谱就使用积分来写，带宽范围就是w的积分上下限。

基波*载频用数学表示就是：

f(t)=A1*sin(w1t+fai1)*A2*sin(w2t+fai2)；如果使用三角函数积化和差就会发现信号变成了由(w1+w2)和(w1-w2)两个频率的信号相加而成，即f(t)只有两个频率成分。

而且基波w2非常小，载波频率w1非常大，所以这两个频率非常接近w1，高频信号在无线传输过程中方便传输，穿透性好，损耗小得多。 如果直接以基本频率w2传输，则在距离太远之前可能会丢失，这是使用此方法的根本原因。

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测量方法：

（1）监测站对信号带宽的测量

由于监视站的发射测量是在实际条件下进行的，并且信号经过一定的传播路径，因此监视结果将受到测量值，干扰，噪声和响应速度的波动的影响。因此实际测量方法在不断地更新。

FM和AM信号的带宽将随着调制内容而不断变化。在这些情况下，监视站着重于在特定时间范围内测量最大占用带宽和“ x-dB”带宽。ITU-R建议SM．443建议监测站应暂时采用在26dB处测量带宽的方法(即“x—dB”带宽中X=26)，作为对带宽的估计。

现代的监视/测量接收器基于数字信号处理技术。使用该技术，可以通过两种方式确定被测信号的带宽：“ x-dlB”或β％。 β％方法是更好的方法，因为允许带宽测量独立于信号的调制。

特别是在测量数字信号的带宽时，尤其是在无法获得技术识别信息和低信噪比的情况下。在实际的无线电干扰情况下，“ x-dB”方法更为有效。

（2）测量“x—dB”的直接方法

在实际的监视过程中，监视人员将使用频谱分析仪和FFT功率比方法来获取信号的频谱。 可以直接从频谱中读取“ x-dB”带宽。

IITU—R建议SM．443中指出，在充分考虑占用带宽测量方法之前，应考虑到监视站活动的特定特征，这些监视站应继续使用此处介绍的“ x-dB”方法以26dB进行测量并采用修正 确定占用带宽的因素。

6. 计算机网路中的香农公式是什么

计算最大信息传送速率C公式”：C=Wlog2(1+S/N)。式中：W是信道带宽（赫兹），S是信道内所传信号的平均功率（瓦），N是信道内部的高斯噪声功率（瓦）。

信道容量与信道带宽成正比，同时还取决于系统信噪比以及编码技术种类。

(6)网络信号公式大全扩展阅读：

香农定理指出，如果信息源的信息速率R小于或者等于信道容量C，那么，在理论上存在一种方法可使信息源的输出能够以任意小的差错概率通过信道传输。

该定理还指出：如果R>C，则没有任何办法传递这样的信息，或者说传递这样的二进制信息的差错率为1/2。

可以严格地证明；在被高斯白噪声干扰的信道中，传送的最大信息速率C由下述公式确定：

C=W*log₂（1+S/N) （bit/s)

该式通常称为香农公式。C是码元速率的极限值，单位bit/s；W为信道带宽，单位Hz；S是信号功率（瓦），N是噪声功率（瓦）。

香农公式中的S/N是为信号与噪声的功率之比，为无量纲单位。如：S/N=1000（即，信号功率是噪声功率的1000倍）

但是，当讨论信噪比时，常以分贝（dB）为单位。公式如下：

SNR（信噪比，单位为dB)=10 lg（S/N)

换算一下：

S/N=10^(SNR/10）

公式表明，信道带宽限制了比特率的增加，信道容量还取决于系统信噪比以及编码技术种类。

参考资料来源：网络-香农公式

7. 常用信号的卷积公式表

常用信号的卷积公式表是：z（t）=x（t）*y（t）=∫x（m）y（t-m）dm。

这是一个定义式。卷积公式是用来求随机变量和的密度函数（pdf）的计算公式。注意卷积公式仅在Z与X、Y呈线性关系方可使用，因为小写z书写不方便，故用t代替桥蚂。

方法就是将y（或x）用x和t表达，替换原密度函数的y，对x（或y）积分，这样就可以消掉x和y，只剩下t。

卷积定理指出，函数卷积的傅里叶变换是函数傅里叶变换的乘积。即，一个域中的卷积相当于另一个域中的乘积，例如时域中的卷积就对应于频域中的乘积。F（g（x）*f（x）） = F（g（x）)F（f（x）），其中F表示的是傅里叶变换。

从打板子的例子来看结合前边提到的连续形式f和g的卷积，可以理解为f和g的卷积在n处的值是用来表示在时刻n 遭受的疼痛程度。

f(t)是在说t这一时刻的人打的力度，g(n-t)说的是现在站在n时刻开始统计 这个t时刻打的板子本身的疼痛程度变化成了什么样子。将所有积分计算出来 就可以知道到n时刻这个人有多痛。（至于积分上下限就不能用这个时刻来理解了，毕竟现在无法知道未来。）

不过从这个简单的例子中还是可以窥见一些卷积公式的奥秘，我们知道在实际推导时主要是在推导两个随机变量的和的时候推导出来的。