设计PCM30基群帧同步电路电路功能说明:1.输入码流DATA,速率为2.04Mb/S;
每帧256bit,其中前8bit为帧同步码;
偶数帧的帧同步码为10011011,奇数帧的帧同步码为110XXXXX(X为任意值)。
2.系统初始状态为失步态,失步信号FLOSS输出低电平,电路在输入码流里逐比特搜寻同步码,当搜寻到第一个偶帧同步码后,电路转为逐帧搜寻,当连续三帧均正确地搜寻到同步码后,系统状态转为同步态,失步信号输出高电平;
否则电路重新进入逐比特搜寻状态。
3.系统处于同步态后,当连续四帧检出的同步码均错误,则系统转为失步态
2025/7/12 16:14:35 1KB Verilog PCM30
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《构建Wireshark风格的网络抓包与分析工具——基于vc++6.0及WinPCAP库》网络抓包与分析是网络安全、系统优化、故障排查等领域的重要技术手段,而Wireshark作为业界广泛使用的开源工具,为用户提供了一种强大且直观的方式来查看网络通信的细节。
本文将介绍如何使用vc++6.0编程环境,结合WinPCAP库,开发一个类似Wireshark的网络数据包捕获与分析工具。
理解WinPCAP库是关键。
WinPCAP(WindowsPacketCapture)是MicrosoftWindows平台上的一个开源网络数据包捕获和网络监视系统,它允许应用程序访问网络接口的底层数据传输。
通过WinPCAP,我们可以实现对网络流量的实时监控,获取原始的数据包,并进行解析和分析。
在vc++6.0环境下,我们需要进行以下步骤来构建这个工具:1.**项目设置**:创建一个新的MFC应用程序,选择“对话框”模板,因为我们的目标是创建一个带有用户界面的工具。
2.**引入WinPCAP库**:下载并安装WinPCAP开发库,然后在项目的“配置属性”中添加WinPCAP头文件和库文件的路径。
3.**初始化WinPCAP**:在程序启动时,我们需要调用`wpcap_init()`函数初始化WinPCAP库,然后通过`pcap_open_live()`函数打开一个网络接口,以便开始捕获数据包。
4.**数据包捕获**:使用`pcap_loop()`或`pcap_next()`函数持续监听网络接口,每当有新的数据包到达时,这些函数会调用预定义的回调函数,将数据包传递给我们的程序进行处理。
5.**数据包解析**:解析捕获到的数据包需要理解网络协议栈的工作原理。
TCP/IP协议族包括链路层、网络层、传输层和应用层,每层都有各自的头部结构。
例如,以太网头部、IP头部、TCP或UDP头部等。
使用WinPCAP库提供的`pcap_pkthdr`和`pcap_pktdat`结构体,我们可以获取到每个数据包的头部信息和载荷数据。
6.**显示和分析**:根据解析结果,将数据包的关键信息(如源/目的IP、端口、协议类型、时间戳等)展示在对话框的列表控件中。
更进一步,可以实现协议分析功能,如TCP流重组、HTTP请求内容查看等。
7.**过滤功能**:Wireshark的一个显著特性是强大的过滤器。
我们可以实现自定义的过滤规则,让用户能够筛选出特定类型的数据包。
这通常涉及解析头部信息并应用逻辑条件。
8.**文件导出**:为了便于后续分析,提供数据包导出功能是必要的。
可以将捕获的数据包保存为Wireshark通用的pcap格式,以便在Wireshark或其他支持该格式的工具中打开。
9.**错误处理和优化**:确保程序在遇到错误时能够适当地通知用户,并提供关闭捕获、释放资源的选项。
此外,考虑性能优化,比如限制捕获速率,防止过度占用系统资源。
通过以上步骤,我们可以构建一个基本的网络抓包与分析工具,尽管功能可能不及Wireshark全面,但对于学习网络协议、理解数据包结构以及进行简单的网络调试来说已经足够。
随着深入学习和实践,可以逐步增加更多高级特性,使工具更加实用和专业。
2025/7/12 13:32:43 4.66MB 网络数据报抓取 分析工具 Wireshark
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2025/7/11 9:04:45 9.29MB 网站
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一本目前为止最好的fluent学习书本第一章流体力学基础与FLUENT简介第一节概论一、流体的密度、重度和比重二、流体的黏性——牛顿流体与非牛顿流体三、流体的压缩性——可压缩与不可压缩流体四、液体的表面张力第二节流体力学中的力与压强一、质量力与表面力二、绝对压强、相对压强与真空度三、液体的汽化压强四、静压、动压和总压第三节能量损失与总流的能量方程一、沿程损失与局部损失二、总流的伯努里方程三、人口段与充分发展段第四节流体运动的描述一、定常流动与非定常流动二、流线与迹线三、流量与净通量四、有旋流动与有势流动五、层流与湍流第五节亚音速与超音速流动一、音速与流速二、马赫数与马赫锥三、速度系数与临界参数四、可压缩流动的伯努里方程五、等熵滞止关系式第六节正激波与斜激波一、正激波二、斜激波第七节流体多维流动基本控制方程一、物质导数二、连续性方程三、N—S方程第八节边界层与物体阻力一、边界层及基本特征二、层流边界层微分方程三、边界层动量积分关系式四、物体阻力第九节湍流模型第十节FLUENT简介一、程序的结构二、FLUENT程序可以求解的问题三、用FLUENT程序求解问题的步骤四、关于FLUENT求解器的说明五、FLUENT求解方法的选择六、边界条件的确定第二章二维流动与传热的数值计算第一节冷、热水混合器内部二维流动一、前处理——利用GAMBIT建立计算模型第1步确定求解器第2步创建坐标网格图第3步由节点创建直线第4步创建圆弧边第5步创建小管嘴第6步由线组成面第7步确定边界线的内部节点分布并创建结构化网格第8步设置边界类型第9步输出网格并保存会话二、利用FLUENT进行混合器内流动与热交换的仿真计算第1步与网格相关的操作第2步建立求解模型第3步设置流体的物理属性第4步设置边界条件第5步求解第6步显示计算结果第7步使用二阶离散化方法重新计算第8步自适应性网格修改功能小结课后练习第二节喷管内二维非定常流动一、利用GAMBIT建立计算模型第1步确定求解器第2步创建坐标网格图和边界线的节点第3步由节点创建直线第4步利用圆角功能对I点处的角倒成圆弧第5步由边线创建面第6步定义边线上的节点分布第7步创建结构化网格第8步设置边界类型第9步输出网格并保存会话二、利用FLUENT进行喷管内流动的仿真计算第1步与网格相关的操作第2步确定长度单位第3步建立求解模型第4步设置流体属性第5步设置工作压强为0atm第6步设置边界条件第7步求解定常流动第8步非定常边界条件设置以及非定常流动的计算第9步求解非定常流第10步对非定常流动计算数据的保存与后处理小结课后练习第三节三角翼的可压缩外部绕流一、利用GAMBIT建立计算模型第1步启动Gambit,并选择求解器为FLUENT5/6第2步创建节点第3步由节点连成线第4步由边线创建面第5步创建网格第6步设置边界类型第7步输出网格文件二、利用FLUENT进行仿真计算第1步启动FLUENT2D求解器并读入网格文件第2步网格检查与确定长度单位第3步建立计算模型第4步设置流体材料属性第5步设置工作压强第6步设置边界条件第7步利用求解器进行求解第8步计算结果的后处理小结课后练习第四节三角翼不可压缩的外部绕流(空化模型应用)第1步启动FLUENT2D求解器并读入网格文件第2步网格检查与确定长度单位第3步设置求解器第4步设置流体材料及其物理性质第5步设置流体的流相第6步设置边界条件第7步求解第8步对计算结果的后处理小结课后练习第五节VOF模型的应用一、利用GAMBIT建立计算模型第1步启动GAMBIT并选择FLUENT5/6求解器第2步建立坐标网格并创建节点第3步由节点连成直线段第4步创建圆弧第5步创建线段的交点G第6步将两条线在G点处分别断开第7步删除DG直线和FG弧线第8步由边创建面第9步定义边线上的节点分布第10步在面上创建结构化网格第11步设置边界类型第12步输出网格文件并保存会话二、利用FLUENT2D求解器进行求解第1步读入、显示网格并设置长度单位第2步设置求解器第3步设置流体材料及属
2025/7/10 13:07:48 4.29MB 计算流体
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本系统包括前端、后端、数据大屏以零售平台为核心开发,集成五流:信息流,商流,物流,资金流,人才流。
针对生鲜供应链主要特征如下:生鲜供应链是基于点对点多商户模式构建的系统商户之间的关系是平等的,即使核心商户也是这样,每个商户自己的组织结构,有采购目录和销售目录,通过这种方式,可以把商户之间的信息流、商流、物流链接起来,形成一个供应链传统供应链系统就像SAP基于核心企业作为使用对象,上下游合作企业并没有供应链账号可用本供应链是使得上下游企业也可以通过管理完成的人力资源、产品信息交换,库存等。
可以通过定制本系统实现不同的应用。
核心功能平台管理,平台鸟瞰视图业务开拓管理(CRM),管理联系,销售进度,完成合伙人转化小超会员管理,会员管理订单,支付,邮寄地址等人力资源管理(HRM),可以管理入职,绩效考核,工资发放,经验,教育经历,培训考试记录操作系统环境:CentOS6+/Ubuntu16.04+数据库:MySQL5.7+,GBase8s,Informix11,PostgreSQL缓存系统:Redis3.2+事件流系统:Kafka
2025/7/10 4:58:47 28.24MB java vue springcloud saas
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基于LBM模拟粘弹性流体的平板通道流,边界处理采用非平衡外推格式,在低Wi数下能够得到较好结果。
2025/7/7 16:05:22 15KB LBM
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Hadoop是大数据领域最流行的技术,但并非唯一。
还有很多其他技术可用于解决大数据问题。
除了ApacheHadoop外,另外9个大数据技术也是必须要了解的。
1.ApacheFlink2.ApacheSamza3.GoogleCloudDataFlow4.StreamSets5.TensorFlow6.ApacheNiFi7.Druid8.LinkedInWhereHows9.MicrosoftCognitiveServices:是一个高效、分布式、基于Java实现的通用大数据分析引擎,它具有分布式MapReduce一类平台的高效性、灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案,它支持批量和基于流的
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本书系统介绍粒子滤波算法的基本原理和关键技术,针对标准粒子滤波算法存在的粒子退化、计算量大的缺点介绍了多种改进的粒子滤波算法,包括基于重要性密度函数选择的粒子滤波算法、基于重采样技术的粒子滤波算法、基于智能优化思想的粒子滤波算法、自适应粒子滤波算法、流形粒子滤波算法等,并将粒子滤波算法应用于机动目标跟踪、语音增强、传感器故障诊断、人脸跟踪等领域,最后探讨了粒子滤波算法的硬件实现问题,给出了基于DSP和FPCA的粒子滤波算法实现方法。
2025/7/2 10:04:39 14.05MB 粒子滤波算法
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介绍一个基于C++开发的RTSP/RTMP推流组件PushStream,PushStream推流基础组件是一款推送流媒体音/视频流给标准RTSP流媒体服务器(如EasyDarwin、Wowza)或者RTMP流媒体服务器(如Nginx)的流媒体推送库
2025/6/30 1:43:47 18.12MB AAC RTSP EasyDarwin
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用matlab实现huffman编码。
输入为一维行矩阵p,p为各符号的概率分布,概率和为1,各元素值为正,输出H矩阵为对应每个符号概率的码字,L为输出码字的平均码长。
Huffman.m运用典型的IF和FOR控制流循环语句,该程序包括两个IF控制流和5个FOR循环结构。
2025/6/30 1:21:21 918B huffman matlab
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡