物理網路信號圖

『壹』 網路是什麼信號

網路信號是指用於數據傳輸的信號，主要包括以下幾種類型：

1. 無線電波信號：

   • 定義：無線電波信號是最常見的網路信號類型之一，廣泛應用於Wi-Fi、蜂窩網路（如4G、5G）等。
   • 特點：通過空氣傳播，覆蓋范圍廣，但易受環境因素影響，如障礙物、干擾等。
   • 應用：日常生活中，「網路信號好」或「網路信號差」通常指的就是無線電波信號的強弱。

2. 光纖信號：

   • 定義：光纖信號使用光波作為傳輸媒介，通過光纖進行數據傳輸。
   • 特點：具有極高的傳輸速度和長距離傳輸能力，且信號衰減極小。
   • 應用：常用於高速互聯網接入、數據中心內部連接等場景。

3. 有線信號：

   • 定義：有線信號通過物理介質（如網線）傳輸數據，如乙太網（Ethernet）等。
   • 特點：傳輸穩定，速度較快，但受物理連接限制，覆蓋范圍有限。
   • 應用：辦公室、家庭網路等場景下的區域網連接。

4. 衛星信號：

   • 定義：衛星信號通過衛星傳輸，用於遠距離通信。
   • 特點：覆蓋全球，適用於偏遠地區或跨國通信，但傳輸延遲較大。
   • 應用：國際互聯網數據傳輸、偏遠地區通信等。

5. 微波信號：

   • 定義：微波信號使用微波頻段進行數據傳輸，常用於城市間的數據傳輸。
   • 特點：傳輸速度快，但易受天氣和障礙物影響。
   • 應用：城市間的點對點通信、無線寬頻接入等。

綜上所述，網路信號是多種類型數據傳輸信號的統稱，不同類型的網路信號具有不同的傳輸特性和應用場景。

『貳』 (三)常見信號分類

一個振盪中的電場會產生振盪的磁場，而一個振盪中的磁場又會產生振盪的電場，這樣子，這些連續不斷同相振盪的電場和磁場共同地形成了電磁波

波是由很多前後相繼的波峰和波谷所組成，兩個相鄰的波峰或波谷之間的距離稱為波長，每秒鍾振盪的次數是頻率

從上圖可以看出，人們現在已經能使用好幾個波段進行通信，紫外線以及更高的波段目前還不能用於通信

對信號的分類方法很多，下表只是一部分

模擬量和數字量

當我們觀察自然界中各種物理量時不難發現，就其變化規律的特點而言，不外乎有兩大類。
一類是物理量的變化在時間上或數量上是連續的，把這一類物理量稱為 模擬量 。模擬信號在連續變化過程中的任何一個取值都有具體的物理意義，表示一個瞬時值。
一類是物理量的變化在時間上和數量上都是離散的，即它們的變化在時間上是不連續的，總是發生在一系列離散的瞬間。而且它們的數值的大小和每次的增減變化都是某一個最小數量單位的整數倍，我們把這一類物理量稱為 數字量 。

模擬信號和數字信號

當我們把模擬量和數字量轉換成電壓(或電流)信號時，得到的電壓(或電流)信號也分為模擬信號和數字信號兩大類。工作在模擬信號下的電子電路稱為 模擬電子電路(簡稱模擬電路) ，而工作在數字信號下的電子電路稱為 數學電子電路(簡稱數字電路) ，數字信號在電路中常表現為突變的電壓或電流.

由於數字電子技術的迅速發展，尤其是計算機在自動控制、自動檢測以及許多其他領域中的廣泛應用，用數字電路處理模擬信號的情況更加普遍了。
為了能夠使用數字電路處理模擬信號，必須把模擬信號轉換成相應的數字信號，方能 送入數字系統 (例如微型計算機)進行處理。同時，往往還要求把處理後得到的數字信號再轉換成相應的模擬信號，作為最後的 輸出 。

技術指標 :
為了保證數據處理結果的准確性，A/D轉換器和D/A轉換器必須有足夠的轉換精度。同時，為了適應快速過程的控制和檢測的需要，A/D轉換器和D/A轉換器還必須有足夠快的轉換速度。因此， 轉換精度和轉換速度 是衡量A/D轉換器和D/A轉換器性能優劣的主要標志。

轉換器分類:
D/A轉換器電路結構形式有多種，從基本原理上可以歸為兩類:電流求和型、分壓器型。
A/D轉換器的類型也有多種，可以分為直接A/D轉換器和間接A/D轉換器兩大類。

在D/A轉換器數字量的輸入方式上有並行輸入和串列輸入兩種，而A/D轉換器數字量的輸出方式也有並行輸出和 串列 輸出兩種

電信號與波信號是有交集的，比如無線電信號

電信號是指隨著時間而變化的電壓或電流，根據生成方式可以分為兩種：

從上圖可以看出，人們現在已經能使用好幾個波段進行通信，紫外線以及更高的波段目前還不能用於通信。常用的是：無線電信號(無線電通信)、微波信號(微波通信)、光信號(光纖通信)

光纖通信就是利用光導纖維（以下簡稱為光纖）傳遞光脈波來進行通信。有光脈波相當於1，而沒有光脈波相當於0。由於可見光的頻率非常高，約為10^14HZ的量級，因此一個光纖通信系統的傳輸帶寬遠遠大於目前其他各種傳輸媒體的帶寬。
光纖是光纖通信的傳輸媒體。在發送端有光源，可以採用發光二極體或半導體激光器，他們在電脈波的作用下能產生光脈波。在接收端利用光電二極體做成光檢測器，在檢測到光脈波時可還原出電脈波。

當通訊系統的設備中不使用接收器時，也可以是藉由人眼觀察來解釋訊號，簡單的訊號如烽火、復雜的訊號則如光編譯的色碼或閃光摩斯密碼等。

微波通訊是指一種綜合技術，將信號以頻率在0.3 GHz 至300 GHz的微波作為載體傳輸。 部分被稱作毫米波的微波輻射非常容易被大氣層（特別是潮濕的天氣）衰減。
可用於作為與通訊衛星通信的方式、用作電視信號，攜帶電話等無線通信設備的通訊等

無線電技術是通過無線電波傳播信號的技術，其原理在於，導體中電流強弱的改變會產生無線電波。利用這一現象，通過調制可將信息載入於無線電波之上。當電波通過空間傳播到達收信端，電波引起的電磁場變化又會在導體中產生電流。通過解調將訊息從電流變化中提取出來，就達到了資訊傳遞的目的。

無線電的最早應用於航海中，使用摩爾斯電報在船與陸地間傳遞信息。現在，無線電有著多種應用形式，包括無線數據網，各種移動通信以及無線電廣播等。具體比如：

傳輸介質也稱傳輸介質或傳輸媒介，它就是數據傳輸系統中在發送器和接收器之間的物理通路。可分為兩大類，即導引型傳輸媒體(導向傳輸媒體)和非導引型傳輸媒體。在導引型傳輸媒體中，電磁波被導引沿著固體媒體（銅線或光纖）傳播，而非導引型傳輸媒體就是指自由空間，在非導引型傳輸媒體中電磁波的傳輸常稱為無線傳播。

傳輸信息有兩種方式：基帶傳輸和調制傳輸。由信源直接生成的信號，無論是模擬信號還是數字信號，都是 基帶信號 ，其頻率比較低。所謂 基帶傳輸 就是把信源生成的數字信號直接送入線路進行傳輸，如音頻市話、計算機間的數據傳輸等。 載波傳輸 則是用原信號去改變載波的某一參數實現頻譜的搬移，如果載波是正弦波，則稱為正弦波或連續波調制。把二進制信號調制在正弦波上進行傳輸，其目的除了進行 頻率匹配 外，也可以通過 頻分、時分、波分復用 的方法使信源和信道的 容量 進行 匹配 。

首先，由於頻率資源的有限性，限制了我們無法用開路信道傳輸信息。再者，通信的最終目的是遠距離傳遞信息。由於傳輸失真、傳輸損耗以及保證帶內特性的原因，基帶信號是無法在無線信道或光纖信道上進行長距離傳輸的。
為了進行長途傳輸，必須對數字信號進行調制。最後，較小的倍頻程也保證了良好的帶內特性。
所以調制就是將基帶信號搬移到信道損耗較小的指定的高頻處進行傳輸（即載波傳輸）。數字信號的載波傳輸與基帶傳輸的主要區別就是增加了調制與解調的環節，是在復接器後增加了一個調制器，在分接器前增加一個解調器而已。

頻率范圍非常窄的信號，也就是說幅度譜僅在原點附近（f=0）才是非零的，其他頻率幾乎可以忽略。

是指被進行頻率、幅度、相位間隔調制以攜帶信息/信號的波形，一般為正弦波。一般要求正弦載波的頻率遠遠高於調制信號的帶寬，否則會發生混疊，使傳輸信號有損。 有電力載波、光載波技術

信源（信息源，也稱發終端）發出的沒有經過調制（進行頻譜搬移和變換）的原始電信號，其特點是頻率較低，信號頻譜從零頻附近開始，具有低通形式。根據原始電信號的特徵， 基帶信號可分為數字基帶信號和模擬基帶信號 （相應地，信源也分為數字信源和模擬信源。）其由信源決定。說的通俗一點， 基帶信號就是發出的直接表達了要傳輸的信息的信號 .
由於在近距離范圍內基帶信號的衰減不大，從而信號內容不會發生變化。因此在傳輸距離較近時，計算機網路都採用基帶傳輸方式。如從計算機到監視器、列印機等外設的信號就是基帶傳輸的。大多數的區域網使用基帶傳輸，如乙太網、令牌環網。常見的網路設計標准10BaseT使用的就是基帶信號。 計算機內部並行匯流排上的信號全部都是基帶信號 ，由於基帶信號中交流分量極其豐富，所以不適合長距離傳輸。

頻帶信號(即是帶通信號)：在通信中，由於基帶信號具有頻率很低的頻譜分量,出於抗干擾和提高傳輸率考慮一般不宜直接傳輸，我們可以使用載波傳輸，將數據的信號載入到載波的信號上，把基帶信號變換成其頻帶適合在信道中傳輸的信號，變換後的信號就是頻帶信號

接收方按照載波的頻率來接收數據信號，有意義的信號波的波幅與無意義的信號的波幅是不同的，將這些信號提取出來就是我們需要的數據信號

不管是光信號、電信號還是電磁波信號，都可以選擇性的用來承載模擬或數字信號。

『叄』 校園網路的拓撲結構圖

結構圖如下：

由網路節點設備和通信介質構成的網路結構圖。網路拓撲定義了各種計算機、列印機、網路設備和其他設備的連接方式。換句話說，網路拓撲描述了線纜和網路設備的布局以及數據傳輸時所採用的路徑。網路拓撲會在很大程度上影響網路如何工作。

(3)物理網路信號圖擴展閱讀

星型網路拓撲結構的一種擴充便是星行樹,如左圖所示。每個Hub與端用戶的連接仍為星型,Hub的級連而形成樹。然而,應當指出,Hub級連的個數是有限制的,並隨廠商的不同而有變化。

樹型結構是分級的集中控制式網路，與星型相比，它的通信線路總長度短，成本較低，節點易於擴充，尋找路徑比較方便，但除了葉節點及其相連的線路外，任一節點或其相連的線路故障都會使系統受到影響。

適用場合：只適用於低速、不用阻抗控制的信號，比如在沒有電源層的情況下，電源的布線就可以採用這種拓撲。

『肆』 Hopfield神經網路

Hopfield神經網路(Hopfield Neural Network，簡稱 HNN)，是美國加州理工學院物理學家Hopfield教授1982年提出的一種反饋型神經網路，信號不但能向前，還能向後傳遞(輸出信號又反饋回來變成輸入信號。而前面所介紹的BP網路是一種前饋網路，信號只能向前傳遞)。他在Hopfield神經網路中引入了「能量函數」概念，使網路的運行穩定性的判斷有了可靠依據。Hopfield神經網路的權值不是經過反復學習獲得的，而是按照一定規則計算出來的，一經確定就不再改變，而Hopfield神經網路的狀態(輸入、輸出信號)會在運行過程中不斷更新，網路演變到穩態時各神經元的狀態便是問題的解。

1985年，Hopfield和Tank研製了電子線路來模擬Hopfield網路，較好地解決了優化組合問題中著名的TSP(旅行商)問題，找到了最佳解的近似解，為神經網路的復興建立了不可磨滅的功勞。

對於地球物理反演這種最優化問題，可以很方便地用Hopfield網路來實現。反演的目標函數等於Hopfield網路的「能量函數」，網路的狀態(輸入、輸出信號)就是模型的參數，網路演變到穩態時各神經元的輸入輸出值便是反演問題的解。

Hopfield神經網路分為離散型和連續型兩種網路模型，分別記為DHNN(Discrete Hopfield Neural Network)和CHNN(Continues Hopfield Neural Network)。

在前饋型網路中無論是離散的還是連續的，一般均不考慮輸入與輸出之間在時間上的滯後性，而只表達兩者之間的映射關系。但在連續Hopfield神經網路中，考慮了輸出與輸入之間的延遲因素，因此需要用微分方程或差分方程來描述網路的動態數學模型。

8.5.4.1 離散Hopfield神經網路

離散Hopfield神經網路的拓撲結構如圖8.12所示。這是一種單層全反饋網路，共有n個神經元。圖8.12的特點是任意一個神經元的輸出x_i只能是0或1，均通過連接權w_ij反饋至所有神經元j作為它的輸入x_j。也就是說，每個神經元都通過連接權接收所有其他神經元輸出反饋的信息，這樣每一個神經元的輸出都受其他所有神經元輸出的控制，從而每個神經元的輸出相互制約。每個神經元均設一個閥值T_i，以反映對輸入雜訊的控制。

圖8.12 離散Hopfield神經網路的拓撲結構^[8]

8.5.4.1.1 網路的狀態

離散Hopfield神經網路任意一個神經元的輸出x_j稱為網路的狀態，它只能是0或1。變化規律由下式規定:

x_j=f(net_j) j=1，2，…，n(8.33)

f( )為轉移函數，離散 Hopfield神經網路的轉移函數常用符號函數表示:

地球物理反演教程

其中netj為凈輸入:

地球物理反演教程

對離散Hopfield神經網路，一般有

w_ij=0，w_ij=w_ji (8.36)

這說明神經元沒有自反饋，兩個神經元的相互控制權值相同。

離散Hopfield神經網路穩定時，每個神經元的狀態都不再改變。此時的穩定狀態就是網路的輸出，記為

地球物理反演教程

8.5.4.1.2 網路的非同步工作方式

它是一種串列方式，網路運行時每次只改變一個神經元的狀態，其他神經元的狀態保持不變。

8.5.4.1.3 網路的同步工作方式

它是一種並行同步工作方式，所有神經元同時調整狀態。

8.5.4.1.4 網路的吸引子

網路達到穩定狀態時的輸出X，稱為網路的吸引子。

8.5.4.1.5 網路的能量函數

網路的能量函數定義為

地球物理反演教程

以上是矩陣形式，考慮無自反饋的具體展開形式為

地球物理反演教程

當網路收斂到穩定狀態時，有

ΔE(t)=E(t+1)-E(t)=0 (8.40)

或者說:

地球物理反演教程

理論證明了如下兩個定理^[8]:

定理1.對於DHNN，若按非同步方式調整網路狀態，且連接權矩陣W為對稱陣，則對任意初始狀態，網路都能最終收斂到一個吸引子。

定理2.對於DHNN，若按同步方式調整網路狀態，且連接權矩陣W為非負定對稱陣，則對任意初始狀態，網路都能最終收斂到一個吸引子。

8.5.4.1.6 利用離散Hopfield神經網路進行反演

在地球物理線性反演中，設有如下目標函數:

地球物理反演教程

對比式(8.38)和式(8.42)發現它們在形式上有很多相似之處。王家映的《地球物理反演理論》一書中，直接用式(8.42)和式(8.38)類比，公式顯得復雜。本書設立一個新的目標函數ϕ，公式將會變得簡潔得多:

地球物理反演教程

再對比式(8.38)和式(8.43)，發現它們完全一樣，只要設:

X(t)=m，W=G^TG，T=G^Td (8.44)

注意:式(8.43)的目標函數ϕ的極大值解就是原來目標函數φ極小值的解，它們是同解的。

如果待反演的模型參數是離散的0或1值，那麼可以直接應用離散Hopfield神經網路進行反演。但是一般它們都是連續的數值，所以還要將模型參數表示為二進制^[1]:

地球物理反演教程

其中:B_ij=0或1為二進制數;D和U為整數，取決於模型參數的大小和精度。這樣第i個模型參數就用B_ij表示為了二進制數。將式(8.45)代入目標函數式(8.43)後再與離散Hopfield神經網路的能量函數進行對比，確立新的等價關系後，就可以進行反演了。

這個新的等價關系式可以參見王家映的《地球物理反演理論》_[1]一書。

反演的過程大致如下:

(1)根據模型參數的大小范圍和精度確定D和U，將初始輸入模型參數變為二進制數。設立一個擬合精度標准，如相對均方差ε，設定一個最大迭代次數N(所有神經元的輸出都修改一次稱為一次迭代)。

(2)利用數據方程的G矩陣(在一般情況下需用偏導數矩陣獲得)計算網路的權值和閥值。

(3)將二進制初始模型參數輸入網路並運行網路。

(4)把每次迭代網路輸出值變為十進制模型參數，進行正演計算。如果擬合滿足精度ε，則停止網路運行並輸出反演結果。否則重復(2)~(4)步直到滿足精度或達到最多迭代次數N為止。

在一般情況下，地球物理數據方程的G矩陣是無法用解析式寫出的，需要用偏導數矩陣獲得，它是依賴於輸入參數的，因此網路的每次迭代都要重新計算偏導數矩陣。這個計算量是很大的。因此他的反演過程和最小二乘法相似。此外，用Hopfield神經網路進行反演同樣有可能陷入局部極值點(吸引子)。因此同樣受初始模型的影響，需要盡量讓初始模型接近真實模型。

8.5.4.2 連續Hopfield神經網路(CHNN)_[8]

1984年，Hopfield把離散Hopfield神經網路發展為連續Hopfield神經網路。但所有神經元都同步工作，各輸入輸出量為隨時間變化的連續的模擬量，這就使得CHNN比DHNN在信息處理的並行性、實時性方面更接近實際的生物神經網路工作機理。因此利用CHNN進行地球物理反演更加方便。

CHNN可以用常系數微分方程來描述，但用模擬電子線路來描述，則更加形象直觀，易於理解。圖8.13為連續Hopfield神經網路的拓撲結構^[8]。

圖8.13 連續Hopfield神經網路的拓撲結構^[8]

圖8.13中每個神經元用一個運算放大器模擬，神經元的輸入輸出用放大器的輸入輸出電壓表示，連接權用電導表示。每個放大器有一個正向輸出和一個反向輸出，分別表示興奮和抑制。每個神經元還有一個用於設置激活電平的外界輸入偏置電流作為閥值。

這里由於篇幅關系不再累述。感興趣的讀者可以參考其他文獻。