密集连接的时延神经网络 在我们的论文 的密集 （INTERSPEECH 2020）中，密集连接的时延神经网络（D-TDNN）的PyTorch实施。 什么是新的 :warning: [2021-02-14]我们在添加了一个impl选项，现在您可以选择： 'conv'：通过F.conv1d实现TDNN。 'linear'：通过F.unfold和F.linear实现TDNN。 检查此以获取更多信息。 请注意，尚未完成“ conv”的预训练模型。 [2021-02-04]此存储库中的TDNN（默认实现）比nn.Conv1d慢，但我们采用它是因为： 此仓库中的TDNN还用于创建nn.Conv1d（非对称填充）不完全支持的F-TDNN模型。 nn.Conv1d（dilation> 1，bias = True）训练缓慢。 但是，这里我们不使用F-TDNN，我们总是在D-TDNN中设置bias = F

研究了万兆交换网络中交换原理，对万兆交换机中性能的关键因数和瓶颈存在于缓存区中的拥塞控制和排队调度机制，基于早期的网络应用传统的拥塞控制及避免，排队调度方法能很好的处理网络时延和丢包问题。然而对于万兆网络无法达到很好的性能要求，因此有必要寻求新的拥塞控制及避免和排队调度算法。本文在32口万兆交换网络中应用了端到端快速重传快速恢复（E2E-CC）拥塞控制机制，加权的早期随机检测（WRED）拥塞避免机制，多优先级加权差额循环调度（WDRR）机制，最后交换机正常工作时实现了交换大包数据（1 518 bytes）时延小于3 μs，小包数据（64 bytes）时延小于2 μs，丢包率在10亿分之一以下的性能，并且提供端口流镜像、流统计、VLAN（虚拟网络）划分、万兆链路聚合，抑制广播风暴等服务质量（QoS）功能。

此资源需要先下载，wall_deltay文档，wall_deltay为快速时延估计算法，穿墙雷达点目标成像中加入快速时延估计，让穿墙雷达中BP成像运算速度更加。

本程序首先产生了一个信号，然后对其进行延时，之后计算他们之间的互相关函数，找出其中的最大点，它的下标减去信号长度，即为时延。

HoloWAN Recorder可以测量网络的延迟、丢包以及网络抖动。 测量结果可以通过图表展现网络状况。 并且可以录制一段时间内的网络状况，录制结果以txt文件形式保存在电脑或手机中，配合HoloWAN进行网络回放模拟。

在NS2中，用.AWK写的统计数据包的平均时延，从而来评价协议的性能

分组交换网中的时延 3. 传输时延: R= 链路带宽 (bps) L= 分组长度 (比特) 发送比特进入链路的时间= L/R 4. 传播时延: d = 物理链路的长度 s = 在媒体中传播的速度 (~2x108 m/sec) 传播时延 = d/s 注意: s 和R 是极为不同的量！ A B 传播 传输 节点处理 排队

针对不确定时延影响无线网络控制系统的控制性能、常规PID控制策略无法满足网络控制要求的问题,提出了一种基于RBF神经网络PID控制的无线网络时延控制方案。采用Matlab/Simulink的TrueTime工具箱建立了无线网络时延控制系统仿真模型,介绍了模型中网络模块、执行器模块、控制器模块的设计及RBF神经网络整定PID控制器参数的实现原理。仿真结果表明,与常规PID控制策略相比,RBF神经网络PID控制策略能够在一定程度上降低不确定时延对无线网络控制系统的影响,从而提高无线网络控制系统的稳定性。

使用matlab 实现广义互相关算法，得到时延求解

时间敏感网络（TSN）在以太网的基础上提供端到端极低时延和高可靠性的数据传输，适用于时延敏感型应用，广泛应用于自动驾驶、工业互联网等场景。首先总结了TSN的特点，并详细阐述了TSN标准的工作原理和特性，重点介绍了在无线网络中提供确定性时延和可靠数据传输的网络技术，即无线TSN技术。此外，通过TSN的应用场景简要分析了TSN的应用案例。最后探讨了TSN和无线TSN技术及其在工业场景中应用存在的挑战和问题，并展望了未来的研究方向。