电子工程代写|计算机网络概论代写Introduction to Computer Networking代考|CSE461

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计算机网络是一组通过电线、电缆等传输媒介相互连接的设备。这些设备可以是计算机、打印机、扫描仪、传真机等。拥有计算机网络的目的是通过网络发送和接收存储在其他设备中的数据。

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  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
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电子工程代写|计算机网络概论代写Introduction to Computer Networking代考|Bandwidth

The term bandwidth is used in two different ways for analogue and digital communications. Let us first have a brief look at bandwidth as used to describe analogue signals.

Analogue data transmission is performed by manipulating electromagnetic waves. These waves vary continuously and they can be sent over various kinds of media, for example, copper wire. Figure $2.9$ shows an analogue signal. The variation in the waves directly mirrors (is an analogue of) the variations in the light or sound waves that a transmitter produces. For example, a modem (see Chapter 5) produces shrieking sounds, which are sent over the analogue sections of the telephone network as continuously varying electrical waves. The bandwidth of an analogue signal is the difference between the highest and lowest frequencies contained in the signal. The frequency is the number of times the wave goes up and down per second. Frequency and analogue bandwidth are measured in cycles per second or hertz $(\mathrm{Hz})$.

Digital transmission, on the other hand, is done with a series of electrical (voltage) pulses. Figure $2.10$ shows a digital signal. With digital signalling, the information that is being sent out over the medium is turned into a stream of bits. A digital signal is not affected by noise (interference) or attenuation (weakening of the signal) as easily as an analogue signal. In the digital context, the term bandwidth is commonly used to mean the same as data rate and is expressed in bits per second. It can be argued that this is an incorrect use of the term bandwidth, but in computer networking, it is very frequently encountered with this meaning. So the phrases ‘a data rate of $100 \mathrm{Mbps}$ ‘ and ‘ $100 \mathrm{Mbps}$ of bandwidth’ can be taken to mean the same thing.

电子工程代写|计算机网络概论代写Introduction to Computer Networking代考|Codes for Transmitting Digital Data Using

If we want to send digital data using a digital signal, the most obvious way of encoding the bits would seem to be simply to use a high voltage level to represent a 1 bit and a low voltage level to represent a 0 bit. However, if this were done, the receiver could misunderstand the significance of a low voltage. Such a voltage might signify a 0 bit, but it might alternatively mean that nothing were being transmitted. This form of encoding is called non-return-to-zero (NRZ) and is illustrated in Fig. 2.12.

There are many different coding schemes, but we shall look at just one other besides NRZ. As can be seen in Fig. 2.12, Manchester encoding uses a transition in voltage to represent $1 \mathrm{~s}$ and 0s. A transition from low to high (representing a 1 bit) or high to low (representing a 0 bit) voltage occurs in the middle of a bit time. One advantage of such a scheme is that the receiver has only to look for a change in voltage (easier to detect than voltage value). Furthermore, always having a transition in the middle of a bit time provides a clock signal as well as data. Manchester encoding is used in $10 \mathrm{Mbps}$ Ethernet (further details of Ethernet are given in Chapter 4). More complicated encoding schemes than Manchester are used in higher speed versions of Ethernet.

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计算机网络概论代考

电子工程代写|计算机网络概论代写Introduction to Computer Networking代考|Bandwidth

带宽一词以两种不同的方式用于模拟和数字通信。让我们首先简要了解用于描述模拟信号的带宽。

模拟数据传输是通过操纵电磁波来执行的。这些波不断变化,它们可以通过各种介质发送,例如铜线。数字2.9显示模拟信号。波的变化直接反映(模拟)发射器产生的光波或声波的变化。例如,调制解调器(参见第 5 章)会产生尖叫声,这些声音会作为连续变化的电波通过电话网络的模拟部分发送。模拟信号的带宽是信号中包含的最高频率和最低频率之差。频率是波每秒上升和下降的次数。频率和模拟带宽以每秒周期数或赫兹为单位测量(H和).

另一方面,数字传输是通过一系列电(电压)脉冲完成的。数字2.10显示数字信号。使用数字信令,通过介质发送的信息被转换为比特流。数字信号不像模拟信号那样容易受到噪声(干扰)或衰减(信号减弱)的影响。在数字环境中,术语带宽通常用于表示与数据速率相同的含义,并以每秒比特数表示。可以说这是对带宽一词的错误使用,但在计算机网络中,这种含义经常遇到。所以短语’a data rate of100米bps’ 和 ‘100米bps带宽’可以理解为相同的意思。

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如果我们想使用数字信号发送数字数据,对位进行编码最明显的方法似乎是简单地使用高电平表示 1 位,使用低电平表示 0 位。但是,如果这样做,接收器可能会误解低电压的重要性。这样的电压可能表示 0 位,但也可能意味着没有任何内容被传输。这种编码形式称为不归零 (NRZ),如图 2.12 所示。

有许多不同的编码方案,但我们将只看除 NRZ 之外的另一种。如图 2.12 所示,曼彻斯特编码使用电压跃迁来表示1 s和 0。从低到高(代表 1 位)或从高到低(代表 0 位)电压的转换发生在位时间的中间。这种方案的一个优点是接收器只需寻找电压的变化(比电压值更容易检测)。此外,总是在位时间的中间进行转换提供了时钟信号以及数据。曼彻斯特编码用于10米bps以太网(以太网的更多细节在第 4 章中给出)。比曼彻斯特更复杂的编码方案用于更高速度的以太网版本。

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随机过程代考

在概率论概念中,随机过程随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数,则称此函数为样本函数,这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中,样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化,随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布,和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型,后验分布可以解析或近似,例如,马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要,包括点估计,如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外,所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

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机器学习代写

随着AI的大潮到来,Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比,Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用,因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”,也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多,跨学科范围广,所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题,StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。

多元统计分析代考


基础数据: $N$ 个样本, $P$ 个变量数的单样本,组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序;变量定量:数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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