第3章数据链路层 3.1数据链路层的基本概念 3.2停止等待协议 3.2.1完全理想化的数据传输 3.2.2具有最简单流量控制的数据链路层协议 3.2.3实用的停止等待协议 3.2.4循环冗余检验的原理 3.2.5停止等待协议的算法 3.2.6停止等待协议的定量分析 *3.3 连续ARQ 协议 3.3.1 连续 ARQ 协议的工作原理 3.3.2 连续 ARQ 协议的吞吐量 3.3.3 滑动窗口的概念 3.3.4 信道利用率与最佳帧长 3.4 选择重传ARQ 协议 *3.5 面向比特的链路层协议 HDLC 3.5.1 HDLC 协议概述 3.5.2 HDLC 的帧结构 *3.6 因特网的点对点协议 PPP 3.6.1 PPP 协议的工作原理 3.6.2 PPP 协议的帧格式 3.6.3 PPP 协议的工作状态

第2章物理层 2.1物理层的基本概念 2.2数据通信的基础知识 2.2.1数据通信系统的模型 2.2.2有关信道的几个基本概念 2.2.3信道的最高码元传输速率 2.2.4信道的极限信息传输速率 2.3物理层下面的传输媒体 2.3.1导向传输媒体 2.3.2非导向传输媒体 2.4 模拟传输与数字传输 2.4.1 模拟传输系统 *2.4.2 调制解调器 *2.4.3 数字传输系统 *2.5 信道复用技术 2.5.1 频分复用、时分复用和统计时分复用 2.5.2 波分复用 2.5.3 码分复用 *2.6 同步光纤网SONET和同步数字系列SDH 2.7 物理层标准举例 2.7.1 EIA-232-E接口标准 2.7.2 RS-449接口标准

5.1 运输层协议概述 5.1.1 进程之间的通信 5.1.2 运输层的两个主要协议 5.1.3 运输层的端口 5.2 用户数据报协议 UDP 5.2.1 UDP 概述 5.2.2 UDP 的首部格式 5.3 传输控制协议 TCP 概述 5.3.1 TCP 最主要的特点 5.3.2 TCP 的连接 5.4 可靠传输的工作原理 5.4.1 停止等待协议 5.4.2 连续 ARQ 协议 5.5 TCP 报文段的首部格式 5.6 TCP 可靠传输的实现 5.6.1 以字节为单位的滑动窗口 5.6.2 超时重传时间的选择 5.6.3 选择确认 SACK 5.7 TCP的流量控制 5.7.1 利用滑动窗口实现流量控制 5.7.1 必须考虑传输效率 5.8 TCP 的拥塞控制 5.8.1 拥塞控制的一般原理 5.8.2 几种拥塞控制方法 5.8.3 随机早期检测 RED 5.9 TCP 的运输连接管理 5.9.1 TCP 的连接建立 5.9.2 TCP 的连接释放 5.9.3 TCP 的有限状态机

5.1 运输层协议概述 5.1.1 进程之间的通信 5.1.2 运输层的两个主要协议 5.1.3 运输层的端口 5.2 用户数据报协议 UDP 5.2.1 UDP 概述 5.2.2 UDP 的首部格式 5.3 传输控制协议 TCP 概述 5.3.1 TCP 最主要的特点 5.3.2 TCP 的连接 5.4 可靠传输的工作原理 5.4.1 停止等待协议 5.4.2 连续 ARQ 协议 5.5 TCP 报文段的首部格式 5.6 TCP 可靠传输的实现 5.6.1 以字节为单位的滑动窗口 5.6.2 超时重传时间的选择 5.6.3 选择确认 SACK 5.7 TCP的流量控制 5.7.1 利用滑动窗口实现流量控制 5.7.1 必须考虑传输效率 5.8 TCP 的拥塞控制 5.8.1 拥塞控制的一般原理 5.8.2 几种拥塞控制方法 5.8.3 随机早期检测 RED 5.9 TCP 的运输连接管理 5.9.1 TCP 的连接建立 5.9.2 TCP 的连接释放 5.9.3 TCP 的有限状态机

5.1 运输层协议概述 5.1.1 进程之间的通信 5.1.2 运输层的两个主要协议 5.1.3 运输层的端口 5.2 用户数据报协议 UDP 5.2.1 UDP 概述 5.2.2 UDP 的首部格式 5.3 传输控制协议 TCP 概述 5.3.1 TCP 最主要的特点 5.3.2 TCP 的连接 5.4 可靠传输的工作原理 5.4.1 停止等待协议 5.4.2 连续 ARQ 协议 5.5 TCP 报文段的首部格式 5.6 TCP 可靠传输的实现 5.6.1 以字节为单位的滑动窗口 5.6.2 超时重传时间的选择 5.6.3 选择确认 SACK 5.7 TCP的流量控制 5.7.1 利用滑动窗口实现流量控制 5.7.1 必须考虑传输效率 5.8 TCP 的拥塞控制 5.8.1 拥塞控制的一般原理 5.8.2 几种拥塞控制方法 5.8.3 随机早期检测 RED 5.9 TCP 的运输连接管理 5.9.1 TCP 的连接建立 5.9.2 TCP 的连接释放 5.9.3 TCP 的有限状态机

3.1 计算机网络与互联网 3.1.1 计算机网络定义 3.1.2 计算机网络性能参数 3.1.3 计算机网络分类 3.1.4 互联网及其组成 3.2 互联网体系结构及设计 3.2.1 计算机网络体系结构的定义 3.2.2 协议分层 3.2.3 边缘论 3.3 OSI 参考模型 3.3.1 OSI 参考模型结构 3.3.2 OSI/RM 各层功能及其实现机制 3.4 TCP/IP 体系结构 3.4.1 TCP/IP 层次结构 3.4.2 TCP/IP 分层工作原理 3.5 OSI 参考模型与 TCP/IP 体系结构的比较 3.6 互联网发展现状及其存在的问题 3.6.1 互联网发展现状 3.6.2 互联网存在的问题 3.7 互联网体系结构研究进展 3.7.1 互联网体系结构发展的三种思路 3.7.2 基于改良式路线的互联网体系结构研究进展 3.7.3 基于革命式路线的互联网体系结构研究进展

5.1 运输层协议概述 5.1.1 进程之间的通信 5.1.2 运输层的两个主要协议 5.1.3 运输层的端口 5.2 用户数据报协议 UDP 5.2.1 UDP 概述 5.2.2 UDP 的首部格式 5.3 传输控制协议 TCP 概述 5.3.1 TCP 最主要的特点 5.3.2 TCP 的连接 5.4 可靠传输的工作原理 5.4.1 停止等待协议 5.4.2 连续 ARQ 协议 5.5 TCP 报文段的首部格式 5.6 TCP 可靠传输的实现 5.6.1 以字节为单位的滑动窗口 5.6.2 超时重传时间的选择 5.6.3 选择确认 SACK 5.7 TCP的流量控制 5.7.1 利用滑动窗口实现流量控制 5.7.1 必须考虑传输效率 5.8 TCP 的拥塞控制 5.8.1 拥塞控制的一般原理 5.8.2 几种拥塞控制方法 5.8.3 随机早期检测 RED 5.9 TCP 的运输连接管理 5.9.1 TCP 的连接建立 5.9.2 TCP 的连接释放 5.9.3 TCP 的有限状态机

2.1 物理层的基本概念 *2.2 数据通信的基础知识 2.2.1 数据通信系统的模型 2.2.2 有关信道的几个基本概念 2.2.3 信道的最高码元传输速率 2.2.4 信道的极限信息传输速率 2.3 物理层下面的传输媒体 2.3.1 导向传输媒体 2.3.2 非导向传输媒体 2.4 模拟传输与数字传输 2.4.1 模拟传输系统 *2.4.2 调制解调器 *2.4.3 数字传输系统 *2.5 信道复用技术 2.5.1 频分复用、时分复用和统计时分复用 2.5.2 波分复用 2.5.3 码分复用 *2.6 同步光纤网SONET和同步数字系列SDH 2.7 物理层标准举例 2.7.1 EIA-232-E接口标准 2.7.2 RS-449接口标准

5.1 运输层协议概述 5.1.1 进程之间的通信 5.1.2 运输层的两个主要协议 5.1.3 运输层的端口 5.2 用户数据报协议 UDP 5.2.1 UDP 概述 5.2.2 UDP 的首部格式 5.3 传输控制协议 TCP 概述 5.3.1 TCP 最主要的特点 5.3.2 TCP 的连接 5.4 可靠传输的工作原理 5.4.1 停止等待协议 5.4.2 连续 ARQ 协议 5.5 TCP 报文段的首部格式 5.6 TCP 可靠传输的实现 5.6.1 以字节为单位的滑动窗口 5.6.2 超时重传时间的选择 5.6.3 选择确认 SACK 5.7 TCP的流量控制 5.7.1 利用滑动窗口实现流量控制 5.7.1 必须考虑传输效率 5.8 TCP 的拥塞控制 5.8.1 拥塞控制的一般原理 5.8.2 几种拥塞控制方法 5.8.3 随机早期检测 RED 5.9 TCP 的运输连接管理 5.9.1 TCP 的连接建立 5.9.2 TCP 的连接释放 5.9.3 TCP 的有限状态机

高质量睡眠与儿童的身体发育、认知功能、学习和注意力密切相关，由于儿童睡眠障碍的早期症状不明显，需要进行长期监测，因此急需找到一种适用于儿童睡眠监测，且能够提前预防和诊断此类疾病的方法。多导睡眠图(Polysomnography，PSG)是临床指南推荐的睡眠障碍基本检测方法，通过观察PSG各睡眠期间的变化和规律，对睡眠质量评估和睡眠障碍识别具有基础作用。本文对儿童睡眠分期进行了研究，利用多导睡眠图记录的单通道脑电信号，在Alexnet的基础上，用一维卷积代替二维卷积，提出一种1D-CNN结构，由5个卷积层、3个池化层和3个全连接层组成，并在1D-CNN中添加了批量归一化层（Batch normalization layer），保持卷积核的大小保持不变。针对数据集少的情况，采用了重叠的方法对数据集进行了扩充。实验结果表明，该模型儿童睡眠分期的准确率为84.3%。通过北京市儿童医院的PSG数据获得的归一化混淆矩阵，可以看出，Wake、N2、N3和REM期睡眠的分类性能很好。对于N1期睡眠，存在将N1期睡眠被误分类为Wake、N2和REM期睡眠的情况，因此以后的工作应重点提升N1期睡眠的准确性。总体而言，对于基于带有睡眠阶段标记的单通道EEG的自动睡眠分期，本文提出的1D-CNN模型可以实现针对于儿童的自动睡眠分期。在未来的工作中，仍需要研究开发更适合于儿童的睡眠分期策略，在更大数据量的基础上进行实验