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10G EPON协议分析仪中前向纠错与业务识别的研究

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10G EPON协议分析仪中前向纠错与业务识别的研究
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-10页
第一章 绪论第10-14页
  1.1 研究背景及意义第10-11页
  1.2 10G EPON协议分析仪研究现状第11-12页
  1.3 论文研究内容与结构安排第12-14页
第二章 10G EPON中的前向纠错与业务识别技术第14-28页
  2.1 10G EPON协议标准简介第14-15页
  2.2 10G EPON物理层协议第15-17页
  2.3 10G EPON前向纠错技术第17-20页
    2.3.1 有限域第17-18页
    2.3.2 RS(255,223)编译码原理第18-20页
  2.4 10G EPON业务识别技术第20-27页
    2.4.1 TCP/IP协议第20-24页
    2.4.2 业务识别技术概述第24-25页
    2.4.3 深度学习方法第25-27页
  2.5 本章小结第27-28页
第三章 10G EPON协议分析仪中前向纠错的研究第28-42页
  3.1 10G EPON协议分析仪的整体框架第28-30页
  3.2 前向纠错译码模块设计第30-37页
    3.2.1 66b/72b位宽转换模块第31-32页
    3.2.2 FIFO数据缓存模块第32-33页
    3.2.3 校正子计算模块第33-34页
    3.2.4 关键方程求解模块第34-36页
    3.2.5 钱搜索与错误值计算模块第36-37页
    3.2.6 72b/66b位宽转换模块第37页
  3.3 RS译码模块的仿真验证第37-41页
    3.3.1 仿真结果第37-40页
    3.3.2 综合结果第40-41页
  3.4 本章小结第41-42页
第四章 10G EPON协议分析仪中业务识别的研究第42-55页
  4.1 基于深度学习的业务识别方案第42-44页
  4.2 CNN算法分析第44-51页
    4.2.1 卷积与池化第44-46页
    4.2.2 激活函数第46-47页
    4.2.3 反向传播算法第47-49页
    4.2.4 基于CNN的业务识别方案选择第49页
    4.2.5 一维CNN的网络结构与主要参数第49-51页
  4.3 DAE算法分析第51-54页
    4.3.1 自动编码器第51-53页
    4.3.2 DAE算法第53-54页
    4.3.3 DAE算法训练过程与主要参数第54页
  4.4 本章小结第54-55页
第五章 10G EPON协议分析仪中业务识别方案的仿真验证第55-73页
  5.1 实验环境与实验工具第55页
  5.2 实验数据集第55-58页
    5.2.1 公开数据集第55-57页
    5.2.2 私有数据集第57-58页
  5.3 实验评价标准第58页
  5.4 基于CNN的业务识别方案仿真实验与结果分析第58-65页
    5.4.1 公开数据集实验过程及结果分析第58-61页
    5.4.2 私有数据集实验过程及结果分析第61-65页
  5.5 基于DAE的业务识别方案仿真实验与结果分析第65-72页
    5.5.1 公开数据集实验过程及结果分析第65-68页
    5.5.2 私有数据集实验过程及结果分析第68-72页
  5.6 本章小结第72-73页
第六章 总结与展望第73-75页
  6.1 论文工作总结第73页
  6.2 后续工作展望第73-75页
致谢第75-76页
参考文献第76-78页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第78-79页

本篇论文共79页,点击这进入下载页面
 
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