11028

Модемы. Примеры технологий в которых используются модемы

Доклад

Информатика, кибернетика и программирование

Модемы. Модем –устройство канального уровня соединяющее компьютеры с линией связи которая изначально не предназначалась для передачи данных. Примеры технологий в которых используются модемы: Подключение через городские телефонные линии Dial – Up По те...

Русский

2013-04-03

100 KB

0 чел.

Модемы.

Модем –устройство канального уровня, соединяющее компьютеры с линией связи, которая изначально не предназначалась для передачи данных.

Примеры технологий в которых используются модемы:

  1.  Подключение через городские телефонные линии (DialUp)

По телефонным линиям передаётся голос в звуковом диапазоне частот (1-3 ГГц). Модемы так же передают данные в виде звука.

Максимальная скорость – 56 r,|c/

Компьютер с таким модемом можно использовать в качестве факса, автоответчика, а так же для прямой связи между 2 компьютерами.

  1.  Технология ADSL.

Эта технология использует стандартные телефонные линии, но данные и голос передаются независимо и одновременно на разных частотах. Эта технология ассиметрична (8 Мбит/с к клиенту и 1 Мбит/с от клиента). Для работы этой технологии на АТС должно быть установлено специальное оборудование.

  1.   Передача данных по сетям кабельного телевидения.

Телевидение использует коаксиальные кабели, при этом по одному кабелю передаётся множество информационных каналов. Данные же можно передавать по свободному каналу. Скорость ≈ 50 Мбит/с.

  1.  Модемы для сотовых сетей

Маршрутизаторы (роутеры)

Роутер – устройство сетевого уровня, работающее под управлением программного обеспечения. Задача роутера – соединять между собой сегменты одной сети или разные сети между собой.

Роутер является узлом сети, то есть имеет адрес.

Роутеру как минимум нужны два сетевых интерфейса.  Например: домашние роутеры имеют одно подключение WAN(обычно к интернету) и несколько разъемов типа LAN.

Роутер представляет собой полноценную ЭВМ с памятью. Роутер работает под собственной ОС ( иногда бывает наподобие Linux).

Существующие роутеры в виде спец. устройств, но роутер можно построить на базе обычного компьютера с несколькими сетевыми подключениями.

На компьютере надо поставить спец.программу для организации маршрутизации.

Настройка роутера заключается в создании правил, по которым будут фильтроваться проходящие пакеты.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

32434. Secret Net5.0-C, архитектура СЗИ НСД, состав семейства, администрирование системы и пользователей, организация разграничения доступа, контроль целостности, аудит 4.13 MB
  0C архитектура СЗИ НСД состав семейства администрирование системы и пользователей организация разграничения доступа контроль целостности аудит.Разграничение доступа и зашиты ресурсов.Разграничение доступа к устройствам компьютера. Механизм разграничения доступа к устройствам РДУ предназначен для разграничения доступа к устройствам с целью предотвращения несанкционированной утечки информации с защищаемого компьютера.
32435. Электронные ключи 16.58 KB
  На базе программируемых логических матриц Реализуют функцию x и y – могут представлять последовательность чисел Электронные ключи энергозависимой программируемой памятью имеется возможность дистанционного перепрограммирования ключей. Возможность усиленной защиты за счет встраиваемой функции. Возможность защиты от НСД к данным за счет их шифрования с использованием параметров электронного ключа. Возможность выбирать схему защиты.
32437. НЕПРЕРЫВНЫЕ СЛУЧАЙНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ 157.5 KB
  Пусть Х – случайная величина с функцией распределения Fx. Если функция распределения дифференцируема то ее производная Fx = fx называется плотностью распределения а сама случайная величина Х – непрерывно распределенной случайной величиной. Отсюда следует что функция распределения непрерывной случайной величины является первообразной от плотности распределения: Утверждение 8. Вероятность того что случайная величина Х принимает значения из отрезка [а b] равна интегралу по этому отрезку от плотности распределения случайной величины Х.
32438. CИCТЕМЫ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН 144.5 KB
  CИCТЕМЫ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН. РАСПРЕДЕЛЕНИЕ СИСТЕМЫ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН. Пусть Х = Х1 Х2Хn – совокупность или система случайных величин. Функцией распределения системы случайных величин называется вероятность совместного выполнения неравенств k = 1 2 .
32439. ЗАВИСИМОСТЬ И КОВАРИАЦИЯ 87.5 KB
  Для доказательства необходимости продифференцируем по x и y обе части равенства из определения независимых случайных величин. Дискретные случайные величины независимы тогда и только тогда когда для любых пар значений случайных величин X и Y. Для независимых случайных величин X и Y ковариация равна 0. Из утверждений 2 и 3 следует что для независимых случайных величин X и Y MXY = MX  MY если MX и MY существуют.
32440. НЕКОТОРЫЕ ПРЕДЕЛЬНЫЕ ТЕОРЕМЫ 106.5 KB
  Пусть X1X2Xn – взаимно независимые случайные величины с одной и той же функцией распределения Fx. Характеристической функцией распределения Fx или случайной величины X называется математическое ожидание случайной величины Замечание. В данном случае под случайной величиной будем понимать пару действительных функций Если X имеет плотность fx то Например характеристическая функция стандартного нормального распределения Если X – дискретная случайная величина где xi – значение...
32441. ЗАКОН БОЛЬШИХ ЧИСЕЛ 83 KB
  ЗАКОН БОЛЬШИХ ЧИСЕЛ. Закон больших чисел позволяет установить новую точку зрения на вероятность случайных событий и математическое ожидание случайной величины. Cуть закона больших чисел состоит в том что конкретные особенности каждого отдельного случайного явления почти не сказываются на среднем результате множества таких явлений случайные отклонения от среднего неизбежные в каждом отдельном случае в массе таких случаев почти всегда взаимно погашаются и выравниваются. Для доказательства закона больших чисел нам потребуется Лемма...
32442. CЛУЧАЙНЫЕ СОБЫТИЯ 48.5 KB
  В случае с монетой это число P = 1 2. Естественно было бы это число Р и принять за вероятность некоторого исхода. Но проблема заключается в том что на практике мы имеем дело не со всей последовательностью частот а только с конечным числом ее членов и следовательно не можем судить о ее пределе. В этом случае вероятность события определяется формулой: P = N N где N число элементарных событий которые приводят к наступлению события .