PCATTCP学习笔记
crc16 ccitt capl算法
在通信协议和数据完整性校验中，循环冗余校验（CRC）是一种常见的技术，而CRC-16/CCITT是其中一种特定的算法，通常用来检测或校验数据传输或存储后可能发生的错误。
这种算法特别是在汽车网络通信中广泛使用，其中CAPL （Communication Access Programming Language）是Vector公司的CANoe和CANalyzer工具中使用的脚本语言，用于定义网络事件和行为。
CAPL本身并没有直接提供CRC计算的内置函数，但你可以用CAPL编写函数来实现CRC-16/CCITT算法。
以下是一个简单的CAPL脚本示例，演示了如何计算CRC-16/CCITT值：```caplconst word CRC16_CCITT_TABLE[256] = {// 这里应该是256个预计算好的CRC表格值// 例如：0x0000, 0x1021, ..., 0xFFFF};word crc16_ccitt(unsigned char *message, unsigned int length) {word crc = 0xFFFF; // 初始值for(unsigned int i = 0; i < length; i++) {byte data = message[i] ^ (byte)(crc >> 8);crc = CRC16_CCITT_TABLE[data] ^ (crc << 8);}return crc;}on key 'x'{byte message[/* message length */];// 填充message数组的代码word crcValue = crc16_ccitt(message, /* message length */);write("The CRC-16/CCITT of the message is 0x%X", crcValue);}```在这个例子中，`CRC16_CCITT_TABLE`是一个预先计算好的256项的CRC表，它包含了所有可能的8位字节的CRC-16/CCITT余数。
pcap及pcapng格式解析中文版
PCAP下一代转储文件格式PCAP-DumpFileFormatStatus of this MemoThis document is an Internet-Draft and is in full conformance with all provisions of Section 10 of RFC 2026.Internet-Drafts are working documents of the InternetEngineering Task Force (IETF), its areas, and its workinggroups. Note that other groups may also distribute working documents as Internet-Drafts.Internet-Drafts are draft documents valid for a maximum of six months and may be updated, replaced, or obsoleted by other documents at any time. It is inappropriate to useInternet-Drafts as reference material or to cite them other than as “work in progress.”The list of current Internet-Drafts can be accessedat /ietf/1id-abstracts.txt.The list of Internet-Draft Shadow Directories can be accessed at /shadow.html.This Internet-Draft will expire on September 2, 2004. Copyright NoticeCopyright © The Internet Society (2004). All RightsReserved.AbstractThis document describes a format to dump captured packets on a file. This format is extensible and it is currently proposed for implementation in the libpcap/WinPcap packet capturelibrary.Updates∙[27 Jul 2009] Guy Harris: added some missing reserved block types in Appendix B.∙[27 Jul 2009] Guy Harris: fixed a typo in Appendix B.The range of standardized blocks are in the range0x00000000-0x7FFFFFFF.∙[ 8 Feb 2008] Gianluca Varenni: better documentation for the format of the timestamps. Renamed theif_tsaccur option into if_tsresol.∙[22 Oct 2007] Gianluca Varenni: added a note related to 64-bit alignment. Specified that the option lengthfield is the length without padding. typos here and there.Added some option examples.∙[17 Oct 2007] Ulf Lamping: Major review: "Interface ID" in "ISB" now 32 bits. isb_starttime/isb_endtimedepends on if_tsaccur. Lot's of other editing ...∙[ 8 Oct 2007] Ulf Lamping: Fixed several typos.Grouped the block types into mandatory, optional,experimental, obsolete.∙[14 Sep 2006] Gianluca Varenni: Added the block type code for Arinc 429 in AFDX Encapsulation InformationBlock∙[23 May 2006] Gianluca Varenni: Added the block type code for IRIG Timestamp Block∙[23 Apr 2006] Gianluca Varenni: Cleaned up AppendixC a bit: we should use the LINKTYPE_xxx values fromlibpcap, not the DLT_xxx ones. Fixed the introduction tothe appendix and added some comments.∙[21 Mar 2006] Gianluca Varenni: Added a preliminary version of Appendix C, detailing the Standardized LinkTypes.∙[21 Mar 2006] Gianluca Varenni: Added a preliminary version of Appendix B, detailing the Standardized BlockType codes.∙[21 Mar 2006] Gianluca Varenni: Added the Enhanced Packet Block in section 2.2. Fixed a typo in the list: it'sInterface Statistics Block, and not Capture StatisticsBlock.∙[21 Mar 2006] Gianluca Varenni: Fixed some minor typos in the document.∙[21 Mar 2006] Gianluca Varenni: Fixed an error inPacket Block: option pack_hash should have code 3.∙[21 Mar 2006] Gianluca Varenni: Added the definition of the Enhanced Packet Block.∙[12 Mar 2006] Gianluca Varenni: Added optionif_tsoffset in the Interface Description Block.目录PCAP下一代转储文件格式 (1)PCAP-DumpFileFormat (1)Status of this Memo (1)Copyright Notice (1)Abstract (2)Updates (2)1. 目标 (5)2. 文件结构（General File Structure） (5)2.1. 块结构（General Block Structure） (5)2.2. 块类型（Block Types） (6)2.3. 逻辑块层次结构（Logical Block Hierarchy） (7)2.4. 物理文件的布局（Physical File Layout） (7)2.5. 选项（Options） (9)2.6. 数据格式（Data format） (10)3. 块定义（Block Definition） (11)3.1. 节头块（Section Header Block） (11)3.2. 接口描述块（Interface Description Block） (12)3.3. 增强分组块（Enhanced Packet Block） (15)3.4. 简单分组块（Simple Packet Block） (17)3.5. 分组块（Packet Block） (18)3.6. 名称解析块（Name Resolution Block） (20)3.7. 接口统计块（Interface Statistics Block） (22)4. 实验块（Experimental Blocks） (23)4.1. 替代性分组块（Alternative Packet Blocks） (23)4.2. 压缩块（Compression Block） (24)4.3. 加密块（Encryption Block） (24)4.4. 固定长度块（Fixed Length Block） (25)4.5. 目录块（Directory Block） (26)4.6. 流量统计和监控块（Traffic Statistics and Monitoring Blocks） (26)4.7.事件/安全块（Event/Security Block） (26)5. 推荐的扩展名: .pcapng (27)6. 怎样增加供应商/域特定扩展 (27)7. 结论 (27)Appendix A. Packet Block Flags Word (28)Appendix B. Standardized Block Type Codes (28)Appendix C. Standardized Link Type Codes (29)Appendix D. Link Layer Headers (33)Authors' Addresses (34)Full Copyright Statement (34)Intellectual Property (35)Acknowledgment (35)附录：pcap文件格式说明 (36)文件格式 (36)ile Header (36)Record (Packet) Header (37)Packet Data (38)1. 目标交换分组痕迹的问题变得越来越关键。
pcap tls协议解析规则
pcap tls协议解析规则
摘要：
1.PCAP 简介
2.TLS 协议概述
3.PCAP 解析TLS 协议的方法
4.PCAP tls 协议解析规则的实际应用
5.总结
正文：
1.PCAP 简介
PCAP(Packet Capture) 是一种网络数据包捕获技术，可以用于监视和分析网络流量。
PCAP 可以捕获网络中的所有数据包，包括TLS 加密协议的数据包。
2.TLS 协议概述
TLS(Transport Layer Security) 是一种安全协议，用于保护网络通信。
TLS 协议通常用于保护Web 浏览器和Web 服务器之间的通信，以及其他需要保护数据传输的应用程序。
3.PCAP 解析TLS 协议的方法
PCAP 可以捕获TLS 协议的数据包，并通过解析这些数据包来获取TLS 协议的详细信息。
PCAP 可以使用各种工具来解析TLS 协议，例如Wireshark 和tcpdump。
4.PCAP tls 协议解析规则的实际应用
PCAP tls 协议解析规则可以用于监视和分析网络流量，以确保网络安全。
例如，可以使用PCAP tls 协议解析规则来检测TLS 协议的漏洞，并采取相应的措施来修复这些漏洞。
5.总结
PCAP 是一种强大的网络数据包捕获技术，可以用于监视和分析网络流量。
pcap使用手册
让我们从看看这篇文章写给谁开始。
显而易见的，需要一些C语言基础知识，除非你只想了解基本的理论。
你不必是一个编码专家，因为这个领域只有经验丰富的程序员涉足，而我将尽可能详细的描述这些概念。
另外，考虑到这是有关一个包嗅探器的，所以对网络基础知识的理解是有帮助的。
所有在此出现的代码示例都已在FreeBSD 4.3平台上测试通过。
开始：pcap应用程序的格式我们所要理解的第一件事情是一个基于pcap的嗅探器程序的总体布局。
流程如下：1.我们从决定用哪一个接口进行嗅探开始。
在Linux中，这可能是eth0，而在BSD系统中则可能是xl1等等。
我们也可以用一个字符串来定义这个设备，或者采用pcap提供的接口名来工作。
2.初始化pcap。
在这里我们要告诉pcap对什么设备进行嗅探。
假如愿意的话，我们还可以嗅探多个设备。
怎样区分它们呢？使用文件句柄。
就像打开一个文件进行读写一样，必须命名我们的嗅探“会话”，以此使它们各自区别开来。
3.如果我们只想嗅探特定的传输（如TCP/IP包，发往端口23的包等等），我们必须创建一个规则集合，编译并且使用它。
这个过程分为三个相互紧密关联的阶段。
规则集合被置于一个字符串内，并且被转换成能被pcap读的格式(因此编译它)。
编译实际上就是在我们的程序里调用一个不被外部程序使用的函数。
接下来我们要告诉pcap使用它来过滤出我们想要的那一个会话。
4.最后，我们告诉pcap进入它的主体执行循环。
在这个阶段内pcap一直工作到它接收了所有我们想要的包为止。
每当它收到一个包就调用另一个已经定义好的函数，这个函数可以做我们想要的任何工作，它可以剖析所部获的包并给用户打印出结果，它可以将结果保存为一个文件，或者什么也不作。
5．在嗅探到所需的数据后，我们要关闭会话并结束。
这是实际上一个很简单的过程。
一共五个步骤，其中一个（第3个）是可选的。
我们为什么不看一看是怎样实现每一个步骤呢？设置设备这是很简单的。
Opencv之PCA篇
Opencv之PCA篇PCA（principal component analysis）翻译过来就是主分量分析，是一种流行的数据降维方法。
通过数据降维可以实现数据的压缩，同时方便数据分析和提高算法的处理速度。
PCA的原理就是通过正交变换，最大化样本协方差阵的对角元素，最小化非对角元素。
具体的介绍可以参考Shlens, J., A tutorial on principal component analysis. Systems Neurobiology Laboratory, University of California at San Diego, 2005.这个介绍的很不错，从信号处理的角度出发分析了PCA。
由于PCA的计算简单，效果显著所以得到很多人的青睐，但是PCA应用本身是基于一定假设的：1.线性。
即特征的变换是线性变换，作用有限，目前也有非线性的特征变换kernel PCA。
2.处理的数据分布式服从指数族概率密度函数，即能通过均值和协方差来表征数据的分布，因为只有在这个情况下信噪比和协方差矩阵才能表示噪声和数据冗余。
好在实际应用时，我们碰到的大多数数据是服从高斯分布或近似高斯分布的（这得益与概率论理的中心极限定理，这个概念经常会碰到，多理解理解有好处）。
PCA是一个无参数的数据分析技术，所以变换结果只受样本影响，结果不受经验影响，与用户独立。
就是说PCA无法判断哪个特征比较重要，虽然这个特征的方差比较小。
所有特征都平等对待，不能发挥出先验知识的作用。
而且经过变换后特征的含义也无法与实际相联系，仅仅是个数据上的表示。
毕竟天下没有免费的午餐，有得必有失，PCA是得到的便捷多。
在这里顺便提下PCA、KL变换、奇异值分解的关系，其实这三个变换殊途同归，都实现相类似的功能。
在信号处理中都得到广泛应用，真要说有什么区别就是中间的过程细微区别。
奇异值分解个人感觉是矩阵论上的一种矩阵分界方法，并不和实际工程性的技术挂钩，只是很多问题如PCA可以通过奇异值分解的方法得到相同的结果，同时奇异值分解也反映了PCA的不同维度的内在转换关系。
树莓派pca指令说明
树莓派pca指令说明PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种常用的数据降维技术，可以用于处理高维数据。
在树莓派上，可以使用scikit-learn库中的PCA模块来进行主成分分析。
以下是PCA在树莓派上的一些常见指令说明：1. 导入PCA模块：在Python脚本中，可以使用以下代码导入PCA模块：pythonfrom sklearn.decomposition import PCA2. 创建PCA对象：使用以下指令创建一个PCA对象：pythonpca = PCA(n_components=k)其中，k是指定要保留的主成分个数。
如果不指定n_components参数，则默认保留所有主成分。
3. 训练PCA模型：使用fit()方法训练PCA模型，可以将欲降维的数据传递给fit()方法：pythonpca.fit(X)其中，X是一个二维数组，每一行表示一个样本，每一列表示一个特征。
4. 转换数据：训练完PCA模型后，可以使用transform()方法将原始数据转换为降维后的数据：pythonX_pca = pca.transform(X)该指令将返回一个二维数组X_pca，其中每一行表示一个样本，每一列表示一个主成分。
5. 查看解释方差比例：可以使用explained_variance_ratio_属性查看每个主成分所解释的方差比例：pythonprint(pca.explained_variance_ratio_)该指令将打印出一个一维数组，表示每个主成分所解释的方差比例。
这些是PCA在树莓派上的一些常见指令说明，可以根据具体需求对PCA进行相应的操作。
winpcap过滤器语法
winpcap过滤器语法Wpcap过滤器基于已公开的断言语法。
一个过滤器是一串包括过滤表达式的ASCII字符串。
Pcap_compile()接受表达式并利用一个程序将之转化为核心层的包过滤器。
表达式选择将要接受的数据包。
若未给出表达式，网络上的所有数据包将被核心层的过滤驱动所接受。
否则，只有满足表达式为”ture”的数据包会被接受。
表达式可以包括一个或多个原子式。
原子式通常由一个带前置限定词的id（名称或数字）所组成。
有三种不同的前置限定词：Type限定词指定名称或数字所指向的类别。
可能的类别有host、net和port。
例如：’host foo’、’net 128.3’、’port 20’。
若未指定类别限定词，默认为host。
Dir限定词指定一个到和/或从id的特定的传输方向。
可能的方向有src、dst、src or dst和src and dst。
例如：’src foo’、’dst net 128.3’、’src or dst port ftp-data’。
若没有该限定词，默认为src or dst。
对于’null’链路层（例如像slip这种点对点的协议）inbound和outbound这两上限定词能够指定想要的方向。
Proto限定词限定一个特殊的协议。
可能的协议有：ether、fddi、tr、ip、ip6、arp、rarp、decnet、tcp和udp。
例如：’ether src foo’、’arp net 128.3’、’tcp port 21’。
若没有协议限定词，则默认为所有与类别相一致的协议。
例如：’src foo’的意思是’(ip or arp or rarp) src foo’（除非后面的语法不合法），’net bar’的意思是’(ip or arp or rarp) net bar’，’port 53’的意思’(tcp or udp) port 53’。
‘fddi’实际上是’ether’的一个别名；解析器将它们的意思处理为“在指定网络接口下使用数据链路层。
PCA的使用说明
PCA的使用说明一、PCA的原理介绍PCA的核心思想是寻找数据的主成分，即方差最大的方向。
它通过线性变换将原始数据映射到一个新的坐标系中，使得在新的坐标系下，数据的各个特征之间相互独立。
具体来说，PCA可以通过以下步骤实现：1.标准化数据：首先对原始数据进行标准化处理，确保各个特征具有相同的尺度。
2.计算协方差矩阵：计算标准化后的数据的协方差矩阵。
3.计算特征值和特征向量：对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值和对应的特征向量。
4.选择主成分：将特征值按照从大到小的顺序排序，选择前k个特征值对应的特征向量作为主成分。
5.映射到新空间：将原始数据映射到由选取的主成分构成的新空间中。
二、PCA的应用场景PCA在很多领域都有广泛的应用，包括数据降维、特征提取和数据可视化等。
下面是一些常见的应用场景：1.数据降维：当数据具有高维度时，为了减少存储空间和计算复杂度，可以使用PCA将数据降维到较低的维度。
2.特征提取：在一些任务中，我们只关心数据的一些特性，而不关心其他特性。
通过使用PCA，我们可以将数据映射到一个更小的特征空间，只保留最相关的特征，从而加速后续的计算和分析。
3.数据可视化：对于高维的数据集，我们难以将其可视化展示。
使用PCA可以将数据映射到二维或三维空间中，方便我们观察和分析数据的分布情况。
三、使用PCA的注意事项在使用PCA时，需要注意以下几点：1.数据标准化：在应用PCA之前，需要对数据进行标准化处理。
这是因为PCA是一个线性变换，对数据的尺度敏感。
如果不进行标准化，那么在协方差矩阵的计算中，数据特征中较大的尺度会对结果产生更大的影响。
2.特征选择：在选择主成分时，一般选择特征值较大的那些特征向量。
可以根据特征值的大小来判断每个主成分所保留的信息量。
通常，我们会选择保留累计解释方差比例达到一定阈值（如90%）的主成分。
3.解释方差比例：PCA可以用来衡量每个主成分所保留的信息量。
解释方差比例可以通过特征值与所有特征值之和的比值来计算。
pcap简单使用和简单解释
pcap简单使⽤和简单解释数据类型bpf_u_int32实际上就是u_int的⼀个别名，还有吧bpf_int32实际上就是int的别名。
当然这个int是32位的，如果操作系统对int的定义不是4字节，bpf_int32就对应另外⼀种类型，总之，bpf_u_int32就是⼀个32位的⽆符号整型。
关键函数：int pcap_lookupnet(const char *device, bpf_u_int32 *netp,bpf_u_int32 *maskp, char *errbuf)⽤于获取⽹卡的⽹络号和⼦⽹掩码。
其中device参数是⽹卡名，netp 和maskp表⽰将要获得的⽹络号和⼦⽹掩码，都是以⽹络字节序存放的,⽐如⼀个IP为10.108.20.0，那么netp中存放的这个地址就是：1338378。
转换成⼆进制就是：00000000 00010100 01101100 00001010这个数在内存中的存在形式就是：低地址----------------------------------------》⾼地址00001010 01101100 00010100 00000000对应每个字节的⼗进制就是：10 108 20 0⽹络字节序和主机字节序⽐较容易混乱（⼤端表⽰和⼩端表⽰）。
⽹络字节序采⽤⼤端表⽰，就是数据的⾼位要存放到低地址。
⽽⼤多数主机字节序采⽤⼩端表⽰（也有采⽤⼤端表⽰的主机字节序），就是数据的低位放到低地址。
⽐如⽆符号整型1338378，的⼆进制表⽰为：数据的⾼位----------------------------》数据的低位00000000 00010100 01101100 00001010所以采⽤⼩端表⽰的主机字节序时，内存中存放的形式为：低地址----------------------------------------》⾼地址00001010 01101100 00010100 00000000errbuf存放错误信息。
tcp三次握手的知识点、技能点
tcp三次握手的知识点、技能点摘要：1.介绍stata 软件及其在统计分析中的应用2.阐述总体条件均值预测区间的概念和意义3.详细说明如何使用stata 求总体条件均值预测区间4.总结stata 在总体条件均值预测区间计算中的优势和局限性正文：一、stata 软件简介及其在统计分析中的应用stata 是一款广泛应用于统计分析、数据管理、数据可视化等领域的软件。
它以其强大的数据处理能力、丰富的统计模型和易于操作的用户界面，赢得了众多统计学者和研究者的青睐。
在实证研究中，stata 被广泛应用于数据分析、假设检验、模型拟合等环节。
二、总体条件均值预测区间的概念和意义总体条件均值预测区间是统计学中一种对总体均值进行预测的方法。
它是根据样本数据计算得到的一个区间，该区间通常用来估计总体的均值。
总体条件均值预测区间具有一定的概率保证，即在一定程度上可以保证总体均值真实值的概率。
三、如何使用stata 求总体条件均值预测区间在stata 中，可以使用`confound`命令来计算总体条件均值预测区间。
以下是一个简单的示例：```* 载入数据use "数据文件路径", clear* 进行回归分析reg y x1 x2 x3* 计算总体条件均值预测区间confound```在上述示例中，`y`为因变量，`x1`、`x2`和`x3`为自变量。
`confound`命令将根据回归模型计算总体条件均值预测区间。
四、stata 在总体条件均值预测区间计算中的优势和局限性stata 作为一款专业的统计分析软件，具有以下优势：1.易于操作：stata 的用户界面友好，使得计算总体条件均值预测区间的过程变得简单快捷。
2.功能强大：stata 提供了丰富的统计模型和方法，可以应对各种复杂的数据分析需求。
3.可视化：stata 可以方便地绘制各种统计图形，有助于更直观地展示分析结果。
然而，stata 也存在一定的局限性：1.学习成本：尽管stata 易用，但对于初学者来说，仍需要投入一定的时间和精力学习其基本操作和语法。
通信原理学习笔记演示教学
通信与网络复习笔记——通信部分第一讲信息论信息的度量：不确定度平均不确定度，熵：单位bit定理：离散随机变量的最大熵，S表示该随机变量的取值集合联合熵：pij 联合概率，则联合熵是条件熵：条件概率的熵H（X|Y）=∑∑p(i,j) log p(i|j)关系：互信息：互信息的理解：①X的不确定度减去观测Y后X残存的不确定度，通过观测Y帮助了解X ②Y的不确定度减去观测X后Y残存的不确定度，通过观测X帮助了解Y的信息集合对应：并——联合熵；减——条件熵；交——互信息量X、Y独立→互信息量为0 →H(XY)=H(x)+H(Y)→H(X|Y)=H(X)X、Y相等→互信息量=自身信息量，最大互信息→条件熵为0信道：信息的通道。
信息传输的本质就是，利用接收的结果估计发送的结果，互信息信道容量：互信息最大值常见信道：I)BSC 对称二进制信道，差错概率ε，信道容量C=1+εlogε+(1-ε)log(1-ε)II)高斯信道：描述信道转移的概率，加性噪声互信息量用到h(X|X)=0 。
Gauss是最差的加性信道，h（N）最大信道容量C=max I(X:Y)（信号自己功率受限P）香农定理：*信号带宽W，单位时间最多2W个采样低信噪比：C=1.44P/n0微分熵：给定峰值约束，规定则最大微分熵的分布是均匀分布p(X)=1/(2A)；若能量受限，最大熵是高斯分布，熵h(N)=若随机向量映射：J是X对Y的，则第二讲压缩编码理论常用傅立叶变换对————带通抽样：fs≥2 fH/[fH/B] []是取整最低抽样率：2B 窄带信号O量化I)均匀量化：量化噪声方差Δk=Δ=2V/L 量化噪声Δ^2/12 。
还有过载噪声最优量化分层电平在重建电平终点，重建电平在分层电平质心（用x概率密度求）此时表示yk最小bit数工程运用：-V~V均匀量化，不考虑过载，信噪比：/=,多一位码字6dB改善II)非均匀量化：用于语音，经常落入的区域精度高，损失小，不常落入的区域权重低压缩编码：取ln→均匀量化→编码；扩张解码：解码→均匀重建→扩张(做exp)对数量化：y=1/B*lnX 则信噪比S/=3*(L/BV)^2O PCM 脉冲编码调制13折现A律近似，或者15折现μ律近似PCM协议：M1~M8：M1，极性（正负）；M2~M4，段落；M5~M8 每段中电平位置第三讲数字基带传输（一）O符号映射bit：数字传输的“基本粒子”符号：集装箱卡车，用于承载信息，可以是物理量常用M表示符号集合的元素数目。
循序渐进学习使用WINPCAP二
循序渐进学习使用WINPCAP(二)在第一章中演示了如何获得已存在适配器的静态信息。
实际上WinPcap同样也提供其他的高级信息，特别是pcap_findalldevs()这个函数返回的每个pcap_if结构体都同样包含一个pcap_addr结构的列表，它包含：一个地址列表，一个掩码列表，一个广播地址列表和一个目的地址列表。
下面的例子通过一个ifprint()函数打印出了pcap_if结构的的所有字段信息，该程序对每一个pcap_findalldevs()所返回的pcap_if结构循环调用ifprint()来显示详细的字段信息。
#include "pcap.h"void ifprint(pcap_if_t *d);int main(){pcap_if_t *alldevs, *d;char errbuf[PCAP_ERRBUF_SIZE+1];if (pcap_findalldevs(&alldevs, errbuf) == -1) /* 获得网卡的列表*/{fprintf(stderr,"Error in pcap_findalldevs: %s\n",errbuf);return -1;}/* 循环调用ifprint() 来显示pcap_if结构的信息*/for(d=alldevs;d;d=d->next){ ifprint(d); }return 1 ;}/* Print all the available information on the given interface */void ifprint(pcap_if_t *d){ IN_ADDR sinaddr;//IPv4地址pcap_addr_t *a;printf("%s\n",d->name); /* Name */if (d->description) /* Description */printf("\tDescription: %s\n",d->description);/* Loopback Address*/printf("\tLoopback: %s\n",(d->flags & PCAP_IF_LOOPBACK)?"yes":"no");/* IP addresses */for(a=d->addresses;a;a=a->next){printf("\tAddress Family:#%d\n",a->addr->sa_family);/*关于sockaddr_in 结构请参考程序后注释*/switch(a->addr->sa_family){case AF_INET:printf("\tAddress Family Name: AF_INET\n");//打印网络地址类型if (a->addr)//打印IP地址{sinaddr=((struct sockaddr_in *)a->addr)->sin_addr;printf("\tAddress:%d.%d.%d.%d\n",sinaddr.S_un.S_un_b.s_b1,sinaddr.S_un.S_un_b.s_b2,sinaddr.S_un.S_un_b.s_b3,sinaddr.S_un.S_un_b.s_b4);}if (a->netmask)//打印掩码{ sinaddr=((struct sockaddr_in *)a->netmask)->sin_addr;printf("\tNetmask:%s\n",inet_ntoa(sinaddr));}if (a->broadaddr)//打印广播地址{ sinaddr=((struct sockaddr_in *)a->broadaddr)->sin_addr;printf("\tBroadcast Address:%s\n",inet_ntoa(sinaddr));}if (a->dstaddr)//目的地址{ sinaddr=((struct sockaddr_in *)a->dstaddr)->sin_addr;printf("\tDestination Address:%s\n",inet_ntoa(sinaddr));}break;default:printf("\tAddress Family Name:Unknown\n"); break;} /*end of switch*/} /*end of for */printf("\n");} /*void ifprint(pcap_if_t *d) *//*以下是关于地址的定义，详细说明参考下面这本书：罗军舟,黎波涛,杨明等.TCP/IP协议及网络编程技术,北京:清华大学出版社,2004:183-187 ISBN:7-302-09558-2//通用地址结构，不直接使用，务必采用(struct sockaddr_in *)强制转换struct sockaddr{unsigned short sa_family;char sa_data[14];};//INET协议族地址结构struct sockaddr_in{short sin_family;unsigned short sin_port;IN_ADDR sin_addr;char sin_zero[8];};//IPV4地址结构typedef struct in_addr {union {struct{unsigned char s_b1,s_b2,s_b3,s_b4;} S_un_b;struct {unsigned short s_w1,s_w2;} S_un_w;unsigned long S_addr;} S_un;} IN_ADDR;两个重要函数unsigened long inet_addr(const char FAR *cp);char FAR * inet_ntoa(struct in_addr in);应用举例：in_addr addr;addr.S_un.S_addr=inet_addr("192.168.0.1");//或adr.s_addr=inet_addr("192.168.0.1");printf("%s\n",inet_ntoa(addr));*/。
机器学习之主成分分析（PCA特征选择）
机器学习之主成分分析（PCA特征选择）
描述出其本⾝的含义
特征选择
特征选择对于数据科学家、机器学习从业者来说⾮常重要。
好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进⼀步改善模型、算法都有着重要作⽤。
特征选择主要有两个功能：
(1)减少特征数量、降维，使模型泛化能⼒更强，减少过拟合
(2)增强对特征和特征值之间的理解
拿到数据集，⼀个特征选择⽅法，往往很难同时完成这两个⽬的。
PCA
PCA是⼀种数学降维⽅法，利⽤正交变换把⼀系列可能线性相关的变量转换为⼀组线性不相关的新变量，也称为主成分，从⽽利⽤新变量在更⼩的维度下展⽰数据的特征。
主成分是原有变量的线性组合，其数⽬不多于原始变量。
组合之后，相当于我们获得了⼀批新的观测数据，这些数据的含义不同于原有数据，但包含了之前数据的⼤部分特征，并且有着较低的维度，便于进⼀步的分析。
主成分分析的意义:
(1)简化运算
(2)去除数据噪⾳
(3)可视化⾼维数据（利⽤散点图实现⾼维数据可视化）
(4)发现隐性相关变量
阐述出两者的主要区别
PCA可⽤于简化运算，可视化⾼维数据，发现隐性相关变量，就拿画散点图来说特征选择是通过与实际值相关性强弱选择出最⼤相关性的特征如朝向和房价、建筑⾯积和房价，显然建筑⾯积和房价相关性⾼些，所以特征选择的横坐标选择建筑⾯积最为合适；⽽PCA可以将朝向和建筑⾯积两个特征合为⼀个特征，当为散点图的横坐标，这体现出PCA的实⽤性。
Matlab函数总结
Matlab函数大全.txt7温暖是飘飘洒洒的春雨；温暖是写在脸上的笑影；温暖是义无反顾的响应；温暖是一丝不苟的配合。
8尊重是一缕春风，一泓清泉，一颗给人温暖的舒心丸，一剂催人奋进的强心剂Matlab函数大全信源函数randerr 产生比特误差样本randint 产生均匀分布的随机整数矩阵randsrc 根据给定的数字表产生随机矩阵wgn 产生高斯白噪声信号分析函数biterr 计算比特误差数和比特误差率eyediagram 绘制眼图scatterplot 绘制分布图symerr 计算符号误差数和符号误差率信源编码compand mu律/A律压缩/扩张dpcmdeco DPCM（差分脉冲编码调制）解码dpcmenco DPCM编码dpcmopt 优化DPCM参数lloyds Lloyd法则优化量化器参数quantiz 给出量化后的级和输出值误差控制编码bchpoly 给出二进制BCH码的性能参数和产生多项式convenc 产生卷积码cyclgen 产生循环码的奇偶校验阵和生成矩阵cyclpoly 产生循环码的生成多项式decode 分组码解码器encode 分组码编码器gen2par 将奇偶校验阵和生成矩阵互相转换gfweight 计算线性分组码的最小距离hammgen 产生汉明码的奇偶校验阵和生成矩阵rsdecof 对Reed-Solomon编码的ASCII文件解码rsencof 用Reed-Solomon码对ASCII文件编码rspoly 给出Reed-Solomon码的生成多项式syndtable 产生伴随解码表vitdec 用Viterbi法则解卷积码（误差控制编码的低级函数）bchdeco BCH解码器bchenco BCH编码器rsdeco Reed-Solomon解码器rsdecode 用指数形式进行Reed-Solomon解码rsenco Reed-Solomon编码器rsencode 用指数形式进行Reed-Solomon编码调制与解调ademod 模拟通带解调器ademodce 模拟基带解调器amod 模拟通带调制器amodce 模拟基带调制器apkconst 绘制圆形的复合ASK-PSK星座图ddemod 数字通带解调器ddemodce 数字基带解调器demodmap 解调后的模拟信号星座图反映射到数字信号dmod 数字通带调制器dmodce 数字基带调制器modmap 把数字信号映射到模拟信号星座图（以供调制）qaskdeco 从方形的QASK星座图反映射到数字信号qaskenco 把数字信号映射到方形的QASK星座图专用滤波器hank2sys 把一个Hankel矩阵转换成一个线性系统模型hilbiir 设计一个希尔伯特变换IIR滤波器rcosflt 升余弦滤波器rcosine 设计一个升余弦滤波器（专用滤波器的低级函数）rcosfir 设计一个升余弦FIR滤波器rcosiir 设计一个升余弦IIR滤波器信道函数awgn 添加高斯白噪声伽罗域计算gfadd 伽罗域上的多项式加法gfconv 伽罗域上的多项式乘法gfcosets 生成伽罗域的分圆陪集gfdeconv 伽罗域上的多项式除法gfdiv 伽罗域上的元素除法gffilter 在质伽罗域上用多项式过滤数据gflineq 在至伽罗域上求Ax=b的一个特解gfminpol 求伽罗域上元素的最小多项式gfmul 伽罗域上的元素乘法gfplus GF（2^m）上的元素加法gfpretty 以通常方式显示多项式gfprimck 检测多项式是否是基本多项式gfprimdf 给出伽罗域的MATLAB默认的基本多项式gfprimfd 给出伽罗域的基本多项式gfrank 伽罗域上矩阵求秩gfrepcov GF（2）上多项式的表达方式转换gfroots 质伽罗域上的多项式求根gfsub 伽罗域上的多项式减法gftrunc 使多项式的表达最简化gftuple 简化或转换伽罗域上元素的形式工具函数bi2de 把二进制向量转换成十进制数de2bi 把十进制数转换成二进制向量erf 误差函数erfc 余误差函数istrellis 检测输入是否MATLAB的trellis结构（structure）marcumq 通用Marcum Q 函数oct2dec 八进制数转十进制数poly2trellis 把卷积码多项式转换成MATLAB的trellis描述vec2mat 把向量转换成矩阵——————————————————————————————————————————————————A aabs 绝对值、模、字符的ASCII码值acos 反余弦acosh 反双曲余弦acot 反余切acoth 反双曲余切acsc 反余割acsch 反双曲余割align 启动图形对象几何位置排列工具all 所有元素非零为真angle 相角ans 表达式计算结果的缺省变量名any 所有元素非全零为真area 面域图argnames 函数M文件宗量名asec 反正割asech 反双曲正割asin 反正弦asinh 反双曲正弦assignin 向变量赋值atan 反正切atan2 四象限反正切atanh 反双曲正切autumn 红黄调秋色图阵axes 创建轴对象的低层指令axis 控制轴刻度和风格的高层指令B bbar 二维直方图bar3 三维直方图bar3h 三维水平直方图barh 二维水平直方图base2dec X进制转换为十进制bin2dec 二进制转换为十进制blanks 创建空格串bone 蓝色调黑白色图阵box 框状坐标轴break while 或for 环中断指令brighten 亮度控制C ccapture （3版以前）捕获当前图形cart2pol 直角坐标变为极或柱坐标cart2sph 直角坐标变为球坐标cat 串接成高维数组caxis 色标尺刻度cd 指定当前目录cdedit 启动用户菜单、控件回调函数设计工具cdf2rdf 复数特征值对角阵转为实数块对角阵ceil 向正无穷取整cell 创建元胞数组cell2struct 元胞数组转换为构架数组celldisp 显示元胞数组内容cellplot 元胞数组内部结构图示char 把数值、符号、内联类转换为字符对象chi2cdf 分布累计概率函数chi2inv 分布逆累计概率函数chi2pdf 分布概率密度函数chi2rnd 分布随机数发生器chol Cholesky分解clabel 等位线标识cla 清除当前轴class 获知对象类别或创建对象clc 清除指令窗clear 清除内存变量和函数clf 清除图对象clock 时钟colorcube 三浓淡多彩交叉色图矩阵colordef 设置色彩缺省值colormap 色图colspace 列空间的基close 关闭指定窗口colperm 列排序置换向量comet 彗星状轨迹图comet3 三维彗星轨迹图compass 射线图compose 求复合函数cond （逆）条件数condeig 计算特征值、特征向量同时给出条件数condest 范 -1条件数估计conj 复数共轭contour 等位线contourf 填色等位线contour3 三维等位线contourslice 四维切片等位线图conv 多项式乘、卷积cool 青紫调冷色图copper 古铜调色图cos 余弦cosh 双曲余弦cot 余切coth 双曲余切cplxpair 复数共轭成对排列csc 余割csch 双曲余割cumsum 元素累计和cumtrapz 累计梯形积分cylinder 创建圆柱D ddblquad 二重数值积分deal 分配宗量deblank 删去串尾部的空格符dec2base 十进制转换为X进制dec2bin 十进制转换为二进制dec2hex 十进制转换为十六进制deconv 多项式除、解卷delaunay Delaunay 三角剖分del2 离散Laplacian差分demo Matlab演示det 行列式diag 矩阵对角元素提取、创建对角阵diary Matlab指令窗文本内容记录diff 数值差分、符号微分digits 符号计算中设置符号数值的精度dir 目录列表disp 显示数组display 显示对象内容的重载函数dlinmod 离散系统的线性化模型dmperm 矩阵Dulmage-Mendelsohn 分解dos 执行DOS 指令并返回结果double 把其他类型对象转换为双精度数值drawnow 更新事件队列强迫Matlab刷新屏幕dsolve 符号计算解微分方程E eecho M文件被执行指令的显示edit 启动M文件编辑器eig 求特征值和特征向量eigs 求指定的几个特征值end 控制流FOR等结构体的结尾元素下标eps 浮点相对精度error 显示出错信息并中断执行errortrap 错误发生后程序是否继续执行的控制erf 误差函数erfc 误差补函数erfcx 刻度误差补函数erfinv 逆误差函数errorbar 带误差限的曲线图etreeplot 画消去树eval 串演算指令evalin 跨空间串演算指令exist 检查变量或函数是否已定义exit 退出Matlab环境exp 指数函数expand 符号计算中的展开操作expint 指数积分函数expm 常用矩阵指数函数expm1 Pade法求矩阵指数expm2 Taylor法求矩阵指数expm3 特征值分解法求矩阵指数eye 单位阵ezcontour 画等位线的简捷指令ezcontourf 画填色等位线的简捷指令ezgraph3 画表面图的通用简捷指令ezmesh 画网线图的简捷指令ezmeshc 画带等位线的网线图的简捷指令ezplot 画二维曲线的简捷指令ezplot3 画三维曲线的简捷指令ezpolar 画极坐标图的简捷指令ezsurf 画表面图的简捷指令ezsurfc 画带等位线的表面图的简捷指令F ffactor 符号计算的因式分解feather 羽毛图feedback 反馈连接feval 执行由串指定的函数fft 离散Fourier变换fft2 二维离散Fourier变换fftn 高维离散Fourier变换fftshift 直流分量对中的谱fieldnames 构架域名figure 创建图形窗fill3 三维多边形填色图find 寻找非零元素下标findobj 寻找具有指定属性的对象图柄findstr 寻找短串的起始字符下标findsym 机器确定内存中的符号变量finverse 符号计算中求反函数fix 向零取整flag 红白蓝黑交错色图阵fliplr 矩阵的左右翻转flipud 矩阵的上下翻转flipdim 矩阵沿指定维翻转floor 向负无穷取整flops 浮点运算次数flow Matlab提供的演示数据fmin 求单变量非线性函数极小值点（旧版）fminbnd 求单变量非线性函数极小值点fmins 单纯形法求多变量函数极小值点（旧版）fminunc 拟牛顿法求多变量函数极小值点fminsearch 单纯形法求多变量函数极小值点fnder 对样条函数求导fnint 利用样条函数求积分fnval 计算样条函数区间内任意一点的值fnplt 绘制样条函数图形fopen 打开外部文件for 构成for环用format 设置输出格式fourier Fourier 变换fplot 返函绘图指令fprintf 设置显示格式fread 从文件读二进制数据fsolve 求多元函数的零点full 把稀疏矩阵转换为非稀疏阵funm 计算一般矩阵函数funtool 函数计算器图形用户界面fzero 求单变量非线性函数的零点G ggamma 函数gammainc 不完全函数gammaln 函数的对数gca 获得当前轴句柄gcbo 获得正执行"回调"的对象句柄gcf 获得当前图对象句柄gco 获得当前对象句柄geomean 几何平均值get 获知对象属性getfield 获知构架数组的域getframe 获取影片的帧画面ginput 从图形窗获取数据global 定义全局变量gplot 依图论法则画图gradient 近似梯度gray 黑白灰度grid 画分格线griddata 规则化数据和曲面拟合gtext 由鼠标放置注释文字guide 启动图形用户界面交互设计工具H hharmmean 调和平均值help 在线帮助helpwin 交互式在线帮助helpdesk 打开超文本形式用户指南hex2dec 十六进制转换为十进制hex2num 十六进制转换为浮点数hidden 透视和消隐开关hilb Hilbert矩阵hist 频数计算或频数直方图histc 端点定位频数直方图histfit 带正态拟合的频数直方图hold 当前图上重画的切换开关horner 分解成嵌套形式hot 黑红黄白色图hsv 饱和色图I iif-else-elseif 条件分支结构ifft 离散Fourier反变换ifft2 二维离散Fourier反变换ifftn 高维离散Fourier反变换ifftshift 直流分量对中的谱的反操作ifourier Fourier反变换i, j 缺省的"虚单元"变量ilaplace Laplace反变换imag 复数虚部image 显示图象imagesc 显示亮度图象imfinfo 获取图形文件信息imread 从文件读取图象imwrite 把imwrite 把图象写成文件ind2sub 单下标转变为多下标inf 无穷大info MathWorks公司网点地址inline 构造内联函数对象inmem 列出内存中的函数名input 提示用户输入inputname 输入宗量名int 符号积分int2str 把整数数组转换为串数组interp1 一维插值interp2 二维插值interp3 三维插值interpn N维插值interpft 利用FFT插值intro Matlab自带的入门引导inv 求矩阵逆invhilb Hilbert矩阵的准确逆ipermute 广义反转置isa 检测是否给定类的对象ischar 若是字符串则为真isequal 若两数组相同则为真isempty 若是空阵则为真isfinite 若全部元素都有限则为真isfield 若是构架域则为真isglobal 若是全局变量则为真ishandle 若是图形句柄则为真ishold 若当前图形处于保留状态则为真isieee 若计算机执行IEEE规则则为真isinf 若是无穷数据则为真isletter 若是英文字母则为真islogical 若是逻辑数组则为真ismember 检查是否属于指定集isnan 若是非数则为真isnumeric 若是数值数组则为真isobject 若是对象则为真isprime 若是质数则为真isreal 若是实数则为真isspace 若是空格则为真issparse 若是稀疏矩阵则为真isstruct 若是构架则为真isstudent 若是Matlab学生版则为真iztrans 符号计算Z反变换J j , K kjacobian 符号计算中求Jacobian 矩阵jet 蓝头红尾饱和色jordan 符号计算中获得 Jordan标准型keyboard 键盘获得控制权kron Kronecker乘法规则产生的数组L llaplace Laplace变换lasterr 显示最新出错信息lastwarn 显示最新警告信息leastsq 解非线性最小二乘问题（旧版）legend 图形图例lighting 照明模式line 创建线对象lines 采用plot 画线色linmod 获连续系统的线性化模型linmod2 获连续系统的线性化精良模型linspace 线性等分向量ln 矩阵自然对数load 从MAT文件读取变量log 自然对数log10 常用对数log2 底为2的对数loglog 双对数刻度图形logm 矩阵对数logspace 对数分度向量lookfor 按关键字搜索M文件lower 转换为小写字母lsqnonlin 解非线性最小二乘问题lu LU分解M mmad 平均绝对值偏差magic 魔方阵maple &nb, sp。
PCA算法的数学知识特点值分解和奇异值分解
PCA算法的数学知识---特点值分解和奇异值分解：1）特点值：若是说一个向量v是方阵X的特点向量，将必然能够表示成下面的形式：=Xv vλ这时λ就被称为特点向量v对应的特点值，一个矩阵的一组特点向量是一组正交向量。
特点值分解是将一个矩阵分解成下面的形式：1=∑X Q Q-其中Q是那个矩阵X的特点向量组成的矩阵，Σ是一个对角阵，每一个对角线上的元素确实是一个特点值。
第一，要明确的是，乘以一个矩阵其实确实是一个线性变换，而且将一个矩阵乘以一个向量后取得的向量，其实就相当于对那个向量进行了线性变换。
若是咱们想要描述好一个变换，那咱们就描述好那个变换要紧的转变方向就好了。
分解取得的Σ矩阵是一个对角阵，里面的特点值是由大到小排列的，这些特点值所对应的特点向量确实是描述那个矩阵转变方向（从要紧的转变到次要的转变排列）。
通过特点值分解取得的前N个特点向量，就对应了那个矩阵最要紧的N个转变方向。
咱们利用这前N个转变方向，就能够够近似那个矩阵（变换）。
也确实是：提取那个矩阵最重要的特点。
总结一下，特点值分解能够取得特点值与特点向量，特点值表示的是那个特点到底有多重要，而特点向量表示那个特点是什么，可以将每一个特点向量明白得为一个线性的子空间，咱们能够利用这些线性的子空间干很多的情形。
只是，特点值分解也有很多的局那个地址的σ确实是上面说的奇异值，u确实是上面说的左奇异向量。
奇异值σ跟特点值类似，在矩阵Σ中也是从大到小排列，而且σ的减少专门的快，在很多情形下，前10%乃至1%的奇异值的和就占了全数的奇异值之和的99%以上了。
也确实是说，咱们也能够用前r 大的奇异值来近似描述矩阵，那个地址概念一下部份奇异值分解： ****Tn p n r r r r p X U V ≈∑r 是一个远小于n 、p 的数，右边的三个矩阵相乘的结果将会是一个接近于X 的矩阵，在这儿，r 越接近于p ，那么相乘的结果越接近于X 。
而这三个矩阵的面积之和（在存储观点来讲，矩阵面积越小，存储量就越小）要远远小于原始的矩阵X ，咱们若是想要紧缩空间来表示原矩阵X ，咱们存下那个地址的三个矩阵：U 、Σ、V 就好了。
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PACATTCP学习笔记一．PACATTCP是什么（以下内容来自PACATTCP官方网站英文翻译）TTCP，即Test TCP，是命令行下执行的带宽测试软件，用于测试两个系统间TCP和UDP的性能表现。
二．PACATTCP运行环境PCATTCP是Win32命令行程序，必须运行于命令行或者是批处理文件，现在也有了UNIX和LINUX下的运行程序。
PCATTCP运行需要两个Windows平台，或者一个Windows平台与一个Linux平台，其中一个作为接收端，一个作为发送端。
三．PACATTCP使用1.开启接收端打开命令行，切换到PACATTCP所在的目录，执行：pcattcp –r ，即可启动PCATTCP接收端。
2.开启发送端打开命令行，切换到PACATTCP所在的目录，执行：pcattcp –t 接收端IP ，即可启动与接收端的带宽测试连接。
四．应用举例1.IPv4环境下应用接收端：C:\Users\xiaoming>PCATTCP.exe -r -f M -cPCAUSA Test TCP Utility V2.01.01.14 (IPv4/IPv6)IP Version : IPv4Started TCP Receive Test 0...TCP Receive TestLocal Host : xiaoming-PC**************Listening...: On TCPv4 0.0.0.0:5001Accept : TCPv4 0.0.0.0:5001 <- 172.22.101.3:54974Buffer Size : 8192; Alignment: 16384/0Receive Mode: Sinking (discarding) DataStatistics : TCPv4 0.0.0.0:5001 <- 172.22.101.3:549744274257920 bytes in 80.152 real seconds = 50.86 MB/sec +++numCalls: 525749; msec/call: 0.156; calls/sec: 6559.372参数解释：-r 启动接收端-f M 以M为单位显示带宽-c 持续接受，直到手动终止（CTRL + C）文中标红位置为带宽测试结果发送端：C:\Users\xiaoming>PCATTCP.exe -t -f M -c 172.22.101.3PCAUSA Test TCP Utility V2.01.01.14 (IPv4/IPv6)IP Version : IPv4Started TCP Transmit Test 0...TCP Transmit TestTransmit : TCPv4 0.0.0.0 -> 172.22.101.3:5001Buffer Size : 8192; Alignment: 16384/0TCP_NODELAY : DISABLED (0)Connect : Connected to 172.22.101.3:5001Send Mode : Sending Pattern CONTINUOUSStatistics : TCPv4 0.0.0.0 -> 172.22.101.3:500116777216 bytes in 0.258 real seconds = 62.06 MB/sec +++numCalls: 2048; msec/call: 0.129; calls/sec: 7943.748参数解释：-t 开启发送端-f M 以M为单位显示带宽-c 持续发送数据，知道手动终止（CTRL + C）文中标红位置为带宽测试结果五．PCATTCP在Linux下的应用相比与在Windows下的应用，PACATTCP在Linux下功能就缩减了很多，参数也少了很多。
如PCATTCP在Linux下不支持IPv6协议，不支持连续发送等。
PCATTCP在Linux下启动，也同Windows下启动差不多，首先在接收端启动程序：[root@RedHat-XM ~]# ttcp -rttcp-r: buflen=8192, nbuf=2048, align=16384/0, port=5001 tcpttcp-r: socketPCATTCP在Linux下的运行程序名为ttcp，其他参数与Windows下基本相同。
在发送端启动程序：[root@RedHat-XM pcattcp]# ttcp -t -f M 172.22.101.8ttcp-t: buflen=8192, nbuf=2048, align=16384/0, port=5001 tcp -> 172.22.101.8ttcp-t: socketttcp-t: nodelayttcp-t: connectttcp-t: 16777216 bytes in 0.04 real seconds = 374.31 MB/sec +++ttcp-t: 2048 I/O calls, msec/call = 0.02, calls/sec = 47912.04ttcp-t: 0.0user 0.0sys 0:00real 75% 0i+0d 0maxrss 0+3pf 0+3csw由以上可以看出，带宽为374.31 MB/sec（本机）。
PCATTCP在Linux下不能持续发送，不能对设备造成持续压力。
在实际应用中，可以在Linux 下编写shell脚本，来实现对于接收端的持续压力。
#!/bin/shwhile [ 1 ]dottcp -t -f M 172.22.101.3done六．PCATTCP所有参数解释Windows下：C:\Users\xiaoming>PCATTCP.exe -hPCAUSA Test TCP Utility V2.01.01.14 (IPv4/IPv6)Usage: pcattcp -t [-4|-6] [-options] host [ < in ]pcattcp -r [-4|-6] [-options > out]Common options:-4 use IPv4 (default)（使用IPv4协议）-6 use IPv6（使用IPv6协议）-l ## length of bufs read from or written to network (default 8192)（缓冲大小，默认8192）-u use UDP instead of TCP（使用UDP协议）-p ## port number to send to or listen at (default 5001)（发送或监听的端口，默认5001 Can specify multiple sequential ports two ways:（可以以两种形式指定多个端口）-p #first-#last-p #first+#additional-s toggle sinkmode (enabled by default)sinkmode enabled:-t: source (transmit) fabricated pattern（发送端）-r: sink (discard) all received data（接收端）sinkmode disabled:-t: reads data to be transmitted from stdin-r: writes received data to stdout-A align the start of buffers to this modulus (default 16384)（指定缓冲区的开始系数）-O start buffers at this offset from the modulus (default 0) （指定缓冲区的偏移系数）-v verbose: print more statistics（显示更多统计数据）-d set SO_DEBUG socket option（开启debug模式）-b ## set socket buffer size (if supported)（设置socket缓冲区大小）-f X format for rate: k,K = kilo{bit,byte}; m,M = mega; g,G = giga（设置带宽的显示格式，K，M或G）-c -t: send continuously（发送端持续发送）-r: accept multiple connections sequentially（接收端持续接受）-a bind to local host interface IP address （绑定本地网卡地址）Options specific to -t:（以下参数只针对于发送端）-n ## number of source bufs written to network (default 2048)（向网络写入源缓冲内容的序号）-D don't buffer TCP writes (sets TCP_NODELAY socket option)（不缓冲TCP写入内容）-w ## milliseconds of delay before each write (default 0)（每次写入前的延时）-R ## desired transmit data rate in bytes/second（以bytes/second显示速率）Options specific to -r:（以下参数只针对于接收端）-M concurrent TCP/UDP multithreaded receiver（开启TCP/UDP的并发接收）-B for -s, only output full blocks as specified by -l (for TAR)-T "touch": access each byte as it's readLinux下参数比Windows下少，已有的参数可以参照Windows下参数解释表。