信息的计算公式

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信息统计量求法

信息统计量求法
信息统计量是用来描述或度量数据集中信息内容的指标。

常见的信息统计量包括平均值、中位数、众数、方差、标准差、四分位数等。

下面是一些常见的信息统计量求法：
1. 平均值（均值）：将所有数据值相加，再除以数据的个数即可得到平均值。

2. 中位数：将数据按照从小到大的顺序排列，如果数据个数是奇数，则中间位置上的数据即为中位数；如果数据个数是偶数，则中间两个位置上的数据的平均值即为中位数。

3. 众数：指在数据集中出现次数最多的数值。

一个数据集可以有一个或多个众数，也有可能没有众数。

4. 方差：反映了数据离散程度的大小。

计算方法是将每个数据与平均值的差的平方进行求和，并除以数据个数。

5. 标准差：方差的平方根，用来度量数据的离散程度。

6. 四分位数：将数据按照从小到大的顺序排列，将数据分为四个等份。

第一四分位数是中间位置左侧一半数据的中位数，第二四分位数
即为中位数，第三四分位数是中间位置右侧一半数据的中位数。

以上只是常见的信息统计量之一，根据需要还可以使用其他的统计量来描述数据集的特征。

信息技术常用公式

24位真彩色
800×600
24位
800×600×24
800×600×24/8
2.视频存储空间的计算公式是：
视频存储容量=分辨率（HZ赫磁）×帧频（bit位）×位数×时间（S秒）/8
注：时间=帧数/帧频
3.位图图像存储空间的计算公式是：
水平像素×垂直像素×每个像素色彩所需位数/8（字节）
位图图像类别
总像素
一个像素所占的位数
总的位数(bit位)
容量(B)
黑白
800×600
1位(2^1=2)
800×600×1
800×600×1/8
256级灰度
800×600
8位(2^8=256)
800×600×8
800×600×8/8
16色彩色
800×600
4位(2^4=16)
800×600×4
800×600×4/8
256色彩色
800×600
8位(2^8=256)
800×600×8ห้องสมุดไป่ตู้
800×600×8/8
信息技术常用公式
1.声音存储空间的计算公式是：
音频存储容量=采样频率（HZ赫磁）×量化位数（bit位）×声道数×时间（S秒）/8
例：CD唱片的音乐文件的采样频率是44.1KHz，声道数是2（立体
声），量化位数是16，则一个小时CD音乐文件大小：
44.1*1000*16*2*3600/8*1024*1024=605.62（MB）

多媒体信息容量计算

彩色位图图像存储空间计算
计算一幅16色图像，分辨率为 400*300，存储空间是多少？
红兰浅蓝淡蓝深蓝绿黄青粉红紫黑白深黄浅黄棕褐 0000 0001 0010 0011 0100 0101 0110 0111 1000 1001 1010 1011 1100 1101 1110 1111
计算过程：400 * 300 * 4 / 8=60000B ≈58.6KB
彩色位图图像存储空间计算
一幅16位位图图像，分辨率为800*600，存储空间是多少？ 16位位图图像，表示每个像素需要16位来表示计算过程：800*600*16 / 8=960000B ≈937.5KB
彩色位图图像存储空间计算
之比约为
（ A） 1 : 1 （ B） 1 : 2
（ C） 1 : 3
（ D） 3 : 4
三、视频容量的计算
计算公式：存储量(B)＝每帧图像容量×图像帧数
＝水平像素×垂直像素×颜色位数（位） ×25（帧频）×时间（秒）／8
其中：PAL制25帧／秒，NTSC制30帧／秒
则下列叙述正确的是（A）图像的分辨率为每英寸800×600像素（B）该图像文件包含24帧的图像序列（C）图像的尺寸大小为71×71像素（D）存储每个像素大约需要3个字节
声音的数字化总结为：即模拟信号怎样才能转换成数字信号呢？基本的办法是“采样”和“量化”。
声音信号WAV的存储容量计算公式
Winzip或Winrar这两款软件压缩过的文件均为无损压缩。容量小了，扩展名分别为zip和rar不
影响原来的格式，可通过“解压缩”恢复到原来。
处理声音常见的软件
声音文件常见的扩展名：
wav

信息中颜色深度计算公式

信息中颜色深度计算公式所谓“位”，是指图象的位分辨率（BitResolution），又称位深（即颜色深度），以2的次方数表示，是指每个像素储存色彩信息的位数，比如8位，即2的8次方，等于256，即一幅8位色彩深度的图象，所能表现的色彩等级是256级，所以16位图像比8位图像清晰。

但是，对于电脑图像，与显存有关，是通过显示器显示出来，对于显示器来讲，8位RGB模式可显示256*256*256三个（红绿蓝）各自的数位的总和，16位一般分为5位红色、5位蓝色、6位绿色，24位每个分8位，太高了显示器也就没法显示了，比如48位色彩通常用于特殊专业应用，没有显示器可以显示，所以现在一些HDR高清照片，在电脑上根本显示不了数字图像(digital image)，是以二维数字组形式表示的图像，其数字单元为像元，其形式由数组或矩阵表示，其光照位置和强度都是离散的。

数字图像是由模拟图像经过数字化得到的，并以像素为基本元素的，可以用数字电路存储和处理的图像。

图像信息具有直观，形象，易懂和信息量大的特点，图像按其内容的运动状态可分为静止图像和运动图像两大类（即：图片和视频）。

图像和视频信号数字化具有许多模拟信号所不具备的优点。

数字信号传输质量高于模拟信号传输质量，可经过多次积累而不引起噪声严重积累；易于采用信道编码技术提高传输的可靠性；便于利用时分复用技术与其它通信业务相结合；数字信号易于加密，提高信号的安全性；数字信号易于借助计算机技术进行处理，存储。

图像的压缩与编码就是在保证图像质量的前提下，用最少量的数码实现数字图像的传输与存储。

指视频文件在单位时间内使用的数据流量，也叫码率或码流率。

我们用的单位是Kb/s或者Mb/s。

一般来说同样分辨率下，视频文件的码流越大，压缩比就越小，画面质量就越高。

码流越大，说明单位时间内取样率越大，数据流，精度就越高，处理出来的文件就越接近原始文件，图像质量越好，画质越清晰，要求播放设备的解码能力也越高。

计算公式-宁波能源管理信息系统

宁波市能源管理信息系统计算公式
表一计算公式：
1、合计 = 发电转换 + 供热转换 + 其他转换
2、总综合能耗= sum（表1（工业生产消费-能源转换产出-余热回收）*采用折标系数）
3、等价值综合能耗计算方式=总综合能耗+（电力网购电量-电力非工业生产消费）*（3.13-1.229）-电力上网电量*（电力发电标煤耗/100-1.229）
表三计算公式：
1、总用电量=表1（电力工业生产消费-电力能源转换产出）+表3发电量）
2、企业增加值综合能耗=表1（等价值综合能耗/工业增加值）
3、增加值煤耗=(sum（表1原煤、型煤、洗精煤（工业生产消费-能源转换产出）*采用折标系数）) /工业增加值
4、增加值电耗=总用电量*10000/工业增加值
5、能源费用占生产成本比率=能源总费用/生产总成本
6、万元产值能耗=等价值综合能耗/工业总产值
7、万元产值电耗=总用电量*10000/工业总产值
8、工业增加值=工业总产值-企业中间投入+本期应交增值税-----用户自己计算
9、表三中的总综合能耗为等价值综合能耗
10、增加值能耗=等价值综合能耗/工业增加值。

互信息 pmi算法

互信息 pmi算法互信息（Pointwise Mutual Information，简称PMI）是一种用于衡量两个事件之间相关性的统计量。

它被广泛应用于自然语言处理、信息检索和机器学习等领域，用于计算词语之间的相关性和共现概率。

PMI的计算公式如下：PMI(x, y) = log2(P(x, y) / (P(x) * P(y)))其中，P(x, y)表示词语x和词语y同时出现的概率，P(x)和P(y)分别表示词语x和词语y单独出现的概率。

PMI的值越大，表示两个词语之间的相关性越高；PMI的值越小或为负值，则表示两个词语之间的相关性越低或者不存在相关性。

基于PMI的应用有很多，下面将介绍其中几个常见的应用。

1. 词语相关性计算：通过计算两个词语的PMI值，可以得到它们之间的相关性。

在自然语言处理中，常常使用PMI来计算词语之间的相似度，以便进行词语的聚类、词义的判断等任务。

2. 信息检索中的查询扩展：在信息检索中，查询扩展是一种提高检索效果的方法。

通过使用与查询词相关的其他词语，可以扩展查询词的语义范围，从而提高检索结果的准确性。

PMI可以用来计算查询词与其他词语之间的相关性，从而选择与查询词相关性较高的词语进行查询扩展。

3. 语言模型的训练：语言模型是自然语言处理中的重要任务之一，其目标是计算一个句子在语言中的概率。

PMI可以用来计算句子中各个词语之间的相关性，从而提高语言模型的准确性。

4. 文本分类和聚类：在文本分类和聚类中，常常需要计算词语之间的相关性，以确定文本的类别或者进行文本的聚类。

PMI可以用来计算词语之间的相关性，从而提高文本分类和聚类的效果。

除了以上应用之外，PMI还可以用于词语的关联规则挖掘、文本生成和机器翻译等任务中。

在这些任务中，PMI可以帮助我们理解词语之间的关系，从而提高系统的性能。

总结起来，PMI是一种用于衡量词语之间相关性的统计量。

它可以应用于自然语言处理、信息检索和机器学习等领域，用于计算词语之间的相关性和共现概率。

信息系统项目管理师计算公式汇总

信息系统项目管理师计算公式汇总一、三点估算法1、Te(期望值)=（Tp(最悲观)+To(最乐观)+4*Tm(最可能)）/62、δ(标准差)=(Tp(最悲观)-To(最乐观))/63、1δ=68.26% 2δ=95.46% 3δ=99.73%二、关键路径公式1、EF(最早结束时间EF)=ES(最早开始时间)+工期2、LS(最迟开始时间)=LF(最迟结束时间)-工期3、总浮动时间=LS(最迟开始时间)-ES(最早开始时间)4、自由浮动时间=紧后最早开始时间-本活动最早完成时间三、挣值分析公式CV(成本偏差),SV(进度偏差),EV(挣值),AC(实际费用),PV(计划费用), SPI(进度绩效指数),CPI(成本绩效指数)1.CV=EV-AC (CV>0,成本超前，CV<0,成本落后，CV=0与计划一致)2.SV=EV-PV (SV>0,进度超前，SV<0,进度落后，SV=0与计划一致)3.CPI=EV/AC (CPI>1,成本节约，资金使用效率高，CPI<1,成本超支，资金使用效率低，CPI=1成本与计划一致)4.SPI=EV/PV (SPI>1，进度超前，SPI<1,进度落后，SPI=1进度与计划一致)BAC(完工预算)，ETC(完工尚需估算)，EAC(完工估算)，VAC(完工偏差)5.非典型：ETC=BAC-EV6.典型：ETC= (BAC-EV)/CPI7.非典型：EAC=AC+ETC=AC+(BAC-EV)8.典型：EAC=AC+(BAC-EV)/CPI=AC+ETC/CPI9.VAC=BAC-EAC完工尚需绩效指标：10.TCPI=(BAC-EV)/(BAC-AC) 领导不同意11.TCPI=(BAC-EV)/(EAC-AC) 领导同意TCPI>1表示很难完成目标，<1表示很容易;=0表示刚好完成。

信息增益公式推导

信息增益公式推导信息增益公式是一种在信息论中常用的方法，用于衡量一个特征对于分类任务的贡献程度。

它是通过计算特征带来的信息增益来评估特征的重要性。

在这篇文章中，我们将推导出信息增益公式，并解释其背后的原理和应用。

信息增益公式是基于熵的概念而来的。

熵是信息论中用来度量不确定性的指标。

在分类任务中，我们希望找到一种特征，使得使用该特征进行分类能够最大程度地减少不确定性。

因此，我们可以使用熵来衡量分类任务的不确定性。

我们定义一个分类任务的熵为H(Y)，其中Y表示分类的目标变量。

熵的计算公式如下：H(Y) = - ∑(p(y) * log2(p(y)))其中，p(y)表示目标变量Y取值为y的概率。

接下来，我们引入一个特征X，该特征有n个取值{x1, x2, ..., xn}。

我们希望通过该特征来进行分类。

为了衡量特征X对分类任务的贡献程度，我们可以计算特征X带来的信息增益。

信息增益的计算公式如下：IG(X) = H(Y) - ∑[p(x) * H(Y|X=x)]其中，p(x)表示特征X取值为x的概率，H(Y|X=x)表示在特征X取值为x的条件下，目标变量Y的条件熵。

条件熵是在给定特征X的条件下，目标变量Y的熵。

它表示了在特征X已知的情况下，对目标变量Y的不确定性的平均值。

条件熵的计算公式如下：H(Y|X=x) = - ∑[p(y|X=x) * log2(p(y|X=x))]其中，p(y|X=x)表示在特征X取值为x的条件下，目标变量Y取值为y的概率。

通过计算信息增益，我们可以评估特征X对于分类任务的贡献程度。

信息增益越大，表示特征X对于分类任务的贡献越大，选择该特征作为划分标准将能够更好地进行分类。

在实际应用中，我们可以使用信息增益来进行特征选择。

通过计算各个特征的信息增益，我们可以找到对分类任务贡献最大的特征，从而选择最佳的特征进行分类。

需要注意的是，信息增益存在一定的局限性。

当特征具有很多取值时，计算条件熵的计算量会很大。

初三信息技术函数计算公式

初三信息技术函数计算公式在初三信息技术课程中，函数计算是一个重要的知识点。

函数是一种特殊的关系，它将一个或多个输入值映射到一个输出值。

在信息技术中，函数计算可以用来解决各种问题，比如数据处理、图像处理、模拟仿真等。

在本文中，我们将介绍一些常见的函数计算公式，并探讨它们在信息技术中的应用。

一、一元一次函数。

一元一次函数的一般形式为，y = kx + b，其中k和b为常数，k称为斜率，b 称为截距。

一元一次函数的图像是一条直线，它的斜率决定了直线的倾斜程度，截距决定了直线与y轴的交点。

在信息技术中，一元一次函数可以用来描述一些简单的线性关系，比如温度与时间的关系、速度与时间的关系等。

二、一元二次函数。

一元二次函数的一般形式为，y = ax^2 + bx + c，其中a、b、c为常数且a≠0。

一元二次函数的图像是一个抛物线，它的开口方向由a的正负决定，a>0时开口向上，a<0时开口向下。

在信息技术中，一元二次函数可以用来描述一些复杂的非线性关系，比如物体的抛物运动、电子设备的响应特性等。

三、指数函数。

指数函数的一般形式为，y = a^x，其中a为常数且a>0且a≠1。

指数函数的图像是一个递增（a>1）或递减（0<a<1）的曲线。

在信息技术中，指数函数常用来描述一些增长或衰减的规律，比如人口增长、物种灭绝等。

四、对数函数。

对数函数的一般形式为，y = loga(x)，其中a为常数且a>0且a≠1。

对数函数的图像是一个递增或递减的曲线。

在信息技术中，对数函数常用来描述一些复杂的数据关系，比如声音的响度、光线的亮度等。

五、三角函数。

三角函数包括正弦函数、余弦函数、正切函数等。

它们的图像是周期性的波动曲线。

在信息技术中，三角函数常用来描述一些周期性的现象，比如声音的频率、光线的波长等。

以上是初三信息技术课程中常见的函数计算公式，它们在信息技术中有着广泛的应用。

通过对这些函数的理解和掌握，我们可以更好地理解和应用信息技术知识，为解决实际问题提供更多的可能性。

关于身份证信息提取的Excel函数公式

Excel函数公式计算技巧
一、提取性别：
以D2列【身份证号码】栏为坐标，
则C2列【性别】栏输入公式：=IF(MOD(MID(D2,17,1),2)=1,"男","女")
二、提取出生日期：
以D2列【身份证号码】为坐标，
则E2列【出生日期】栏公式为：=MID(D2,7,8)
三、提取年龄：
以D2列【身份证号码】为坐标，
则F2列【年龄】栏公式为：=YEAR(TODAY())-MID(D2,7,4)
四、提取生肖：
以D2列【身份证号码】为坐标，
则G2列【生肖】栏公式为：=MID("猴鸡狗猪鼠牛虎兔龙蛇马羊",MOD(MID(D2,7,4),12)+1,1)
五、计算工龄：
以H2列【入职时间】栏为坐标，
则I2列【工龄】栏输入公式：=DATEDIF(H2,TODAY(),"Y")
六、计算工龄工资：
以I2 列【工龄】为坐标，若工龄工资每年加50元。

则L2列【工龄工资】栏公式为：则=I2*50
七、计算合同到期日：
以H2列【入职时间】和J2【合同期限】为坐标
则F2列【合同到期日】栏公式为：=DATE(YEAR(H2)+J2,MONTH(H2),DAY(H2)-1)。

信息量的计算公式及解法

信息量的计算公式及解法
平均信息量公式：I(X;Y)=H(X)-H(X|Y)
(1)意思是：随机信号Y提供关于随机事件X的信息等于X的先验熵H(X)减去X的后验熵H(X|Y). 有时候我们也说H(X)是平均信息量，那是假定，Y=X，这时H(X|X)=0. 于是I(X;Y)=H(X).倒是Hartley曾提出了单个事件的信息公式：I=logN
(2)比如掷骰子打赌，一个骰子显示的数目是6个当中的一个，于是信息量等于log6=2.59比特（以2为底）. 后来有人结合Hartley公式和Shannon 公式，提出用I=P2/P1
(3)计算单个事件的信息。

其中P2表示后验概率，P1表示先验概率。

比如100个人摸奖，最后只有一人得奖. 假设事件y=前面90个人没摸到，那么，开始模奖时，以＝每个人得奖的概率P1=1/100, y发生后，剩下10个人，每个人得奖的概率P2=1/10, 那么y提供的关于剩下10个人中谁得奖的信息就是I=log(P2/P1)=log(10)=3.32比特.
显然，这个公式和Hartley公式是相通的。

可以证明，它和Shannon公式也是相通的。

费希尔信息量的两个计算公式

费希尔信息量的两个计算公式
弗洛伊德·费希尔（Friedrich Hayek）曾提出的信息量的计算公式是一种重要的经济学论文。

信息量被定义为一种信息，用于估计特定主题的影响。

具体来说，费希尔的信息量是指政
策或产品市场上受欢迎程度的程度，即信息量越大，表明产品或政策在市场上受欢迎程度
就越大。

费希尔提出的信息量的计算公式有二：
第一个公式：F（x）= S（y-x）-S（x）
其中，F（x）表示信息量，X表示潜在市场价格，Y表示实际市场价格。

该公式的意思是：当潜在市场价格大于实际市场价格（xy）时，就会产生一定的信息量。

第二个公式：F（x）= S（y-x）+ S（x）
也就是说，当潜在市场价格小于实际市场价格（yx）时，就会产生一定的信息量。

费希尔的信息量计算公式有助于理解和评估各种不同的政策或产品在市场上的受欢迎程度，从而为经济政策制订者提供宝贵的参考信息，帮助他们做出更好的决策。

总之，费希尔的信息量计算公式对理解和评估潜在市场价格与实际市场价格之间的关系具有重要意义。

该公式是一种重要的经济学工具，可以提供经济政策制订者更多的线索和参考，从而帮助他们做出更明智的决策。

信息安全风险值计算公式

信息安全风险值计算公式信息安全风险值计算公式是一种用于评估和量化信息系统中潜在风险程度的计算方法。

通过使用该公式，组织能够更好地理解信息系统所面临的威胁和风险，并采取相应的措施来降低潜在风险。

信息安全风险值计算公式通常由以下几个主要的组成部分构成：1. 资产价值(Asset Value)：衡量信息系统中相关资产的价值，包括硬件、软件、数据及其他资源。

资产价值可以通过评估其重要性、关联业务的影响程度等因素来确定。

2. 潜在威胁 (Potential Threat)：指可能导致信息系统受到损失或遭到破坏的威胁。

这些威胁可以是内部的（如员工错误、恶意操作）或外部的（如网络攻击、自然灾害等）。

评估潜在威胁需要考虑威胁的类型、可能性和严重程度。

3. 漏洞程度 (Vulnerability Level)：衡量信息系统中存在的漏洞和弱点的程度。

漏洞程度可以通过安全评估或渗透测试等方法来确定。

4. 风险发生频率 (Risk Occurrence Frequency)：表示特定风险事件发生的频率。

这取决于威胁事件可能性的评估、安全控制措施的有效性以及组织的运营环境等因素。

5. 风险影响程度(Risk Impact Level)：衡量信息系统受到风险事件影响的程度。

影响程度可以考虑到数据丢失、系统中断、声誉损失等因素。

基于上述组成部分，信息安全风险值计算公式可以为：风险值 = 资产价值 ×潜在威胁 ×漏洞程度 ×风险发生频率 ×风险影响程度使用这个公式可以帮助组织定量评估信息系统面临的风险，从而有针对性地制定相应的安全控制措施和应对策略。

然而，对于不同组织和不同的信息系统，风险值计算公式可能会有所不同，需要根据实际情况进行调整和定制。

总之，信息安全风险值计算公式是一个有助于组织量化评估信息系统风险的工具，可以帮助组织更好地理解和应对潜在的信息安全风险。

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网络工程师软考常用计算公式单位的换算1 字节(B)=8bit 1KB=1024 字节1MB=1024KB 1GB=1024MB 1TB=1024GB通信单位中K=千, M=百万计算机单位中K=210, M=220倍数刚好是1024的幕A为次方；/为除；*为乘；(X/X)为单位计算总线数据传输速率总线数据传输速率=时钟频率(Mhz)/每个总线包含的时钟周期数*每个总线周期传送的字节数(b)计算系统速度每秒指令数=时钟频率/每个总线包含时钟周期数/指令平均占用总线周期数平均总线周期数=所有指令类别相加(平均总线周期数*使用频度)控制程序所包含的总线周期数=(指令数*总线周期数/指令)指令数=指令条数*使用频度/总指令使用频度每秒总线周期数=主频/时钟周期FSB带宽=FSB频率*FSB位宽/8计算机执行程序所需时间P=I*CPI*T执行程序所需时间=编译后产生的机器指令数*指令所需平均周期数*每个机器周期时间指令码长定长编码：码长＞=log2变长编码：将每个码长*频度，再累加其和平均码长=每个码长*频度流水线计算流水线周期值等于最慢的那个指令周期流水线执行时间=首条指令的执行时间+（指令总数-1）*流水线周期值流水线吞吐率=任务数/完成时间流水线加速比= 不采用流水线的执行时间/采用流水线的执行时间存储器计算存储器带宽：每秒能访问的位数单位ns=10-9秒存储器带宽=1秒/存储器周期（ns）*每周期可访问的字节数（随机存取）传输率=1/存储器周期（非随机存取）读写N位所需的平均时间=平均存取时间+N位/数据传输率内存片数：（W/w）*（B/b）W、B表示要组成的存储器的字数和位数；w、b表示内存芯片的字数和位数存储器地址编码=（第二地址-第一地址）+1｛例:［（CFFFFH-90000H）+1］/［（16K*1024）*8bit］｝内存位数：Iog2（要编址的字或字节数）Cache计算平均访存时间：Cache命中率*Cache访问周期时间+Cache失效率*主存访问周期时间［例:（2%*100 ns+98%*10 ns）+1/5*（5%*100 ns+95%*10 ns）=］映射时，主存和Cache会分成容量相同的组cache组相联映射主存地址计算主存地址=（主存容量块数*字块大小）log2（主存块和cache块容量一致）［例:128*4096=219（27*212）］主存区号=（主存容量块数/cache容量块数）log2Cache访存命中率=cache存取次数/（cache存取次数+主存存取次数）磁带相关性能公式数据传输速率（B/s）=磁带记录密度（B/mm）*带速（mm⑸数据块长充=B1（记录数据所需长度）+B2（块间间隔）B仁（字节数/记录）块因子/记录密度读N条记录所需时间：T=S启停时间）+R+DR（有效时间）=（N*字节数/记录）/传输速度D（间隔时间）=块间隔总长/带速=［（N/块化因子）*（块间间隔）］/带速每块容量=记录长度*块化系数每块长度=容量/（记录密度）存储记录的块数=磁带总带长/（每块长度+每块容量）磁带容量=每块容量*块数磁盘常见技术指标计算公式双面盘片要*2因为最外面是保护面又-2 N*2-2非格式化容量= 位密度**最内圈址径*总磁道数［例:（250**10*10*6400）/8/1024/1024=］总磁道数=记录面数*磁道密度*（外直径-内直径）/2［例:8 面*8*（30-10）/2*10=6400］每面磁道数=（（外径-内径）/2）X道密度每道位密度不同，容易相同每道信息量=内径周长X位密度［例:10cm x 10XX 250 位/mm=位/道］格式化容量=每道扇区数*扇区容量*总磁道数[例:（16*512*6400）/1024/1024=50MB]or格式化容量=非格式化容量x平均传输速率=最内圈直径*位密度*盘片转速[例:[2**（100/2）]*250*7200/60/8=1178Kb/s]数据传输率=（外圈速率+内圈速率）/2外圈速率=外径周长x位密度x转速[例:（30cm x 10 xx 250 位/mm x 120 转/秒）/8/1024= KB/s]内圈速率=内径周长x位密度x转速[例:（10cm x 10 xx 250 位/mm x 120 转/ 秒）/8/1024= KB/s]数据传输率+/2= KB/s存取时间=寻道时间+等待时间处理时间=等待时间+记录处理时间（记录处理最少等待时间=0，最长等待时间=磁盘旋转周期N ms/周*记录道数）移动道数（或扇区）=目标磁道（或扇区）-当前磁道（或扇区）寻道时间=移动道数*每经过一磁道所需时间等待时间=移动扇区数*每转过一扇区所需时间读取时间=目标的块数*读一块数据的时间数据读出时间=等待时间+寻道时间+读取时间减少等待时间调整读取顺序能加快数据读取时间平均等待时间=磁盘旋转一周所用时间的一半（自由选择顺逆时钟时，最长等待时间为半圈，最短为无须旋转平均等待时间=（最长时间+最短时间）/2平均寻道时间=（最大磁道的平均最长寻道时间+最短时间）/2最大磁道的平均最长寻道时间=（最长外径+圆心）/2 操作系统虚存地址转换（（（基号）+段号）+页号）*2n+页内偏移网络流量与差错控制技最高链路利用率术a:帧计数长度a可以是传播延迟/发一帧时间数据速率*线路长度/传播速度/帧长数据速率*传播延迟/帧长W:窗口大小滑动窗口协议E=W/(2a+1)P:帧出错概率停等ARQ 协议E=(1-P)/(2a+1)选择重发ARQ协议若W>2a+1 则E=1-P若W<=2a+1 则E=W(1-P)/(2a+1)后退N帧ARQ协议若W>2a+1 贝U E=(1-P)/(1-P+NP)若W<=2a+1 贝U E=W(1-P)/(2a+1)(1-P+NP)CSMA/CD常用计算公式网络传播延迟=最大段长/信号传播速度冲突窗口=网络传播延迟的两倍•(宽带为四倍)最小帧长=2*(网络数据速率*最大段长/信号传播速度)例:Lmin=2*(1Gb/s*1/200 000)=10 000bit=1250 字节性能分析吞吐率T（单位时间内实际传送的位数）T=帧长/（网络段长/传播速度+帧长/网络数据速率）网络利用率EE=吞吐率/网络数据速率以太网冲突时槽+接收站延时T=2（电波传播时间+4个中继器的延时）+发送端的工作站延时即T=2*（S/+2*4Tr+2TphyT=2S/+2Tphy+8Tr5=网络跨距=电波在铜缆的速度是光波在真空中的倍光速Tphy=^送站物理层时延Tr=中继器延时快速以太网跨距S=（Lmin/R- 2 Tphy-8Tr）令牌环网传输时延=数据传输率*（网段长度/传播速度）例:4Mb/s*（600 米/200 米/us）us=12 比特时延（1us=10-6 秒）存在环上的位数=传播延迟（5us/km）*发送介质长度*数据速率+中继器延迟路由选择包的发送=天数*24小时（86400秒广每秒包的速率IP地址及子网掩码计算可分配的网络数=2网络号位数网络中最大的主机数=2主机号位数-2例:10位主机号=210-2=1022IP和网络号位数取子网掩码例:IP:网络位数:22Vlsm复杂子网计子网：ip-＞二进制-＞网络号全1，主机为0-＞子网前22位1,后为0=算Ip/子网编码1•取网络号.求同一网络上的ip例:前21位-＞二进制-＞取前21位相同者（ip）/（子网）2.路由汇聚例:和判断前24位-＞二进制-＞取前24位相同者系统可靠性：串联:R=R1*R2*....RX并联:R=1-(1-R1)*(1-R2)*...(1-RX)pcm编码取样:最高频率*2量化:位数=log2A级数编码量化后转成二进制海明码信息位：k=冗余码n=信息位2Ak-1>=n+k数据通信基础信道带宽模拟信道W=最高频率f2 -最低频率fl数字信道为信道能够达到的最大数据速率有噪声香农理论C极限数据速率b/s）=W（带宽）*log2（1+S/N（信噪比））信噪比dB（分贝）=10*log10 S/N S/N=10A（dB/10）无噪声码元速率B=1/T秒（码元宽度）尼奎斯特定理最大码元速率B=2*W（带宽）一个码元的信息量n=log2 N（码元的种类数）码元种类数据速率R（b/s）=B（最大码元速率/波特位广n（—个码元的信息量/比特位）=2W*log2 N 交换方式传输时间链路延迟时间=链路数*每链路延迟时间数据传输时间=数据总长度/数据传输率中间结点延迟时间=中间结点数*每中间结点延迟时间电路交换传输时间=链路建立时间+链路延迟时间+数据传输时间报文交换传输时间=（链路延时时间+中间结点延迟时间+报文传送时间）*报文数分组交换数据报传输时间=（链路延时时间+中间结点延迟时间+分组传送时间广分组数虚电路传输时间=链路建立时间+（链路延时时间+中间结点延迟时间+分组传送时间广分组数信元交换传输时间=链路建立时间+（链路延时时间+中间结点延迟时间+分组传送时间广信元数差错控制CRC计算信息位（K）转生成多项式=K-1 K（x）例:K=1011001=7位-仁从6开始=1*x A6+0*x A5+1*x A4+1*x A3+0*x A2+0*x A1+1*x A0=x6+x4+x3+1冗余位（R）转生成多项式=和上面一样生成多项式转信息位（除数）=和上面一样，互转例:G（x）=x3+x+1=1*xA3+0*xA2+1*xA1 + 1*xA0=1011原始报文后面增加“ 0 ”的位数和多项式的最高幕次值一样，生成校验码的位数和多项式的最高幕次值一样，计算CRC校验码，进行异或运算（相同=0,不同=1）网络评价网络时延=本地操作完成时间和网络操作完成时间之差吞吐率计算吞吐率=（报文长度*（1-误码率））/（（报文长度/线速度）+报文间空闲时间吞吐率估算吞吐率=每个报文内用户数据占总数据量之比*（1 -报文重传概率广线速度吞吐率=数据块数/（响应时间-存取时间）响应时间=存取时间+（数据块处理/存取及传送时间*数据块数）数据块处理/存取及传送时间=（响应时间-存取时间）/数据块数有效资源利用率计算有效利用率=实际吞吐率/理论吞吐率例:=（7Mb/s*1024*1024*8"（100Mb/s*1000*1000）=组网技术（adsl）计算文件传输时间T=（文件大小/*换算成bit）/（上行或下行的速度Kb）/*以mb速度*/如24M 512kb/s T=(24*1024*1024*8)/(512*1000)=393 秒。

信息量公式,

信息量公式,
信息量是衡量信息的重要指标，它可以反映信息的复杂程度。

它用来衡量一条信息使用若
干位信息单位所反映的信息量，单位为比特(bit)。

信息量的计算公式如下：
I = log2P
其中I代表信息量，P表是信息源事件的可能性。

也就是说，信息量可以由某个事件发生
的可能性来衡量，事件发生可能性越大，信息量就越大，即I越大。

例如抛掷一枚骰子，由于骰子一共有6个面，每次抛掷之后我们只知道它的值有可能是1、2、3、4、5或者6其中的一个，也就是抛掷骰子后发生的事件可能性为1/6，那么这一
个事件的信息量就是log26=1.58。

另外，信息量等于事件发生可能性的对数，这也就意味着，当事件发生可能性相等时，信
息量也就相等，所以大多数信息量都是正数，当信息量为0时，表示事件发生可能性为1，也就是一定发生，这时没有任何额外的信息，信息量就等于0。

从以上讲述可以看出，信息量的公式可以用于衡量信息的复杂程度，它的结果不仅可以反
映一条信息的信息量，也可以表示事件发生的可能性，是一种综合性分析方法。

平均信息量计算例题

平均信息量计算例题
计算平均信息量的公式是I = -log2(P)，其中P是事件发生的概率。

以下是一个计算平均信息量的例题：
假设某个消息的事件发生概率如下：事件A发生的概率为0.4，事件B发生的概率为0.3，事件C发生的概率为0.2，事件D发生的概率为0.1。

现在我们计算这些事件的平均信息量。

解析：
事件A的平均信息量： I_A = -log2(0.4) ≈ 0.736
事件B的平均信息量： I_B = -log2(0.3) ≈ 1.737
事件C的平均信息量： I_C = -log2(0.2) ≈ 2.322
事件D的平均信息量： I_D = -log2(0.1) ≈ 3.322
最后，计算所有事件的平均信息量： Average I = (0.4 * I_A) + (0.3 * I_B) + (0.2 * I_C) + (0.1 * I_D)
将上述值代入计算得到： Average I ≈ (0.4 * 0.736) + (0.3 * 1.737) + (0.2 * 2.322) + (0.1 * 3.322) ≈ 0.2944 + 0.5211 + 0.4644 + 0.3322 ≈ 1.6121
因此，这些事件的平均信息量约为1.6121比特（bits）。