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MAC、PHY和MII之间的关联。

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简介：
本文的核心内容将详细阐述以太网中MAC（Media Access Control，即媒体访问控制子层协议）和PHY（物理层）这两层之间的MII（Media Independent Interface，媒体独立接口）交互机制，并深入探讨MII及其众多变体，例如GMII、SGMII、RMII和RGMII等。

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  • MAC、PHY和MII之间的关系
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    本文探讨了MAC（媒体接入控制）、PHY（物理层）及MII（介质独立接口）在通信网络中的作用与相互关系，深入解析它们如何协同工作以实现高效数据传输。 本段落主要介绍以太网的MAC（媒体访问控制子层协议）与PHY（物理层）之间的MII（媒体独立接口），以及MII的各种衍生版本——包括GMII、SGMII、RMII和RGMII等。
     
  • 关于视差图和深度图之间关联的研究.pdf
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    本文探讨了视差图与深度图之间的内在联系及转换方法，旨在为计算机视觉和图像处理领域提供理论支持和技术参考。 在3D视觉领域，视差图与深度图是两种重要的数据表示形式，在立体视觉系统重建三维场景方面发挥着关键作用。理解这两种图像之间的转换关系对于掌握计算机视觉的应用至关重要。 首先需要了解相机成像的基本模型：当两个相距一定基线（B）的相机同时拍摄同一场景时，空间中的每个点P在两台相机的图像平面上会形成不同的成像点P1和P2。这两点间的水平距离称为视差（d），即XR-XT。根据相似三角形原理，我们可以建立视差、深度与基线之间的数学关系。 具体来说： 1. 左相机中点P1到左边缘的距离为XR = f * (Z + B) / Z 2. 右相机中点P2到左边缘的距离为XT = f * B / Z 由于视差d = XR - XT，结合上述公式可解出深度值： 3. Z = (f * B) / d 这个公式揭示了从视差图转换成深度图的方法。通过测量每个像素的视差，可以计算其对应的深度值。 视差图记录的是左右两幅图像中对应点之间的偏移量，而深度图则表示了场景中的物体距离相机平面的距离。根据上述公式可以看出，较大的视差点通常代表较近处的物体；反之亦然。这种反比关系对于恢复空间深度信息非常有用。 在一些机器视觉软件（如Halcon）中提供了disparity_image_to_xyz函数来实现这一转换过程：它能够将输入的视差图转化为对应的深度值和三维坐标，从而为机器人导航、目标识别及虚拟现实等应用提供支持。 综上所述，视差图与深度图之间的关系是通过相机成像模型以及几何原理建立起来的。这种转化机制对于理解立体视觉系统的运作至关重要，并且能够帮助我们从二维图像中恢复出丰富的三维信息。
     
  • SNR、Ebn0和Esn0之间的关系
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    本文探讨了信号噪声比(SNR)、比特能量与噪声谱密度比(Eb/N0)以及总能量与噪声谱密度比(En/N0)三者之间在数字通信系统中的相互作用及其重要性。 本段落档探讨了在不同调制方式下SNR、Eb/n0、Es/n0之间的关系及其表示方法，并分析了各种调制方式下的误码率。如果阅读后仍有疑问，欢迎继续询问。
     
  • 含MAC和MII接口的以太网控制器Verilog源码
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    本项目提供了一个包含MAC和MII接口功能的以太网控制器的Verilog代码。此源码适用于网络通信设计与验证。 以太网控制器的Verilog源码包括MAC和MII接口。
     
  • dBm和W之间的换算关系
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    本文介绍了通信工程中常用的两个功率单位——dBm和瓦特（W）之间的换算方法及其实用公式，帮助读者轻松掌握不同场景下的功率转换技巧。 dBm 和 W 之间的换算关系是基于一个表示功率绝对值的单位（也可以理解为以1毫瓦功率为基准的一个比值）。计算公式为：10log（功率值/1mw）。将 dBm 转换成 W 需要记住“1个基准”和“2个原则”。
     
  • 父表与子表的关联关系图—数据表之间的联系示意图
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    本图展示了数据库中父表与子表之间的关联关系，通过直观的图表形式呈现了两者间的连接规则和依赖性，帮助理解复杂的数据结构。 父表中的外键是子表的主键，在父表中外键可以重复出现，而主键不能有重复值。
     
  • 百兆以太网MAC与MII的VHDL代码
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    本资源提供了一种使用VHDL语言实现百兆以太网MAC层及其介质访问控制接口(MII)的设计方案，适用于数字系统课程设计和工程实践。 百兆以太网MAC和MII的VHDL源码是我从其他地方下载的，仅供参考。
     
  • Durineage：解析SQL语句，分析血缘关系，关注列与列之间的联系而非表与表之间的关系。
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    Durineage是一款创新的数据分析工具，专注于解析SQL语句中列与列间的直接关联性，而不仅仅是传统意义上的表间血缘关系。它帮助企业深入理解数据流动和依赖情况，优化数据库设计及查询效率。 在解析SQL语句并分析血缘关系时，请注意关注列与列之间的关系而非表与表的关系。使用单一功能的Lineage类来实现这一目的：`Lineage lineage = new Lineage(); DB db = lineage.getInfo(sql语句, 数据库类型);`，其中sql语句可以是String、String[]或List格式。 注意事项： - 全局范围内不要使用“*”。 - 如果字段不参与血缘分析，请尽量避免在SQL中使用“count(*)”，建议改为“count(1)”。 - 字段的命名规范应为：别名.字段名 - 在select语句中，绝对不能嵌套子查询； - from部分中的所有表格式应当是schema.表名 [as] 别名，并且每个表都必须有其对应的“别名”；带有模式(schema)的表格一定要加上模式名称。 - 子查询无论内外层是否嵌套，最好为它们分配不同的别名以避免混淆； - 在关联查询中，请务必使用JOIN关键字而非其他形式。 创建新表时： ```sql create table schema.表名; ``` 以上是关于SQL语句解析及血缘分析的基本规范和建议。
     
  • 以太网基础：MAC与PHY
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    《以太网基础：MAC与PHY》是一本介绍计算机网络中以太网技术核心概念的书籍，深入浅出地讲解了介质访问控制（MAC）和物理层(PHY)的工作原理及其重要性。适合初学者入门学习。 文档清晰地阐述了MAC、PHY和MII之间的关系，有助于从整体上理解以太网原理。
     
  • 关于交通流量、速度及密度之间关联的研究.pdf
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    本研究探讨了交通流量、车速与道路密度之间的相互影响及其数学模型，旨在优化城市道路交通管理策略。 本段落探讨了交通流量、速度和密度之间的关系。文章分析了这三个因素如何相互影响，并提出了相关理论模型以解释它们在不同情况下的变化规律。通过研究这些变量的关系，可以为城市规划者提供有价值的参考信息，帮助他们优化道路设计并减少交通拥堵现象的发生。