绘制ZigBee支持的三类拓扑结构。

时间: 2023-04-08 20:03:09 浏览: 69
可以回答这个问题。ZigBee支持的三类拓扑结构分别是星型、网状和树型。在星型结构中,所有设备都连接到一个中心节点。在网状结构中,设备可以直接连接到其他设备,形成一个网状结构。在树型结构中,设备连接成一个树状结构,其中一个设备作为根节点,其他设备连接到它的子节点。
相关问题

zigbee组建星型网络拓扑结构的网络流程

首先,需要确定一个协调器节点作为网络的根节点,其他节点作为子节点加入网络。协调器节点发送信标帧,子节点通过接收信标帧来确定协调器节点的存在和位置。然后,子节点向协调器节点发送加入请求,协调器节点确认请求后,将子节点加入网络。最后,子节点与协调器节点建立通信连接,完成网络组建。

简述zigbee网络拓扑结构

Zigbee网络的拓扑结构主要分为四种类型:星型网络、树型网络、网状网络和混合网络。 1. 星型网络(Star Network):所有设备都连接在一个中心节点(Coordinator)上,形成一个星型结构。这种结构简单,易于实现,但是可靠性较低,容易出现单点故障,不适用于大规模网络。 2. 树型网络(Tree Network):类似于星型网络,但是可以有多个中心节点,形成一个树状结构。这种结构的扩展性较好,可靠性也较高,但是需要较多的设备和复杂的管理。 3. 网状网络(Mesh Network):所有设备都可以互相连接,形成一个网状结构。这种结构的灵活性和可靠性很高,但是需要复杂的路由算法和管理。 4. 混合网络(Hybrid Network):结合了以上三种结构的特点,可以根据实际情况选择最合适的拓扑结构。例如,在需要大规模部署的情况下,可以使用星型或树型结构;在需要高可靠性和灵活性的情况下,可以使用网状结构。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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