毕业论文排版素材 大学计算机基础实验

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1、分类号密级UDC编号XXXX大学毕业设计（论文）题目：院系名称：专业班级：学生姓名：学号：指导教师：教师职称：校外导师：导师职称：年月日摘要随着互联网的飞速发展以及用户的增加，用户对网络视频、音频等质量的要求越来越高，流媒体在互联网中的应用也越来越广。但是传统的C/S服务器模式逐渐不能满足用户的需求，同时也对服务器提出了更高的要求。为了进一步提高网络视频的质量，降低服务器负载，减少视频、音频数据的启动延迟和满足客户的及时性需求，P2P技术在流媒体中的应用已经成为不可替代的趋势。P2P（Peer-to-Peer）对等网络

2、在流媒体中的应用减轻了传统服务器的负载压力，网络拓扑结构中的每个节点即可以作为服务器端又可以作为客户端，客户端节点发出请求后，满足条件的节点既可以作为服务器为其他节点提供服务。考虑到网络延时、网络带宽、启动延迟、网络数据传输质量保证等等因素，可以优先选择网络带宽较高的节点作为服务器节点，通过这种周围节点作为服务器提供服务的请求模式，减少了总服务器的压力，又能及时满足客户端的需求。基于P2P网络拓扑结构系统流媒体传输过程中，由于节点中的服务接受能力参差不齐，节点的动态的加入或离开网络，所以网络拓扑结构的变化、文件的选择、

3、服务质量的保证QoS、数据调度策略的选择等等都成为关键性因素，尤其选择何种数据调度策略对传输速度，音视频传输质量起着关键性的作用。关键词：P2P流媒体网络异构基于反馈自适应数据调度目录摘要2第一章引言11.1研究的背景和意义11.1.1研究的背景11.1.2意义11.2国内外研究现状21.3论文的主要研究内容和组织结构21.3.1论文的主要研究内容21.3.2论文的组织结构2第二章P2P流媒体相关理论基础32.1P2P流媒体32.2P2P流媒体的结构32.2.1系统结构32.2.2拓扑结构42.3传输过程及性能评价指标

4、52.3.1传输过程52.3.2关键技术及性能指标72.4数据调度模式82.4.1树型数据覆盖模式82.4.2网状数据覆盖模式8第三章实验仿真及结果分析103.1综合分析103.2性能分析103.2.1服务器负载情况分析103.2.2缓存流媒体数据所用时间分析11结论12致谢14参考文献14第一章引言第一章引言1.1研究的背景和意义1.1.1研究的背景目前，为了解决互联网上流媒体音视频尽可能充分地传输，通常将这些文件先下载到本地，再播放。在这个过程中同时也会带来几个问题。首先，流媒体必须下载下来才能观看，而数据量通常比

5、较大，下载过程要考虑带宽，系统吞吐量，网络拥塞等出会出现延时、中断等问题。其次，庞大的多媒体信息下载到本地计算机会占用很大的存储资源。基于p2p流媒体数据调度算法改进的研究比如，一个1分钟的MPEG-1视频节目所需要的存储空间为12MB，如果用户使用28.8Kb/s的Modem接入，那么要下载这个节目至少需要50分钟。这样用户既想快速、清晰、连续的观看音视频媒体与超长的等待下载时间形成冲突，不得不寻求使多媒体快速播放的方式。为了解决这些问题，“流式传输”应运而生。“流式传输”借鉴了计算机处理文件时的方式。众所周知，硬盘

6、中的数据不能直接被调用，CPU处理的数据是先从硬盘读取到内存中。但是为了提高CPU处理的速度，一般会设有缓存Cache，存储经常调用的页面、内容或是从硬盘里读取的数据，CPU在运行时先要到缓存中请求数据是否存在。这种CPU缓存机制有效地加速了计算机的处理速度。[1]1.1.2意义通过研究传统流媒体数据调度法发现传统的数据调度算法存在缺陷越来越难满足日益增大的网络用户对网络的请求，同时网络服务器所提供的服务会出现各种问题，比如音视频的启动，服务延时，抖动，中断停止，及播放质量不流畅。尤其对于目前加入和退出网络的随机性比较

7、大，网络节点的服务功能各异，对于这样动态性活跃性较大的网络自适应数据调度策略占据了尤为重要的地位。这种自适应数据调度根据网路结构的变化，能够做出适当调整，随时选择带宽功能较强的节点作为服务节点为客户提供服务。通过自适应数据调度减少服务延时，传15第一章引言输过程中的抖动，利用高带宽保证给用户提供更加流畅的画面，提供满意的音视频服务。1.2国内外研究现状截止到1999年，早期的流媒体应用逐渐展开，但由于网路带宽条件的限制，我们也只能观看到邮票大小的音视频窗口，此时的播放画面模糊不清，抖动较多不稳定，延迟较大并没有做到真正

8、同步。2000年下半年，随着互联网络的广泛应用，越来越多的用户群，传统的流媒体技术已经满足不了广大用户的需求。流媒体技术行业领导者RealNetworks，Microsoft和Apple等各大公司都发布了相应的流媒体新技术的解决方案，引发了流媒体传输方式，使用的发展。到2005年，流媒体技术带给广大用户的效果是有目共睹的，网络用户