Mesh Wi-Fi 原理的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

超圖解 ESP32 深度實作

為了解決Mesh Wi-Fi 原理的問題，作者趙英傑 這樣論述：

　　本書是《超圖解 Arduino 互動設計入門》系列作品, 專為想要深度運用 ESP32 的讀者所撰寫, 從基本的 GPIO、內建的磁力感測器、電容觸控開關、物聯網 IoT 運用、低功率藍牙、低耗電睡眠模式、底層 FreeRTOS 作業系統等等, 都透過作者精心設計的實驗, 以及本系列作品最具特色的超圖解方式說明, 包含以下主題： 　　內建電容觸控開關與霍爾效應磁力感測器 　　硬體 / 計時器中斷處理與記憶體配置 　　OLED 顯示器中英文顯示以及圖形顯示 　　QR code 製作與顯示 　　Wi-Fi 無線網路物聯網 IoT 應用 　　HTTP GET/POST 與網

路 API 使用 　　動態資料圖表網頁 　　WebSocket 網路即時資料傳輸 　　RTC 即時時鐘與 GPS 精準對時 　　ESP32 睡眠模式與定時喚醒、觸碰喚醒 　　SPIFFS 檔案系統與 SD 記憶卡的使用 　　網路音樂 / podcast 串流播放、文字轉語音播放 　　mDNS 區域網域名稱 　　BLE 低功耗藍牙應用 　　BLE 藍牙鍵盤、滑鼠人機介面輸入裝置製作 　　藍牙立體聲播放器 　　經典藍牙序列埠通訊 (SPP) 　　藍牙裝置電量顯示 　　HTTPS 加密網路連線與網站建置 　　Web Bluetooth 網頁藍牙傳輸 　　Mesh 網路實作 　　FreeRTOS 作業

系統 　　FreeRTOS 任務排程 　　看門狗 (watchdog) 　　FreeRTOS 訊息佇列 　　FreeRTOS 二元旗號 (semaphore) 與互斥旗號 (mutex) 　　OTA 無線韌體更新 　　物件導向程式設計與自製程式庫 　　Backtrace 除錯訊息解析 　　電壓偵測與電流偵測 　　在學習的過程中, 也帶著讀者動手做出許多有趣實用的實驗, 包括： 　　煙霧濃度偵測 　　磁石開關 　　人體移動警報器 　　即時天氣顯示器 　　網頁式遙控調光器 　　網頁動態圖表 　　休眠省電定時上傳感測資料 　　網路收音機 　　氣溫語音播報機 　　藍牙立體聲音播放器 　　藍牙多媒體

旋鈕控制器 　　藍牙多媒體鍵盤 　　電腦桌面自動切換器 　　投籃遊戲機 　　網頁式藍牙遙控車 本書特色 　　ESP32 是一系列高效能雙核心、低功耗、整合 Wi-Fi 與藍牙的 32 位元微控器, 適合物聯網、可穿戴設備與行動裝置應用。ESP32 的功能強大, 涉及的程式以及應用場域相關背景知識也較為廣泛, 本書的目的是把晦澀的技術內容, 用簡單可活用的形式傳達給讀者。 　　ESP32 支援多種程式語言, 本書採用最受電子 Maker 熟知的 Arduino 語言。但因為處理器架構不同, 所以某些程式指令, 像是控制伺服馬達以及發出音調的 PWM 輸出指令, 操作語法和典型的 Ardui

no (泛指在 Arduino 官方的開發板, 如：Uno 板執行的程式) 不一樣, 這意味著某些 Arduino 範例和程式庫無法直接在 ESP32 上執行。 　　相對地, ESP32 的獨特硬體架構也需要專門的程式庫和指令才能釋放它的威力, 例如, 低功耗藍牙 (BLE) 無線通訊、可輸出高品質數位音效的 I2S(序列音訊介面)、DAC(數位類比轉換器)、Mesh(網狀) 網路、HTTPS 安全加密連網...等。 　　更有意思的是, ESP32 開發工具引入了 FreeRTOS 即時作業系統, 可運行多工任務 (同時執行多個程式碼), 而 ESP32 Arduino 程式其實就是運作在

FreeRTOS 上的一個任務。因此, 書中除了含括 Arduino 語言外, 也會適時帶入 ESP32 官方開發工具鏈 ESP-IDF 的功能, 除了可操控底層 FreeRTOS 作業系統外, 也可運用 Arduino 中未提供的 ESP32 專屬功能。 　　本書假設讀者已閱讀過《超圖解 Arduino 互動設計入門》第三或四版, 所以本書的內容不包含基本電子學 (像電阻分壓電路、電晶體開關電路、運算放大器的電路原理分析..等), 也不教導 Arduino 程式入門 (如：條件判斷、迴圈、陣列、指標..等), 而是以《超圖解 Arduino 互動設計入門》為基礎, 將篇幅依照 ESP32

應用的需要, 在程式設計方面說明物件導向 (OOP)、類別繼承、虛擬函式、回呼函式、指標存取結構、堆疊與遞迴...等進階主題。 　　另外, 本書也不僅僅只是探討 Arduino 程式, 由於微控器是物聯網應用當中的一個環節, 以『透過網頁瀏覽器控制某個裝置』的應用來說, 呈現在瀏覽器的內容是採用 HTML 和 JavaScript 語言開發的互動網頁, 和微控器的 Arduino 程式語言完全不同, 在相關章節也會對這些主題有所著墨。 　　開發微電腦應用程式, 偶爾會用到一些小工具程式, 例如, 呈現在 OLED 顯示器上的中英文字體與影像, 都必須先經過『轉檔』才能嵌入 Arduino

程式碼, 除了使用現成的工具軟體, 書中也示範採用廣受歡迎的 Python 語言編寫批次轉換字體和影像檔的工具程式。書中提及的 Python 程式屬於進階應用, 是假設讀者閱讀過《超圖解 Python 程式設計入門》, 具備運用 Python 操作檔案目錄、解析命令行參數、轉換影像、執行緒...等相關概念後的延伸學習, 可讓讀者練習善用各種程式語言綜合實踐的方法。 　　另外, 為了方便讀者查詢書中內容, 本書特別準備了線上版本的索引, 避免一般中文書缺乏索引的問題, 讓讀者可以快速找到所需的主題。希望這本厚實的作品能夠成為各位實作專案時最佳的工具書。

Mesh Wi-Fi 原理進入發燒排行的影片

藍牙低功耗網狀網路路由設計與應用

為了解決Mesh Wi-Fi 原理的問題，作者賴冠廷 這樣論述：

藍牙低功耗網狀網路(Mesh)是由多個藍牙低功耗設備組成的網路。BLE設備在該規範中主要使用2.4Ghz無線射頻訊號中的37、38、39頻道廣播方式傳輸，它的路由機制為泛紅路由(Flooding Routing)，此路由機制雖然簡單，但當藍牙感測節點增加時，感測訊號在傳遞過程，會有明顯的封包傳遞放大現象，此廣播風暴(Broadcast storm)易造成訊號衝突，增加封包遺失率。本論文主要想法是善用三個廣播通道，將Mesh網路分成三條節點不相交(node-disjoint)路徑，每組路徑指定一個固定的廣播通道，以減少廣播傳輸時之訊號掃描時間(接收端需依序在37、38、39頻道掃描)與訊號衝突

問題。當取得一個藍牙Mesh網路拓樸時，我們先藉由最短路徑演算法，由Sink節點(Source node)到其它感測節點(Destination nodes)，找出其對應之最短路徑，再由這些最短路徑中，篩選出最長的三條路徑，以這三條路徑之目的節點作為接下來要找的三條Node-disjoint路徑的目的節點。接著我們利用最大流量(Max-flow)演算法，判定由Sink節點到此三個目的節點是否存在三條以上之Node-disjoint路徑。接下來，我們考量負載平衡，將三條Node-disjoint路徑找尋問題轉化為最佳化模型，結合模擬退火(Simulate Annealing, SA)演算法，找出

具負載平衡考量的三條Node-disjoint路徑。最後，我們以Nordic藍牙模組，將此Mesh路由機制與資料傳送實際實現並做相關數據量測，比較所提之路由機制與廣播方式傳輸之機制在完整接收時間與封包傳輸正確率之差異。

國之重器出版工程 5G組網與工程實踐

為了解決Mesh Wi-Fi 原理的問題，作者中國通信建設集團設計院有限公司 這樣論述：

本書首先介紹了5G技術的發展背景和標準的最新進展情況，然後著重介紹了5G網路架構中的組網技術。接著在闡述5G原理的基礎上，從5G網路的規劃方面入手，著重介紹了網路覆蓋和容量規劃的需求與步驟，以及關鍵技術與幀結構、通道變化對容量和覆蓋的影響。最後介紹了5G其他網路規劃以及室內覆蓋與工程實施。 李洪波 中國通信建設集團設計院有限公司，教授級高工，北京理工大學電磁場與微波技術專業學士，南京郵電大學電子與通信技術專業碩士。長期從事無線網路規劃設計工作。 高峰 北京郵電大學電磁場與微波技術專業博士，主要研究方向為移動通信與寬頻無線接入技術。出版圖書10餘本，負責及參與移動通信領域科

研專案20余項，發表論文40餘篇。 第1章 概述 001 1．1 移動通信發展概述 002 1．1．1 第一代移動通信系統 003 1．1．2 第二代移動通信系統 004 1．1．3 第三代移動通信系統 004 1．1．4 第四代移動通信系統 005 1．2 移動通信標準化組織 007 1．2．1 ITU 007 1．2．2 3GPP 008 1．2．3 IMT-2020（5G）推進組 011 1．3 第五代移動通信的發展 012 1．3．1 5G的能力要求 013 1．3．2 5G的應用場景 014 1．4 5G標準進展 015 1．5 5G試驗及部署情況 018 1．5

．1 國際5G試驗及部署進展 018 1．5．2 我國5G試驗及部署進展 024 1．6 每章要點 027 參考文獻 028 第 2章 5G組網技術 029 2．1 5G系統架構 030 2．1．1 5GC與NG-RAN的功能拆分 031 2．1．2 空中介面協定棧 033 2．1．3 網路介面協定棧 037 2．2  5G網路架構與選項 040 2．2．1 多網路融合選項 040 2．2．2 各組網選項介紹 042 2．2．3 NSA候選架構對比 049 2．2．4 SA共存方案介紹 050 2．3 CU-DU分離方案 052 2．3．1 CU-DU架構 052 2．3．2 CU雲化（Cl

oud RAN） 056 2．3．3 滿足多種應用場景 057 2．4 超密集組網技術 057 2．4．1 5G系統對超密集組網的技術需求 058 2．4．2 帶來的挑戰 059 2．4．3 干擾管理方案 060 2．5 網路切片 063 2．5．1 網路切片的驅動力 064 2．5．2 5G網路切片整體架構及解決方案 064 2．6 移動邊緣計算 066 2．6．1 概述 067 2．6．2 MEC的標準發展 067 2．6．3 MEC的典型應用 068 2．6．4 MEC的部署方式 072 2．6．5 MEC的平臺系統 073 2．6．6 5G邊緣計算的本地分流實現 075 2．6．7 邊

緣計算的業務連續性保障 075 2．7 D2D通信 076 2．8 無線Mesh網路 079 2．9 Wi-Fi分流技術 080 參考文獻 080 第3章 5G空口關鍵技術 083 3．1 高頻段大頻寬 084 3．1．1 5G NR的頻率範圍 084 3．1．2 中國運營商的5G頻譜分配 088 3．2 NR載波技術—OFDM 089 3．2．1 OFDM的基本原理 089 3．2．2 5G OFDM參數介紹 091 3．3 Massive MIMO 094 3．3．1 MIMO及Massive MIMO 094 3．3．2 Massive MIMO的標準演進 099 3．3．3 大規模天

線的工程應用 103 3．4 5G的多址方案 103 3．4．1 潛在多址方案 104 3．4．2 非正交多址技術 105 3．5 5G無線通道的調製與編碼 108 3．5．1 調製技術概述 109 3．5．2 數位調製的基本方式 110 3．5．3 從調製方式看4G到5G的演變 111 3．5．4 5G通道編碼 113 第4章 NR幀結構和通道 123 4．1 NR幀結構 124 4．1．1 NR幀結構的組成 124 4．1．2 不同子載波間隔的時隙結構 126 4．1．3 5G時隙的上下行配比 130 4．1．4 5G幀結構的週期選項 133 4．2 實體層時頻資源 135 4．2．1

時頻資源細微性 136 4．2．2 頻譜資源利用率 136 4．3 NR實體層信號 138 4．3．1 實體層功能 138 4．3．2 實體信號 139 4．4 下行物理通道與同步信號 143 4．4．1 SSB介紹 143 4．4．2 物理下行控制通道 147 4．4．3 物理下行共用通道 151 4．5 上行物理通道和信號 156 4．5．1 物理隨機接入通道 156 4．5．2 物理上行控制通道 159 4．5．3 物理上行共用通道 165 第5章 5G無線網規劃 171 5．1 工程場景分析 172 5．1．1 場景分類 173 5．1．2 各場景性能需求 175 5．2 5G網路規

劃面臨的挑戰 182 5．2．1 新頻譜對網路規劃的挑戰 183 5．2．2 新空口對網路規劃的挑戰 183 5．2．3 新業務對網路規劃的挑戰 183 5．2．4 新架構對網路規劃的挑戰 184 5．3 業務規劃 184 5．3．1 業務規劃思路 184 5．3．2 5G業務的網路需求 186 5．3．3 5G業務的預測模型 188 5．4 無線傳播模型 191 5．4．1 無線傳播模型 191 5．4．2 高頻通道傳播模型 196 5．5 覆蓋能力分析 215 5．5．1 覆蓋規劃簡介 216 5．5．2 影響覆蓋能力的因素 218 5．5．3 5G覆蓋能力分析 223 5．6 容量能力分

析 229 5．6．1 容量規劃的流程 229 5．6．2 影響容量能力的因素 230 5．6．3 容量評估指標 232 5．6．4 5G速率性能測試 233 5．7 干擾分析 234 5．7．1 系統間干擾的分類 235 5．7．2 干擾隔離分析模型 236 5．7．3 互調干擾 241 5．7．4 鄰頻干擾 244 5．7．5 5G與其他系統間隔離距離要求 246 5．7．6 系統間干擾控制方法 248 5．7．7 5G 2．6 GHz頻段的干擾分析 249 5．8 參數分析 251 5．8．1 PCI規劃 251 5．8．2 TA規劃 254 5．8．3 Massive MIMO波束規劃

257 5．8．4 PRACH根序列規劃 258 5．8．5 鄰區規劃 261 5．8．6 SSB頻域位置規劃 262 5．8．7 上下行時隙配置（NR TDD） 263 5．9 DC的選擇 265 5．9．1 DC架構概述 265 5．9．2 影響DC規劃的關鍵因素 266 5．9．3 DC規劃的思路 267 參考文獻 268 第6章 5G核心網方案 271 6．1 5G核心網的技術演進 272 6．1．1 5G核心網的總體架構 272 6．1．2 5G核心網的變革 277 6．2 5G核心網的部署 281 6．2．1 網路架構設計 281 6．2．2 網路功能部署 286 6．2．3

雲化平臺部署 287 6．2．4 語音方案 289 6．3 5G核心網的規劃 290 6．3．1 規劃思路 290 6．3．2 規劃流程 291 6．3．3 規劃演算法 292 參考文獻 296 第7章 5G承載網規劃 299 7．1 5G對承載網的關鍵性能要求 300 7．1．1 大頻寬需求 300 7．1．2 低時延需求 305 7．1．3 組網靈活化連接需求 306 7．1．4 多層級承載網路需求 306 7．1．5 其他關鍵性能需求 307 7．2 承載網建設規劃 308 7．2．1 傳送網技術選擇 309 7．2．2 前傳技術方案 309 7．2．3 中傳/回傳技術方案 314 7

．2．4 雲化資料中心互聯 317 7．2．5 承載網路建設與現有網路銜接 318 參考文獻 319 第8章 室內覆蓋與微基站 321 8．1 傳統DAS系統在5G網路中面臨的挑戰 322 8．2 5G室內覆蓋演變 323 8．2．1 5G室內覆蓋發展趨勢 323 8．2．2 5G室內覆蓋解決方式 325 8．3 5G室內覆蓋規劃與建設 330 8．3．1 5G室內覆蓋網路的設計要求 330 8．3．2 室內信號傳播模型及鏈路預算 331 8．3．3 多系統干擾造成的影響 332 8．3．4 不同場景下室內覆蓋解決方式 333 8．4 微基站的應用 339 8．4．1 微基站的概念與優勢 3

39 8．4．2 微基站的應用場景 341 8．4．3 微基站的部署 342 參考文獻 350 第9章 工程實施 353 9．1 工程實施流程 355 9．1．1 專案建議書 356 9．1．2 可行性研究報告 356 9．1．3 專案評估決策 357 9．1．4 初步設計 357 9．1．5 年度計畫 358 9．1．6 施工準備 358 9．1．7 施工圖設計 359 9．1．8 專案開工報告 359 9．1．9 施工 359 9．1．10 初步驗收 359 9．1．11 試運轉 359 9．1．12 竣工驗收 360 9．1．13 專案後評價 360 9．2 5G無線設備 361 9．

3 5G站址建設分析 362 9．3．1 站址選擇 362 9．3．2 基站建設方式 364 9．3．3 天饋系統 365 9．3．4 配套設施 368 9．3．5 C-RAN場景的資源配置 374 9．3．6 5G基站配套改造標準方案 377 9．4 基站設備的安裝工藝 377 9．4．1 室內設備 378 9．4．2 AAU設備 382 9．4．3 微站設備 383 9．4．4 室外一體化機櫃 386 9．4．5 GNSS系統 387 9．4．6 接地系統 390

應用智化物聯網於時空資訊雲平台之監測與預測-以透水鋪面之維護工程為例

為了解決Mesh Wi-Fi 原理的問題，作者張庭愷 這樣論述：

近年來，全球暖化與極端氣候對全球各大都會區所造成的壓力更為險峻，高度開發的都市有如不透水的水泥叢林，導致都市水環境面臨威脅與挑戰。隨著5G時代的來臨，透過智化物聯網系統建置智慧永續城市已成為現行趨勢。本論文以透水鋪面之維護工程為研究主題，將忠孝東路的人行道透水鋪面作為研究參考場域，建置人行道透水鋪面的物聯網監測系統裝置，物聯網三層架構中，感知層加入冗餘量測的概念，使用了荷重、超音波、液位三種感測方式進行透水量量測，同時量測實驗場域的空氣溫溼度與實驗容器內的水中pH值；網路層分別運用符合室內場域的無線網路技術以及模擬室外案場的窄帶物聯網通訊技術；應用層則是提供可視化監測介面且加入人工智慧技術，

使其升級為智化物聯網。研究範圍則分為兩大部分，分別為通訊品質量測以及人行道透水鋪面監測。在通訊品質量測上，利用窄帶物聯網通訊技術和增強型機器類型通訊技術對忠孝東路一段至三段進行量測，在7個量測點中，第5個量測點為訊號最佳地點，而且兩者訊號差異不大，因此，若考慮成本費用，則會選擇較便宜的窄帶物聯網通訊技術；在人行道透水鋪面監測上，參考忠孝東路人行道透水鋪面的架構，設計在級配層中加入排水管，建構比現況更佳的透水鋪面環境，並以定水頭透水試驗作為實驗方法，運用「由簡入繁」的概念，將量測環境分成四種情境進行，情境依序為單一透水材料、材料合併模塊，材料合併模塊+級配、材料合併模塊+級配+排水管，並利用物聯

網量測求出前三種情境的各項透水係數，並同時進行量測數值分析及驗證，得知各項材料皆符合其規範與透水性質，而且荷重感測模組是三種感測器(荷重式、超音波式、液位式)中誤差最小的。關於情境四的模擬實際場域量測，將臺北市紀錄以來的單月最大落塵量作為參考值，以撒入落塵的方式模擬實際堵塞之情形，並訂定透水功能下降至80%為警戒值、60%為危險值，最後，再運用實驗求得的時序資料進行簡單的統計與人工智慧分析。當上層為透水磚鋪面模塊時，得知實驗模擬至第6年為警戒值，第16年為危險值，以預測值與預測指標作為評估，得知多層感知器最適合作為此實驗架構的演算法。而當上層為花崗岩鋪面模塊時，實驗模擬至第8年為警戒值，第28

年為危險值，評估後認為高斯過程迴歸與支援向量迴歸皆適合作為此實驗架構的演算法。