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探究Lora无线通信技术的原理与应用(实现长距离低功耗的物联网通信方案...
〖壹〗、 Lora无线通信技术是由Semtech公司开发的一种低功耗、长距离的无线通信技术，采用扩频调制方式实现高抗干扰性能，并且具备优秀的穿透能力和低功耗特性，适用于广域物联网应用。
〖贰〗、 通过对FLUTE通信协议的原理构架和应用进行深入分析，我们可以看到它在超长距离低功耗物联网通信中的巨大潜力。随着物联网的不断发展，FLUTE通信协议有望成为解决超长距离低功耗通信需求的重要技术。通过FLUTE通信协议，物联网设备可以实现远距离通信，同时具备低功耗和高可靠性的特点。
〖叁〗、 LoRa模块工作原理是通过发送和接收端的射频芯片实现。然后通过射频功率放大器发送出去、发送端将需要传输的数据进行调制，转换成低功耗的扩频信号。并送达给目标设备，接收端收到信号后，经过解调处理、还原成原始数据。
〖肆〗、 LoRa无线技术原理： 原理概述：LoRa无线技术是一种基于扩频技术的远距离无线传输方案，采用线性调频扩频调制，在保持低功耗特性的同时显著增加了通信距离。 频段运行：LoRa技术在ISM频段运行，主要覆盖4386915 MHz等频段。 网络架构：LoRa网络由终端、网关、Server和云四部分组成，实现双向传输应用数据。
快速了解nbiot和lora
〖壹〗、 NBIoT：主要适用于城市或室内环境，覆盖范围相对有限。LoRa：通信距离可达数十公里，适用于农业、环境监测等广域应用。数据传输：NBIoT：提供较高的数据传输速率，适合对速度要求较高的场景。LoRa：以低速和持久传输为特点，适用于对数据速率要求不高的应用。
〖贰〗、 NBIoT：商业化进程相对较慢，受限于频段和运营商的条件。LoRa：产业链成熟，全球范围内的部署进展较快，部署成本更低廉，通过便携式网关即可实现覆盖。综上所述，选取 NBIoT还是LoRa，应基于项目的实际需求、成本预算、部署环境以及市场发展状态等多方面因素进行综合考虑。
〖叁〗、 首先，LoRa工作在无执照频段，无需额外付费，而NB-IoT基于蜂窝通信授权，涉及收费。500MHz至1GHz的频段利于长距离通信，LoRa在此方面有优势。在电池寿命上，LoRa的异步特性允许节点灵活调整睡眠模式，但无法与NB-IoT提供相同的服务质量。
〖肆〗、 lora和nbiot的区别在于：频段。LoRa工作在1GHz以下的非授权频段，在应用时不需要额外付费，NB-IoT和蜂窝通信使用1GHz以下的频段是授权的，是需要收费的。处于500MHz和1GHz之间的频段对于远距离通信是最优的选取 ，因为天线的实际尺寸和效率是具有相当优势的。电池供电寿命。
〖伍〗、 LoRa通讯和NBIoT的优势分别如下：LoRa通讯的优势： 频段与成本：工作在非授权频段，无需额外付费，适合低成本和大量连接的应用场景。 电池寿命：LoRaWAN节点设计注重低成本和长电池寿命，适用于通信不频繁且需要高电池寿命的场景。
〖陆〗、 频段差异：LoRa技术通常在1GHz以下的非授权频段 operate，这意味着使用LoRa无需支付额外的频率使用费用。相反，NB-IoT使用的是授权频段，通常在1GHz以下，这要求运营商支付费用。在500MHz到1GHz之间的频段对于长距离通信最为有利，因为天线的尺寸和效率在这方面有显著优势。
详解LoRA分层控制
〖壹〗、 LORA工作流程分为三部分：输入、中间处理与输出。开关层与输入层（2-7层）、中间层（第8层）、输出层（9-17层）组合，实现对图像的分层控制。作者将17层划分为7个类别，通过调整各层权重，可以分别控制容貌、服饰、姿势动作、风格与背景等元素，以及过拟合问题。
〖贰〗、 Lora的作者指出大型模型存在参数冗余，大部分变化集中在较小比例的参数上。通过矩阵分解可大量简化训练参数。Lora分层控制基于UNet网络结构，控制高低频信号类似。下图展示Lora分层控制的示例，原作者意在解释各层意义。其中，参数包括控制高低频信号的层级调整。
〖叁〗、 通过确定各层作用范围，用户可在插件内进行最终权重修改，并在tag中调用，实现使用分层权重控制LORA，保留所需内容。对比图制作技巧在于，将LORA调用中的：1替换为：1：XYZ，使用xyz内容生成对比表。在对比表中选取 original weights，添加对应权重生成效果。通过对比仅开启/关闭某一层，可找出变化最大层。
〖肆〗、 而在分层控制中，我们需在LoRA权重值后添加“：”并结合17个分层的对应权重值代码。例如：其中，第一层被称为BASE层，是开关层。当BASE层为0时，后面16层的设置将不起作用。有观点建议将开关层设置为1，但作者对此持保留意见。
〖伍〗、 了解LoRa模型训练的保姆式教程。同时，也可以借鉴 “Easy硕游戏”的讲解，特别是针对训练集搜集与打标签环节。 进阶学习：对于过拟合、欠拟合、泛化性、正则化、分层控制等概念，可以在B站搜索相关视频进一步学习。掌握优化器与学习率、分层控制的原理与应用，以及LoRa模型的提取、合并、降维、融合等技术。
〖陆〗、 加深理解。此外，对于过拟合、欠拟合、泛化性、正则化、分层控制等概念，可以在B站搜索相关视频进一步学习。掌握优化器与学习率、分层控制的原理与应用，以及LoRa模型的提取、合并、降维、融合，通过SuperMerger插件解决实际问题。了解使用Konya_SS、Dreambooth等训练方式，以及常用的基础模型和插件。
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