DSSS由于采用全频带传送资料，速度较快，未来可开发出更高传输频率的潜力也较大。DSSS技术适用于固定环境中、或对传输品质要求较高的应用，因此，无线厂房、无线医院、网络社区、分校连网等应用，大都采用DSSS无线技术产品。FHSS则大都使用于需快速移动的端点，如行动电话在无线传输技术部分即是采用FHSS技术；且因FHSS传输范围较小，所以往往在相同的传输环境下，所需要的FHSS技术设备要比DSSS技术设备多，在整体价格上，可能也会比较高。以目前企业需求来说，高速移动端点应用较少，而大多较注重传输速率、及传输的稳定性，所以未来无线网络产品发展应会以DSSS技术为主流。

用户选购无线局域网络时需要特别注意下列的特性，以决定自己合适的产品，包括：涵盖范围、传输率、受Multipath影响程度、提供资料整合程度、和有线的基础设施之间的互操性、和其它无线的基础设施之间的互操性、抗干扰程度、保密能力、电流消耗情况等等

无线局域网络在性能和能力上的差异，主要是取决于所采用的是FHSS还是DSSS来实现、以及所采用的调变方式。截至目前，若以现有的产品参数详加比较，可以看出DSSS技术在需要最佳可靠性的应用中具有较佳的优势，而FHSS技术在需要低成本的应用中较占优势。我们在选择无线产品时，需要注意的是厂商在DSSS和FHSS展频技术的选择，必须要审慎端视产品在市场的定位而定，因为它可以解决无线局域网络的传输能力及特性，包括：抗干扰能力、使用距离范围、频宽大小、及传输资料的大小。

直接序列展频技术(Direct Sequence Spread Spectrum； DSSS)是将原来的讯号「1」或「0」，利用10个以上的chips来代表「1」或「0」位，使得原来较高功率、较窄的频率变成具有较宽频的低功率频率。而每个bit使用多少个chips称做Spreading chips，一个较高的Spreading chips可以增加抗噪声干扰，而一个较低Spreading Ration可以增加用户的使用人数。 2100433B

（一）绝对数时间序列

1.时期序列：由时期总量指标排列而成的时间序列。

时期序列的主要特点有：

1）序列中的指标数值具有可加性。

2）序列中每个指标数值的大小与其所反映的时期长短有直接联系。

3）序列中每个指标数值通常是通过连续不断登记汇总取得的。

2.时点序列：由时点总量指标排列而成的时间序列

时点序列的主要特点有：

1）序列中的指标数值不具可加性。

2）序列中每个指标数值的大小与其间隔时间的长短没有直接联系。

3）序列中每个指标数值通常是通过定期的一次登记取得的。

（二）相对数时间序列

把一系列同种相对数指标按时间先后顺序排列而成的时间序列叫做相对数时间序列。

（三）平均数时间序列

平均数时间序列是指由一系列同类平均指标按时间先后顺序排列的时间序列。

所谓时间序列指的是通过观测所得到的离散时间观测点上的系列数据，通常可用yl,y2,...,y，或{y}}表示. 时间序列预测技术根据事物演化先后状态间的相关联系可以来预测该事物的未来发展.具体方法主要有移动平均法、指数平滑法和季节(周期)性模型等. 移动平均法是对一时间序列取其最近若干个数据，求取其加权平均值，作为对未来的预测值.为了避免其上升或下降趋势带来的偏离，可以用二阶移动平均.亦即利用一次移动平均法所得到的数据序列，再进行一次移动平均计算.类似还可推广至三阶、四阶，乃至高阶的移动平均.指数平滑法引入指数式的平滑系数进行移动，平滑系数反映其对历史数据重要性的修正，取值于「o,i]之间一次指数平滑法一般适用于水平型数据，类似地也有二阶指数平滑法等.此外，还有季节(周期)性模型，又称为Winter模型，适用于对具有周期性的数据序列进行预测，它考虑了季节性周期长度及水平.采用周期性、趋势性平滑常数，可以较好地对周期性时 间序列进行预测.2100433B