TVheadend中Diseqc 1.1多端口切换器的配置指南
2025-06-27 16:05:23作者:钟日瑜
概述
TVheadend作为一款强大的DVB接收软件,支持多种信号接收设备。其中对于使用Diseqc 1.1协议(8端口切换器)的用户,需要进行特殊配置才能正常工作。本文将详细介绍如何在TVheadend中正确配置Diseqc 1.1多端口切换器。
配置步骤详解
-
创建网络
- 进入"配置"→"DVB输入"→"网络"
- 点击"添加"按钮
- 选择网络类型(DVB-S/T/C或ATSC)
- 填写网络名称(便于识别)
- 可选择预配置的网络模板或手动添加多路复用器
-
添加多路复用器
- 进入"配置"→"DVB输入"→"多路复用器"
- 点击"添加"按钮
- 选择对应的网络
- 填写多路复用器参数
-
配置电视适配器
- 进入"配置"→"DVB输入"→"电视适配器"
- 选择相关前端设备并启用
- 在卫星配置菜单中选择"高级(非通用LNB、旋转器等)"
- 点击保存
-
高级配置
- 在适配器下方会出现"高级"配置区域
- 在"轨道位置"中输入8
- 在"DiseqC重复次数"中输入1
- 保存后会出现8个端口配置选项
-
端口映射
- 在右侧菜单中选择对应的网络
- 在"切换类型"中选择"通用"
- 此时会出现详细的端口配置界面
注意事项
-
切换器类型差异
- 不同品牌的8端口切换器工作方式可能不同
- 有些仅响应未提交命令(uncommitted)
- 有些需要混合使用提交和未提交命令(committed+uncommitted)
- 极少数甚至支持Diseqc 1.2命令
-
兼容性问题
- 不是所有8端口切换器都能正常工作
- 某些型号可能需要尝试多种命令组合
- 建议选择已知兼容的切换器型号
-
实际使用经验
- 纯未提交命令切换器通常兼容性较好
- 混合命令切换器可能需要多次尝试不同配置
- 如果切换不成功,建议更换切换器型号而非反复调试
总结
TVheadend对Diseqc 1.1协议的支持已经存在多年,但需要用户进行正确的配置。通过本文的详细步骤,用户可以成功配置8端口卫星切换器,实现多信号的接收。遇到问题时,建议优先确认切换器的工作模式,并参考其他用户的成功配置案例。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
556
3.79 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
371
429
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
891
633
昇腾LLM分布式训练框架
Python
114
143
暂无简介
Dart
790
195
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.36 K
766
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
117
146
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
1.11 K
264
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1