鼠标的DPI是每英寸点数，也就是鼠标每移动一英寸指针在屏幕上移动的点数。比如400DPI的鼠标，他在移动一英寸的时候，屏幕上的指针可以移动400个点。
    打印分辨率
    基本介绍
    DPI是Dots Per Inch的缩写。每英寸所打印的点数或线数，用来表示打印机打印分辨率。这是衡量打印机打印精度的主要参数之一。一般来说，该值越大，表明打印机的打印精度越高。
    dpi是指每英寸的像素，也就是扫描精度。目前国际上都是计算一平方英寸面积内像素的多少。dpi越小，扫描的清晰度越低，由于受网络传输速度的影响，web上使用的图片都是72dpi,但是冲洗照片不能使用这个参数，必须是300dpi或者更高350dpi。例如要冲洗4*6英寸的照片，扫描精度必须是300，那么文件尺寸应该是(4*300)*(6*300)=1200像素*1800像素。
    印刷上的计量单位
    DPI原来是印刷上的记量单位，意思是每个英寸上，所能印刷的网点数（Dot Per Inch）。但随着数字输入，输出设备快速发展，大多数的人也将数字影像的解析度用DPI表示，但较为严谨的人可能注意到，印刷时计算的网点（Dot）和电脑显示器的显示像素（Pixel）并非相同，所以较专业的人士，会用PPI(Pixel Per Inch)表示数字影像的解析度，以区分二者。
    现在我们通常讲的打印机分辨率是多少DPI，指的是“在该打印机最高分辨率模式下，每英寸所能打印的最多”理论“墨点数”。
    理论技术
    如果一台打印机的分辨率是4800×1200dpi，那么意味着在X方向（横向）上，两个墨点最近的距离可以达到1/4800英寸；在Y方向（纵向）上，两个墨点的距离可以达到1/1200英寸。
    另外，通常情况下我们认为600x600DPI以上的图像, 在普通纸上按照更高打印精度(如：4800X1200DPI)的打印是没有意义的。
    例如现在HP喷墨打印机最高标称分辨率是4800×1200dpi，这意味着在纸张的X方向（横向）上，每一英寸长度上理论上可以放置4800个墨点。但是如果真的在普通介质的一英寸上放置全部的4800个墨点，会发生什么情况呢？--纸张对墨水的吸收过饱和，墨水连成一片，反而使分辨率下降。所以"理论"点数，是指打印机能够达到的能力极限，但是实现起来需要依靠纸张的配合，如果采用专用纸张，便可达到更好的性能，在每个英寸上放置更多的独立墨点，如果使用纸张不能支持选定的最高分辨率，就会出现相邻的墨点交融联成一片的情况，从而影响打印效果。
    所以，细心的您可能会发现，在新的HP DeskJet打印机中（例如HP DeskJet5550等），如果您不选择专用纸张，为了保证打印效果，打印机是不会按照最高分辨率打印的。
    鼠标的DPI
    精度
    其实DPI这种概念还不能更加准确唯一的表示鼠标的精度。比如，每英寸点数中的“点”，在屏幕上并不是不变的。他受到分辨率等因素的影响，所以并不是唯一对应屏幕上的像素点。有可能这个点是4个像素，也有可能是1个像素。这就是因为DPI的概念中牵扯到了显示器上的变化。目前比较科学和受到公认的新标准是用CPI来表示鼠标精度。这种概念的解释是：每英寸鼠标采样次数。明白讲，就是鼠标移动一英寸，鼠标自己能够从移动表面上采集到多少个点的变化。这种属性完全关乎于鼠标自己的性能，不再牵扯到显示器的问题。所以，可以更准确，不变的反应出鼠标的精度。但是由于目前大多数鼠标生产商已经适应了DPI地称呼方式。所以目前生产环节大部分还延续DPI的指标表示方式。
    在游戏当中表现明显
    当我们需要鼠标在屏幕上移动一段固定的距离时，高DPI的鼠标所移动的物理距离会比低DPI鼠标要短。前者可以对更小的操作在最快的时间里作出反映。这一点在FPS游戏中显得非常重要。高手为了追求射击时的最大稳定性，通常将鼠标速度的预设值调得相当低。当需要突然急转身的时候，400DPI就会比800DPI多用去一倍的物理位移，从而容易将第一时间击毙敌人的机会错过。也许你要问，把鼠标加速开大一些不就可以解决问题了吗？是的，这样没错。虽然物理移动距离缩短了，但损失的却是定位的精度。如果鼠标移动的物理点对应着屏幕上的逻辑点，原本一个物理点与一个逻辑点相对应，在开启加速的影响下，指针为了跟上鼠标的移动速度，就会将一部分逻辑点忽略掉。于是就变成了一个物理点可能要对应多个逻辑点，精度自然就降低了。所以高DPI的优势就体现在瞬间加速的同时一样可以提供近乎完美的精度，而低DPI鼠标是无论如何做不到这一点的。如果你是一名对鼠标要求很高的FPS玩家，选择一款高DPI的鼠标就很有必要了。如果非要给DPI定义为精度的话，那么在快速移动中，高DPI的鼠标的定位精度一定会大于低DPI的鼠标。但是鼠标的DPI也并不是一成不变的，它不会一直保持着高达800的DPI指标。当鼠标的移动速度较缓慢时，此时DPI的值就会变的很低。当移动速度加快时，DPI值也会随之增高。也就是说DPI和鼠标的移动速度成正比。这一切都是靠光学传感器对移动速度作出的准确判断。所以，DPI的高低对于制图领域来讲基本上毫无意义，但在激烈的FPS游戏中，高DPI无疑会带给你更多的胜算。现在很多的鼠标都已经达到了4000DPI甚至6000DPI，并且还有切换DPI的功能，能够主动切换DPI.像微软，罗技，RAZER等品牌推出了众多的高DPI鼠标，相信这些鼠标可以让FPS玩家们体会到更多的游戏乐趣！
    DPI深度包检测技术
    基本解释
    DPI技术，即DPI(Deep Packet Inspection)深度包检测技术是一种基于应用层的流量检测和控制技术，当IP数据包、TCP或UDP数据流通过基于DPI技术的带宽管理系统时，该系统通过深入读取IP包载荷的内容来对OSI七层协议中的应用层信息进行重组，从而得到整个应用程序的内容，然后按照系统定义的管理策略对流量进行整形操作。
    基于DPI技术的带宽管理解决方案与我们熟知的防病毒软件系统在某些方面比较类似，即其能识别的应用类型必须为系统已知的，以用户熟知的BT为例，其Handshake的协议特征字为“。BitTorrent Protocol”；换句话说，防病毒系统后台要有一个庞大的病毒特征数据库，基于DPI技术的带宽管理系统也要维护一个应用特征数据库，当流量经过时，通过将解包后的应用信息与后台特征数据库进行比较来确定应用类型；而当有新的应用出现时，后台的应用特征数据库也要更新才能具有对新型应用的识别和控制能力。
    重要应用
    深度数据包检测(DPI)是一项已经在流量管理、安全和网络分析等方面获得成功的技术，同时该技术能够对网络数据包进行内容分析，但又与header或者基于元数据的数据包检测有所不同，这两种检测通常是由交换机、防火墙和入侵检测系统/IPS设备来执行的。通常的DPI解决方案能够为不同的应用程序提供深度数据包检测。　只针对header的处理限制了能够从数据包处理过程中看到的内容，并且不能够检测基于内容的威胁或者区分使用共同通信平台的应用程序。DPI能够检测出数据包的内容及有效负载并且能够提取出内容级别的信息，如恶意软件、具体数据和应用程序类型。
    随着网络运营商、互联网服务提供商(ISP)以及类似的公司越来越依赖于其网络以及网络上运行的应用程序的效率，管理带宽和控制通信的复杂性以及安全的需要变得越来越重要。DPI恰好能够提供这些要求，寻求更好的网络管理以及合规的用户企业应该把DPI作为一项重要的技术。
    DPI技术首先能够将数据包组装到网络的流量中，数据处理(包括协议分类)接着可以从流量内容中提取信息，流量重组和内容提取都需要大量处理能力，尤其是在高流量的数据流中。成功的DPI技术必须能够提供基本功能，如高性能计算和对分析任务的灵活的支持。
    DPI处理部门必须能够提供符合通信网络性能的可扩扎性和性能，深度内容检测要求比仅仅是header检测更加多的处理。因此，DPI通常使用并行处理结构来加快计算任务。DPI技术最终能够向用户提供从网络流量中提取出的信息，实际内容处理可能与提取出的信息有很大差异，DPI技术的表现有点像一个平台，提供内容处理的实用工具，但是可以让用户决定处理哪些内容。
    服务供应商使用DPI来分离网络流量
    很多服务供应商现在使用DPI来将流量分为低延时(语音)、保证延时(网络流量)、保证交付(应用流量)和尽最大努力交付的应用程序(文件共享)。使用这种分类，他们可以更好的根据关键任务流量、非关键流量来优化资源并减少网络拥挤。因为廉价的带宽，服务供应商可以增加增值服务来获得额外的收入，包括安全、高峰使用管理、内容计费和针对性的广告。这些都需要对网络流量的深度检测。
    大型企业可以使用DPI来管理网络性能
    拥有大型网络覆盖很多地理区域的企业在他们的内部网络间可能运行着完全不同的通信类型。除了控制成本和带宽使用外，安全一直是一个挑战，这要求对网络应用程序流量的理解。这些企业已经开始看到DPI分析带来的好处，例如，网络管理员可以使用DPI技术来控制网络性能，当网络性能较低时，限制某种应用程序流量，当性能恢复到正常时，再提升流量。
    现在越来越多的网络安全功能需要有效载荷级别的知识，数据泄漏防护要求深度理解通过线路发送的实际内容。应用层防火墙负责有效载荷的内容，而不是header内容。在云计算中的安全服务提供商，如反垃圾邮件或者web过滤服务等供应商，必须获取通过多个客户通信的实时可见的内容，以便迅速获取抵御威胁和攻击的信息。这样也要求内容级别的情报。
    传统上来说，这些安全功能都由特殊用途的技术所提供，这些可能包括一些DPI功能。例如，IPS就有内置的DPI。保护Web网关同样提供对web内容的DPI分析，但是每种特殊用途技术引用其特殊的目的或者不兼容的软件，都会使网络基础设施效率低下。一个数据包可能会因为多种用途而被进行多次检查。另外，这些技术并不能提供可编程的接口，这就以为着你不能够提取任意信息。
    除了安全问题外，DPI对于云计算服务供应商还有着重大的影响，对于云计算供应商而言，服务订阅和用户管理是一个重大挑战。很多供应商使用自身开发的或者现成的技术来管理服务订阅，他们发现这样做既缺乏可扩展性又不能为复杂的管理任务提供足够的信息。另一方面，DPI能够提供关于用户流量、应用程序使用、内容传递和异常模式的情报信息，这些服务供应商还可以利用可编程界面来收集其他有用信息，如市场营销情报和客户档案等。
    深度数据包检测仍然面临着挑战
    作为一个相对年轻的市场，DPI行业还面临着很多挑战，例如：
    不存在标准的基准。现在的DPI市场还充满了困惑的、一站式的、针对特定应用程序的性能信息，这个行业需要标准基准来规定连接安全时间、TCP、UDP和吞吐量测试等。这些基准对于在相互竞争的产品间建立可比性能指标是很重要的。
    不同的DPI技术不断的涌现，“OpenDPI”将允许第三方开发者在不同的商业解决方案上编写DPI应用程序。
    DPI技术市场将继续存在下去，现在看来，这个市场的应用程序可能还是分散和不一致的，但是存在的巨大潜力和行业利益将最终推动其走向标准和开放的市场。
    DPI 和PPI的区别
    概念
    ppi (pixels per inch)：图像的采样率（在图像中，每英寸所包含的像素数目）
    dpi (dots per inch)：打印分辨率 （每英寸所能打印的点数，即打印精度）
    打印尺寸、图像的像素数与打印分辨率之间的关系可以利用下列的计算公式加以表示：
    图像的横向（竖向）像素数=打印横向（竖向）分辨率×打印的横向（竖向）尺寸
    图像的横向（竖向）像素数/打印横向（竖向）分辨率=打印的横向（竖向）尺寸
    针对特定的图像而言，图像的像素数是固定的，所以，打印分辨率和打印尺寸便呈现反比的关系。    例如：希望打印照片的尺寸是4*3inch，而打印分辨率横向和竖向都是300dpi，则需要照相机采集的像素数至少为（300*4）*（300*3）=1080000像素，约一百万像素。采集的像素数过低会降低图像的打印质量，过高也不能提升打印质量。
    ppi
    ppi(pixels per inch)是图像分辨率的单位，图像ppi值越高，画面的细节就越丰富，因为单位面积的像素数量更多，数码相机拍出来的图片因品牌或生产时间不同可能有所不同，常见的有72ppi，180ppi和300ppi,默认出来就是这么多(A710拍出的是180ppi，个人感觉此参数好象影响不大，一般没人提起这个)。 dpi(dots per inch)是指输出分辨，针对于输出设备而言的，一般的激光打印机的输出分辨率是300dpi-600dpi，印刷的照排机达到1200dpi-2400dpi，常见的冲印一般在150dpi到300dpi之间。
    对比
    ppi和dpi确实是两个概念，但是有些事情是约定成俗的，图片的ppi无法反映这张图片能在冲印店得到的冲印质量，不如你去店里试试看，你问问操作员你的图片是72ppi会得到什么样的冲印质量，多数操作员会一头雾水。在冲印店里只用dpi，因为我们拿去的图片必定是为了输出成照片，对于操作人员，他要知道的就是你的图片像素和你所需要印制的尺寸，这两个要素构成了dpi，所以尽管不规范，对于需要冲印的图片我们只有用dpi的大小来沟通。
    “拿到Photoshop里面改成300ppi，没有什么实际意义，而且增大了图像的体积”因为这样的改法是固定图像大小（尺寸）下对ppi的修改，它导致了图片像素不真实的扩大，因此导致图片体积的扩大而且图像质量并无改善（多出来的像素都是差值计算出来的），正确的办法是，先按照你所需要扩印的尺寸的比例裁切你的图片，然后固定图片的像素（把“重定义图片的像素”前面的勾去掉）和比例，在“文档大小”里把宽度和高度调整到你所想要的扩印尺寸一致，这时候出来的ppi就是你的图片在这个冲印尺寸下可以得到的dpi，若低于120说明印出来的效果会比较差，120~200说明效果还可以，300是最好的效果，若大于300，先把“重定义图片的像素”前面勾上再修改ppi到300或更低。
    （注：300dpi是冲印机的极限，大于300dpi的图片将对照片清晰度无任何改善，实际上250就够了，就算你输入大于300dpi的图片文件到冲印机，冲印机也会先把图片计算成300dpi的再进行扩印，另外可别小看冲印机的300dpi，冲印机300dpi的照片素质是任何打印设备所无法逾越的。）
    DPI计算参考(以FPC1011F为例子)
    根据上边的定义，DPI是单位面积的像素多少计算出来数值不对。
　　例如：FPC1011F的有效采集为10.64M X 14M
　　采集的像素为152X200
　　如果按照原来的定义计算则为：
　　10.64X14=148.96平方毫米
　　1平方英寸=645.16平方毫米
　　1平方毫米=1/645.16平方英寸
　　148.96平方毫米=148.96/645.16平方英寸=0.230888462平方英寸
    152X200/0.230888462=131665.305995 DPI
　　所以不对
　　正确解释不应该是面积 应该是一维的定义:一英寸中含有多少像素：如FPC1011F的计算：
　　1英寸=25.4MM
　　1MM=1/25.4英寸
　　10.64MM=10.64/25.4英寸=0.418898英寸
　　152/0.418898=362.856DPI=363DPI
　　14MM=14/25.4英寸=0.55118英寸
　　200/0.55118=362.8578DPI=363DPI
　　正确