高层住宅手机信号差与基站天线高度等有关

随着城市高层建筑增多,高层住宅区的手机信号问题日益突出。本文通过实地走访调查,揭示了不同楼层信号差异的原因,并介绍了运营商如何通过增加室内覆盖等方式改善信号质量。

近来,高层住户受到手机信号差困扰,记者就此进行走访

  电话铃声响起,拿起手机的第一件事不是立即接听电话,而是走到阳台或窗户边才开始接听电话,更有甚者会挂断电话,用座机回拨过去。这样的经历,相信不少高层住宅的居民都有过。……

  近几年,一栋栋高层拔地而起,人们纷纷搬进高层,过上了“一览城市小”的生活,但手机信号差却成了困扰他们的问题。高层住户手机信号为何这么不好?连日来,记者对此进行了采访。

  高层中间楼层信号要好些

  近日,太原市民崔女士打来电话,说她住在迎泽西大街的一栋新建高层里,在家打电话声音总是断断续续,有时直接就没有声音,严重的时候甚至是“连接错误”。“有次领导打来电话,正在说工作上的事,手机因为没有信号突然断掉,领导不知道是信号差引起的,虽然我回过去电话,但被批评了一顿。太郁闷了。”

  和崔女士有相同经历的还有不少人,他们说联通、移动和电信的手机,在高层里都会遇到类似的事情。

  高层里,到底哪儿的信号不好?13日、14日,记者带着移动、联通和电信三部手机,分别走访了省城兴华西街、漪汾街、双塔寺街、迎泽大街上的4栋高层居民楼。

  13日上午,在兴华西街上的一栋26层高层,记者坐电梯从一层到26层,三部手机上的信号都从5个满格变成两三个格,出了电梯走到窗户边,手机上的信号又变回满格。住在26层、21层和20层的3位住户都说,客厅和厨房里基本没法接听电话,不是声音断断续续,就是干脆没有声音,而阳台和卧室的通话效果要好很多。“现在手机一响,我不是马上接,而是拿着手机到阳台去接。”住在20层的张先生说,因为手机信号不好,他在家里又装了一部座机。

  在16层、12层和9层,记者分别敲开两位居民家门,他们说,家里的信号挺好,没有什么问题。

  紧接着,记者又敲开2层和1层的两户居民,他们说,手机信号不好。采访的这8位居民,有人使用联通手机,有人使用移动手机,也有人使用电信手机。

  随后,记者又来到漪汾街、双塔寺街、迎泽大街上的3栋高层中,站在稍高和稍低的楼层里,3部手机的通话声音都是断断续续,而站在中间的楼层里,3部手机都能很好的通话。

  多方面因素导致手机信号差

  采访中,住在省城五一路的王先生说,他没有住在高层,而是住在多层住宅楼中的一层,家里的信号也不好,必须要走到窗台边才能保持通话通畅。

  是什么导致的手机信号差?对此,记者咨询了移动、联通和电信的相关技术人员,他们说手机信号的传输是一种无线电的发射与接收的过程,它的传播路径主要是以直线传播为主,折射和反射传播为辅,而手机信号的覆盖主要是靠搭建基站(俗称信号塔)完成。不同的地形环境、建筑环境都会对手机信号产生影响,运营商在搭建基站的时候也会根据具体的地形,调整基站的选点和天线的架设高度。

  市区内基站天线的高度、覆盖范围大小,与此区域内的用户多少都有关系,由于手机用户越来越多,而一个基站的容量是有限的,再加上市内高层的建筑物会根据自身高度和表层材料,对无线电进行阻挡、反射或折射,具体的运动规律无法测定,这些就导致住在底层的住户因无线电被绿化带、树木等障碍物的阻挡、折射或反射,造成信号被削弱,出现了类似“灯下黑”这样的情况。“对于高层住户,由于遮挡物少,近点基站的信号能收到,远点基站的信号也能收到,这就导致手机时而收到这个基站的信号,时而收到那个基站的信号,通话就会时断时续,再加上各种各样的无线电、电磁波在空中‘流动’,信号太杂,手机信号就会削弱。而中间楼层的信号比较稳定。”

  增加室内覆盖可缓解

  据工作人员介绍,金属能屏蔽无线电信号,与原来多层楼的砖混结构相比,现在的高层建筑物都是钢筋水泥结构,对无线电来说,相当于在建筑物外面加了一层屏蔽网,无线电不能透过墙体进入居民家,只能从窗户进入,这就大大削弱了无线电信号。“对于高层建筑来说,只能做室内覆盖,俗称‘蘑菇头’来解决。”工作人员说,对于高层建筑,目前各家运营商都在建这个,否则高层的信号比多层住宅楼的信号要差很多。

  随后,记者又走访了多个高层住宅,果然在楼道的天花板上发现了“蘑菇头”的身影。一个“蘑菇头”就相当于一个小的基站,只能覆盖一至三层的信号。

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  基站是否有辐射?

  专业人士:辐射不大与电视机的一样

  1月10日,太原市民曲先生反映,他住在西兴苑小区,近几日,联通要在小区里建基站,居民们担心基站的辐射会影响身体,于是不让建。他想知道基站是否有辐射?

  当天,记者前往曲先生所在西兴苑小区,在29号楼对面,看到一个正在修建的基站,天线被放在一边。基站上贴着居民们写的 “您同意在您居住的小区内建移动通信基站吗?”的征集书。几位居民都说,他们担心有辐射,不想让在这里建基站。

  截至记者发稿前,西兴苑的基站仍然没有建起来。

  基站是否有辐射?对此,记者分别咨询了联通、电信和移动的工作人员,他们说,基站选址,一方面是选覆盖比较弱的地方,一方面是选用户投诉信号差的地方,他们会实地考察后选择基站的地址。“目前,在全国范围内,3家运营商建的基站有130万个。如果有辐射,怎么会得到审批?怎么会有许可证?怎么会拿到环评报告?”工作人员说,目前,在全球范围内没有一家权威机构提出基站辐射会对人身造成伤害,而且基站的辐射可以忽略不计,因为它的辐射与电视机的辐射一样。


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在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏,增强整体预测的稳定性准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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