LTE web2

01
LTE通信人家的博客
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_1589254865_0_1.html

 

02
MSCBSC>> TDD/FDD LTE信令专版
https://club.mscbsc.com/f306p1.html

 

03
【VOLTE】TTI TTI BUNDING
https://blog.youkuaiyun.com/shij19/article/details/52946492

 

04
【VOLTE】VOLTE-通话信令流程
https://blog.youkuaiyun.com/shij19/article/details/52946470

 

05
LTE 信道映射
http://blog.youkuaiyun.com/shij19/article/details/52946513

 

06
 LTE信令流程之切换流程介绍
https://www.mscbsc.com/viewnews-102179.html

 


07
史上最强悍的LTE知识集锦,看完你也成大神(上) 
http://www.hropt.com/thread-26758-1-1.html
07b
史上最强悍的LTE知识集锦,看完你也成大神(下)
http://www.hropt.com/forum.php?mod=viewthread&tid=26815&highlight=%CA%B7%C9%CF%D7%EE%C7%BF%BA%B7%B5%C4LTE%D6%AA%CA%B6%BC%AF%BD%F5%A3%AC%BF%B4%CD%EA%C4%E3%D2%B2%B3%C9%B4%F3%C9%F1


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10  
LTE信令分析流程
https://download.youkuaiyun.com/download/qq_27540925/10271778

内容概要:本文档详细介绍了如何在MATLAB环境下实现CNN-GRU(卷积门控循环单元)混合模型的多输入单输出回归预测。项目旨在通过融合CNN的局部特征提取能力和GRU的时序依赖捕捉能力,解决传统序列模型在处理非线性、高维、多输入特征数据时的局限性。文档涵盖了项目背景、目标、挑战及其解决方案,强调了模型的轻量化、高效性和可视化全流程追踪等特点。此外,还提供了具体的应用领域,如智能电网负荷预测、金融时间序列建模等,并附有详细的代码示例,包括数据加载与预处理、网络结构定义、训练选项设置、模型训练与预测以及结果可视化等步骤。; 适合人群:对深度学习有一定了解,特别是对时间序列预测感兴趣的科研人员或工程师。; 使用场景及目标:①需要处理多输入单输出的非线性回归预测任务;②希望在MATLAB平台上快速实现并优化深度学习模型;③寻求一种高效、轻量且具有良好泛化能力的预测模型应用于实际场景中,如智能电网、金融分析、交通流量预测等领域。; 阅读建议:由于文档内容涉及较多的技术细节和代码实现,建议读者先熟悉CNN和GRU的基本概念,同时掌握MATLAB的基础操作。在阅读过程中,可以结合提供的代码示例进行实践操作,以便更好地理解和掌握CNN-GRU混合模型的构建与应用。
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