嵌入式职场-优快云博客

原创【华为 OD】字符串拼接（Pyhon/Java/JS/C/C++）

字符数量 ( M ) 满足 ( 0 < M \leq 30 )），从中选取字符（每个字符只能使用一次）拼接成长度为 ( N )（满足 ( 0 < N \leq 5 )）的字符串。要求拼接的字符串中，相同的字符不能相邻。计算给定的字符列表能拼接出多少种满足条件的字符串。我们需要从给定的字符列表中选取字符，生成长度为 ( N ) 的字符串，且相邻字符不能相同。所有实现均通过回溯算法生成满足条件的字符串，时间复杂度为 ( O(M^N) )，适用于题目中的最大数据规模。给定一个字符列表（字符范围为。

2025-03-06 17:30:40 28

原创【华为 OD】发广播（Pyhon/Java/JS/C/C++）

广播的传播规则是：如果一个站点收到广播，它会将广播发送给所有与之连接的站点。现在需要发送一条广播，问最少需要初始发送给多少个广播站，才能确保所有广播站都收到消息。可以将广播站视为图中的节点，连接关系视为边。问题转化为：在图中找到最少的节点集合，使得这些节点能够覆盖整个图的所有连通分量。某地有 ( N ) 个广播站，站点之间通过连接互相发送广播。给定一个 ( N \times N ) 的二维矩阵。所有实现均通过DFS找到连通分量，时间复杂度为 ( O(N^2) )，适用于题目中的最大数据规模。

2025-03-06 15:46:21 35

原创【华为 OD】工单调度策略（Pyhon/Java/JS）

华为工单调度系统需要调度外线工程师（FME）处理工单。每个工单有一个SLA时间（完成修复的最长时间）和一个积分值。如果在SLA时间内完成工单，则获得对应的积分；否则不获得积分，但必须完成该工单。目标是设计一种调度策略，使得外线工程师在完成所有工单的情况下，获得的总积分最大。所有实现均通过贪心算法确保获得最大积分，时间复杂度为 ( O(N \log N) )，适用于题目中的最大数据规模。我们需要在有限的时间内（SLA时间）选择积分最大的工单进行处理。

2025-03-06 15:38:26 28

原创【华为 OD】最优资源分配（JS）

芯片容量：每块芯片的容量为M × 1.25G，资源编号为1, 2, …, M。配置类型A：占用1.25G（1 个资源）。B：占用2.5G（2 个资源）。C：占用10G（8 个资源）。分配规则按芯片编号从小到大分配资源。如果某个配置超过芯片剩余容量，则丢弃该配置。输出：输出每块芯片的资源占用情况，占用标记为1，未占用标记为0。

2025-03-06 15:32:22 27

原创【华为 OD】最优资源分配（Java）

2025-03-06 15:26:57 21

原创【华为 OD】最优资源分配（python）

2025-03-06 15:17:45 19

原创【ubuntu】解决 ubuntu 与 windows 文件拖拽复制功能实现（亲测有效）

【代码】【ubuntu】解决 ubuntu 与 windows 文件拖拽复制功能实现（亲测有效）

2025-02-06 15:54:21 290

原创【nRF】第6篇 GPIO 配置

在这种方法中，一旦引脚的状态发生变化，硬件就会通知CPU。这是读取输入引脚的推荐方法，因为它使 CPU 免于重复轮询引脚状态的负担。从性能和功耗的角度来看，这通常不是最佳的，因为它需要 CPU 的持续关注。要读取引脚的当前状态，所需要做的就是调用该函数。是一种设备树的别名获取方式，通常与设备树中的节点定义一致。是该节点的 GPIO 引脚配置，它告诉系统如何配置和控制与 LED 相关的 GPIO 引脚。读取配置为输入的引脚并不像写入配置为输出的引脚那么简单。只能在配置为输入的 GPIO 引脚上配置中断。

2025-01-24 15:07:37 45

原创【nRF】第5篇添加构建配置参数介绍

在第3步选择模板时，你将看到至少一个基础应用程序配置文件prj.conf。prj.conf如果模板中包含多个配置文件，它们的具体说明会在模板的文档中找到。以blinky模板为例，它只有一个配置文件选项。这个配置选项相当于在west中的（以及CONF_FILE。

2025-01-24 09:26:53 35

原创【ESP32-S3】第19篇 LCD的 MCU 接口和 SPI 接口详解

当D/CX信号拉低时，接口上的输入数据被认为是command地址信息。当D/CX信号拉高时，接口上的数据是SRAM数据或command 参数信息。当D/CX信号拉低时，接口上的输入数据被认为是command地址信息。目前最常用的连接模式，主要用于单片机领域里，因此得名MCU接口，现在很多中低端的手机，或手表有在使用，价格较为便宜。当然还有其他接口，比如LVDS接口、DSI接口、EDP接口、RGB接口、MIPI接口等，其中很多接口并不常用，有些安排下篇文章分享，所以在这里就不在详述。

2025-01-17 13:49:51 234

原创【nRF】第0篇在 ubuntu 上安装 nRF Connect SDK （vscode）

Zephyr系统是Linux基金会维护的一个项目，除了一个基本的Zephyr RTOS之外，还有很多方便的第三方软件库，像是MCUBoot、TCP/UDP/MQTT/TLS等网络库等等。nRF Connect SDK是Nordic最新的SDK平台，该平台支持Nordic所有产品线的所有技术，包括BLE，AoA，NFC，蜂窝网与GPS，Wi-Fi，2.4G，蓝牙Mesh，Zigbee，Thread，Matter, Homekit, FindMy等。通过网盘分享的文件：v2.7.0.tar.gz。

2025-01-16 13:56:46 92

原创【ESP32-S3】第18篇配置工程常用命令

这样做会导致在每个终端会话中都激活 IDF 虚拟环境（包括无需使用 ESP-IDF 的会话）。这违背了使用虚拟环境的目的，还可能影响其他软件的使用。运行以上命令可以编译应用程序和所有 ESP-IDF 组件，接着生成引导加载程序、分区表和应用程序二进制文件。此时，就可以在启动日志和诊断日志之后，看到打印的 “Hello world!ESP-IDF 支持擦除 flash。现在，请将 ESP32-S3 开发板连接到 PC，并查看开发板使用的串口。擦除 flash 需要一段时间，在擦除过程中，请勿断开设备连接。

2025-01-07 11:27:11 108

原创【ESP32-S3】第17篇 ESP 系列芯片和模组

ESP32-S3-DevKitM-1 是一款入门级开发板，搭载的是 Wi-Fi+蓝牙 LE 模组 ESP32-S3-MINI-1 或 ESP32-S3-MINI-1U，该款模组因小尺寸而得名。通常能够加速产品的上市速度，因为预先集成了无线功能（如Wi-Fi、蓝牙）并具备相关认证。： ESP32-S3-DevKitM-1 是一款入门级开发板，可以用来烧录和体验 IDF 中的 examples。ESP32-S3-DevKitM-1 - ESP32-S3 - — esp-dev-kits latest 文档。

2024-12-23 16:03:14 139

原创【C语言】14:ec:6a:50:7b:58 字符串拆分并存入 uint8_t arr[6] 中

可以使用sscanf()函数来解析这些 16 进制数字并存入数组。

2024-11-15 15:27:24 95

原创【ESP32】第16篇详解初始化 Wi-Fi 模块函数

【ESP32】第16篇详解初始化 Wi-Fi 模块函数。

2024-11-11 09:31:17 125

原创【ESP32】第15篇 OTA（Over-The-Air）升级

OTA 功能启动后，向当前未用于启动的 OTA 应用分区写入新的应用固件镜像。要运行 OTA 机制，需配置设备的分区表，该分区表至少包括两个 OTA 应用程序分区（即 OTA0 和 OTA1）和一个 OTA 数据分区。步骤 3：固件升级成功，OTA Data 分区已更新，并指示 OTA 1 现在是活动分区。下次启动时，固件将从此分区启动。步骤 0：OTA 0 为活动固件，该信息储存在 OTA Data 分区（如图所示）。步骤 1：固件升级开始，识别并擦除非活动分区，新的固件将写入 OTA 1 分区。

2024-11-01 14:22:06 353

原创【ESP32】第14篇 ESP-Bluedroid 接口说明

esp_err_t esp_ble_gattc_open(esp_gatt_if_t gattc_if, esp_bd_addr_t remote_bda, esp_ble_addr_type_t remote_addr_type, bool is_direct)：打开连接。esp_err_t esp_ble_gap_read_rssi(esp_bd_addr_t remote_addr)：读取RSSI信号强度，结果通过 ESP_GAP_BLE_READ_RSSI_COMPLETE_EVT 事件触发返回。

2024-11-01 14:11:25 121

原创【ESP32】第13篇 ESP-NimBLE 实用技巧与案例

conn_handle, 连接句柄，用于确定访问哪一个 GATT 服务器;cb，自定义的收到响应时调用回调函数，主服务发现回调函数；cb_arg, 自定义的回调函数参数。

2024-11-01 14:09:52 517

原创【ESP32】第12篇 Bluetooth LE 协议软件架构

应用层即以 Bluetooth LE 为底层通信技术所构建的应用，依赖于主机层向上提供的 API 接口。

2024-11-01 13:39:23 70

原创【ESP32】第11篇解决ERROR A stack overflow in task Tmr Svc has been detected.

A stack overflow in task Tmr Svc has been detected” 这个错误消息表示 FreeRTOS 的定时器服务任务（Timer Service Task）发生了堆栈溢出。定时器服务任务的堆栈大小可能设置得不够大。如果你在定时器的回调函数中执行了复杂的操作，使用了大量的局部变量或递归调用，这可能会导致堆栈溢出。虽然错误提示是关于定时器服务任务，但其他任务如果使用了过多的堆栈，也可能间接影响到定时器服务任务。

2024-11-01 11:01:04 331

原创【ESP32】第10篇 GATT 客户端多连接示例演练（一主多从）

本文档介绍了 ESP32 的多连接 BLE GATT 客户端示例。在此实现中，单个 ESP32 作为 GATT 客户端同时连接到三个不同的 GATT 服务器。此设置说明了 ESP32 设备的用例，该设备以某种方式运行，以便从不同的 BLE 传感器接收数据。IDF为每个BLE服务创建一个单独的配置文件，应用配置文件以ID号单独定义。

2024-10-25 10:23:50 135

原创【ESP32】第9篇认识蓝牙 GATT 协议

ATT 的全称是属性协议 (Attribute Protocol, ATT)，定义了一种称为属性 (Attribute) 的基本数据结构，以及基于服务器/客户端架构的数据访问方式。GATT 的全称是通用属性规范 (Generic Attribute Profile)，在 ATT 的基础上，定义了以下三个概念特征数据 (Characteristic)服务 (Service)规范 (Profile)特征数据和服务都是以属性为基本数据结构的复合数据结构。一个特征数据往往由两个以上的属性描述，包括。

2024-10-24 15:02:15 108

原创【ESP32】第8篇使用 OpenSSL 生成 RSA 密钥对并对固件进行签名

使用 OpenSSL 生成 RSA 密钥对并对固件进行签名的过程可以分为几个步骤。以下是详细的说明，包括生成密钥对、对固件进行签名以及验证签名的步骤。

2024-10-17 14:54:44 162

原创【ESP32】第7篇使用 app_update 组件提供的原生API 升级 OTA

【ESP32】第7篇使用 app_update 组件提供的原生API 升级 OTA。

2024-10-15 13:34:18 127

原创【ESP32】第6篇要使用 Python 的 http.server 模块构建一个 HTTPS 服务器

要使用 Python 的模块构建一个 HTTPS 服务器，需要使用ssl模块为 HTTP 服务器添加 SSL/TLS 支持。

2024-10-14 11:31:23 123

原创【ESP32】第5篇提供的日志信息分析ESP32成功连接到了Wi-Fi网络

从你提供的日志信息来看，ESP32成功连接到了Wi-Fi网络。通过这些信息，你可以确认ESP32已经正常连接到Wi-Fi网络，并获得了有效的IP地址。设备成功获取到IPv4地址（192.168.118.75），子网掩码和网关信息。日志显示设备状态从初始化状态变为认证、关联，然后进入运行状态。成功连接到Wi-Fi网络，并显示了相关信息如信道和BSSID。设备检测到密码长度符合WPA2标准，自动调整连接模式。设备开始尝试连接到名为“fjf”的Wi-Fi网络。设备也成功获取到一个链接本地的IPv6地址。

2024-10-14 11:13:42 186

原创【ESP32】第4篇 OTA 流程概览与 OTA 数据分区

工厂启动设置下，OTA 数据分区中应没有数据（所有字节擦写成 0xFF）。如果分区表中没有工厂应用程序，则启动第一个可用的 OTA 分区（通常是。OTA 数据分区的容量是 2 个 flash 扇区的大小（0x2000 字节），防止写入时电源故障引发问题。OTA 功能启动后，向当前未用于启动的 OTA 应用分区写入新的应用固件镜像。镜像验证后，OTA 数据分区更新，指定在下一次启动时使用该镜像。第一次 OTA 升级后，OTA 数据分区更新，指定下一次启动哪个 OTA 应用程序分区。

2024-10-14 09:49:15 192

原创【ESP32】第3篇 Single factory app, no OTA 与 Factory app, two OTA definitions 的含义

分区表中定义了三个应用程序分区，这三个分区的类型都被设置为 “app”，但具体 app 类型不同。其中，位于 0x10000 偏移地址处的为出厂应用程序 (factory)，其余两个为 OTA 应用程序（ota_0，ota_1）。新增了一个名为 “otadata” 的数据分区，用于保存 OTA 升级时需要的数据。flash 的 0x10000 (64 KB) 偏移地址处存放一个标记为 "factory" 的二进制应用程序，且启动加载器将默认加载这个应用程序。

2024-10-14 09:42:43 365

原创【ESP32】第2篇 ESP32分区表概述

分区表的长度为 0xC00 字节，最多可以保存 95 条分区表条目。MD5 校验和附加在分区表之后，用于在运行时验证分区表的完整性。每片 ESP32 的 flash 可以包含多个应用程序，以及多种不同类型的数据（例如校准数据、文件系统数据、参数存储数据等）。分区表中的每个条目都包括以下几个部分：Name（标签）、Type（app、data 等）、SubType 以及在 flash 中的偏移量（分区的加载地址）。在以上两种选项中，出厂应用程序均将被烧录至 flash 的 0x10000 偏移地址处。

2024-10-14 09:35:30 275

原创【ESP32】第1篇设置 idf.py 为全局命令

要确保的 alias 在每个新的终端会话中有效，可以将其添加到。注意：要使用自己电脑esp-idf目录。

2024-10-14 09:07:52 220

原创【Qt】QTabWidget 中使用 removeTab() 方法时，索引会随标签页的移除而发生变化

在QTabWidget中使用方法时，索引会随标签页的移除而发生变化。这意味着当从QTabWidget中移除某些标签页后，后续标签页的索引也会被调整。因此，如果先移除索引为 1 的标签页，原本索引为 2 的标签页将会变为索引 1。

2024-10-10 09:37:24 219

原创【Modbus】主站写多个寄存器

02 字节个数

2024-09-27 16:26:37 928

原创【Modbus】01 10 00 00 00 0A 14 00 01 00 02 00 03 00 04 00 05 00 06 00 00 00 00 00 00 00 00 9B 8B

该数据包是一个写多个寄存器的请求，主站向从站地址为 1 的设备写入了 10 个寄存器的值，从寄存器 0 开始，每个寄存器的值依次为 1 到 6（其他寄存器的值为 0）。

2024-09-26 14:26:11 281

原创【Modbus】modbus中的线圈与寄存器的区别与联系

Modbus 协议中，线圈（Coils）和寄存器（Registers）是两种不同的数据类型，它们在功能和使用上有一些显著的区别和联系。

2024-09-26 14:22:27 1707

原创【Modbus】公共功能码定义（示例演示）

从站地址 - 功能码 - 起始地址 - 寄存器数量 - CRC 校验码 - 从站地址 - 功能码 - 字节计数 - 数据部分 - CRC 校验码。

2024-09-26 13:40:16 442

原创【Modbus】Modbus Poll 与 Slave 使用教程

连接方式输出数据。

2024-09-26 10:49:49 641

原创【Modbus】Modbus 概述

Modbus是一种广泛使用的通信协议，主要用于工业自动化和控制系统中。它由 Modicon（现为施耐德电气的一部分）在 1979 年开发，最初用于其可编程逻辑控制器（PLC）。由于其简单性和开放性，Modbus 已成为不同设备之间通信的事实标准。Modbus 是一款功能强大且灵活的通信协议，凭借其简单性和广泛的应用，在工业自动化领域占据了重要地位。无论是在新系统的设计还是旧系统的升级中，Modbus 都是一个可靠的选择。

2024-09-26 10:24:51 492

原创行为型设计模式—模板方法模式

模板方法模式是一种行为型设计模式，它定义了一个操作的骨架，而将一些步骤延迟到子类中实现。通过这种方式，模板方法允许子类在不改变操作整体结构的情况下重新定义某些特定步骤。

2024-09-20 11:17:49 212

原创【ubuntu】scp命令使用

r：递归复制整个目录。-P：指定 SSH 端口（注意是大写的-P-p：保留文件的修改时间、访问时间和权限。-q：静默模式，不显示传输进度。-v：详细模式，显示调试信息。

2024-09-10 16:22:37 899 1

原创行为型设计模式—观察者模式（Observer Pattern）

观察者模式（Observer Pattern）是一种行为型设计模式，用于建立一种一对多的依赖关系，以便当一个对象的状态发生变化时，所有依赖于它的对象都会得到通知并自动更新。这个模式通常用于实现发布-订阅系统。：客户端代码创建了一个具体主题和两个具体观察者，将观察者注册到主题中，并在主题状态变化时通知观察者。最后，它演示了如何从主题中注销观察者。接口，并维护一个观察者列表。它在状态改变时会通知所有观察者。方法，用于管理观察者列表和通知观察者。接口，并在接收到更新时进行处理。方法，用于接收主题的更新。

2024-09-10 15:58:31 314

nRF52840DK-DW3-QM33-SDK-UCI-FreeRTOS-0-1-1

nRF52840DK-DW3_QM33_SDK_UCI-FreeRTOS_0_1_1是一个基于Nordic Semiconductor的nRF52840开发板的软件开发套件。这个套件整合了nRF52840微控制器、QM33无线模块和FreeRTOS实时操作系统，提供了一个强大的开发平台，用于创建低功耗、高性能的无线应用程序。此软件开发套件的主要特点包括： nRF52840微控制器：提供了强大的处理能力和丰富的外设接口，适用于各种无线应用。 QM33无线模块：集成了蓝牙低功耗（Bluetooth Low Energy）和2.4GHz射频功能，为开发人员提供了灵活的无线连接选项。 FreeRTOS实时操作系统：提供了可靠的多任务处理能力，允许开发人员轻松地管理多个任务和中断。

2024-05-31

C语言源码及文档系统编程

C语言是一种强大而古老的编程语言，被广泛用于系统编程、操作系统、嵌入式系统等领域。C语言源码和相关文档提供了对编程语言本身以及与之相关的主题的深入理解。这些资源可以帮助你掌握C语言的核心概念、语法规则和最佳实践，从而成为一名更具竞争力的程序员。同时，专栏文章则通常涵盖了C语言开发中的实际应用、技术趋势、最新工具和库等内容，为你提供与其他C语言开发者交流和学习的平台。通过阅读源码、文档和专栏，你将不断提升自己的编程技能，并在C语言的世界中探索出自己的一席之地。

2024-05-31

使用PSO的固定特征选择

固定特征选择是指从给定的特征集中选择一部分特征，以提高模型性能和降低计算成本。PSO（Particle Swarm Optimization，粒子群优化算法）是一种基于群体智能的全局优化算法，可以用于固定特征选择问题。下面是使用PSO进行固定特征选择的一般步骤：定义目标函数：首先需要明确固定特征选择的优化目标，比如最大化分类精度、最小化误差等。目标函数应该能够根据给定的特征子集对模型性能进行评估。初始化粒子群：随机生成一组粒子，每个粒子代表一个解（特征子集），并赋予其随机的位置和速度。更新粒子位置和速度：根据当前位置和速度，使用PSO的公式更新粒子的位置和速度。位置表示特征子集，速度表示特征子集的搜索方向和距离。评估粒子适应度：根据目标函数，计算每个粒子的适应度值。适应度值反映了特征子集对目标函数的优劣程度。更新全局最优解和个体最优解：根据粒子的适应度值，更新全局最优解（群体中最好的解）和每个粒子的个体最优解（该粒子自身的最好解）。重复迭代：重复执行步骤3-5，直到满足停止准则（如达到最大迭代次数）为止。返回最优解：根据最终得到的全局最优解，可以将其作为固定的特征集合，用于后续的模型构建和评估。

2023-12-27

使用SA和ACO的固定特征选择

固定特征选择是指从给定的特征集中选择一部分特征，以提高模型性能和降低计算成本。SA（Simulated Annealing，模拟退火算法）和ACO（Ant Colony Optimization，蚁群优化算法）是常用的启发式优化算法，可以用于固定特征选择问题。下面是使用SA和ACO进行固定特征选择的一般步骤：定义目标函数：首先需要明确固定特征选择的优化目标，比如最大化分类精度、最小化误差等。目标函数应该能够根据给定的特征子集对模型性能进行评估。初始化特征子集：随机选择一个初始的特征子集作为候选解。 SA中的搜索策略：邻域生成：通过添加或删除一个特征来生成新的邻域解。接受准则：根据目标函数值和当前温度，决定是否接受邻域解。通常采用Metropolis准则，即如果邻域解更优，则接受；否则，按一定概率接受劣解，以便于跳出局部最优解。 ACO中的搜索策略：信息素更新：在每次迭代中，根据目标函数值更新特征之间的信息素。优秀的特征子集会释放更多的信息素。蚂蚁行为：每只蚂蚁根据信息素和启发式信息（比如特征重要性）选择下一个特征，并更新当前的特征子集。重复搜索：重复执行SA

2023-12-27

使用GA的二进制特征选择

遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种基于自然选择和遗传机制的优化算法，常被用于解决组合优化问题，如特征选择。在二进制特征选择中，每个候选特征子集都可以用一个二进制编码来表示，其中每一位对应一个特征是否被选中。以下是使用GA进行二进制特征选择的一般步骤：编码：将特征选择问题转化为一个二进制编码的优化问题。假设有N个特征，可以用一个N位的二进制串来表示一个特征子集，其中每一位表示对应的特征是否被选中（1表示选中，0表示未选中）。初始化种群：随机生成一定数量的二进制串作为初始种群。这些二进制串代表了不同的特征子集。适应度函数：定义一个适应度函数来评估每个特征子集的好坏。这个适应度函数通常是根据某种性能指标（如分类准确率、回归误差等）来计算的，可以通过训练模型并在验证集上进行评估来得到。选择：使用选择操作（如轮盘赌选择、竞赛选择等）根据每个特征子集的适应度值来选择父代。适应度值高的特征子集被选中的概率更大。交叉：对选出的父代进行交叉操作，生成新的特征子集作为下一代种群的一部分。交叉操作可以使用单点交叉、多点交叉等方式。变异：对新生成的特征子集进行变

2023-12-27

数据处理分组法 (GMDH) 在 MATLAB 中的实现

使用现有的工具包：MATLAB提供了许多优秀的工具包和函数，其中一些可能包含了GMDH算法的实现。您可以搜索MATLAB的工具箱或者第三方工具包，看是否有现成的GMDH算法可供使用。如果找到了合适的工具包，您可以按照相应的文档和示例来使用其中的函数来实现GMDH。自己编写代码：如果没有现成的工具包可用，您也可以自己编写MATLAB代码来实现GMDH算法。以下是一个简单的步骤来实现GMDH算法：数据准备：将您的数据导入MATLAB，并做好必要的预处理工作，如归一化、标准化等。建立模型结构：根据GMDH算法的原理，需要逐步建立模型结构，逐层进行特征选择和模型训练。您可以使用MATLAB中的矩阵运算和循环结构来逐步构建模型。特征选择：在每一层，使用适当的特征选择方法，如逐步回归、信息增益等，来选择最重要的特征。模型训练：对于每一层选定的特征，训练相应的模型，如线性回归模型、多项式回归模型等。模型评估：使用交叉验证等方法来评估模型的性能，并选择最佳的模型结构。模型集成：将各个层级得到的模型进行集成，得到最终的GMDH模型。

2023-12-27

使用遗传算法和粒子群算法实现训练ANFIS

ANFIS（Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System）是一种结合了模糊逻辑和神经网络技术的自适应系统，可以应用于各种复杂的非线性问题。使用遗传算法和粒子群算法来训练ANFIS模型，可以提高模型的性能和准确性。以下是使用遗传算法和粒子群算法训练ANFIS模型的基本描述：建立ANFIS模型：根据具体的问题和数据集，建立一个ANFIS模型。ANFIS模型由输入层、隐含层和输出层组成，其中隐含层通常采用高斯或者三角波形函数。定义目标函数：根据具体的问题和目标，定义一个目标函数来评估ANFIS模型的性能。例如，可以使用均方根误差（RMSE）或者平均绝对误差（MAE）等指标来衡量模型的预测能力。选择遗传算法或粒子群算法：选择适当的优化算法来训练ANFIS模型。遗传算法和粒子群算法是两种常用的优化算法，它们都可以用于训练ANFIS模型。初始化种群：对于遗传算法，初始时随机生成一定数量的个体，每个个体表示一个可能的解；对于粒子群算法，初始时随机生成一定数量的粒子，每个粒子表示一个可能的解。评估适应度：对于每个个体或粒子，计算其目标函数值作为适应度值

2023-12-27

在 MATLAB 和 Simulink 中实现 PID 控制器模糊增益调度

模糊控制器设计：首先，使用模糊逻辑工具箱（Fuzzy Logic Toolbox）来设计模糊控制器。根据系统的特性和需求，定义输入变量和输出变量，并设置模糊集、隶属函数和规则库等。 PID控制器设计：使用Control System Toolbox中的PID控制器设计方法来设计一个基本的PID控制器。设置控制器的比例增益、积分时间和微分时间等参数。模糊增益调度：将模糊控制器与PID控制器相结合，实现模糊增益调度。通过使用模糊控制器的输出作为PID控制器的增益参数，实现根据系统状态动态调整PID控制器增益的功能。 MATLAB代码实现：在MATLAB中，您可以编写脚本或函数来实现PID控制器的模糊增益调度。使用Fuzzy Logic Toolbox提供的函数来构建模糊控制器，并使用Control System Toolbox提供的函数来构建PID控制器。然后，将两者结合起来，并在每个采样周期内根据系统状态计算PID控制器的增益。 Simulink建模：在Simulink中，建立一个控制系统模型。使用Fuzzy Logic Controller和PID Controller这两个

2023-12-27

使用ANFIS的非线性回归

ANFIS（Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System）是一种灵活的非线性回归方法，可以用于建立输入变量与输出变量之间的复杂非线性关系模型。下面是使用ANFIS进行非线性回归的一般步骤：数据准备：首先需要准备训练数据集和测试数据集。训练数据集应包含一组已知的输入值和对应的输出值，用于训练ANFIS模型；测试数据集用于验证模型的预测能力。确定输入变量：根据问题的特点和已有的领域知识，选择合适的输入变量。在ANFIS中，通常使用模糊集合的概念来描述输入变量的隶属度函数。确定输出变量：确定需要预测的输出变量，并选择相应的模糊集合描述其隶属度函数。构建模型：根据上述确定的输入和输出变量，构建ANFIS模型。ANFIS模型通常由一组规则和对应的隶属度函数、规则权重和输出变量的线性组合构成。模型训练：使用训练数据集训练ANFIS模型，通过反向传播算法调整隶属度函数和规则权重等参数。模型评估：使用测试数据集评估模型的预测能力，可以采用R2、MSE等指标来衡量模型的精度和预测效果。模型应用：将训练好的ANFIS模型应用到实际问题中，进行预测。

2023-12-27

二进制遗传算法python实现

二进制遗传算法（Binary Genetic Algorithm）是一种启发式搜索算法，用于解决优化问题。与传统的遗传算法相比，二进制遗传算法适用于解决决策变量为二进制编码的优化问题。以下是二进制遗传算法的基本描述：初始化种群：初始时，随机生成一定数量的二进制编码的个体（也称为染色体），这些个体组成了种群。确定适应度函数：针对具体的优化问题，需要定义一个适应度函数来评价每个个体的优劣。适应度函数通常根据问题的特性来定义，例如在投资组合优化中可以是收益、风险和相关性等指标的组合。选择操作：通过轮盘赌选择、竞赛选择等方式，根据个体的适应度值选择父代个体用于繁殖下一代。交叉操作：选定一定的交叉概率，对选出的父代个体进行交叉操作，生成新的个体作为下一代种群的一部分。变异操作：选定一定的变异概率，对新生成的个体进行变异操作，以增加种群的多样性。评估适应度：对新生成的个体，计算其适应度值。

2023-12-27

实数编码遗传算法（Real-coded Genetic Algorithm）

实数编码遗传算法（Real-coded Genetic Algorithm）是一种启发式搜索算法，用于解决优化问题。与二进制遗传算法不同，实数编码遗传算法适用于解决决策变量为实数的优化问题。以下是实数编码遗传算法的基本描述：初始化种群：初始时，随机生成一定数量的个体（也称为染色体），每个个体由一组实数值（决策变量）构成，这些个体组成了种群。确定适应度函数：根据具体的优化问题，定义一个适应度函数来评估每个个体的优劣程度。适应度函数通常基于问题的特性和优化目标来定义。选择操作：使用选择算子（如轮盘赌选择、竞赛选择等），根据个体的适应度值选择父代个体用于繁殖下一代。交叉操作：选定一定的交叉概率，对选出的父代个体进行交叉操作，生成新的个体作为下一代种群的一部分。在实数编码遗传算法中，可以使用一些常见的交叉方式，如单点交叉、多点交叉、均匀交叉等。变异操作：选定一定的变异概率，对新生成的个体进行变异操作，以增加种群的多样性。在实数编码遗传算法中，可以使用一些常见的变异方式，如高斯变异、多项式变异等。评估适应度：对新生成的个体，计算其适应度值。替换操作：根据适应度值，选择

2023-12-27

二进制遗传算法（Binary Genetic Algorithm）

2023-12-27

使用SPEA2进行投资组合优化（圣诞节）

SPEA2（Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2，强度帕累托进化算法2）是一种多目标优化算法，可用于投资组合优化问题。与传统的单目标优化算法不同，SPEA2可以同时考虑多个目标，并找到一组非劣解（帕累托前沿），以提供多样化的投资组合选择。以下是使用SPEA2进行投资组合优化的基本描述：定义目标函数：确定投资组合优化的目标，如最大化收益、最小化风险、最大化夏普比率等。这些目标函数需要根据具体需求进行定义和量化。确定决策变量：选择投资标的以及其相应的权重作为决策变量。例如，假设有N个投资标的，那么每个标的的权重可以表示为一个取值范围在[0, 1]之间的实数。初始化种群：生成初始的投资组合种群，其中每个个体代表一个可能的投资组合。可以使用随机生成的方式或者其他启发式方法来初始化种群。计算适应度值：对于每个个体，根据定义的目标函数计算其适应度值。适应度值反映了个体在多个目标上的优劣程度。生成非劣解集合：使用SPEA2算法中的强度函数来评估个体的竞争力，并根据其强度值和拥挤度进行排序和选择。通过选择非劣解集合，保留具有较高适应度

2023-12-27

使用NSGA-II的投资组合优化

NSGA-II（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II）是一种多目标优化算法，通常用于解决具有多个相互竞争的优化目标的问题，比如投资组合优化。下面是使用NSGA-II进行投资组合优化的一般步骤：定义目标函数：在投资组合优化问题中，可以将收益最大化和风险最小化作为两个主要的优化目标。同时，还可以考虑其他目标，比如流动性、成本等。这些目标构成了多目标优化问题的目标函数。设计编码方案：将投资组合编码成遗传算法中的染色体。通常可以使用二进制编码、浮点数编码或者基于整数的编码方案来表示投资组合中各项资产的权重。初始化种群：随机生成一定数量的个体（代表投资组合），作为NSGA-II算法的初始种群。评估适应度：计算每个个体的适应度值，即根据目标函数计算个体在各个目标下的表现。在投资组合优化中，适应度值通常与收益率、风险指标等有关。选择操作：利用非支配排序和拥挤度距离计算等技术，执行选择操作，从当前种群中选择出适应度较好的个体，形成新一代种群。交叉和突变：对选择出的个体执行交叉和突变操作，生成新的个体，以增加种群的多样性。

2023-12-27

使用ICA的投资组合优化

ICA（Independent Component Analysis，独立成分分析）是一种信号处理技术，广泛应用于许多领域，包括投资组合优化。在投资组合优化中，ICA可以用于解决资产收益率之间的相关性问题。通常情况下，投资标的的收益率是相互关联的，而ICA可以通过将这些收益率转换为独立的成分，找到更加独立和无关的投资因子。 ICA的基本思想是假设观测信号是由一组相互独立的信号成分线性混合而成。通过对混合信号进行逆变换，可以分离出原始信号的独立成分。在投资组合优化中，可以将观测信号看作是投资标的的收益率时间序列，而独立成分则代表了不同的投资因子。利用ICA进行投资组合优化的步骤如下：收集投资标的的历史收益率数据。对收益率数据进行预处理，如去除缺失值、标准化等。使用ICA算法对预处理后的收益率数据进行分解，得到独立成分。对独立成分进行分析和解释，识别出具有独立投资意义的因子。根据识别的因子，构建新的投资组合权重分配方式。根据新的权重分配方式，计算投资组合的预期收益和风险指标。通过迭代优化或其他方法，调整权重分配，以达到投资组合优化的目标。

2023-12-27

使用PSO的投资组合优化

PSO（Particle Swarm Optimization，粒子群优化）是一种基于群体智能的优化算法，灵感来源于鸟群或鱼群等生物群体的群体行为。PSO算法通常用于解决优化问题，如投资组合优化。在投资组合优化中，我们希望找到一组投资标的的权重分配，以最大化投资组合的收益或者最小化风险。PSO算法可以用来寻找这样的最优权重分配。 PSO的基本原理是模拟鸟群中鸟的行为。在算法中，解空间中的每个潜在解被称为“粒子”，而这些粒子被认为在解空间中搜索。每个粒子都有自己的位置和速度，并且根据其个体经验和群体经验进行调整。粒子的移动受到个体最优和全局最优解的吸引力影响。在投资组合优化中，可以将每个粒子看作一个可能的投资组合，其位置表示了不同资产的权重分配，而粒子的适应度则表示了该投资组合的好坏程度。粒子根据个体最优和全局最优的信息来调整自己的位置和速度，以便在解空间中搜索出最优的投资组合。通过不断迭代更新粒子的位置和速度，PSO算法可以逐步优化投资组合的权重分配，从而找到一个较优的投资组合方案，以达到投资组合优化的目标，如最大化收益或最小化风险。

2023-12-27

使用经典方法进行投资组合优化

经典的投资组合优化方法主要包括以下几个步骤：收集数据：首先需要收集历史的金融市场数据，包括股票、债券、商品等各种资产的价格和收益率等信息。选择优化目标：在投资组合优化中，通常会选择最大化预期收益或最小化风险作为优化目标。同时，也可以考虑将两者进行平衡，以达到更好的综合效果。构建有效前沿：根据历史数据，可以使用现代投资组合理论中的方差-协方差模型来计算各种资产的预期收益率、风险和协方差矩阵等指标。然后，可以使用MATLAB等工具构建出有效前沿（efficient frontier）图形，用于表示各种资产之间的关系。选择合适的投资组合：在有效前沿图形上，可以选择最优的投资组合，其具有最高的预期收益率或最小的风险。同时，还需要注意到所选择的投资组合是否符合个人的投资目标和风险承受能力。维护投资组合：投资组合优化是一个动态的过程，需要不断地跟踪市场的变化和资产的表现，以及不断地调整投资组合的权重。需要注意的是，经典的投资组合优化方法可能存在一些局限性，例如对历史数据的依赖性较强，无法考虑到非线性关系和不确定因素等。因此，在实际应用中，还需要结合机器学习、人工智能等技术，

2023-12-27

校园帮项目，毕业设计/课程设计/javaWeb/SSM

校园帮项目校园即时服务平台登录、公告管理（发布公告、停用公告）、任务管理（下架任务、删除任务）、用户管理（用户充值、限制用户）、修改密码注册、登录、公告中心、任务管理（发布任务、接受任务、完成任务）、个人中心（查看个人信息、修改个人信息、充值管理）、修改密码、评价管理（评价任务、查看评价）

2023-03-26

最接近原生APP体验的高性能前端框架（电商）

最接近原生APP体验的高性能前端框架轻量追求性能体验，是我们开始启动MUI项目的首要目标，轻量必然是重要特征； MUI不依赖任何第三方JS库，压缩后的JS和CSS文件仅有100+K和60+K 原生UI 鉴于之前的很多前端框架（特别是响应式布局的框架），UI控件看起来太像网页，没有原生感觉，因此追求原生UI感觉也是我们的重要目标 MUI以iOS平台UI为基础，补充部分Android平台特有的UI控件流畅体验下拉刷新为实现下拉刷新功能，大多H5框架都是通过DIV模拟下拉回弹动画，在低端android手机上， DIV动画经常出现卡顿现象（特别是图文列表的情况）； mui通过双webview解决这个DIV的拖动流畅度问题；拖动时，拖动的不是div，而是一个完整的webview（子webview），回弹动画使用原生动画

2023-03-26

基于AdaBoost算法的情感分析研究

一、使用微博应用获取微博文本二、 SVM初步分类(svm_temp.py) 三、利用贝叶斯定理进行情感分析四、利用AdaBoost加强分类器

2023-03-26

灰色预测模型 GM（1,1）

系统：由客观世界中相同或相似的事物和因素按一定的秩序相互关联、相互制约而成一个整体. 白色系统:具有充足的信息量，其发展变化的规律明显、定量描述方便、结构与参数具体. 黑色系统:一个系统的内部特性全部是未知的. 灰色系统:介于白\黑色系统之间的.即系统内部信息和特性是部分已知的，另一部分是未知的. 灰色系统分析建模方法:根据具体灰色系统的行为特征数据，利用数量不多的数据信息寻求相关各因素之间的数学关系，即建立相应的数学模型.

2023-03-26

详解支持向量机（SVM）算法

svm多分类 1、基于统计理论的学习系统 2、属于有监督学习的方法 3、用于样本分类 4、分为线性分类模型与非线性分类模型

2023-03-26

基于matlab程序的各种回归、分类算法实现

MLR - 多元线性回归 PCA - 主成分分析 PLS - 偏最小二乘 LogisticR - 逻辑斯蒂回归 Ganzhiji - 感知机(perception) PSO - 粒子群优化 KNN - K_近邻 Bayes - 贝叶斯 OSC - 正交信号校正 GDescent - 梯度下降 ANN - 人工神经网络 BOOSTING - 提升算法

2023-03-26

各行各业程序员简历模板列表

PHP程序员简历模板 iOS程序员简历模板 Android程序员简历模板 Web前端程序员简历模板 Java程序员简历模板 C/C++程序员简历模板 NodeJS程序员简历模板架构师简历模板通用程序员简历模板

2023-03-26

微慕WordpPress小程序开源版前端

微慕WordPress小程序开源版，使用开源建站程序WordPress作为后台，简单对接快速生成小程序。可将WordPress网站的文章、分类、评论等内容同步到小程序，并且可以一键同步到微信小程序端。缩略图的方式显示文章列表（首页，分类文章），包括显示文章分类和发布时间，加载分页。在首页用轮播方式显示指定文章。显示文章分类（专题），包括显示分类的封面图片。显示文章内容页，包括文章站内链接跳转，站外链接复制到剪切板，显示猜你喜欢的相关文章。显示文章评论，提交评论和回复评论，加载评论分页，显示微信用户评论者的头像。(可以设置是否开启评论）显示文章排行：浏览数、评论数、点赞数、赞赏数。显示wordpress“页面”类文字（关于页面）。对文章内容的全文搜索。小程序页面的分享和转发。 WordPress 插件的配套功能。文章浏览数显示及更新。文章微信用户点赞及点赞的微信用户头像显示。通过微信支付对文章赞赏。分享到朋友圈 web-view内嵌网页跳转。回复评论发送模板消息，赞赏发送模板消息。订阅专题。文章海报（分享微信朋友圈的卡片）

2023-03-26

Python教程大全入门到实战

为什么学Python? Python代码规范简明概述注释命名规范第一个Python程序 Python 简介 Python 的安装第一个 Python 程序集成开发环境（IDE）: PyCharm 基本数据类型和变量 Python 语法的简要说明 print() 函数 Python 的基本数据类型字符串的编码问题基本数据类型转换 Python 中的变量 List 和 Tuple List（列表） tuple（元组） Dict 和 Set 字典(Dictionary) set 条件语句和循环语句条件语句循环语句条件语句和循环语句综合实例函数 Python 自定义函数的基本步骤函数返回值函数的参数函数传值问题匿名函数迭代器和生成器迭代 Python 迭代器 list 生成式（列表生成式）生成器迭代器和生成器综合例子面向对象面向对象的概念类的定义和调用类方法修改和增加类属性类和对象初始化函数类的继承类的多态类的访问控制模块与包 Python 模块简介模块的使用主模块和非主模块包作用域 Python 的 Magic Metho

2023-03-26

学生宿舍管理系统（SSM/Layui框架）

用途：毕业设计 MD5加密 SSM框架 Layui框架功能：管理员的登录与登出、管理员,班级,学生,宿舍，卫生，访客各模块增删改查、个别模块关联查询、各个模块数据导出Excel。

2023-03-26

数据分析，数据分析是单验的一个重要部分，主要是对外场测试的 LOG 进行分析，撰写单验报告等。本章将介绍后台分析软件的使用。

数据分析是单验的一个重要部分，主要是对外场测试的 LOG 进行分析，撰写单验报告等。本章将介绍后台分析软件的使用以及测量量的处理方法。利用后台狗，打开后台 CDS 软件，后台 CDS 界面与前台有所不同，没有添加设备按钮。

2022-04-03

一个基站单验，一般包含以下几种业务： ATTACH（附着）、 DETACH（去附着）、上传、下载、 ping、 DT 路测等。

一个基站单验，一般包含以下几种业务： ATTACH（附着）、 DETACH（去附着）、上传、下载、 ping、 DT 路测等。一般一个宏站，三个小区，每个小区找到一个好点，需要做如下定点测试： attach/detach（记一个 LOG）； ping（大包和小包各记一个 LOG）；上传（记一个 LOG，并截图）；下载（记一个 LOG，并截图）。每个小区除了定点测试外，还需要进行路测（DT），路测包含的内容是：上传（记一个 LOG，并截图）；下载（记一个 LOG，并截图）。上面提到的 LOG，是指在测试过程中， CDS 软件中可以通过记录 LOG，将整个测试过程的数据保存下来，便于测试完成后，在后台进行回放和分析。

2022-04-03

单验常用软件介绍，通常需要用到的软件有 CDS 软件

在单验时，通常需要用到的软件有 CDS 软件、 FTP 上传/下载软件、 DUMeter 软件等，下面将对这三个软件的使用进行详细介绍。打开前台 CDS 软件后，首先需要导入小区工参，并激活地图图层，添加测试需要的设备，并对相关参数进行设置，下面将对这个流程进行详细介绍。该页面包括信令窗口（显示测试过程中的信令），事件如切换），服务小区与邻区信息窗口（显示当前的图窗口（显示当前站点的位置），时间轴窗口，小区系要关注的一些测量量），具体位置如图所示。

2022-04-03

单站验证概述通信网络由众多基站组成，这些基站在初始建立完成

通信网络由众多基站组成，这些基站在初始建立完成后，督导将基站硬件和传输数据做到基站 BBU 中去，通过基站告警排查，使基站处于 on air 状态，那么接下来就需要单验人员对该站点进行单站验证，简称单验。在网络优化中，单站验证是很重要的一个阶段，需要完成包括各个站点设备功能的自检测试，其目的是在簇优化前，保证待优化区域中的各个站点各个小区的基本功能（如接入、重选、切换、 PING、 FTP 上传和下载等），基站信号覆盖均是正常的。通过单站验证，可以将网络优化中需要解决的因为网络覆盖原因造成的失步、接入等问题与设备业务性能下降、接入等问题分离开来，有利于后期问题定位和问题解决，提高网络优化效率。通过单站验证，还可以熟悉优化区域内的站点位置、配置、周围无线环境等信息，为下一步的优化打下基础。单验人员到达需要验证的站点，通过相关软件和设备对站点的几个小区进行测试，测试的内容一般包括 ATTACH（附着）、 DETACH（去附着）、 CQT（定点测试）、 DT（路测）、 PING 时延等等，这些测试项后面会详细介绍。单站验证的主要目的就是测试站点信号覆盖

2022-04-03

TE预认证录像拍摄指导书

下面这一块是BBU的系统模块FSIH，FSIH为室内型BBU，FSIH可以同时配置2块基带扩展单元FBIH，以支持额外的信号处理能力,FSIH主模块本身含主控和基带处理资源，其基带能力和扩展单元FBIH相同。FSIH BBU在S333满配时最大功率934W，支持12*20MHz 2path或9*20MHz 8path，在它的左侧下方是它的电源输入端口，通过蓝黑线缆与DCDU模块上的相连，给BBU供电；右边的是一些是与我们射频单元连接的光口，上面第一行后面六个光口分别是7口、8口、9口、10口、11口、12口，通过光模块和光纤与RRU相互连接，这里要注意一下若光口速率为9.8G时FSIH和FBIH分别只有3个光口可以使用，可用的9.8G光口只有有7，9，11口，8,10,12光口不能在使用；在FSIH模块的下方EIF1是我们的传输端口，使用1.25G的光模块，通过黄色尾纤与PTN相连，与EIF1相邻的还有光口EIF2、电口EIF3、EIF4；旁边这LMP端口是与我们电脑连接的本地调测端口，再右边的分别是（SYNC in和SYNC out）时钟同步输入输出口。系统模块最右边的是GPS连接口

2022-04-03

BP神经网络matlab实例(简单而经典)

2022-04-03

基站是移动通信中组成蜂窝小区的基本单元，主要完成移动通信网和移动通信用户之间的通信和管理功能，从狭义上就可以把基站理解成一种无线

基站是移动通信中组成蜂窝小区的基本单元，主要完成移动通信网和移动通信用户之间的通信和管理功能，从狭义上就可以把基站理解成一种无线电收发信电台。换句话说，你的手机信号从哪里来，手机能上网、打电话都是因为你的手机（专业术语称为终端UE）驻留在一个基站上，在基站信号的覆盖范围内。基站不是孤立存在的，它仅仅属于网络架构中的一部分，它是连接移动通信网和用户终端的桥梁。 1 LTE基站概述 2 1.1 基站概念 2 1.2 基站室外设备 2 1.3 基站室内设备 5 2 LTE基站类型与设备 9 2.1 宏站和室分站区别 9 2.2 TDD和FDD区别 9 2.3 基站基本设备介绍 10 2.3.1室内基带处理单元 BBU 10 2.3.2电源模块 DCDU 13 2.3.3时钟盒 14 2.3.4 GPS 15 2.3.5远端射频模块RRU 15 2.3.6天线 16 3 TDD与FDD站点配置 19 3.1 TDD站点介绍 19 3.1.1 D频段宏站介绍 19 3.1.2 F频段宏站介绍 22 3.1.3 TDD室分站点 26 3.2 FDD站点介绍 27 3.2.1 FDD宏站介绍 27

2022-04-03

根据LTE站点双工方式的不同，对TDD和FDD站点配置进行分类介绍。

移动TDD又根据划分频段的不同，分为D、F、E三种频段，下面将对各个频段配置进行详细介绍。D频段室内设备：DCDU、主系统模块FSMF、系统拓展模块FBBA、传输模块（FTIF）、时钟盒。室外包括RRU、GPS、天线等。电源连线：DCDU通过FSMF的第二个接口给其供电，连线如黄色线所示。FSMF通过自身的第一个接口给左边的第一块FBBA供电，第一块FBBA通过自身第二个接口给右边的第二块FBBA供电，连线如绿色线所示。 FSMF的两个数据口通过两根BUS线分别与两个FBBA的数据口相连，连线如图中蓝色线所示。时钟盒左边用红色圆圈标出的金属接口与GPS避雷器相连，时钟盒通过一根高清线与FSMF的时钟同步输入接口相连，示意图如图中红色线所示。 D频段光口连接：FSMF上的1、2光口分别与室外1小区RRU的主、辅光口连接，3、6光口分别与室外2小区RRU的主、辅光口连接，4、5光口分别与室外3小区RRU的主、辅光口连接。 FTIF传输模块的第四个接口（从左往右数）通过光模块与PTN传输设备相连。 FSMF的第三个接口为调测网口，我们正是通过这个接口将数据做到设备中去的，调测时用网线与电脑

2022-04-03

LTE基站类型根据不同的划分方式，有不同的分类。根据基站覆盖的环境和模型不同，可以分为宏站和室分站；根据LTE采用的双工方式不同

LTE基站类型根据不同的划分方式，有不同的分类。根据基站覆盖的环境和模型不同，可以分为宏站和室分站；根据LTE采用的双工方式不同，又分为TDD站点和FDD站点，根据环境、覆盖模型不同将站点分为宏站与室分站。宏站一般指室外大范围的覆盖站点，由于天线覆盖无法做到无缝覆盖，宏站天线无法完全覆盖至室内，或室内覆盖信号很差，环境复杂，针对楼宇需要做室分覆盖。简单来说宏站是大范围室外覆盖的站点，针对高楼层，覆盖差的室内而设的站点为室分站点。宏站和室分站点区分也很简单，宏站在室外有明显的天线，而室分的天线多为在楼道的天花板里的吸顶天线。LTE根据双工方式，分为两类：TDD和FDD，TDD代表时分复用，FDD代表频分复用，FDD系统是指系统的发送和接收数据使用不同的频率；时分双工系统则是系统的发送和接收使用相同的频段，上下行数据发送在时间上错开，通过在不同时隙发送上下行数据，可有效避免上下行干扰，至于具体含义属于理论范畴，这里就不多解释了，但要知道中国移动使用的是TDD。电信联通使用的是FDD。

2022-04-03

LTE基站概述，基站不是孤立存在的，它仅仅属于网络架构中的一部分，它是连接移动通信网和用户终端的桥梁。

基站是移动通信中组成蜂窝小区的基本单元，主要完成移动通信网和移动通信用户之间的通信和管理功能，从狭义上就可以把基站理解成一种无线电收发信电台。换句话说，你的手机信号从哪里来，手机能上网、打电话都是因为你的手机（专业术语称为终端UE）驻留在一个基站上，在基站信号的覆盖范围内。基站一般由机房，信号处理设备，室外的射频模块、收发信号的天线、GPS、各种传输线缆等等组成。下面将以基站接收信号，从室外到室内这样的顺序给大家介绍一下基站。基站不是孤立存在的，它仅仅属于网络架构中的一部分，它是连接移动通信网和用户终端的桥梁。天线有很多不同的安装方式，下面列举了一些天线安装在不同地方的照片，当你看见这些天线，那么这个天线附近就应该有我们的基站了。

2022-04-03

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C语言源码及文档系统编程

使用PSO的固定特征选择

使用SA和ACO的固定特征选择

使用GA的二进制特征选择

数据处理分组法 (GMDH) 在 MATLAB 中的实现

使用遗传算法和粒子群算法实现训练ANFIS

在 MATLAB 和 Simulink 中实现 PID 控制器模糊增益调度

使用ANFIS的非线性回归

二进制遗传算法python实现

实数编码遗传算法（Real-coded Genetic Algorithm）

二进制遗传算法（Binary Genetic Algorithm）

使用SPEA2进行投资组合优化（圣诞节）

使用NSGA-II的投资组合优化

使用ICA的投资组合优化

使用PSO的投资组合优化

使用经典方法进行投资组合优化

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详解支持向量机（SVM）算法

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数据分析，数据分析是单验的一个重要部分，主要是对外场测试的 LOG 进行分析，撰 写单验报告等。 本章将介绍后台分析软件的使用。

一个基站单验，一般包含以下几种业务： ATTACH（附着）、 DETACH（去附着）、 上传、下载、 ping、 DT 路测等。

单验常用软件介绍，通常需要用到的软件有 CDS 软件

单站验证概述通信网络由众多基站组成， 这些基站在初始建立完成

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基站是移动通信中组成蜂窝小区的基本单元，主要完成移动通信网和移动通信用户之间的通信和管理功能，从狭义上就可以把基站理解成一种无线

根据LTE站点双工方式的不同，对TDD和FDD站点配置进行分类介绍。

LTE基站类型根据不同的划分方式，有不同的分类。根据基站覆盖的环境和模型不同，可以分为宏站和室分站；根据LTE采用的双工方式不同

LTE基站概述，基站不是孤立存在的，它仅仅属于网络架构中的一部分，它是连接移动通信网和用户终端的桥梁。

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对象仍是动态过程，而建模目的是研究时间充分长以后过程的变化趋势 ——平衡状态是否稳定。

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本地redis客户端订阅EdgeX中的消息总线获取数据（没有成功获取数据）

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数据分析，数据分析是单验的一个重要部分，主要是对外场测试的 LOG 进行分析，撰写单验报告等。本章将介绍后台分析软件的使用。

一个基站单验，一般包含以下几种业务： ATTACH（附着）、 DETACH（去附着）、上传、下载、 ping、 DT 路测等。

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