关于estimation的闲言碎语

本文探讨了软件开发过程中估算的重要性及常见误区,强调了保持故事间相对关系的一致性,并提供了有效的估算策略,如如何合理评估特性规模、处理需求不确定性等。
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[*] estimation只是一个开始,不是结束.好的estimation不是developer估的好,还要靠BA大人们来管理scope,不然就算developer牛成马了,estimation还是一坨.
[*] 相对于给出一个精确的绝对值来说,维护内在的相对关系更重要,一致性为王.
[*] story写得不好,再estimate也是枉费功夫.
[*] 不要总是关注story的大小,把一些story加起来构成一个完整feature的大小也很重要.对于客户来说,他们往往关注在feature级别.
[*] 一个feature的大小,往往还取决于BA对它写了多少了个story.
[*] 没有"一天"的story,请慎用最乐观的情况.
[*] 需求不明应对方案一,拒绝estimate,直到有人给你讲明白到你觉得可以estimate的时候为止.
[*] 需求不明应对方案二,做出假设,并且记录在案.但是不要做出明显不合理的假设.并要注意开发过程中对于当时假设的校验,BA要负责维护这些假设.
[*] change request要落到实处.至少要把假设被打破,estimation需要重新修改的情况,放到明处.
[*] 不要给出"10"作为估计.10不是estimation,10代表"你不知道".PM也不要天真的拿10去做release planning.
[*] 正常的story不会太大也不会太小,而且大部分的大小是相对一致的.estimation往往都是一些中间的数.
[*] story的大小,与参与的系统组建数量有关(纯客户端,客户端服务器,客户端服务器加新的表)
[*] story的大小,与变化点的数量有关(如果情况a,则如何如何,如果情况b,则如何如何)
[*] story的大小,与在同一块区域,过往story的复杂度有关(在一个复杂功能区域上添加新的业务规则,要难于新写一块)
[*] 学习新技术的时间,不明集成点,测试时间等,不便分配到每个story中.倾向于不添加到estimation中.而是以risk factor等其他形式体现出来.
[*] 砍掉的story,总是那些estimation高,实现起来容易的.留下的story,总是那些estimation低,难于实现的.想想吧,我们该如何做.不要抱有侥幸心理.estimate的时候,就要考虑如果这个story被砍掉了,你觉得你亏不亏.
[*] 拒绝用ideal hour做estimation,最小的单位不能小于半天(最好是一天)
[*] 在没有得到更多信息的情况下,re-estimate等价于对开发人员的连夜审讯,你必将被屈打成招.拒绝做这样无谓的事情.
[*] 好的BA,好的BA,好的BA....(好的标准是什么?温柔,贤惠,善解人意...)
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提供了一个基于51单片机的RFID门禁系统的完整资源文件,包括PCB图、原理图、论文以及源程序。该系统设计由单片机、RFID-RC522频射卡模块、LCD显示、灯控电路、蜂鸣器报警电路、存储模块和按键组成。系统支持通过密码和刷卡两种方式进行门禁控制,灯亮表示开门成功,蜂鸣器响表示开门失败。 资源内容 PCB图:包含系统的PCB设计图,方便用户进行硬件电路的制作和调试。 原理图:详细展示了系统的电路连接和模块布局,帮助用户理解系统的工作原理。 论文:提供了系统的详细设计思路、实现方法以及测试结果,适合学习和研究使用。 源程序:包含系统的全部源代码,用户可以根据需要进行修改和优化。 系统功能 刷卡开门:用户可以通过刷RFID卡进行门禁控制,系统会自动识别卡片并判断是否允许开门。 密码开门:用户可以通过输入预设密码进行门禁控制,系统会验证密码的正确性。 状态显示:系统通过LCD显示屏显示当前状态,如刷卡成功、密码错误等。 灯光提示:灯亮表示开门成功,灯灭表示开门失败或未操作。 蜂鸣器报警:当刷卡或密码输入错误时,蜂鸣器会发出报警声,提示用户操作失败。 适用人群 电子工程、自动化等相关专业的学生和研究人员。 对单片机和RFID技术感兴趣的爱好者。 需要开发类似门禁系统的工程师和开发者。
信道估计(Channel Estimation)是正确解码接收到的信号而减少错误的重要步骤,其目的是从接收到的信号中消除信道施加的失真和噪声,而第一步是弄清信号经过的信道的特性 [^1]。 信道估计的相关技术过程为:配置信道模型参数,如设置信道种子、接收天线数量、延迟分布、多普勒频率、多天线相关性、衰落模型类型等,然后获取信道信息 [^2]。其估计结果方面,相关输出序列是对信道的一种估计,估计误差与有效抽头的数量成正比 [^3]。 在常用方法上,当导频信号矩阵已知且可逆时,信道矩阵 $\bm{H}$ 的最大似然估计(ML estimation)为 $\hat{\bm{H}}=\bm{X}^{-1}\bm{Y}$ [^4]。另外,UE 使用 CSI - RS 和 DM - RS 进行信道估计,通过配置合适的信道估计参数,如三次插值和平均窗口,确保能够对 CSI - RS 和 DMRS 传输进行解扩和正交化,准确的信道估计和干扰测量是保证 CSI 报告准确性的关键 [^5]。 以下是一个简单的 MATLAB 代码示例,展示如何配置信道模型参数: ```matlab channel = struct; % Channel config structure channel.Seed = 6; % Channel seed channel.NRxAnts = 8; % Number of receive antennas channel.DelayProfile = 'EPA'; % Delay profile channel.DopplerFreq = 5; % Doppler frequency channel.MIMOCorrelation = 'Low'; % Multi-antenna correlation channel.NTerms = 16; % Oscillators used in fading model channel.ModelType = 'GMEDS'; % Rayleigh fading model type channel.InitPhase = 'Random'; % Random initial phases channel.NormalizePathGains = 'On'; % Normalize delay profile power channel.NormalizeTxAnts = 'On'; % Normalize for transmit antennas enb = []; % 这里假设 enb 已经有合适的定义 ofdmInfo = lteOFDMInfo(enb); channel.SamplingRate = ofdmInfo.SamplingRate; channel.InitTime = 0; [~,chInfo] = lteFadingChannel(channel,0); % get channel info maxChDelay = ceil(max(chInfo.PathSampleDelays)) + chInfo.ChannelFilterDelay; ```
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