手机信息相关(未完)

判断是否是2G还是3G网络


public static boolean isConnectionFast(int type, int subType){
if(type==ConnectivityManager.TYPE_WIFI){
System.out.println("CONNECTED VIA WIFI");
return true;
}else if(type==ConnectivityManager.TYPE_MOBILE){
switch(subType){
case TelephonyManager.NETWORK_TYPE_1xRTT:
return false; // ~ 50-100 kbps
case TelephonyManager.NETWORK_TYPE_CDMA:
return false; // ~ 14-64 kbps
case TelephonyManager.NETWORK_TYPE_EDGE:
return false; // ~ 50-100 kbps
case TelephonyManager.NETWORK_TYPE_EVDO_0:
return true; // ~ 400-1000 kbps
case TelephonyManager.NETWORK_TYPE_EVDO_A:
return true; // ~ 600-1400 kbps
case TelephonyManager.NETWORK_TYPE_GPRS:
return false; // ~ 100 kbps
// case TelephonyManager.NETWORK_TYPE_HSDPA:
// return true; // ~ 2-14 Mbps
// case TelephonyManager.NETWORK_TYPE_HSPA:
// return true; // ~ 700-1700 kbps
// case TelephonyManager.NETWORK_TYPE_HSUPA:
// return true; // ~ 1-23 Mbps
case TelephonyManager.NETWORK_TYPE_UMTS:
return true; // ~ 400-7000 kbps
// NOT AVAILABLE YET IN API LEVEL 7
case Connectivity.NETWORK_TYPE_EHRPD:
return true; // ~ 1-2 Mbps
case Connectivity.NETWORK_TYPE_EVDO_B:
return true; // ~ 5 Mbps
case Connectivity.NETWORK_TYPE_HSPAP:
return true; // ~ 10-20 Mbps
case Connectivity.NETWORK_TYPE_IDEN:
return false; // ~25 kbps
case Connectivity.NETWORK_TYPE_LTE:
return true; // ~ 10+ Mbps
// Unknown
case TelephonyManager.NETWORK_TYPE_UNKNOWN:
return false;
default:
return false;
}
}else{
return false;
}
}
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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