youngerwang的博客

计算校验节点到变量节点的消息 m_{c \to v}=2 \cdot atanh(\prod_{v’ \in N©\setminus v}tanh(\frac{m_{v’ \to c}}{2}))。计算变量节点到校验节点的消息 m_{v \to c}=L_{v,0}+\sum_{c’ \in M(v)\setminus c}m_{c’ \to v}。◦ 对于每个变量节点 v，计算最终 LLR 值 L_{v,f}=L_{v,0}+\sum_{c \in M(v)}m_{c \to v}。

本文全面探讨块浮点（BFP）技术。先回顾其从早期简单应用，随通信技术发展不断优化，到如今在多领域广泛使用的历程。接着深入剖析原理，如基于块的量化概念、量化与解量化过程。详细阐述 BFP 设计要点，包括块大小、缩放因子编码、量化比特宽度选择，并分析设计难点与常见问题。通过 Matlab 代码展示实现方式，以量化误差和压缩比为指标介绍仿真验证。阐述其在 5G 通信、雷达信号处理、物联网等场景的应用，最后探讨自适应块大小调整、联合编码与压缩、硬件实现优化等技术演进方向，为相关领域提供全面参考。

想知道华为手机软件为何能品质卓越？秘诀就在自动化测试与持续集成（CI）的完美融合！华为搭建自研自动化测试框架，基于 Java 和 Python，模块化设计让测试执行、数据管理与报告生成高效协同。精心设计功能测试用例，分层管理实现复用最大化。测试时并行执行并实时监控，快速揪出问题。持续集成流程从代码提交触发，经构建、依赖管理后，多层面测试无缝衔接，依据结果精准反馈质量。二者协同，快速反馈预防缺陷，大幅提升测试效率与覆盖率，有力保障软件持续交付质量。华为用实践证

在软件测试全流程中融入禅学理念，能显著优化测试工作与团队协作。测试计划阶段，专注理解项目需求，洞察系统本质，合理平衡资源，为测试奠定基础。测试用例设计时，全身心投入，挖掘潜在风险，灵活应变需求变更。测试执行中，保持专注，以平常心应对压力，秉持慈悲协作精神与开发团队沟通。测试结果分析阶段，客观判断，自省反思测试过程，洞察缺陷根源。测试总结收尾时，总结经验不足，合理平衡资源总结投入，分享成果促进团队协作。这些禅学理念贯穿始终，助力测试人员提升效率与质量，培养积极工作态度，打造和谐协作团队，推动软件测试工作不断优

基于上述基于 LSTM 的 RRU 故障诊断算法，可从多维度评估测试结果。准确率反映模型整体预测正确程度，但在样本不平衡时可能误导。精确率衡量模型对特定类别预测正确比例，高精确率表明预测某故障时确实发生该故障可能性大。召回率体现模型识别某类别样本能力，高召回率意味着能检测出多数实际存在的故障。F1 值综合精确率与召回率，提供平衡评估指标。混淆矩阵则直观展示各故障类别间误判情况，便于深入了解模型性能、找出薄弱环节。这些指标全面评估模型，助力改进 RRU 故障诊断效果。

RRU 软件中的 DPD 和 CFR 是提升通信质量关键特性。DPD 通过建立 PA 非线性模型预失真补偿失真，常用多项式、LUT、神经网络算法。软件设计含信号采样分析等模块。测试点涵盖功能、性能、稳定性及可靠性，据此设计多测试用例。CFR 降低信号峰均比，优化 PA 效率。对两者结合测试，从综合功能、性能协同、稳定可靠协同多方面验证。经全面测试评估，确保 RRU 软件满足通信系统高质量要求。

本文深入剖析软件测试可测性原则在基站 RRU 软件开发中的关键应用。详细阐述可观察性、可控制性、可拆解性和可再现性原则，通过紧密结合基站 RRU 软件的特性，如射频信号处理、通信接口管理等，深入探讨在软件开发各阶段如何切实应用这些原则。文中穿插多个真实且详细的案例，以展示遵循或违背可测性原则对项目的具体影响，并提供明确、可量化的评估指标与切实可行的改进措施，旨在为基站 RRU 软件开发提供具有高度实操性的指导，确保软件质量的提升与优化。

软件可测试性是保障软件质量的关键特性。它涵盖可观察性，即软件运行能输出关键信息助于了解内部状态；可控制性，测试人员可灵活操控输入与功能；可拆解性，软件模块划分合理、依赖清晰便于独立测试；可再现性，相同条件下软件行为一致、结果可重复。遵循这些原则，能提升测试效率与准确性，及时发现并修复问题，确保软件稳定可靠运行。