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【火腿課堂】模式還挺多 | 你了解數(shù)字對(duì)講機(jī)DPMR制式嗎？今天小編整理了一些關(guān)于數(shù)字對(duì)講機(jī)DPMR制式的一些知識(shí)和大家一起來(lái)了解DPMR:dPMR446.dPMR446 設(shè)備具有語(yǔ)音和數(shù)據(jù)兩種操作模式，使用一個(gè)簡(jiǎn)化的尋址系統(tǒng)，可看作類似于用在PMR446 里的CTCSS ，或類似于由功能齊全的TS102 658 型 dPMR 電臺(tái)所使用的擴(kuò)展尋址系統(tǒng)。dPMR 模式 1.鑒于此，dPMR dPMR協(xié)會(huì)對(duì)合適的編碼器技術(shù)進(jìn)行評(píng)估并選擇所有的 dPMR 電臺(tái)都可使用的標(biāo)準(zhǔn)編碼方式。

4G基礎(chǔ)知識(shí)(5)--LTE幀結(jié)構(gòu)與FDD和TDD。一、無(wú)線幀結(jié)構(gòu)在4G(LTE)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中物理層支持兩種無(wú)線幀結(jié)構(gòu)，它們分別為：Type1 FDD(頻分雙工)四、TYPE1 FDD(頻分雙工)FDD中下行鏈路和上行鏈路將以2個(gè)不同的頻率完成。1. 對(duì)半雙工和全雙工FDD模式都有效；2. 在每10ms間隔中下行鏈路和上行鏈路傳輸在頻域中分離;5.1. 特殊子幀用于從下行鏈路到上行鏈路的切換，包含三個(gè)部分:DwPTS、GP和UpPTS。5.2 LTE TDD上行鏈路/下行鏈路子幀配置。

按照《鐵路線路設(shè)計(jì)規(guī)范》的規(guī)定，國(guó)家鐵路一共有三個(gè)等級(jí)，分別為I級(jí)鐵路，II級(jí)鐵路和III級(jí)鐵路三個(gè)類別。采納鐵路等級(jí)是鐵路的基本標(biāo)準(zhǔn)，設(shè)計(jì)鐵路時(shí)，首要任務(wù)就是確定鐵路等級(jí)。特等站是我國(guó)鐵路車站系統(tǒng)的最高等級(jí)，由中國(guó)鐵路總公司劃分，往往是國(guó)家重要的鐵路樞紐。目前我國(guó)有18個(gè)鐵路局，共下轄87個(gè)特等火車站（含在建車站），其中西藏鐵路局和呼和浩特鐵路局沒(méi)有下轄特等站，那么剩下的16個(gè)鐵路局下轄特等站最多的是誰(shuí)呢？

上海鐵路局：常州站（客、貨）、上海虹橋站（客）、上海站（客、貨）、南翔站（編組）、北郊站（貨）、南京站(客、貨)、南京南站（客）、南京東站（貨、編組）、無(wú)錫站（客、貨）、無(wú)錫南站（貨）、徐州北站（貨、編組）；12、上海鐵路局的徐州站、徐州北站、徐州東站、南京東站、南京南站、無(wú)錫站、常州站、南翔火車站、上海南站、上海站、杭州東站、杭州南站、上海虹橋站、合肥南站。

是HarmonyOS提供的一種面向未來(lái)的服務(wù)提供方式，是有獨(dú)立入口的（用戶可通過(guò)點(diǎn)擊方式直接觸發(fā)）、免安裝的（無(wú)需顯式安裝，由系統(tǒng)程序框架后臺(tái)安裝后即可使用）、可為用戶提供一個(gè)或多個(gè)便捷服務(wù)的用戶應(yīng)用程序形態(tài)。將用戶應(yīng)用程序的重要信息以服務(wù)卡片的形式展示在桌面，用戶可通過(guò)快捷手勢(shì)使用卡片，以達(dá)到服務(wù)直達(dá)、減少層級(jí)跳轉(zhuǎn)的目的。

移動(dòng)通信基站電磁輻射防護(hù)的技術(shù)要求。那么對(duì)于移動(dòng)通信基站必然使電磁防護(hù)的重點(diǎn)場(chǎng)所，為此，我國(guó)通信行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)YD/T 5202-2015《移動(dòng)通信基站安全防護(hù)技術(shù)暫行規(guī)定》對(duì)移動(dòng)通信基站的安全防護(hù)給出了技術(shù)要求，其中包括電磁敷設(shè)的防護(hù)要求。YD/T 5202標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定：移動(dòng)通信基站的電磁輻射限值標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)執(zhí)行我國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)GB 8702《電磁輻射防護(hù)規(guī)定》和環(huán)保行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)HJ/T 10.3《輻射環(huán)境保護(hù)管理導(dǎo)則-電磁輻射環(huán)境影響評(píng)價(jià)方法與標(biāo)準(zhǔn)》。

噪聲、相位噪聲、信噪比、噪聲系數(shù)全在這里。噪聲、相位噪聲、信噪比、噪聲系數(shù)在通信系統(tǒng)中經(jīng)常會(huì)用到的術(shù)語(yǔ)，從名字上看他們都跟噪聲有關(guān)。plt.subplot(2, 1, 1)plt.plot(t,np.abs(yt))plt.subplot(2, 1, 2)plt.plot(f, np.abs(yf))plt.show()噪聲系數(shù)描述了器件或系統(tǒng)內(nèi)部的噪聲特性，對(duì)于系統(tǒng)或器件而言，噪聲系數(shù)越小越好，噪聲系數(shù)越小，噪聲惡化程度較低，比如，在接收機(jī)里使用的低噪聲放大器就是這一類的器件。

遙控器由按鍵電路、編碼電路、發(fā)射電路及電源等組成。（2）編碼芯片：指每個(gè)遙控器上面的密碼都是通過(guò)個(gè)芯片進(jìn)行完成的。編碼芯片分類。這類芯片拷貝比較困難，可以通過(guò)移值，或者已破解過(guò)的遙控器來(lái)完成拷貝工作。如HCS301 HC300 HCS201 HCS200 HCS361等。①可改變型(又稱焊碼芯片)：指有編碼焊盤的遙控芯片，可通過(guò)人工手動(dòng)修改，匹配遙控器。必須把我們自己遙控器的編碼，改成跟客人遙控器上面的編碼一樣。遙控器的頻率。

概率分布 概率分布是指用于表述隨機(jī)變量取值的概率規(guī)律，包括連續(xù)分布和離散分布。2.1、均勻分布2.2、正太分布2.3、beta分布2.4、柯西分布 2.5、卡方分布3、參考資料 概率分布 1、離散概率分布 1.1、兩點(diǎn)分布。解：R的概率密度為。若n個(gè)相互獨(dú)立的隨機(jī)變量ξ?，ξ?，…,ξn ，均服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布（也稱獨(dú)立同分布于標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布），則這n個(gè)服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的隨機(jī)變量的平方和構(gòu)成一新的隨機(jī)變量，其分布規(guī)律稱為卡方分布。

正態(tài)分布是兩個(gè)參數(shù)的曲線族，第一個(gè)參數(shù)μ是均值，第二個(gè)參數(shù)σ是標(biāo)準(zhǔn)差。使用正態(tài)分布進(jìn)行建模的通常理由是中心極限定理，其中（大致）指出，當(dāng)樣本大小變?yōu)闊o(wú)窮大時(shí)，來(lái)自任何具有有限均值和方差的分布的獨(dú)立樣本的總和會(huì)收斂到正態(tài)分布。正態(tài)分布的參數(shù)μ和的MVUE是樣本均值和方差。計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的pdf，參數(shù) 等于0且等于1。自由度 概率密度函數(shù)（pdf）計(jì)算參數(shù)nu = 5的Student t分布的pdf，以及標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。

如何理解幾何分布與指數(shù)分布的無(wú)記憶性？下面要介紹的幾何分布、指數(shù)分布的無(wú)記憶性，可以看作“沉沒(méi)成本不是成本”這句話的數(shù)學(xué)例子。這樣的隨機(jī)事件 稱為服從幾何分布。因?yàn)橹笖?shù)分布的無(wú)記憶性，同學(xué)們常常很困惑，為什么用指數(shù)分布來(lái)表示電器的壽命。在這種情況下，我們認(rèn)為電器的壽命服從指數(shù)分布?，F(xiàn)實(shí)中是不會(huì)有理想電器的，但是如果只考慮短時(shí)間內(nèi)的電器壽命，那么就可以將之視作理想電器，認(rèn)為它的壽命服從指數(shù)分布。

淺談兩點(diǎn)分布，二項(xiàng)分布，伽馬分布，指數(shù)分布，泊松分布，卡方分布，t分布，F(xiàn)分布，均勻分布，正態(tài)分布，β分布，狄利克雷分布。涉及的分布主要有：兩點(diǎn)分布，二項(xiàng)分布，伽馬分布，指數(shù)分布，泊松分布，卡方分布，t分布，F(xiàn)分布，均勻分布，正態(tài)分布，β分布，狄利克雷分布。指數(shù)分布：t分布：F分布：這是一個(gè)描述概率的概率分布，聽起來(lái)有點(diǎn)抽象，中，假設(shè)我用擊球的例子，擊中次數(shù)是，未擊中的次數(shù)是,那么擊中率的概率密度是。

概率論中常見分布總結(jié)以及python的scipy庫(kù)使用：兩點(diǎn)分布、二項(xiàng)分布、幾何分布、泊松分布、均勻分布、指數(shù)分布、正態(tài)分布。x = np.arange(binom.ppf(0.01, n, p),binom.ppf(0.99, n, p))p1, = ax.plot(x, binom.pmf(x, n, p),''''''''b*'''''''',label = ''''''''binom'''''''')mu = n*p#平均值, 方差, 偏度, 峰度mean,var,skew,kurt = poisson.stats(mu,moments=''''''''mvsk'''''''')print mean,var,skew,kurt#ppf:累積分布函數(shù)的反函數(shù)。

常見分布及其概率分布圖。pyplot as pltimport numpy as np# Binomial distributionn = 100p = 0.5k = np.stats import geom# 幾何分布（geometric distribution）n = 10p = 0.5k = np.arange(1,10)geom_dis = geom.pmf(k,p)plt.plot(k, geom_dis, ''''''''o-'''''''')plt.title(''''''''geometric distribution'''''''')plt.xlabel(''''''''i-st item success'''''''')plt.ylabel(''''''''probalility of i-st item success'''''''')plt.grid(True)p

Γ函數(shù)及Γ分布,t分布,?分布和費(fèi)舍爾分布。知道了Γ函數(shù)的一點(diǎn)小性質(zhì),接下來(lái)我們開始定義Γ分布,我們?cè)谧笥覂蓚?cè)同時(shí)除以Γ(a),再將Γ函數(shù)的主元a=bx,則可以得到Γ分布的概率分布函數(shù)F(a,b)=∫0∞baxa−1e−bxΓ(a)dx''''''''>F(a,b)=∫ ∞ 0 b a x a?1 e ?bx Γ(a) dx F(a,b)=∫0∞baxa?1e?bxΓ(a)dx ,由我們得到的方式可以知道其是一種概率模型。我們同樣使用Γ函數(shù)的相關(guān)性質(zhì)來(lái)得到T分布的相關(guān)性質(zhì)。

伯努利分布：參數(shù)為 θ∈[0,1]，設(shè)隨機(jī)變量 X ∈ {0,1}，則概率分布函數(shù)為：概率密度函數(shù)：對(duì)于離散型隨機(jī)變量的經(jīng)驗(yàn)分布，則經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)就是多項(xiàng)式分布，它簡(jiǎn)單地等于訓(xùn)練集中的經(jīng)驗(yàn)頻率。在「小白學(xué)視覺(jué)」公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù)：Python視覺(jué)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，即可下載包括圖像分割、口罩檢測(cè)、車道線檢測(cè)、車輛計(jì)數(shù)、添加眼線、車牌識(shí)別、字符識(shí)別、情緒檢測(cè)、文本內(nèi)容提取、面部識(shí)別等31個(gè)視覺(jué)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，助力快速學(xué)校計(jì)算機(jī)視覺(jué)。

pdf(x, loc=0, scale=sigma), label=f''''''''$\sigma={sigma}$'''''''')plt.despine()plt.title(''''''''pdf of normal distribution'''''''') #fontdict={''''''''fontsize'''''''':16}# cumulative distribution functionplt.cdf(x, loc=0, scale=sigma), label=f''''''''$\sigma={sigma}$'''''''')plt.pdf(x, df=k), label=f''''''''df={k}'''''''')plt.cdf(x, df=k), label=f''''''''df={k}'''''''')plt.suptitle(''''''''cdf

pyplot as pltimport numpy as np@for_numpy(index=0)def laplace(x, u=0, l=1): a = 1 / (2 * l) x = -abs(x - u) / l return a * math.@for_numpy()def gaus_dis(x, u=0, l=1): # u 均值，l 方差 a = math.sqrt(1 / (2 * math.pi * (l **2))) x = -(1/2 * (l **2)) * ((x - u) ** 2) return a * math.exp(x)x = np.arange(-10, 10, 0.1)y = gaus_dis(x)plt.grid()plt.plot(x, y)plt.show()from matplotlib import cmm = np.

pdf(x, loc=0, scale=sigma), label=f''''''''$\sigma={sigma}$'''''''')plt.despine()plt.title(''''''''pdf of normal distribution'''''''') #fontdict={''''''''fontsize'''''''':16}# cumulative distribution functionplt.cdf(x, loc=0, scale=sigma), label=f''''''''$\sigma={sigma}$'''''''')plt.pdf(x, df=k), label=f''''''''df={k}'''''''')plt.cdf(x, df=k), label=f''''''''df={k}'''''''')plt.suptitle(''''''''cdf