android 代码写一个SIM判断是否有4G网络
时间: 2023-03-15 15:14:14 浏览: 141
Android代码可以使用TelephonyManager类来判断是否有4G网络连接,具体的步骤如下:
1. 获取TelephonyManager实例:TelephonyManager telephonyManager = (TelephonyManager)context.getSystemService(Context.TELEPHONY_SERVICE);
2. 调用getNetworkType()方法:int networkType = telephonyManager.getNetworkType();
3. 判断网络类型:if (networkType == TelephonyManager.NETWORK_TYPE_LTE) {// 4G网络}
相关问题
linux 4g 网络SIM卡测试shell脚本
以下是一个简单的用于测试Linux上4G网络SIM卡的Shell脚本示例:
```bash
#!/bin/bash
# 检查是否存在SIM卡
if [ -e /dev/ttyUSB0 ]; then
echo "SIM卡已插入"
else
echo "未检测到SIM卡"
exit 1
fi
# 检查网络连接状态
ping -c 1 www.google.com > /dev/null 2>&1
if [ $? -eq 0 ]; then
echo "网络连接正常"
else
echo "无法连接到网络"
exit 1
fi
# 获取IP地址
ip_addr=$(curl -s ifconfig.me)
if [ -n "$ip_addr" ]; then
echo "当前IP地址:$ip_addr"
else
echo "无法获取IP地址"
fi
# 运行速度测试
speedtest-cli --simple
# 可以根据需要添加其他的SIM卡测试步骤,如发送短信、拨打电话等
```
这个脚本首先会检查SIM卡是否已插入,并显示相应的消息。然后,它会尝试ping一个外部网站来检查网络连接状态,并显示相应的消息。接下来,它会使用curl命令获取当前的IP地址,并显示出来。最后,它会使用speedtest-cli命令运行一个简单的速度测试。
请注意,这只是一个简单的示例脚本,你可以根据自己的需求进行修改和扩展。在运行脚本之前,请确保已经安装了必要的工具,如curl和speedtest-cli。
写一个神经网络pid控制温度的matlab代码
当然可以!以下是一个使用神经网络和PID控制器进行温度控制的简单示例的MATLAB代码:
```matlab
% 温度控制系统建模
Ts = 0.1; % 采样时间
t = 0:Ts:10; % 时间向量
ref = 50 + 10*sin(0.5*t); % 设定值
plant = tf(1, [10 1]); % 过程模型
[y,t] = lsim(plant, ref, t); % 实际输出
% 神经网络训练
inputs = ref'; % 输入数据
outputs = y'; % 输出数据
hiddenLayerSize = 10; % 隐藏层神经元数量
net = fitnet(hiddenLayerSize); % 创建神经网络对象
net = train(net, inputs, outputs); % 训练神经网络
% PID控制器参数设置
Kp = 1.0; % 比例增益
Ki = 0.5; % 积分增益
Kd = 0.1; % 微分增益
pidController = pid(Kp, Ki, Kd, Ts); % 创建PID控制器对象
% 控制系统模拟
simTime = length(t); % 模拟时间步长
simOutputs = zeros(simTime, 1); % 存储模拟输出
simInputs = zeros(simTime, 1); % 存储模拟输入
for i = 1:simTime
simInputs(i) = ref(i); % 设置输入为设定值
simOutputs(i) = sim(net, simInputs(i)); % 使用神经网络预测输出
controlSignal = pidController(simOutputs(i), simInputs(i)); % 计算PID控制器输出
y = lsim(plant, controlSignal, Ts); % 计算过程模型输出
end
% 结果可视化
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t, ref, 'b', t, simOutputs, 'r--');
xlabel('时间');
ylabel('温度');
legend('设定值', '模拟输出');
title('温度控制');
subplot(2,1,2);
plot(t, controlSignal);
xlabel('时间');
ylabel('控制信号');
title('PID控制器输出');
```
这段代码首先建立了一个简单的温度控制系统模型,并生成了设定值和实际输出数据。然后使用这些数据来训练一个神经网络模型。接下来,设置PID控制器的参数,并进行控制系统的模拟过程。最后,通过绘制图形来展示设定值、模拟输出和PID控制器的输出结果。
请注意,这只是一个简单的示例,实际的温度控制系统可能需要更复杂的模型和调参过程。