4G/LTE-Advanced:移动宽带的未来技术指南

需积分: 12 0 下载量 49 浏览量 更新于2024-07-22 收藏 20.1MB PDF 举报
"《学术4G/LTE与LTE-Advanced:移动宽带的未来》是由爱立信研究院的专家Erik Dahlman、Stefan Parkvall和Johan Sköld合作编写的专著,于2011年首次出版。这本书是学术出版社Elsevier的一个分印本,旨在为读者揭示当时移动通信领域的最新标准和技术发展方向,获得了亚马逊上的五星好评。 本书深入探讨了4G(Fourth Generation)技术,特别是其高级形式LTE-Advanced(Long-Term Evolution Advanced),它标志着无线通信的显著提升,为移动宽带提供了前所未有的速度和容量。作者们以其丰富的专业知识,对4G技术的核心原理、网络架构、关键技术(如OFDM、MIMO、多点协作等)、频谱效率提升以及对未来5G演进的影响进行了详尽剖析。 4G/LTE的设计目标是提供比3G更快的数据传输速度,支持大规模用户连接,以及无缝的全球漫游体验。书中详细讲解了如何实现这些特性,包括网络部署策略、频谱管理、以及与Wi-Fi和其他无线技术的协同工作。此外,对于当时的挑战和创新,如eMBB(增强型移动宽带)、URLLC(超可靠低延迟通信)和mMTC(大规模机器通信)的应用场景,也有深入的解读。 《学术4G/LTE与LTE-Advanced:移动宽带的未来》不仅是一本技术手册,也是一份对未来通信技术趋势的洞察报告。它适合电信运营商、无线网络工程师、研究人员以及对移动通信发展感兴趣的读者阅读,帮助他们理解和掌握这一重要技术的发展动态,为行业的持续创新和发展奠定了理论基础。 版权方面,这本书遵循1988年的《版权、设计和专利法》,所有权利受到保护。未经许可,任何形式的复制或传播都必须得到出版社的书面授权。对于获取许可、了解出版社的政策以及与组织合作的详细信息,书中有明确的指导。 《学术4G/LTE与LTE-Advanced:移动宽带的未来》是一部权威且实用的指南,对于理解移动通信领域在2011年时的技术前沿和未来发展具有重要意义。"
2024-09-06 上传
图像识别技术在病虫害检测中的应用是一个快速发展的领域,它结合了计算机视觉和机器学习算法来自动识别和分类植物上的病虫害。以下是这一技术的一些关键步骤和组成部分: 1. **数据收集**:首先需要收集大量的植物图像数据,这些数据包括健康植物的图像以及受不同病虫害影响的植物图像。 2. **图像预处理**:对收集到的图像进行处理,以提高后续分析的准确性。这可能包括调整亮度、对比度、去噪、裁剪、缩放等。 3. **特征提取**:从图像中提取有助于识别病虫害的特征。这些特征可能包括颜色、纹理、形状、边缘等。 4. **模型训练**:使用机器学习算法(如支持向量机、随机森林、卷积神经网络等)来训练模型。训练过程中,算法会学习如何根据提取的特征来识别不同的病虫害。 5. **模型验证和测试**:在独立的测试集上验证模型的性能,以确保其准确性和泛化能力。 6. **部署和应用**:将训练好的模型部署到实际的病虫害检测系统中,可以是移动应用、网页服务或集成到智能农业设备中。 7. **实时监测**:在实际应用中,系统可以实时接收植物图像,并快速给出病虫害的检测结果。 8. **持续学习**:随着时间的推移,系统可以不断学习新的病虫害样本,以提高其识别能力。 9. **用户界面**:为了方便用户使用,通常会有一个用户友好的界面,显示检测结果,并提供进一步的指导或建议。 这项技术的优势在于它可以快速、准确地识别出病虫害,甚至在早期阶段就能发现问题,从而及时采取措施。此外,它还可以减少对化学农药的依赖,支持可持续农业发展。随着技术的不断进步,图像识别在病虫害检测中的应用将越来越广泛。