GSM移动通信系统3GPP TS 04.08 v4.24.0：层3规范

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"3GPP TS 04.08 version 4.24.0是GSM Phase 2移动无线接口第三层规范，详细定义了数字蜂窝通信系统（Phase 2+）的移动无线电接口层3的技术要求。这份技术规范由ETSI发布，适用于全球系统移动通信（GSM）。" 这篇文档主要涵盖了GSM（Global System for Mobile Communications）的移动无线电接口的第三层（Layer 3）规范，这是3GPP（3rd Generation Partnership Project）标准的一部分，版本号为4.24.0，属于GSM Phase 2+阶段。这一阶段是对原有的GSM标准的扩展和增强，旨在提高网络性能和功能。 在移动通信系统中，接口层3是OSI模型的网络层对应部分，它负责路由选择、数据包的封装和解封装，以及与相邻网络的交互。这份规范详细规定了移动站（MS）和基站子系统（BSS）之间，以及BSS与网络子系统（NSS）之间的协议交互，包括呼叫处理、移动性管理、信令连接控制等方面。 具体来说，内容可能包括但不限于以下几个关键知识点： 1. **呼叫处理**：定义了如何建立、维护和释放语音或数据呼叫，包括呼叫建立过程中的信令流程，如寻呼、连接请求、连接确认等。 2. **移动性管理**：涵盖了移动设备在不同小区间移动时的切换和登记过程，确保通话连续性，如小区重选、位置更新和漫游。 3. **信令连接控制**：描述了信令消息的传输机制，如短消息服务（SMS）、数据业务的连接建立和释放，以及服务质量（QoS）控制。 4. **无线资源管理**：涉及到频率复用、时隙分配、功率控制等，以优化无线链路的性能。 5. **安全性**：规定了用户身份验证、加密算法和密钥管理，以保护通信内容的安全。 6. **协议栈结构**：详细描述了各层之间的接口和信息交换，包括与高层（如MSC或HLR）的接口。 7. **错误处理和恢复机制**：定义了在通信过程中遇到问题时的恢复策略，确保系统的稳定运行。 8. **网络操作和维护**：包含了对网络设备的监控、故障检测和诊断，以及性能统计等功能。 9. **与GPRS（General Packet Radio Service）的兼容性**：GSM Phase 2+支持GPRS，允许非实时的数据传输，这部分规范会涉及GPRS相关的协议和流程。 10. **标准化接口**：定义了与其它系统（如固定电话网、ISDN、互联网）的接口，以便实现多系统间的互操作性。 由于篇幅限制，以上只是部分可能涵盖的知识点，完整的规范将包含更详细的技术细节和具体的操作步骤。这份文档对于理解GSM网络的运行、开发GSM相关软件或硬件，以及网络规划和优化具有重要参考价值。

ts_123501v150300p_SystemArchitectureforthe5GSystem

2019-03-26 上传
ts_123501v150300p_SystemArchitectureforthe5GSystem

用MATLAB 写以下模型的程序1. 初始化：容器中的相对湿度为0%，水滴体积为V0，表面温度为20℃；2. 在每个时间步长中，计算当前时刻的相对湿度RH，并更新容器中的湿度；3. 计算水滴的质量变化量dM/dt，根据质量守恒原理得出新的水滴体积V；4. 根据新的水滴体积V计算液态水表面蒸发的分子数，进而计算水蒸气分压增加的量，从而更新相对湿度RH；5. 根据计算出的dM/dt和上述公式计算水滴表面温度Ts；6. 重复步骤2到5，直到水滴完全蒸发。

2023-05-25 上传
Ts(i) = Ts(i-1) + dt*(dMdt/(4*pi*V(i-1)*Cp*rho) - 1/V(i-1)*dVdt/(4*pi)*Ts(i-1)); end % 绘图 figure; plot(t/60, Ts-273.15); xlabel('时间（分钟）'); ylabel('表面温度（℃）'); title('水滴蒸发模型'); ...

vue3+ts中 实现v-model:username

2023-04-26 上传
<p>{{ username }}</p> import { defineComponent, ref } from 'vue'; import CustomInput from './CustomInput.vue'; export default defineComponent({ components: { CustomInput }, setup() { const ...

import subprocess import cv2 import numpy as np import time import calendar #从手机获取二进制图片 def get_app_img(): # 从ADB获取屏幕图像 try: output = subprocess.check_output('adb exec-out screencap -p', shell=True) # 处理 output 中的数据 except subprocess.CalledProcessError as e: print('Error:', e) except Exception as e: print('Unexpected error:', e) return output #获取每一张图片的三维数据 def get_imgdecdoe(): output = get_app_img() # print("------output-----{}".format(output)) # 将输出转换为图像 image1 = cv2.imdecode(np.fromstring(output, dtype='uint8'), cv2.IMREAD_COLOR) # print(image) # #缩小图片的大小 image = cv2.resize(image1, (int(1080 / 3), int(2340 / 3))) return image def app_video(): save_path=r"E:\myTool\appium_xiangmu\test_video" ts=calendar.timegm(time.gmtime()) videoname = str(ts)+ ".mp4" save_file_path = '{}\\{}'.format(save_path, videoname) #保存视频 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v') # 不同视频编码对应不同视频格式（例：'I','4','2','0' 对应avi格式） video = cv2.VideoWriter(save_file_path, fourcc, 5, (int(1080/3),int(2340/3))) try: while True: image = get_imgdecdoe() # 显示图像 cv2.imshow('Screen', image) # 按下ESC键退出循环 if cv2.waitKey(1) == 27: break image=get_imgdecdoe() video.write(image) finally: video.release() #释放 print("________视频处理完毕_______：视频号显示：{}".format(videoname)) cv2.destroyAllWindows() if __name__ == '__main__': app_video()，缺少录制时用户的点击的提示怎么处理，有实例代码吗

2023-06-08 上传
output = subprocess.check_output('adb exec-out screencap -p', shell=True) # 处理 output 中的数据 except subprocess.CalledProcessError as e: print('Error:', e) except Exception as e: print('...

%PID Controler with intergration sturation clear all; close all; ts=0.001; sys=tf(5.235e005,[1,87.35,1.047e004,0]); dsys=c2d(sys,ts,'z'); [num,den]=tfdata(dsys,'v'); u_1=0.0;u_2=0.0;u_3=0.0; y_1=0;y_2=0;y_3=0; x=[0,0,0]'; error_1=0; um=6; kp=0.85;ki=9.0;kd=0.0; for k=1:1:800 time(k)=k*ts; yd(k)=30; %Step Signal u(k)=kp*x(1)+kd*x(2)+ki*x(3); % PID Controller if u(k)>=um u(k)=um; end if u(k)<=-um u(k)=-um; end %Linear model y(k)=-den(2)*y_1-den(3)*y_2-den(4)*y_3+num(2)*u_1+num(3)*u_2+num(4)*u_3; error(k)=yd(k)-y(k); M=2; if M==1 %Using intergration sturation if u(k)>=um if error(k)>0 alpha=0; else alpha=1; end elseif u(k)<=-um if error(k)>0 alpha=1; else alpha=0; end else alpha=1; end elseif M==2 %Not using intergration sturation alpha=1; end %Return of PID parameters u_3=u_2;u_2=u_1;u_1=u(k); y_3=y_2;y_2=y_1;y_1=y(k); error_1=error(k); x(1)=error(k); % Calculating P x(2)=(error(k)-error_1)/ts; % Calculating D x(3)=x(3)+alpha*error(k)*ts; % Calculating I xi(k)=x(3); end figure(1); subplot(311); plot(time,yd,'r',time,y,'k:','linewidth',2); xlabel('time(s)');ylabel('yd,y'); legend('Ideal position signal','Position tracking'); subplot(312); plot(time,u,'r','linewidth',2); xlabel('time(s)');ylabel('Control input'); subplot(313); plot(time,xi,'r','linewidth',2); xlabel('time(s)');ylabel('Integration');详细注释一下这段代码

2023-05-25 上传
[num,den]=tfdata(dsys,'v'); % 提取系统离散化后的分子分母多项式系数 u_1=0.0; u_2=0.0; u_3=0.0; % 控制器输出的历史值 y_1=0; y_2=0; y_3=0; % 系统输出的历史值 x=[0,0,0]'; % PID控制器状态变量, x(1)为P项, ...

clear %清除内存 load('1797 b007_0.mat') %根据实际需要更改地址、路径 sig=X118_DE_time(1:12000); fs=12000; N=12000; Ts=1/fs; sig=sig(1:N);%设置取样频率fs，取样数N t=0:Ts:(N-1)*Ts;%时间轴 t sig=(sig-mean(sig))/std(sig,1);%对 sig 进行归一化 subplot(211);plot(t,sig);%绘制 sig 波形 xlabel('时间 t/s'); ylabel('振动加速度/V'); nfft=fs/2; % 16384 S=pspectrum(sig,nfft);%对 sig 做功率谱 subplot(212); plot((0:nfft/2 -1)/nfft*fs,S(1:nfft/2));% 绘制功率谱 xlabel('频率 f/Hz'); ylabel('功率谱 P/W') [c,l]=wavedec(sig,3,'db2');%利用 db2 对 sig 进行 3 级小波分解 c3=wrcoef ('a',c ,l,'db2',3); d3=wrcoef('d',c,l,'db2',3); d2 =wrcoef ('d',c,l,'db2',2); d1 =wrcoef('d',c,l,'db2',1);%重构第 1-3 层细节 d1～d3 和第 3 层概貌 c3 figure; subplot(414); plot(t,c3); ylabel('c3');%绘制 c3 subplot(413); plot(t,d3); ylabel('d3');%绘制 d3 subplot(412); plot(t,d2); ylabel('d2');%绘制 d2 subplot(411); plot(t,d1); ylabel('d1');%绘制 d1 y=hilbert(d1); %对 d1 进行 Hilbert 变换，得y ydata=abs(y); %ydata=|y| ydata=ydata-mean(ydata);%对 ydata 去均值（目的是去除幅度较大的直流分量） P=pspectrum(ydata,nfft);%ydata 的功率谱为 P figure; plot((0:nfft/2-1)/nfft*fs,P(1:nfft/2)); xlabel('频率 f/Hz');%绘出 d1 的 Hilbert 包络谱 P=P(1:nfft/2); [M,f1]=max(P); f1=f1*fs/nfft-1 %故障频率 f1为包络谱中幅度最大处的频率 将代码由利用db2进行3级小波分解改为利用db10进行5级小波分解

2023-05-09 上传
ylabel('振动加速度/V'); nfft=fs/2; % 16384 S=pspectrum(sig,nfft);%对 sig 做功率谱 subplot(212); plot((0:nfft/2 -1)/nfft*fs,S(1:nfft/2));% 绘制功率谱 xlabel('频率 f/Hz'); ylabel('功率谱 P/W') ...

EKF电池SOC代码MATLAB

2023-08-10 上传
function SOC_est = EKF_SOC_estimation(I, V, Ts) % Battery model parameters R0 = 0.1; % Ohmic resistance R1 = 0.01; % Polarization resistance C1 = 5000; % Capacitance % Initial states and ...

%继电式自整定调节器 clear; clc; %% 初值 Ts=0.001; L=300; yp=0; d=1; %% 传递函数离散化 Gs=tf(1,conv(conv([10,1],[5,1]),[2,1])); dsys =c2d(Gs,Ts,'tustin '); [num,den]=tfdata(dsys,'v'); len=length(den); %% 等幅振荡 for t=1:len-1 y(t)=0; u(t)=0; e(t)=yp-y(t); time(t)=t*Ts; end for t=len:L/Ts if e(t-1)>0 u(t)=d; else u(t)=-d; end y(t)=-den(2)*y(t-1)-den(3)*y(t-2)-den(4)*y(t-3)+num(1)*u(t)+num(2)*u(t-1)+num(3)*u(t-2)+num(4)*u(t-3); e(t)=yp-y(t); time(t)=t*Ts; end figure(1) plot(time,y,'DisplayName','y'); xlabel('时间t/s'); ylabel('输出值'); title('继电器控制下被控对象输出值'); %% 周期计算 i=1; for t=2:L/Ts if y(t)>y(t-1) t1(i)=t; i=i+1; end end i=1; for t=2:length(t1) if (t1(t)-t1(t-1))>1 t2(i)=t1(t); i=i+1; end end sum=0; for t=ceil((1/2)*length(t2))+1:length(t2) sum=sum+(t2(t)-t2(t-1)); end %% PID整定参数 Ku=4*d/(pi*max(y)); Tu=Ts*sum/(length(t2)-ceil((1/2)*length(t2))); %P控制 %Kc=0.5*Ku;Ti=0;Td=0; %Kp=Kc; Ki=0; Kd=0; %PI控制 %Kc=0.4*Ku;Ti=0.8*Tu;Td=0; %PID控制 Kc=0.6*Ku; Ti=0.5*Tu; Td=0.12*Tu; Kp=Kc; Ki=Kp*Ts/Ti; Kd=Kp*Td/Ts; %% PID控制 for t=1:len y(t)=0; u(t)=0; e(t)=yp-y(t); time(t)=t*Ts; end yp=1; for t=len:L/Ts det_u=Kp*(e(t-1)-e(t-2))+Ki*e(t-1)+Kd*(e(t-1)-2*e(t-2)+e(t-3)); u(t)=u(t-1)+det_u; y(t)=(1/den(1))*(-den(2)*y(t-1)-den(3)*y(t-2)-den(4)*y(t-3)+num(1)*u(t)+num(2)*u(t-1)+num(3)*u(t-2)+num(4)*u(t-3)); e(t)=yp-y(t); time(t)=t*Ts; end figure(2) plot(time,y,'DisplayName','y'); xlabel('时间t/s'); ylabel('输出值'); title('P控制下被控对象输出值');转成python语言

2023-06-11 上传
以下是将MATLAB代码转换为Python代码的结果： ```python import numpy as np from scipy.signal ...plt.title('P控制下被控对象输出值') plt.show() ``` 需要注意的是，Python中的绘图需要使用`matplotlib`库。

% 模型参数P0 = 101325; % 初始压强，PaT0 = 293.15; % 初始温度，KV0 = 1e-9; % 初始体积，m^3R = 8.314; % 气体常数，J/mol/KM = 18e-3; % 水分子质量，kg/molrho = 997; % 水的密度，kg/m^3Cp = 4182; % 水的比热容，J/kg/KDv = 2.26e-5; % 水的蒸汽扩散系数，m^2/s% 时间参数dt = 0.1; % 时间步长，stmax = 60*10; % 最大模拟时间，st = 0:dt:tmax; % 时间向量% 初始化RH = zeros(size(t)); % 相对湿度，%RH(1) = 0;V = zeros(size(t)); % 体积，m^3V(1) = V0;M = zeros(size(t)); % 质量，kgM(1) = rho*V0;Ts = zeros(size(t)); % 表面温度，KTs(1) = 293.15; % 初始表面温度为室温% 数值模拟for i = 2:numel(t) % 计算相对湿度 P = P0*exp(-M(i-1)*g/(R*T0*V(i-1))); % 当前压强，Pa RH(i) = 100*P/wsat(Ts(i-1))/P0; % 当前相对湿度，% % 更新湿度和体积 dVdt = 4/3*pi*(3*V(i-1)/(4*pi))^(2/3)*Dv/rho*RH(i)*P0/P; % 体积变化率，m^3/s V(i) = V(i-1) + dt*dVdt; % 更新质量和表面温度 dMdt = -4*pi*rho*Dv*(3*V(i-1)/(4*pi))^(2/3)*RH(i)*P0/P; % 质量变化率，kg/s M(i) = M(i-1) + dt*dMdt; Ts(i) = Ts(i-1) + dt*(dMdt/(4*pi*V(i-1)*Cp*rho) - 1/V(i-1)*dVdt/(4*pi)*Ts(i-1));end% 绘图figure;plot(t/60, Ts-273.15);xlabel('时间（分钟）');ylabel('表面温度（℃）');title('水滴蒸发模型');grid on;优化这段程序

2023-05-25 上传
这段程序可以进行一些常见的优化，例如： 1. 使用预分配内存：在程序开始前，可以预估需要的数组大小并进行预分配，避免在循环中动态分配内存的开销。 2. 合并计算公式：在计算体积和质量变化率时，可以将相对湿度...

JAVA使用ffmpeg合成ts文件

2024-09-07 上传
String ffmpegCommand = "ffmpeg -i input1.mp4 -i input2.mp4 -c copy -map 0:v:0 -map 1:a:0 -f mpegts output.ts"; // 创建ProcessBuilder对象，并设置要执行的命令 ProcessBuilder pb = new ProcessBuilder...
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