CN112566134B - 实现针对多业务频段复用总带宽进行计算处理的方法、系统、装置、处理器及其存储介质 - Google Patents

实现针对多业务频段复用总带宽进行计算处理的方法、系统、装置、处理器及其存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN112566134B
CN112566134B CN202011354824.0A CN202011354824A CN112566134B CN 112566134 B CN112566134 B CN 112566134B CN 202011354824 A CN202011354824 A CN 202011354824A CN 112566134 B CN112566134 B CN 112566134B
Authority
CN
China
Prior art keywords
frequency
data
signal
total bandwidth
bandwidth
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202011354824.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112566134A (zh
Inventor
李辑
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Transcom Shanghai Technologies Co Ltd
Original Assignee
Shanghai TransCom Instruments Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai TransCom Instruments Co Ltd filed Critical Shanghai TransCom Instruments Co Ltd
Priority to CN202011354824.0A priority Critical patent/CN112566134B/zh
Publication of CN112566134A publication Critical patent/CN112566134A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112566134B publication Critical patent/CN112566134B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W16/00Network planning, e.g. coverage or traffic planning tools; Network deployment, e.g. resource partitioning or cells structures
    • H04W16/18Network planning tools
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W16/00Network planning, e.g. coverage or traffic planning tools; Network deployment, e.g. resource partitioning or cells structures
    • H04W16/22Traffic simulation tools or models
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W24/00Supervisory, monitoring or testing arrangements
    • H04W24/08Testing, supervising or monitoring using real traffic

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Complex Calculations (AREA)
  • Debugging And Monitoring (AREA)

Abstract

本发明涉及一种实现针对多业务频段复用总带宽进行计算处理的方法,包括利用数据库提取指定区域和时段内的频率数据,根据数据分布情况和覆盖情况建立数据模型;根据数据模型,对测量数据重组排序,并通过对频差进行累加计算业务频段总带宽。本发明还涉及一种相应的系统、装置、处理器及其计算机可读存储介质。采用了该实现针对多业务频段复用总带宽进行计算处理的方法、系统、装置、处理器及其计算机可读存储介质,避免由于频段间出于频率复用的设计出现重复,而导致直接的频段累加远远超出实际分配的带宽引起错误的问题,相比现有技术,对信号频段进行逐个分析和统计的效率增加,完成不同区域不同时段的统计分析和实时统计采集,本发明可以利用计算机进行快速大量计算从而提高计算效率。

Description

实现针对多业务频段复用总带宽进行计算处理的方法、系统、 装置、处理器及其存储介质
技术领域
本发明涉及无线电分析领域,尤其涉及业务频段范围领域,具体是指一种实现针对多业务频段复用总带宽进行计算处理的方法、系统、装置、处理器及其计算机可读存储介质。
背景技术
在无线电分析应用中,需要对测量到的业务频段范围进行频率占用带宽统计,例如GSM业务实际使用的频段宽度和频段范围。但由于业务频段的划分是由多个频段组成的,而且频段间出于频率复用的设计会出现重复,这就会导致直接的频段累加会远远超出实际分配的带宽而导致错误。而采用人工对信号频段进行逐个分析和统计则效率非常低,面对不同区域,不同时段的统计分析和大量实时采集的统计数据难以完成实时性的统计。
图1中相同底色的行表示有频率复用的规划,为统计实际使用带宽带来了难度。图2中红框所示范围内的信号频率有互相重叠的情况,不能直接使用信号带宽(band)累加来获得业务频段的实际占用带宽。
发明内容
本发明的目的是克服了上述现有技术的缺点,提供了一种满足实时性好、效率高、适用范围较为广泛的实现针对多业务频段复用总带宽进行计算处理的方法、系统、装置、处理器及其计算机可读存储介质。
为了实现上述目的,本发明的实现针对多业务频段复用总带宽进行计算处理的方法、系统、装置、处理器及其计算机可读存储介质如下:
该实现针对多业务频段复用总带宽进行计算处理的方法,其主要特点是,所述的方法包括以下步骤:
(1)利用数据库提取指定区域和时段内的频率数据,根据数据分布情况和覆盖情况建立数据模型;
(2)根据数据模型,对测量数据重组排序,并通过对频差进行累加计算业务频段总带宽。
较佳地,所述的步骤(2)具体包括以下步骤:
(2.1)对测量数据信号做规范化处理;
(2.2)对测量数据进行频率重组;
(2.3)对测量数据进行排序;
(2.4)对测量数据进行频差累加,得到业务占用总带宽。
较佳地,所述的步骤(1)的数据覆盖情况包括频段间的包含、重叠和相对独立的情况。
较佳地,所述的步骤(1)的数据模型,具体为:
s(n)=(Cfn,bn);
其中,s(n)为S的第n条记录,S为采集的信号集合,Cfn为信号s(n)的中心频率,bn为信号的带宽。
较佳地,所述的步骤(2.1)中对测量数据信号做规范化处理,具体为:
令s(n)=(fsn,fen),根据以下公式对测量数据信号做规范化处理:
fsn=Cfn-bn/2;
fen=Cfn+bn/2;
其中,s(n)为S的第n条记录,S为采集的信号集合,Cfn为信号s(n)的中心频率,bn为信号的带宽。
较佳地,所述的步骤(2.2)中对测量数据进行频率重组,具体为:
对信号S频率重组成(Fs,Fe);
Fs=(fs1,fs2,……,fsn);
Fe=(fe1,fe2,……,fen);
其中,fsn和fen为测量数据信号规范化处理后的参数。
较佳地,所述的步骤(2.4)中对测量数据进行频差累加,具体为:
根据以下公式对测量数据进行频差累加:
Figure BDA0002802319440000021
其中,fs″i为fe′i-1和fs′i中的较大值,fs′i和fe′i为将Fs和Fe排序后的值。
该实现针对计算多业务频段复用总带宽进行计算处理的系统,其主要特点是,所述的系统包括:
数据库模块,用于存储各个区域和时段内的频率数据;
数据模型建立模块,用于利用从所述的数据库中提取到的指定区域和时段内的频率数据,根据数据分布情况和覆盖情况建立数据模型;
业务频段总带宽计算模块,用于根据所述的数据模型建立模块所建立的数据模型,对测量数据重组排序,并通过对频差进行累加计算业务频段总带宽。
该实现针对计算多业务频段复用总带宽进行计算处理的装置,其主要特点是,所述的装置包括:
处理器,被配置成执行计算机可执行指令;
存储器,存储一个或多个计算机可执行指令,所述的计算机可执行指令被所述的处理器执行时,实现上述的实现针对多业务频段复用总带宽进行计算处理的方法的步骤。
该实现针对多业务频段复用总带宽进行计算处理的处理器,其主要特点是,所述的处理器被配置成执行计算机可执行指令,所述的计算机可执行指令被所述的处理器执行时,实现上述的实现针对多业务频段复用总带宽进行计算处理的方法的步骤。
该计算机可读存储介质,其主要特点是,其上存储有计算机程序,所述的计算机程序可被处理器执行以实现上述的实现针对多业务频段复用总带宽进行计算处理的方法的各个步骤。
采用了该实现针对多业务频段复用总带宽进行计算处理的方法、系统、装置、处理器及其计算机可读存储介质,避免由于频段间出于频率复用的设计出现重复,而导致直接的频段累加远远超出实际分配的带宽引起错误的问题,相比现有技术,对信号频段进行逐个分析和统计的效率增加,完成不同区域不同时段的统计分析和实时统计采集,本发明可以利用计算机进行快速大量计算从而提高计算效率。
附图说明
图1为现有技术的中国通讯制式频段范围及复用情况示意图。
图2为现有技术的通讯信号采集数据片段示意图。
图3为本发明的实现针对多业务频段复用总带宽进行计算处理的方法的简单的重叠模型示意图。
图4为本发明的实现针对多业务频段复用总带宽进行计算处理的方法的复杂的重叠模型示意图。
图5为本发明的实现针对多业务频段复用总带宽进行计算处理的方法的业务频段总带宽计算流程图。
图6为本发明的实现针对多业务频段复用总带宽进行计算处理的方法的业务频段总带宽计算原理图。
图7为本发明的实现针对多业务频段复用总带宽进行计算处理的方法的部分重叠外加独立的业务信号分布示意图。
图8为本发明的实现针对多业务频段复用总带宽进行计算处理的方法的数值验证对比示意图。
图9为本发明的实现针对多业务频段复用总带宽进行计算处理的方法的实际应用示例示意图。
具体实施方式
为了能够更清楚地描述本发明的技术内容,下面结合具体实施例来进行进一步的描述。
本发明的该实现针对多业务频段复用总带宽进行计算处理的方法,其中包括以下步骤:
(1)利用数据库提取指定区域和时段内的频率数据,根据数据分布情况和覆盖情况建立数据模型;
(2)根据数据模型,对测量数据重组排序,并通过对频差进行累加计算业务频段总带宽;
(2.1)对测量数据信号做规范化处理;
(2.2)对测量数据进行频率重组;
(2.3)对测量数据进行排序;
(2.4)对测量数据进行频差累加,得到业务占用总带宽。
作为本发明的优选实施方式,所述的步骤(1)的数据覆盖情况包括频段间的包含、重叠和相对独立的情况。
作为本发明的优选实施方式,所述的步骤(1)的数据模型,具体为:
s(n)=(Cfn,bn);
其中,s(n)为S的第n条记录,S为采集的信号集合,Cfn为信号s(n)的中心频率,bn为信号的带宽。
作为本发明的优选实施方式,所述的步骤(2.1)中对测量数据信号做规范化处理,具体为:
令s(n)=(fsn,fen),根据以下公式对测量数据信号做规范化处理:
fsn=Cfn-bn/2;
fen=Cfn+bn/2;
其中,s(n)为S的第n条记录,S为采集的信号集合,Cfn为信号s(n)的中心频率,bn为信号的带宽。
作为本发明的优选实施方式,所述的步骤(2.2)中对测量数据进行频率重组,具体为:
对信号S频率重组成(Fs,Fe);
Fs=(fs1,fs2,……,fsn);
Fe=(fe1,fe2,……,fen);
其中,fsn和fen为测量数据信号规范化处理后的参数。
作为本发明的优选实施方式,所述的步骤(2.4)中对测量数据进行频差累加,具体为:
根据以下公式对测量数据进行频差累加:
Figure BDA0002802319440000051
其中,fs″i为fe′i-1和fs′i中的较大值,fs′i和fe′i为将Fs和Fe排序后的值。
本发明的该实现针对计算多业务频段复用总带宽进行计算处理的系统,其中包括:
数据库模块,用于存储各个区域和时段内的频率数据;
数据模型建立模块,用于利用从所述的数据库中提取到的指定区域和时段内的频率数据,根据数据分布情况和覆盖情况建立数据模型;
业务频段总带宽计算模块,用于根据所述的数据模型建立模块所建立的数据模型,对测量数据重组排序,并通过对频差进行累加计算业务频段总带宽。
该实现针对计算多业务频段复用总带宽进行计算处理的装置,其中包括:
处理器,被配置成执行计算机可执行指令;
存储器,存储一个或多个计算机可执行指令,所述的计算机可执行指令被所述的处理器执行时,实现上述的实现针对多业务频段复用总带宽进行计算处理的方法的步骤。
该实现针对多业务频段复用总带宽进行计算处理的处理器,其中所述的处理器被配置成执行计算机可执行指令,所述的计算机可执行指令被所述的处理器执行时,实现上述的实现针对多业务频段复用总带宽进行计算处理的方法的步骤。
该计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述的计算机程序可被处理器执行以实现上述的实现针对多业务频段复用总带宽进行计算处理的方法的各个步骤。
本发明的具体实施方式中,根据应用中的要求,利用数据库可以把指定区域和时段内需要统计的频率数据提取出来如图2所示。根据表中的数据分布情况可以建立如下图所示的数据模型,橙色色块表示频率覆盖的范围。
图3中的频段范围从左至右依次进行了重叠覆盖,表示频率从低到高的覆盖情况。图4表示了一种复杂的频段数据覆盖情况,包括了频段间的包含、重叠(重叠的顺序)、相对独立等情形。
根据上面建立的数据模型,本发明采用了一种对测量数据表示先进行规范化,然后重组排序,最后对频差进行累加的方法来解决业务频段总带宽计算的问题。流程如图5所示,其原理如图6所示,
采集的信号集合S,s(n)为S的第n条记录,s(n)=(Cfn,bn),Cfn为信号s(n)的中心频率,bn为信号的带宽。
为去除S内的重叠类型和顺序对计算结果的影响,对S做规范化处理,令s(n)=(fsn,fen),其中
fsn=Cfn-bn/2;
fen=Cfn+bn/2;
取Fs=(fs1,fs2,……,fsn),
则Fe=(fe1,fe2,……,fen);
对S进行频率重组成(Fs,Fe),参见上图中的fs,fe标识。
然后对Fs进行升序排序得到Fs’,Fe进行升序排序得到Fe’,
重构成如图6中灰、黄底色交替出现的计算区域。以图6为例:
Fs’=(fs0,fs1,fs2,fs3,fs4);
Fe’=(fe2,fe3,fe1,fe0,fe4);
则利用频差累加得到业务占用总带宽
Figure BDA0002802319440000061
其中,
fs”i’取fe’i-1与fs’i中较大者。
在上图中则可以得到如下结果:
B=Sum(fe2-fs0,fe3-fe2,fe1-fe3,fe0-fe1,fe4-fe0);
Fs’=(fs0,fs1,fs2,fs3,fs4);
Fe’=(fe1,fe2,fe0,fe3,fe4);
B=Sum(fe1-fs0,fe2-fe1,fe0-fe2,fe3-fe0,fe4-fs4);
利用上述处理方法处理如图7所示的情形仍然可以得到正确的结果。
Fs’=(fs0,fs1,fs2,fs3,fs4);
Fe’=(fe1,fe2,fe0,fe3,fe4);
B=Sum(fe1-fs0,fe2-fe1,fe0-fe2,fe3-fe0,fe4-fs4);
应用验证如下,图8中为模拟人工计算和使用本方法计算的结果,可以看出本计算结果与人工计算的结果是一致的,但本方法可以利用计算机进行快速大量计算从而提高计算效率。本发明的实际应用示例如图9所示。
本实施例的具体实现方案可以参见上述实施例中的相关说明,此处不再赘述。
可以理解的是,上述各实施例中相同或相似部分可以相互参考,在一些实施例中未详细说明的内容可以参见其他实施例中相同或相似的内容。
需要说明的是,在本发明的描述中,术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外,在本发明的描述中,除非另有说明,“多个”的含义是指至少两个。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为,表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分,并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现,其中可以不按所示出或讨论的顺序,包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序,来执行功能,这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
应当理解,本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中,多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行装置执行的软件或固件来实现。例如,如果用硬件来实现,和在另一实施方式中一样,可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现:具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路,具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路,可编程门阵列(PGA),现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成,的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中,该程序在执行时,包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能模块的形式实现。集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器,磁盘或光盘等。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
采用了该实现针对多业务频段复用总带宽进行计算处理的方法、系统、装置、处理器及其计算机可读存储介质,避免由于频段间出于频率复用的设计出现重复,而导致直接的频段累加远远超出实际分配的带宽引起错误的问题,相比现有技术,对信号频段进行逐个分析和统计的效率增加,完成不同区域不同时段的统计分析和实时统计采集,本发明可以利用计算机进行快速大量计算从而提高计算效率。
在此说明书中,本发明已参照其特定的实施例作了描述。但是,很显然仍可以作出各种修改和变换而不背离本发明的精神和范围。因此,说明书和附图应被认为是说明性的而非限制性的。

Claims (5)

1.一种实现针对多业务频段复用总带宽进行计算处理的方法,其特征在于,所述的方法包括以下步骤:
(1)利用数据库提取指定区域和时段内的频率数据,根据数据分布情况和覆盖情况建立数据模型;
(2)根据数据模型,对测量数据重组排序,并通过对频差进行累加计算业务频段总带宽;
所述的步骤(2)具体包括以下步骤:
(2.1)对测量数据信号做规范化处理;
(2.2)对测量数据进行频率重组;
(2.3)对测量数据进行排序;
(2.4)对测量数据进行频差累加,得到业务占用总带宽;
所述的步骤(1)的数据覆盖情况包括频段间的包含、重叠和相对独立的情况;
所述的步骤(1)的数据模型,具体为:
s(n)=(Cfn,bn);
其中,s(n)为S的第n条记录,S为采集的信号集合,Cfn为信号s(n)的中心频率,bn为信号的带宽;
所述的步骤(2.1)中对测量数据信号做规范化处理,具体为:
令s(n)=(fsn,fen),根据以下公式对测量数据信号做规范化处理:
fsn=Cfn-bn/2;
fen=Cfn+bn/2;
其中,s(n)为S的第n条记录,S为采集的信号集合,Cfn为信号s(n)的中心频率,bn为信号的带宽;
所述的步骤(2.2)中对测量数据进行频率重组,具体为:
对信号S频率重组成(Fs,Fe);
Fs=(fs1,fs2,……,fsn);
Fe=(fe1,fe2,……,fen);
其中,fsn和fen为测量数据信号规范化处理后的参数;
所述的步骤(2.4)中对测量数据进行频差累加,具体为:
根据以下公式对测量数据进行频差累加:
Figure FDA0003860620470000021
其中,fs″i为fe′i-1和fs′i中的较大值,fs′i和fe′i为将Fs和Fe排序后的值。
2.一种实现针对计算多业务频段复用总带宽进行计算处理的系统,其特征在于,所述的系统包括:
数据库模块,用于存储各个区域和时段内的频率数据;
数据模型建立模块,用于利用从所述的数据库中提取到的指定区域和时段内的频率数据,根据数据分布情况和覆盖情况建立数据模型;
所述的覆盖情况包括频段间的包含、重叠和相对独立的情况;
所述的数据模型,具体为:
s(n)=(Cfn,bn);
其中,s(n)为S的第n条记录,S为采集的信号集合,Cfn为信号s(n)的中心频率,bn为信号的带宽;
业务频段总带宽计算模块,用于根据所述的数据模型建立模块所建立的数据模型,对测量数据重组排序,并通过对频差进行累加计算业务频段总带宽;
所述的业务频段总带宽计算模块具体包括以下处理过程:
(2.1)对测量数据信号做规范化处理;
(2.2)对测量数据进行频率重组;
(2.3)对测量数据进行排序;
(2.4)对测量数据进行频差累加,得到业务占用总带宽;
所述的处理过程(2.1)中对测量数据信号做规范化处理,具体为:
令s(n)=(fsn,fen),根据以下公式对测量数据信号做规范化处理:
fsn=Cfn-bn/2;
fen=Cfn+bn/2;
其中,s(n)为S的第n条记录,S为采集的信号集合,Cfn为信号s(n)的中心频率,bn为信号的带宽;
所述的处理过程(2.2)中对测量数据进行频率重组,具体为:
对信号S频率重组成(Fs,Fe);
Fs=(fs1,fs2,……,fsn);
Fe=(fe1,fe2,……,fen);
其中,fsn和fen为测量数据信号规范化处理后的参数;
所述的处理过程(2.4)中对测量数据进行频差累加,具体为:
根据以下公式对测量数据进行频差累加:
Figure FDA0003860620470000031
其中,fs″i为fe′i-1和fs′i中的较大值,fs′i和fe′i为将Fs和Fe排序后的值。
3.一种实现针对计算多业务频段复用总带宽进行计算处理的装置,其特征在于,所述的装置包括:
处理器,被配置成执行计算机可执行指令;
存储器,存储一个或多个计算机可执行指令,所述的计算机可执行指令被所述的处理器执行时,实现权利要求1所述的实现针对多业务频段复用总带宽进行计算处理的方法的步骤。
4.一种实现针对多业务频段复用总带宽进行计算处理的处理器,其特征在于,所述的处理器被配置成执行计算机可执行指令,所述的计算机可执行指令被所述的处理器执行时,实现权利要求1所述的实现针对多业务频段复用总带宽进行计算处理的方法的步骤。
5.一种计算机可读存储介质,其特征在于,其上存储有计算机程序,所述的计算机程序可被处理器执行以实现权利要求1所述的实现针对多业务频段复用总带宽进行计算处理的方法的各个步骤。
CN202011354824.0A 2020-11-26 2020-11-26 实现针对多业务频段复用总带宽进行计算处理的方法、系统、装置、处理器及其存储介质 Active CN112566134B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011354824.0A CN112566134B (zh) 2020-11-26 2020-11-26 实现针对多业务频段复用总带宽进行计算处理的方法、系统、装置、处理器及其存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011354824.0A CN112566134B (zh) 2020-11-26 2020-11-26 实现针对多业务频段复用总带宽进行计算处理的方法、系统、装置、处理器及其存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112566134A CN112566134A (zh) 2021-03-26
CN112566134B true CN112566134B (zh) 2022-12-30

Family

ID=75046144

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011354824.0A Active CN112566134B (zh) 2020-11-26 2020-11-26 实现针对多业务频段复用总带宽进行计算处理的方法、系统、装置、处理器及其存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112566134B (zh)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001257674A (ja) * 2000-03-10 2001-09-21 Nec Corp Bch論理多重帯域制御方法及び方式
CN1956356A (zh) * 2005-10-27 2007-05-02 中兴通讯股份有限公司 一种可灵活利用频谱资源的频段分配和接入方法及其系统
WO2009016475A2 (en) * 2007-07-31 2009-02-05 Ro.Ve.R. Laboratories S.P.A. Process for analysing an analogue/digital terrestrial and/or cable television signal and related apparatus

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2012050838A1 (en) * 2010-09-28 2012-04-19 Neocific, Inc. Methods and apparatus for flexible use of frequency bands
EP2665207B1 (en) * 2012-05-15 2018-04-18 MStar Semiconductor, Inc. User Equipment and Method for Radio Link Monitoring

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001257674A (ja) * 2000-03-10 2001-09-21 Nec Corp Bch論理多重帯域制御方法及び方式
CN1956356A (zh) * 2005-10-27 2007-05-02 中兴通讯股份有限公司 一种可灵活利用频谱资源的频段分配和接入方法及其系统
WO2009016475A2 (en) * 2007-07-31 2009-02-05 Ro.Ve.R. Laboratories S.P.A. Process for analysing an analogue/digital terrestrial and/or cable television signal and related apparatus

Also Published As

Publication number Publication date
CN112566134A (zh) 2021-03-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106248559B (zh) 一种基于深度学习的白细胞五分类方法
US6249697B1 (en) Electrogastrograph and method for analyzing data obtained by the electrogastrograph
CN112949715A (zh) 一种基于svm的轨道交通故障诊断方法
CN108616900B (zh) 一种室内外测量报告的区分方法及网络设备
CN106127221A (zh) 基于极化‑纹理特征与dpl的极化sar图像分类方法
CN112566134B (zh) 实现针对多业务频段复用总带宽进行计算处理的方法、系统、装置、处理器及其存储介质
CN101605273A (zh) 一种色饱和度质量测评的方法和子系统
CN109710240A (zh) 流程图分解方法及系统
CN107292346A (zh) 一种基于局部子空间学习的mr图像海马体分割算法
CN103150722B (zh) 应用四元数分割与图论优化的外周血白细胞边缘提取方法
CN103345575A (zh) 一种数据流概念漂移检测方法及系统
CN112784924A (zh) 基于分组聚合深度学习模型的肋骨骨折ct图像分类方法
CN111210140A (zh) 税务信用评价方法、设备及可读存储介质
CN111667472A (zh) 骨髓细胞形态学人工智能分析方法
CN114224363B (zh) 基于双流3d深度神经网络的儿童癫痫综合征辅助分析方法
CN114546841B (zh) 基于云计算的软件质量评估方法
CN112164468B (zh) 一种孕期检查数据的缺失数据处理方法
CN109472766B (zh) 桥梁螺栓区域定位方法及终端设备
SwamySirisati et al. Analysis of Hybrid Fusion-Neural Filter Approach to detect Brain Tumor
CN109711467B (zh) 数据处理装置及方法、计算机系统
JP2004219140A (ja) 質量スペクトルの解析方法およびコンピュータプログラム
CN110459276A (zh) 一种数据处理方法及相关设备
DE102019114771A1 (de) Vorläuferionen-auswahl für eine datenabhängige tandem-massenspektrometrie
Cardoso et al. Package ‘BAT’
DE102020007046B3 (de) Spektrumanalysator, System und Verfahren zum Ausleiten von Daten aus einem Spektrumanalysator

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CP01 Change in the name or title of a patent holder
CP01 Change in the name or title of a patent holder

Address after: 201601 Block C, No.7, Lane 205, Gaoji Road, Sijing Town, Songjiang District, Shanghai

Patentee after: Chuangyuan Xinke (Shanghai) Technology Co.,Ltd.

Address before: 201601 Block C, No.7, Lane 205, Gaoji Road, Sijing Town, Songjiang District, Shanghai

Patentee before: TRANSCOM INSTRUMENTS Co.,Ltd.