LTE网络CQI提升优化案例 LTE网络CQI提升优化案例 一、 问题描述 从LTE CQI指标观察上来看，FDDLTE 石嘴山本地网各小区CQI>=7占比忙时（10:00至11:00）小于80%，为全省最低。指标如下： 时间 产品 CQI0~15使用数量 CQI7~15使用数量 CQI>=7占比 2015-07-03 10:00 LTE FDD 25497052 19466530 76.35% 2015-07-04 10:00 LTE FDD 24753123 18971844 76.64% 2015-07-05 10:00 LTE FDD 24917829 19155920 76.88% 2015-07-06 10:00 LTE FDD 25987124 19737728 75.95% 2015-07-07 10:00 LTE FDD 27915606 21700790 77.74% 2015-07-08 10:00 LTE FDD 30142472 23221701 77.04% 2015-07-09 10:00 LTE FDD 29893121 23064570 77.16%

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1.现在我们扩展法线贴图的概念——从纹理图像用于扰动法向量到扰乱顶点位置本身。实 际上，以这种方式修改对象的几何体具有一定的优势，例如使表面特征沿着对象的边缘可 见，并使特征能够响应阴影贴图。我们将会看到，它还可以帮助构建地形。 2.openGL高度贴图,使用纹理图像来存储高度值，然后使用该高度值来提升（或降低）顶 点位置。含有高度信息的图像称为高度图，使用高度图更改对象的顶点的方法称为高度贴 图 3. 高度图通常将高度信息编码为灰度颜色：（0,0,0）（黑色）=低高度，（1,1,1）（白色）=高高度。这样一来通过算法或使用“画图”程序就可以轻松创建高度图。图像的对比度越高，其表示的高度变化越大。 4.改变顶点位置是否有用取决于改变的模型。顶点操作可以在顶点着色器中轻松完成，当 模型顶点细节级别够高（例如在足够高精度的球体中）时，改变顶点高度的方法效果很好。但是，当模型的顶点数量很少（例如立方体的角）时，渲染对象的表面需要依赖于光栅器中的顶点插值来填充细节。 5.当顶点着色器中可用于改变高度的顶点很少时，许多像素的高 度将无法从高度图中检索，而需要由插值生成，从而导致表面细节较差。当然

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高斯混合模型GMM和AdaBoost PART ONE 高斯混合模型（Gaussian mixture model，简称GMM）是单一高斯概率密度函数的延伸，由于GMM能够平滑地近似任意形状的密度分布，因此近年来常被用在语音识别中。 高斯混合模型( GMM )的核心思想是用多个高斯分布的概率密度函数 一、GMM模型的基本概念 二、GMM模型的参数估计 三、GMM模型的识别问题 PART TWO 泛化能力处于机器学习的中心地位，它刻画了从给定训练数据集中学得的学习器处理未知数据的能力。 集成学习是最成功的一种泛型，具有高度泛化能力的学习器。一般机器学习方法都是从训练数据中学得一个学习器，而集成学习要构建一组基学习器，并将它们进行集成。 基学习器是通过决策树、神经网络及其他各种基学习算法从训练数据集习得的。 集成学习器最大的优点是它可以将稍优于随机猜测的弱学习器提升为预测精度很高的强学习器，通常假设基学习器是弱学习器。 一、引进AdaBoost 二、AdaBoost算法 三、AdaBoost举例 四、AdaBoost应用

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自动化测试通过运行事先准备好的测试脚本进行机器执行，提升了软件测试效率。然而，测试脚本存在着编写专业性强、调试工作量大、维护成本高、难以复用等困难，成为自动化测试技术的难以广泛使用的主要技术瓶颈。本文以嵌入式系统为测试对象，提出了模型驱动的测试脚本生成方法。首先，使用建模工具BPMN2.0对被测系统业务流程进行可视化建模，获得模型化的测试需求；然后，采用路径深度覆盖算法生成测试，提升了软件测试效率。然而，测试脚本存在着编写专业性强、调试工作量大、维护成本高、难以复用等困难，成为自动化测试技术的难以广泛使用的主要技术瓶颈。本文以嵌入式系统为测试对象，提出了模型驱动的测试脚本生成方法。首先，使用建模工具BPMN2.0对被测系统业务流程进行可视化建模，获得模型化的测试需求；然后，采用路径深度覆盖算法生成测试路径，根据路径上的约束条件生成测试输入参数；最后，通过自定义的测试动作原语将测试路径和输入参数转化为可在嵌入式系统测试平台Etest上自动执行的测试脚本。实现的原型系统支持嵌入式系统的配置项级和系统级的全过程自动化测试，提高了测试工具的易用性和测试模型及脚本的可理解性、可复用性和可维护性。