ubnt中的ccq值rx值tx值的解释
C网中五个较为重要的优化参数
C网中五个较为重要的优化参数E c/I o、T X P O W E R、R X P O W E R、T X A D J、F E R 这5个参数是路测数据分析中最为关注的参数。
在这里对这些参数做一些说明。
1、E c/I oEc/Io反映了手机在当前接收到的导频信号的水平。
这是一个综合的导频信号情况。
为什么这么说呢，因为手机经常处在一个多路软切换的状态，也就是说，手机经常处在多个导频重叠覆盖区域，手机的Ec/Io水平，反映了手机在这一点上多路导频信号的整体覆盖水平。
我们知道Ec是手机可用导频的信号强度，而Io是手机接收到的所有信号的强度。
所以Ec/Io反映了可用信号的强度在所有信号中占据的比例。
这个值越大，说明有用信号的比例越大，反之亦反。
在某一点上Ec/Io大，有两种可能性。
一是Ec很大，在这里占据主导水平，另一种是Ec不大，但是Io很小，也就是说这里来自其他基站的杂乱导频信号很少，所以Ec/Io也可以较大。
后一种情况属于弱覆盖区域，因为Ec小，Io也小，所以RSSI也小，所以也可能出现掉话的情况。
在某一点上Ec/Io小，也有两种可能，一是Ec 小，RSSI也小，这也是弱覆盖区域。
另一种是Ec小，RSSI却不小，这说明了Io也就是总强度信号并不差。
这种情况经常是BSC切换数据配置出了问题，没有将附近较强的导频信号加入相邻小区表，所以手机不能识别附近的强导频信号，将其作为一种干扰信号处理。
在路测中，这种情况的典型现象是手机在移动中RSSI保持在一定的水平，但Ec/Io 水平急剧下降，前向F E R急剧升高，并最终掉话。
导频污染是CDMA系统的特有现象。
由于同时存在多个相差不多的导频，而无线信号的强度的快速变化会使手机发生频繁切换，影响通话质量，甚至发生掉话，无用的导频信号对主用导频会有干扰,当与最佳导频的Ec/Io值相差小于6dB的导频数量大于3个时，即产生导频污染。
由于CDMA手机中内置了RAKE接收机，具有3路解码，这3路可以是3个不同的导频，也可以是同一导频的不同的多径信号，所以导频超过3个就定义为导频污染。
路测5个参数及重要例题
1.CDMA路测中5个比较重要的参数CDMA路测中有5个比较重要的参数。
这5个参数是Ec/Io、TXPOWER、RXPOWER、TXADJ、FER。
在这里对这些参数做一些说明。
1、Ec/IoEc/Io反映了手机在当前接收到的导频信号的水平。
这是一个综合的导频信号情况。
为什么这么说呢，因为手机经常处在一个多路软切换的状态，也就是说，手机经常处在多个导频重叠覆盖区域，手机的Ec/Io水平，反映了手机在这一点上多路导频信号的整体覆盖水平。
我们知道Ec是手机可用导频的信号强度，而Io是手机接收到的所有信号的强度。
所以Ec/Io反映了可用信号的强度在所有信号中占据的比例。
这个值越大，说明有用信号的比例越大，反之亦反。
在某一点上Ec/Io大，有两种可能性。
一是Ec很大，在这里占据主导水平，另一种是Ec不大，但是Io很小，也就是说这里来自其他基站的杂乱导频信号很少，所以Ec/Io也可以较大。
后一种情况属于弱覆盖区域，因为Ec 小，Io也小，所以RSSI(接收的信号强度指示)也小，所以也可能出现掉话的情况。
在某一点上Ec/Io小，也有两种可能，一是Ec小，RSSI也小，这也是弱覆盖区域。
另一种是Ec小，RSSI却不小，这说明了Io也就是总强度信号并不差。
这种情况经常是BSC 切换数据配置出了问题，没有将附近较强的导频信号加入相邻小区表，所以手机不能识别附近的强导频信号，将其作为一种干扰信号处理。
在路测中，这种情况的典型现象是手机在移动中RSSI保持在一定的水平，但Ec/Io水平急剧下降，前向FER急剧升高，并最终掉话。
2、TXPOWERTXPOWER是手机的发射功率。
我们知道，功率控制是保证CDMA通话质量和解决小区干扰容限的一个关键手段，手机在离基站近、上行链路质量好的地方，手机的发射功率就小，因为这时候基站能够保证接收到手机发射的信号并且误帧率也小，而且手机的发射功率小，对本小区内其他手机的干扰也小。
所以手机的发射功率水平，反映了手机当前的上行链路损耗水平和干扰情况。
python cc指标
python cc指标
CC指标是一种代码复杂度度量指标，全称为"圈复杂度"（Cyclomatic Complexity），由Thomas J. McCabe于1976年
提出。
它用于衡量程序的复杂性，指示程序中的独立路径的数量，即代码中的决策点数加一。
CC指标有助于评估代码的可维护性和可测试性，较高的CC
值通常意味着代码更难理解、调试和维护。
根据McCabe的定义，CC值的计算公式为：
CC = 边的数量 - 节点的数量 + 2
其中，边的数量表示程序中的决策点数（如if语句、for循环、while循环等），节点的数量表示程序中的顺序结构（如赋值
语句、函数调用等）。
最后再加上一个常数2，是因为任何一
个函数至少有一个进口和一个出口。
在Python中，可以使用各种工具来计算CC指标，如pylint、radon等。
这些工具会分析代码的语法结构，识别出决策点和
顺序结构，并计算出CC值。
评价CC指标时，一般认为CC值在1到10之间是可接受的，超过10则需要进一步优化和重构代码，以提高可读性和可维
护性。
需要注意的是，CC指标并不是衡量代码质量的唯一标准，还
应考虑其他因素，如代码的可重用性、模块化程度等。
滤波器各单腔Q值对插损的影响及如何在有限体积内实现较小插损
滤波器各单腔Q 值对插损的影响及 如何在有限体积内实现较小插损对现代通信领域中使用的滤波器来说，插入损耗是必不可少的指标，而且往往是越小越好，如果能够有效减小滤波器的插损，不管对于滤波器其他指标的实现，还是对整个基站系统来说，都是有很大的好处的，而现代移动通信的发展要求滤波器有更小的体积，势必带来单腔无载Q 值的变小，因此如何有效的利用有限的体积和分配Q 值，就成为影响滤波器插损的关键因素。
当前，公司几乎所有产品在设计时每个通道几乎都是一样大小的单腔，殊不知，如果合理安排每个单腔的大小，可以降低滤波器的插损，或者增大产品插损的裕量，甚至可以使本不能达标的产品满足客户插损要求。
本文通过仿真得到每个单腔Q 值对滤波器最终插损影响力的大小，从而得到减小滤波器最终插损的一个小技巧。
首先我们考虑滤波器没有飞杆的情况，在Designer 里建立一个模型（所有单腔Qu ＝3500）：计算出来的曲线如下（插损为0.92，0. 94）：现在我们对每个单腔的Q 值进行更改（其他腔的单腔Q 值不变），目的是看每个单腔Q 值对整个滤波器插损的影响大小如何。
1.仅对第一腔Q值更改（由3500更改为2500），得到的插损为0.93，0.95（如图）：2.仅对第二腔Q值更改（由3500更改为2500），得到的插损为0.97，0.99（如图）：3.仅对第三腔Q值更改（由3500更改为2500），得到的插损为0.97，0.99（如图）：图）：图）：结论：从上面的比较可以看出：在没有飞杆的情况下，同样降低Q值，在中间单腔变化时引起整个滤波器插损变差较大（相差0.05dB），反过来说，我们在排腔的时候，在同样体积下，如果将两边的单腔排小一点，将中间的单腔排大一点，形成的滤波器的插损必然会比所有腔都一样大的滤波器插损小。
因此，如果可以预见到滤波器的插损裕量不够，我们可以通过这种方式在一定程度上改善插损裕量。
上面是分析的在没有飞杆的情况下，现在我们分析一下有飞杆的情况，同样在Designer里建立一个模型（所有单腔Qu=3500）：计算得到的曲线如下（插损为1.11）：1.仅对第一腔Q值更改（由3500更改为2500），得到的插损为1.12（如图）2.仅对第二腔Q值更改（由3500更改为2500），得到的插损为1.15（如图）（如图）4.仅对第四腔Q值更改（由3500更改为2500），得到的插损为1.16（如图）5.仅对第五腔Q值更改（由3500更改为2500），得到的插损为1.16（如图）（如图）结论：从上面的结果可以看出，从趋势上看，依然是越靠近中间单腔的Q 值对滤波器插损的影响越大，但是很明显的是，飞杆腔对插损的影响更大（Q值降低同样多的情况下，飞杆腔降低的时候插损会恶化0.08dB），如果飞杆特别靠近通带，该飞杆腔对插损的影响会更大。
中国联通三方验收网络质量指标定义
移动性
GSM网频内切换成功率
语音
GSM网频间切换成功率
语音
语音MOS值
语音MOS评估 语音业务端到端时延
语音 语音
时延类 平均呼叫建立时延 语音
-90dBm覆盖率
-85dBm覆盖率 覆盖类
-75dBm覆盖率
RxLevSub BCCHLevel
通话状态 空闲状态
语音主叫接通率
语音
接入类
语音被叫接通率
语音
主叫掉话率
语音
保持类
保持类 被叫掉话率 语音
业务掉话率
语音
GSM网内切换成功率
语音
被叫掉话率=被叫掉话次数 / 被叫呼叫建立成功 次数*100% 1）被叫掉话次数：在被叫呼叫建立成功以后， 没有收到Disconnect、Release或Release Complete消息情况下回到IDLE态 2）被叫呼叫建立成功次数：被叫呼叫尝试以 后，出现了Connect或Connect Acknowledge消 息计为被叫呼叫建立成功 总掉话次数=主叫掉话次数+被叫掉话次数 1、终端至少有一方持续10s没有声音则视为掉 话； 2、MOS值<=2视为掉话 G网内切成功率=切换成功次数 / 切换尝试次数 *100% 1）切换尝试次数：收到Handover Command 消息 2）切换成功次数： 收到Handover Command消息，其后MS发出 Handover Complete消息，并且之后没有再发 出HandoverFailure消息 GSM网频内切换成功率=（网频内成功切换次 数-网频内尝试切换次数）*100% 1）切换尝试次数：收到Handover Command 消息，并且该消息的目标频点与当前频点一致 2）切换成功次数： 收到Handover Command消息，其后MS发出 Handover Complete消息，并且之后没有再发 出HandoverFailure消息 GSM网频间切换成功率=（网频间成功切换次 数-网频间尝试切换次数）*100% 1）切换尝试次数：收到Handover Command 消息，并且该消息中的目标频点与当前频点不 一样 2）切换成功次数： 收到Handover Command消息，其后MS发出 Handover Complete消息，并且之后没有再发 出HandoverFailure消息 符合 PESQ 测试标准仪器 主叫手机发出channel request到被叫手机 Alerting的时间差 GSM平均呼叫接续时延＝(G网呼叫接续时延总和 /G网接通总次数) (1) G网呼叫建立时延：主叫手机发出第一条CM Service Request到Alerting的时间差。
光纤tx和rx的正常数值
光纤tx和rx的正常数值光纤传输是一种基于光信号传输的通信方式，其中TX（Transmitter）是光发射机，TX模块发射光信号给光纤，而RX（Receiver）是光接收机，RX模块接收光纤传输的信号。
TX和RX的正常数值取决于各种因素，包括光纤规格、距离、信号强度等。
首先，我们来谈谈光纤的规格。
光纤按照不同的模式分成单模光纤（Single Mode Fiber, SMF）和多模光纤（Multimode Fiber, MMF）。
SMF是一种只允许一条光线在其中传输的光纤，而MMF则允许多条光线在其中传输。
由于SMF的传输距离较长，衰减较小，因此通常用于长距离传输。
而MMF适用于短距离传输，因为它的衰减较大。
对于单模光纤而言，TX的典型数值为1310nm或1550nm。
这意味着TX模块会发射波长为1310nm或1550nm的光信号。
这些波长的选择是基于它们在光纤中传输时的最佳性能，包括衰减和色散等方面。
从标准的或典型的数值来看，TX的输出功率通常在0到-10 dBm之间（dBm是一种用于表示光功率的单位）。
RX的数值取决于光纤接收机的灵敏度。
灵敏度是指光接收器能够接收的最小光功率。
如果光信号的功率小于灵敏度，则光信号无法正确被接收。
对于单模光纤而言，常见的灵敏度为-24至-20 dBm之间。
换句话说，平均灵敏度通常在-24 dBm到-20 dBm之间。
当然，要了解TX和RX的正常数值，我们还需要考虑传输距离和信号强度等因素。
一般而言，随着传输距离的增加，信号强度也会下降。
在传输过程中，光信号经历衰减和色散等损耗。
因此，为了确保正常的光纤传输，我们需要通过合适的光纤衰减补偿模块来保持信号强度和质量。
此外，值得注意的是，光纤传输的数值还取决于具体应用场景和所使用的光纤设备。
不同的设备和应用可能有不同的要求和标准。
因此，在实际应用中，需要根据具体的光纤网络设备和要求来确定TX和RX的正常数值。
综上所述，光纤传输中TX和RX的正常数值取决于多种因素，包括光纤规格、距离、信号强度等。
LTE路测中常用参数简介
【导读】对于初学者，往往对路测中的参数一头雾水。
路测过程是枯燥乏味的，只有在路测中试着去研究各项参数、信令流程才能对这项工作本身产生兴趣。
当然，任何一个网优高手，绝不会放弃对路测数据的分析研究，所以，一定不能轻视路测这项工作。
本文参数界面以Probe软件为例，其它软件大同小异。
1 路测软件上的LTE参数界面2 无线参数介绍PCC：表示主载波，SCC：表示辅载波，目前LTE(R9版本)都是采用单载波的，到4G(R10版本)有多载波联合技术，就有表示辅载波。
PCI:物理小区标识，范围（0-503）共计504个，可以判断扇区是否接反或鸳鸯线判断扇区接反的方法：例如百子亭三个扇区PCI分别是0/1/2 ，在1扇区主覆盖方向UE应该占用PCI是0，而实际测试占用是1，然后到2扇区主覆盖方向UE占用的PCI是0，这样就可以判定扇区接反。
判断扇区鸳鸯线的方法：例如百子亭三个扇区PCI分别是0/1/2，在1扇区主覆盖方向UE 应该占用PCI是0（或是PCI是1），看邻区表窗口，PCI:0和1，的RSRP值非常接近；然后到在2扇区主覆盖方向UE应该占用PCI是0（或是PCI是1），看邻区表窗口，PCI:0和1，的RSRP值也非常接近；这样可以判定是鸳鸯线了。
RSRP:参考信号接收电平，基站的发射功率；RSRQ:参考信号接收质量，是RSRP和RSSI的比值，当然因为两者测量所基于的带宽可能不同，会用一个系数来调整，也就是RSRQ = N*RSRP/RSSI。
RSSI:接收信号强度指示，表示UE所接收到所以信号的叠加；UE的发射功率：PUSCH(物理上行共享信道)、PUCCH(物理上行控制信道)、RACH( 随机接入信道)SRS:探测参考信号SINR:信噪比，是接收到的有用信号的强度与接收到的干扰信号（噪声和干扰）的强度的比值；可以这样理解为GSM的C/I(载干比)，CDMA的Ec/IoTransmission mode：传送模式，一共有8种，TM1表示单天线传送数据，TM2表示传输分集（2个天线传送相同的数据，在无线环境差（RSRP和SINR差），情况下，适合在边缘地带），TM3表示开环空间复用（2个天线传送不同的数据，速率可以提升1倍），TM4表示闭环空间复用（），TM5表示多用户mimo，TM6表示rank=1的闭环预编码，TM7表示使用单天线口与（单流BF），TM8表示：双流BFRank indicator：表示层的意思，rank1表示单层，速率较低，rank2表示2层，速率高PDSCH RB number：表示用户使用的该用户使用的RB数。
卡尔曼滤波的r、q参数
卡尔曼滤波的r、q参数卡尔曼滤波是一种用于估计系统状态的优秀方法，其核心是通过合理的参数设定来实现精准的状态估计。
其中两个重要的参数是r和q，它们分别表示测量噪声的协方差矩阵和系统噪声的协方差矩阵。
首先，我们来讨论r参数，也称为测量噪声协方差矩阵。
在卡尔曼滤波中，我们通过传感器获取的测量值是不可避免地存在一定的误差的，这些误差来源于各种噪声，如传感器的精度限制、环境干扰等。
由于这些噪声的存在，不可能获得完全准确的测量结果。
但是，通过合理的参数设置，我们可以对这些噪声进行适当的补偿，从而提高状态估计的准确性。
在实际应用中，我们可以通过一些方法来估计测量噪声的协方差矩阵r。
一种常用的方法是通过进行一系列的实验来获得测量数据，并通过统计分析得到测量误差的特性。
例如，可以通过对多次测量结果进行均值和方差的计算来估计r的值。
另外，还可以通过专业的测量设备进行测量并记录相关数据，然后根据实际情况来选择合适的r值。
接下来，我们来谈一下q参数，也称为系统噪声协方差矩阵。
系统噪声是指系统自身内部存在的一些不确定性和随机变化，它们会对系统状态的演化产生一定的影响。
在卡尔曼滤波中，通过合理的参数设定，我们可以对系统噪声进行适当的建模和补偿，从而提高状态估计的准确性。
与r参数类似，我们也可以通过一些方法来估计系统噪声的协方差矩阵q。
一种常用的方法是通过分析系统的特性和稳定性来确定q的值。
例如，在控制系统中，我们可以通过对系统的模型进行分析和建模，从而估计系统噪声的影响程度，并据此选择合适的q值。
此外，我们还可以通过实际观测系统的动态行为和状态变化来获取有关系统噪声的信息，然后根据这些信息来确定q的值。
总结起来，卡尔曼滤波的r和q参数在状态估计中起到至关重要的作用。
通过合理设定这两个参数的值，我们可以在一定程度上消除测量误差和系统噪声的影响，从而实现更加准确和可靠的状态估计。
在实际应用中，我们可以根据具体情况来选择适当的参数值，这需要一定的经验和技巧。
法诺共振q值品质因子的三种计算方法
法诺共振q值品质因子的三种计算方法说实话法诺共振q值品质因子这事儿，我一开始也是瞎摸索。
我折腾了好久这个东西，总算找到点门道，那今天就跟你叨叨这q值品质因子的三种计算方法。
第一种方法呢，比较经典。
我当时呀，就从定义出发。
这个q值不是跟能量损耗和储存有关嘛。
就好像一个水缸蓄水，有个小漏洞在漏水。
q 值就有点像衡量这个水缸在水完全漏完之前，能循环储存水多少次的一个量。
那从原理上讲，就需要找到系统能量的最大值，还有能量损耗的速率。
我试过很多次啊，有时候在确定能量最大值的时候就容易出错。
比如说，我把曲线的局部峰值当成了整个能量最大值，这就完全不对了。
正确的做法应该是，在足够大的范围去寻找真正的能量最大值点。
确定了最大值之后呢，再去看能量是怎么衰减的。
按照这个衰减来计算出每个周期的能量损耗。
这个计算可得特别仔细，差一点结果就差好多。
我曾经因为计算能量损耗的时候，取值的区间太短，导致q值计算偏差特别大，得出的结果根本就不符合实际情况。
第二种方法就跟频域特性有关系了。
我是这么理解的，这就好比在一群人里，按照身高把人分类一样，频域就是按照频率的不同来给信号分类。
那这个时候q值就像是某种身高的人群在总人群里的一个特殊占比之类的概念。
要找到共振频率附近的频宽。
这个频宽啊，也不是那么好找的。
我最开始弄的时候，不知道该怎么确定这个“附近”到底范围是多少。
我就不断尝试不同的范围，发现范围太小，忽略了好多有用的信息，范围太大，又把其他无关的频率信号也包含进来了。
经过不断试验，找对了合适的频域范围之后，再根据一些已知的公式关系，算出q值。
这个过程中，一定要确认好频域分析时用的指标到底是功率谱密度还是别的什么。
我就是因为没有关注这个指标，结果走了好多弯路。
再说说第三种方法，这跟时域分析有点关系。
我的理解吧，时域就像是看一个人一天24小时都在干什么，在不同时间点有不同的状态。
对于法诺共振系统来说，也是在不同的时间点有不同的响应。
（1）t值、F值与R方的区别
（1）t值、F值与R方的区别
t值是对单个变量显著性的检验，t值的绝对值大于临界值说明该变量是显著的，要注意的是t检验是对总体当中变量是否是真正影响因变量的一个变量的检验，即检验总体中该变量的参数是否为零，只不过总体中变量的参数永远未知，只能用其无偏估量（参数的样本估计量)来代替进行检验.
F值是对所有解释变量整体显著性的检验，其原假设是所有的解释变量的参数都为零，而只要其中至少有一个解释变量的参数不为零就说明解释变量在整体上对因变量有显著性的影响，但仅依靠F检验是无法判断究竟哪个自变量对因变量有显著性的影响，必须进一步对每一个变量进行t检验。
R平方值表明了模型对样本数据的拟合程度，其值越高说明模型对样本数据拟合得更好，要注意R平方值是样本依赖的，就是说R平方值判别模型的一个潜在的假设是你所抽取的样本是真正来自于你所研究的总体，而现实当中这一点往往难以做到。
我们进行计量经济分析的最终目的是要依据样本数据来研究总体的规律性，那么相应的检验也是要对总体进行，而R平房值的高低仅代表模型对样本数据的拟合程度，并不能说明总体当中变量的显著性，虽然F统计量和R平方值有换算关系，但是二者的构造机理是完全不同的，包括t检验都是针对总体的检验
所以在现实中我们一般不对R平方值的大小给与太大的关注，而更看重t检验的结果，试想如果你抽取的一组样本不是来自于你真正要研究的对象的总体，即使R平方值再高、那也说明不了问题。
滤波器主要参数与特性指标Word版
• 滤波器的主要参数(Definitions)：中心频率(Center Frequency)：滤波器通带的频率fO,—般取f0= (fl+f2) fl, fl、f2为带通或带阻滤波器左、右相对下降"B或3dB边频点。
窄带滤波器常以插损最小点为中心频率计算通带带宽。
截止频率(Cutoff Frequency)：指低通滤波器的通带右边频点及髙通滤波器的通带左边频点。
通常以ldB或3dB相对损耗点来标准左义。
相对损耗的参考基准为：低通以DC处插损为基准，髙通则以未岀现寄生阻带的足够高通带频率处插损为基准。
通带带宽(BWxdB)：指需要通过的频谱宽度，BWxdB= (f2-fl)。
fi、f2为以中心频率fO处插入损耗为基准，下降X (dB)处对应的左、右边频点。
通常用X=3、1、0.5即BW3dB、BWldB、BW0.5dB 表征滤波器通带带宽参数。
分数带宽(fractional bandwidth) =BW3dB/fO X100[%],也常用来表征滤波器通带带宽。
插入损耗(Insertion Loss)：由于滤波器的引入对电路中原有信号带来的衰耗，以中心或截止频率处损耗表征，如要求全带内插损需强调。
纹波(Ripple)：指"B或3dB带宽(截止频率)范伟]内，插损随频率在损耗均值曲线基础上波动的峰-峰值。
带内波动(Passband Riplpe)：通带内插入损耗随频率的变化量。
"B带宽内的带内波动是ldBu带内驻波比(VSWR)：衡虽滤波器通带内信号是否良好匹配传输的一项重要指标。
理想匹配VSWR=1： 1,失配时VSWRcl-对于一个实际的滤波器而言，满足VSWR<1 BWdBBWdBdiv> 在入射波和反射波相位相同的地方，电压振幅相加为最大电压振幅Vmax ,形成波腹：在入射波和反射波相位相反的地方电压振幅相减为最小电压振幅Vmin ,形成波节。
其它各点的振幅值则介于波腹与波节之间。
Q值定义及测量方法
Max peak antenna voltage, Uant max = Iant max . (2*pi*fL) = 最方便有效是使用"Q表".
所以在计算电感的品质因数Q值时，R值为整个谐振电路的等效阻值，在计算时候要注意
下面的是一个案例，很有指导意义！！！！
For optimum performance the antenna Q should not exceed 20 and to achieve
reliable tuning at 125kHz the antenna inductance should be around 700uH. Higher
Q表的原理:
(A)待测线圈与可变电容组成串联谐振回路,
(B)调可变电容令回路谐振,
(C)在谐振时, Q=Vc/Vs (Vs=加到回路的电压, Vc=可变电容两端电压)
2. 若频率>250MHz, 由于分佈参量的影响, Q表很难实现. 此时, 用VNA(向量网路分析仪)测出s11再求Q值是最有效的方法.
(D)调整讯号产生器的频率, 找出f0及B
讯号产生器及检波器最好由"频谱仪+跟踪产生器"取代, 这样最省时间.
[注意: 此法测得的Q值是有载Q]
补充:
要提高空心线圈的Q值, 办法有:
1. 尽量加大线圈直径, 并让线圈长度少于直径;
2. 用尽量粗的导线
3. 用鍍银线绕制
通频带BW与谐振频率w0和品质因数Q的关系为:BW=wo/Q,表明,Q大则通频带窄,Q小则通频带宽.
Z值、CP、PP、CPK、PPK、CR、PR
说明如下：• ⑴.Z表示半公差范围内6的个数,及半公差范围内有几个（Z）6反映了过程能力和质量水平的高低，在六西格玛中Z被称为六西格玛水平值，我们经常说我们的质量水平已经达到了 6 6这里的6就是通常的Z值，我们可以通过Z值计算出此时的能力指数及合格率，计算如下：C P T 12c =2 , 一般假设波动造成的偏移；=15-，所以此时有：6 6 二K 2 ；3二 1 =1 一 K CP = 1 -0.25 2 二 1.5 T 2 T 12- 4无偏时合格率P合格率=6 Lu -①；I J I ▽丿H 丿P合格率—：」Z ［①〔Z =2：：」Z =2 6 -1 =0.999999999013412 2P合格率=0.999999998026824 =99.9999998026824%P不合格率=1 一 2：：」Z 2处［Z 1=1 - P合格率-0.000000001973176P不合格率=0.001973176DPMO有偏时合格率F合格率=①L①L①么-1少L①5 一停i!丿丿丿）P合格率—：'Z -1.5［亠尬2 1.5 一1 4.5］亠①〔7.5 -1 = 99.99966%P不合格率=1 一 P合格率=1 一 99.99966% = 0.0000034 = 3.4DPMO此还时C P T T Z，所以Z =3C P（这个公式有点用）6^ 3 汉2 3这就是我们经常说的6匚水平下，百万个中仅有3.4个缺陷（不良）的原由。
•⑵.CP（P为下标）即C p ,即过程无偏稳态受控下（处于统计控制状态）的过程能力指数，可以反映过程的能力的高低，一般有如下准则：C p 1.67，此时T 10=不合格率p 0.00006%,能力过剩；1.33 C P 1.67，此时8- T 10二，不合格率 0.00006% p 0.006%,能力充分；1 C P 1.33,此时6- T 8；「，不合格率0.006% p 0.27%，能力尚可；0.67 C P 1,此时4匚T 6-，不合格率0.27% p 4.55%，能力不足；C P 0.67,此时T 4-，不合格率p 4.55%，能力严重不足。
USTER统计值的理解和认识
USTER统计值的理解和认识USTER公司经常在西欧、北美、南美、亚太、东欧、中东、非洲等地的用户和在瑞士的工厂中，用它生产的仪器进行纤维、半制品、细纱（管纱和筒纱）的测试，然后进行数据整理分析，每相隔3~5年发表一次试验结果的统计值即USTER统计值。
某年发表的统计值是前三年试验数据的积累和统计分析，一般可用它指导和比较后3~5年相应数据的质量水平，供用户参考。
统计值一般分5%、25%、50%、75%、95%几档，通常认为50%统计值属一般水平；25%及以下属先进水平；75%及以上属较差水平。
统计值的测试项目不是一直不变的，随着该公司新型仪器的开发而不断变化和充实。
2001年统计值有关棉纺的有HVI测试仪不同纤维长度的马克隆值（MIC）、HUSTER，S反射率Rd%、纤维整齐度指数UI%、黄度（+b）及束纤维强度（g/tex）、表面杂质数CNT（粒）；AFIS测试棉纤维不同长度的棉结数（粒/g）、含棉籽籽壳的棉结数SCN（粒/g）、≤12.7mm 短纤维率—重量加权SFC（w）%和根数加权SFC（n）%，纤维线密度（mtex）、成熟度比和未成熟纤维含量IFC（%），纤维含微尘粒数（＜500μm＝（粒/g）、纤维含杂质粒数（＞500μm）（粒/g）、可见异物含量VFM%。
半制品测试项目有不同线密度纯棉、涤纶、腈纶、粘纤生条条干变异系数CVm%；纯棉精梳条、纯棉、涤棉混纺、纯涤纶、腈纶、粘胶熟条的条干变异系数CVm%，不同线密度纯棉普梳、精梳粗纱的条干CVm%。
成纱的测试项目有不同线密度环锭纯棉普梳，精梳针织、机织用管纱和筒纱，65/35、67/33涤棉混纺纱（精梳），50/50涤棉混纺纱（普梳）、紧密纺精梳纯棉纱、纯涤纶纱、纯粘纤纱，65/35、67/33涤粘混纺纱以及转杯纺普梳纯棉纱，50/50棉涤混纺纱、喷气纺50/50棉涤普梳混纺纱的条干变异系数CVm%、毛羽指数H、频发性纱疵（细节、粗节、棉结）、断裂强度强度（cN /tex）、强度变异系数CV%、断裂伸长率、断裂功（cN.cm）。
测序中qs值名词解释
测序中qs值名词解释嘿，朋友！咱今儿来聊聊测序中的 qs 值。
你知道吗？这 qs 值就像是一场神秘的密码游戏里的关键线索。
它可不是随随便便就能被忽略的存在。
想象一下，测序就像是给基因画一幅超级详细的地图。
而qs 值呢，就是这地图上的重要标记，告诉你哪些地方可靠，哪些地方可能有点小问题。
比如说，你正在看一本超级复杂的侦探小说，里面的线索纷繁复杂。
qs 值就像是那个能帮你筛选出真正关键、准确线索的小助手。
它其实是对测序质量的一种衡量指标。
如果 qs 值高，那就好比是你走在一条平坦又明亮的大道上，一切都清晰明了，测序的结果也比较准确可信。
相反，要是 qs 值低，那就像是你在黑漆漆的夜里摸着石头过河，心里没底，测序结果可能就不那么靠谱啦。
你看，咱们做实验、搞研究，不就是为了得到可靠的结果嘛。
qs 值就像是一个忠实的卫士，守护着测序结果的准确性和可靠性。
这 qs 值怎么来的呢？它可不是凭空出现的。
就好像大厨做菜，得经过一道道精细的工序，qs 值的得出也有一套复杂的计算方法。
它综合考虑了好多因素，像是测序的信号强度、碱基识别的准确性等等。
这就像是一个综合考试，各个科目都要考得好，才能拿到高分。
而且，qs 值在不同的测序技术和平台中，可能会有一些差异。
这就好比不同的学校，考试的难度和评分标准不太一样。
所以啊，当我们拿到测序结果的时候，可不能只盯着数据看，得留意这个 qs 值。
它就像一个无声的提示，告诉我们这个结果到底靠不靠谱。
你想想，如果没有 qs 值，那我们不就像在茫茫大海里航行，没有指南针，完全分不清方向嘛。
总之，qs 值在测序中可是有着举足轻重的地位，咱们可不能小瞧了它！。
LTE路测经典指标详解
LTE路测常见指标详解【导读】本文对TD-LTE路测常用参数RSRP(参考信号接收功率）、RSRQ（参考信号接收质量）、RSSI(接收信号强度指示）、SINR（信干噪比）、CQI（信道质量）、MCS(调制编码方式）、吞吐量等进行详细介绍，定性分析这些参数的相互关系以及这些参数反映TD-LTE网络哪些方面的问题。
在LTE测试中，DT（路测）是不可缺少的部分，DT的工作主要是：在汽车以一定速度行驶过程中，借助测试手机和测试仪表，对车内信号强度是否满足正常通话要求，是否存在拥塞、干扰、掉话等现象进行测试,可以反映出基站分布情况、天线高度是否合理、覆盖是否合理等，为后续网络优化提供数据依据.LTE路测时经常需要统计和关注的指标有:RSRP（参考信号接收功率）、RSRQ（参考信号接收质量)、RSSI （接收信号强度指示）、SINR （信干噪比）、CQI（信道质量）、MCS（调制编码方式）、吞吐量等，深入理解相关参数有助于准确了解LTE无线网络中存在的问题，本文将围绕这些关键参数进行详细分析。
1 网络信号质量参数分析TD-LTE网络信号质量是由很多方面的因素共同决定的，如发射功率、无线环境、RB（资源块）配置、发射接收机质量等.在路测中通常关注的参数有RSRP、RSRQ、RSSI，这些参数用来反映LTE网络信号质量及网络覆盖情况。
1。
1 RSRPRSRP是衡量系统无线网络覆盖率的重要指标。
RSRP是一个表示接收信号强度的绝对值，一定程度上可反映移动台与基站的距离,LTE系统广播小区参考信号的发送功率，终端根据RSRP可以计算出传播损耗,从而判断与基站的距离,因此这个值可以用来度量小区覆盖范围大小。
计算方法如下：RSRP = PRS × PathLoss （1)3GPP协议中规定终端上报测量RSRP的范围是［—140 dBm，-44 dBm］, 路测时，在密集城区、一般城区和重点交通干线上，一般要求RSRP值必须大于—100 dBm，否则容易出现掉话、弱覆盖等问题。
Q值解析
细解扬声器的Q值在扬声器的Thiele-Small参数中，其品质因素Q值作为评价低频性能和低音箱体设计的关键参数，经常被大家提起和引用；但作为一个数学模型的辅助参量，Q值的概念是非常抽象的，远远不如Fs（谐振频率）、Vas（等效容积）等参数容易得到感性的认识。
下面，本文将通过不同的角度，来分析、阐释Q值的意义，希望能够加深大家对Q值的理解。
基本概念根据T-S参数的定义，Q(quality factor)是描述扬声器阻尼系数（damping factor）的一组参数。
在T-S参数中，Q值分为Qms，Qes和Qts。
Qms为机械系统的阻尼，体现了扬声器支片、边等支撑系统对能量的消耗、吸收和音盆、音圈、防尘帽等质量系统对能量的内在消耗；Qes为电力系统的阻尼，主要体现在音圈直流电阻对电能的消耗；Qts为总阻尼，为上述两者的并联。
即Qts=Qms*Qes/(Qms+Qes)。
扬声器Qts对低频声压特性的影响如图（1）所示，这在很多参考书上都有描述，这儿不再讨论。
图（1）Qts对扬声器低频声压特性的影响阻抗曲线的数学模型考虑到扬声器Q值与阻抗Ze密不可分的关系，在具体分析Q值前，我们简单了解一下扬声器阻抗曲线。
在阻抗型电声类比中，扬声器的等效阻抗为：其中，Re为扬声器的直流阻抗，L为音圈线圈的感抗；Res为振动系统的力学等效阻抗，Res=（BL）²/（Rms+2Rmr），Rms振动系统的力阻，Rmr为扬声器振膜单面的辐射力阻；Cmes为质量抗，Cmes=Mms/（BL）²；Lces为弹性抗，Lces=Cms*（BL）²。
当频率在Fs的时候，动生阻抗达到最大值；同时由于在低频阶段，音圈感抗相当小，基本上可以忽略，所以我们有：Zmax=Re+|Res|参考下面Mlssa对某款扬声器的测试结果，我们可以对其进行直观地理解。
图（2）扬声器的阻抗曲线Q值与阻抗Ze的关系根据Qms的定义，有Qms=ωMms/(Rms+2Rmr)。
导航领域常用统计量(CEP与RMS等)及其转换关系
1基本概念1.1标准差标准差的观念是由卡尔·皮尔逊（Karl Pearson）引入到统计中，定义为方差的算数平方根，反映组内个体间的离散程度。
标准差只反映数据偏离均值的程度，而不关心数据均值与真值的偏差。
换言之，标准差反映的是测量的精度，而不关心测量的准确度。
假设有一组数值（皆为实数），其平均值为：此组数值的标准差为：在真实世界中，除非在某些特殊情况下，找到一个总体的真实的标准差是不现实的。
大多数情况下，总体标准差是通过随机抽取一定量的样本并计算样本标准差估计的。
从一大组数值当中取出一样本数值组合，常定义其样本标准差：样本方差是对总体方差的无偏估计。
中分母为是因为的自由度为，这是由于存在约束条件。
样本标准差也被称为贝塞尔修正标准差。
对于正态分布，深蓝区域是距平均值小于一个标准差之内的数值范围，此范围所占比率为全部数值之 68%；两个标准差之内（深蓝，蓝）的比率合起来为 95%；三个标准差之内（深蓝，蓝，浅蓝）的比率合起来为 99.7% 。
此即为1σ、2σ、3σ法则。
1.2RMS均方根差，英文名为root mean square error，是均方差（mean square error，MSE）的算数平方根。
在统计学中，随机变量估值对于变量的均方差定义为：MSE是误差的平方的期望值。
通过简单的运算可知：上式的含义更清楚一些，MSE可以分解为的方差与偏差两项。
假如估值是无偏的，则MSE就等于估值的方差，亦即RMS等于标准差；若估值是有偏的，则MSE>。
在导航领域，通常认为测量结果是无偏的，并且测量误差服从正态分布，因此常用标准差中的1σ、2σ、3σ法则来表征探测概率。
对于一维测量，测量样本在真值两侧的分布服从1σ、2σ、3σ法则；对于二维测量，使用置信椭圆描述测量样本的分布情况，置信椭圆的长短半轴，分别表示二维位置坐标分量的标准差（如经度的σλ和纬度的σφ）；但椭圆误差在实际使用中没有重要的意义，所以常常采用“等概率误差圆”，其半径是根据定位点落在该圆内的概率与落在椭圆内的概率相等（或成比例）的原则计算确定的。
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ubnt中的CCQ值、RX值、TX值的解释
今天抽空看了下无线论坛的关于UBNT的一些知识，发现做这方面系统总结的帖子几乎找不到，下面做下总结，备忘：
1，CCQ值。
Client Connection Quality的简称（客户端连接质量，或者说客户端连接品质）, 直接关系到成功传送的百分比，其百分比越高，说明网络信息传输质量、效率越佳。
如果是100%的话就代表整个传送中没有重试次数（或者说没有掉包）。
一般来说20%以上网络就可以基本正常连接，但至少要40%以上才能保证网络功能的完全发挥。
造成CCQ过低的原因多是因为干扰，把发射功率和距离调小，CCQ一般会相应地提升上去。
2，RX值。
指的是UBNT的接收速率。
比如我这里设置的是54M的接收速率。
我带宽是20M的话，那就足够用了。
个人认为跟下载速率的意思差不多。
3，TX值。
指的是UBNT的发送速率。
我个人认为跟上传速率的意思差不多，反正是发送出去的速率。
其中第一点很重要，据网友说，UBNT的发射功率越大，CCQ 值就越低。
由此可见，并非功率越大越好。
另外据说周围WIFI信号的信道会干扰传播，这方面还不太懂，如果清楚这方面的，可以在下面讨论。