GSM-R网络

针对石太客运专线GSM-R网络出现的切换掉话问题，本研究运用话务统计分析、路测和动态测试等网络优化方法，对网络切换算法以及光纤直放站对基站接收性能的影响展开了深入研究。 研究结果表明，切换掉话的主要原因是网络场强覆盖不合理以及光纤直放站上行增益设置过高。为解决该问题，本研究采取调整相邻小区天线俯仰角和降低直放站上行增益的策略，成功实现了相邻小区间的平滑切换，有效解决了切换掉话问题。

在 CSDN 上上传文件，下载到本地电脑并附加图片。

GSM电话模拟器的开发利用了Matlab软件，模拟GSM网络的工作原理和通信过程。

在数据分析和挖掘领域，社交网络分析（SNA）已经成为理解复杂关系网络的重要工具。R语言以其强大的统计分析能力和丰富的图形库，成为处理这类问题的理想选择。本主题将深入探讨如何使用R语言构建和分析社交网络图，揭示其中隐藏的关系模式。社交网络图由节点（如个人、组织或事件）和连接这些节点的边（代表他们之间的互动或关系）组成。在R中，我们可以使用包括igraph在内的工具来创建、操作和可视化这些网络图。这些工具提供了丰富的功能，如创建网络、计算度量指标（如度、接近中心性、介数中心性和聚类系数）以及生成可视化图形。通过分析社交网络图，可以洞察网络中的关键人物、信息传播路径和社区结构。

借助R语言中的neuralnet包，轻松构建神经网络模型。该包提供灵活的函数和参数设置，支持自定义网络结构、激活函数、训练算法等，满足不同场景下的建模需求。

传播模型是用来计算传播损耗的公式，分为统计型模型和决定型模型。统计型模型利用测试数据进行统计分析，计算量小，对数据要求低；决定型模型基于传播路径的地物和建筑信息，利用波的绕射和反射理论，计算量大，对数据要求高。选择模型时，需要根据具体需求进行权衡，以保证预测准确性。

网络数据的统计分析已经成为使用R语言进行实践的重要内容。

这是R中神经网络和深度学习库和框架的精选清单，简化快速而准确的神经网络训练，支持视觉、文本、表格、音频、时间序列和collab（协作过滤）模型的开箱即用。此外，还包括对libtorch C++库的直接绑定，支持像pytorch一样的生态系统。另外，还提供了使用YOLOv3和U-net进行对象检测和图像分割的神经网络集合，以及执行数据转换和降维的多种版本。

BLS_GSM算法是一种经典的图像处理算法，专为去除图像中的噪声而设计。该算法采用Matlab编写，具体的使用说明可以在附带的txt文件中找到。

R 社区探索：巴特那加 2020 年 2-3 月编码项目详解 CRAN 探索 项目分析了以下 R 包及其依赖关系： rvest installr ggplot2 data.table cranlogs lubridate magrittr tm wordcloud RColorBrewer SnowballC miniCRAN igraph cowplot NLP xml2 CRAN 探索内容包含十个部分： 网页抓取：包名称和摘要 包统计分析：短期数据 包统计分析：年度数据 最受欢迎的包：最后一天、最后一周、最后一个月 R 软件统计：已下载量 R 版本统计：已下载量 最依赖包 热门包关键词词云 热门包作者 包依赖关系网络图 详细内容：