有2个简单的测试程序，一个是测试PCIE板卡读/写速率，一个是测试PCIE板卡的误码率，都是源代码，还有已经打包好的程序，可以在windows下直接使用

TaskbarX 任务栏显示系统占用，网络速度，温度，ip延迟，今日天气，实时热点，安装简单 漂亮， 功能介绍： CPU/GPU/内存占用 CPU/GPU温度 磁盘读写速度 上行/下行网络速度 测试IP连通/网站延迟 [支持PING/TCPING] 今日天气/语音播报 [每小时刷新] 百度实时热点资讯 [每小时刷新] 可自定义LOGO 其他/隐藏功能请自行摸索/编辑配置 注意： 可能需要管理员权限运行 最终运行效果只在WIN7x64位下测试 温度检测可能不支持较新的硬件，此类问题不需要反馈，无力解决 如果网络速率数值无变化，请右键点击数值区域更改网络类型ID 当启用全部组件后工具会占用很长的空间，此时可以参考这个帖子缩减左侧任务栏图标宽度：http://bbs.pcbeta.com/viewthread-1619956-1-1.html 在WIN7系统当启用玻璃特效后任务栏的背景可能变透明而影响观感，可以换用暗色壁纸或使用TaskbarShadowX为任务栏增加黑色背景解决：https://github.com/miaomiaosoft/TaskbarShadowX

5G速率概述 根据IMT-2020的取值，5G的峰值速率高达20Gbps， 体验速率可达1Gbps，空口时延小于1ms，每平方千米可连接百万设备，可支持每小时500km以上的移动速度。峰值速率的最低要求，下行链路峰值速率为20 Gbps；上行链路峰值速率为10 Gbps。

调制解调器传输速率汇总.docx

数据传输速率的定义 ：带宽与数据传输速率 ： 低通信道： 无线电入门的一些基础问题

适合手机开发，滑动性能问题标准确定，以及计算的方法

dnn训练matlab代码世贸组织 无线移动边缘计算中用于计算速率最大化的深度神经网络 Python代码可重现我们在无线移动边缘计算[1]上的工作，该技术使用无线通道增益作为输入，将二进制计算模式选择结果用作深度神经网络（DNN）的输出。 这包括： ：WPMEC的DNN结构，包括培训结构和测试结构 ：所有数据都存储在此子目录中，包括： data _＃。mat ：培训和测试数据集，其中＃是用户号 Prediction _＃。mat ：DNN_test生成的预测模式选择 weights_biases.mat ：受训DNN的参数，可用于在MATLAB中重现此受训DNN。 ：运行此文件，包括设置系统参数 关于我们的作品 请参阅发布于的关于此主题的最新优势。 具体而言，提出了一种基于强化学习的在线算法，以最大化无线移动边缘计算网络中的加权计算速率。 数值结果表明，与现有的优化方法相比，所提出的算法可以达到近乎最佳的性能，同时将计算时间显着减少了一个数量级以上。 例如，在30个用户的网络中，DROO的CPU执行等待时间小于0.1秒，即使在快速衰落的环境中，实时和最佳的泛滥也切实可行。 Huang

STM32G474RET6双路FDCAN一发一收，报文64字节，波特率2M,STM32CubeMx配置，SecureCRT串口打印报文验证。

 终端问题排查： 终端当天在多个测试网点测试，速率正常，为此排除终端问题。  终端SIM卡功能排查： 同终端  无线覆盖环境排查： 现场测试覆盖等指标均良好。 SS RSRP均值-60dBm；SS SINR均值35dB；Rank Indicator Rank2；DL AVG MCS 28；UP AVG MCS 28；  核心网/服务器/传输： 核心网、服务器端存在端口或协议速率限制与传输侧均无异常。  网管参数核查：

用于非线性常微分方程的解的重要的一类隐式或显式迭代法，使用龙格库塔计算激光器的速率方程。