影響電信業(yè)務(wù)收入的主要因素的分析

影響電信業(yè)務(wù)收入的主要因素的分析1949年以前，中國電信系統(tǒng)發(fā)展緩慢，到1949年，中國電話的普及率僅為0.05%，電話用戶只有26萬；到1978年，全國電話容量359萬門，用戶214萬，普及率0.43%；自上世紀(jì)80年代中期以來，中國政府加快了基礎(chǔ)電信設(shè)施的建設(shè)，到2004年9月，固定電話用戶數(shù)達(dá)30692.3萬戶，移動電話用戶32007.1萬戶。另一方面，根據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒》上的數(shù)據(jù)，我們在發(fā)現(xiàn)在第三產(chǎn)業(yè)`增加值指數(shù)中，通信業(yè)的增加值指數(shù)是最大的。在1995年是112.1;在1996年是111.4;在1997年是110.8;在1998年是110.6,在1999年是111.3,在2000年是111.5(上年等于100)。顯然，電信業(yè)對第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展影響是最顯著的。而我們也知道第三產(chǎn)業(yè)在GDP中所占的比例是我們衡量一國綜合實力的重要指標(biāo)，從而對電信收入的研究顯得尤為重要。為了研究我國電信業(yè)的發(fā)展情況，真正了解我國電信業(yè)的發(fā)展前景，我們選擇了電信收入作為我們的被解釋變量，選取固定電話用戶數(shù)、移動電話用戶數(shù)、互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)、以及電信業(yè)固定資產(chǎn)投資完成額作為我們的解釋變量電信收入作為我們的被解釋變量，選取固定電話用戶數(shù)、移動電話用戶數(shù)、互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)、以及電信業(yè)固定資產(chǎn)投資完成額作為我們的解釋變量為了研究當(dāng)月止電信業(yè)務(wù)收入累計額y（億元）與月固定電話用戶數(shù)x1（億戶）、月移動電話用戶數(shù)x2（億戶）、月互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)x3（億戶）和當(dāng)月電信業(yè)固定資產(chǎn)投資完成額x4（億元）的關(guān)系，我們需要一定時期的y、x1、x2、x3、x4這五個變量的數(shù)據(jù)。通過互聯(lián)網(wǎng)，我們已經(jīng)從國家統(tǒng)計局的網(wǎng)站上找到了相關(guān)數(shù)據(jù)。我們選取了2001年1月到2004年9月這45組數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)資料如下：obsYX1X2X3X42001:01233.98001.4827500.897590NANA2001:02496.12001.5144100.949070NANA2001:03734.47001.5473801.003140NA140.54002001:041013.8901.5740901.051980NA195.60002001:051290.0901.6063001.110800NA540.90002001:061590.1301.6437101.167610NA806.00002001:071962.7801.6682101.206050NA990.77002001:082175.9001.6946801.257740NA1148.9002001:092575.5001.7227001.309100NA1396.7002001:102879.4001.7476901.360190NA1700.1002001:113196.5001.7711201.399220NA1919.0002001:123335.2001.7903401.4481200.3614602343.7002002:013598.4301.8193101.4990900.3634502343.7002002:023893.3401.8514201.5585200.3626602343.7002002:034196.4401.8865001.6150000.3753102343.7002002:044516.9901.9131801.6664800.3852002630.9002002:054832.3501.9585401.7138000.3872402703.6102002:065180.5501.9894201.7616900.3975902843.0002002:075614.9702.0102301.8031800.4173502986.9802002:085965.0502.0352901.8485500.4331903148.3902002:096322.2202.0700101.9039100.4504003308.9202002:106669.8702.0906201.9583300.4587003487.3002002:117031.5302.1268402.0031300.4829403706.6802002:127451.0202.1441902.0661600.4970004378.2702003:017809.5202.1800402.1243900.4874904378.2702003:028157.1202.2149202.1639800.4927404378.2702003:038540.3202.2562602.2149100.4992004593.2702003:048928.3202.2903902.2571700.5078804761.9702003:059275.2202.3288202.3005600.5221004949.7702003:069650.7202.3761002.3447200.5323505163.3702003:0710072.922.4075402.3945900.5381305308.6702003:0810466.722.4492602.4411800.5443305447.6702003:0910871.122.5046802.4997400.5387605619.0702003:1011265.422.5513902.5693800.5350005798.6702003:1111661.022.5984202.6347800.5325606065.9702003:1212061.022.6330502.6869300.5365706593.4702004:0112475.122.6893302.7680200.5543906593.4702004:0212879.922.7453202.8232700.5462806593.4702004:0313310.422.8108102.9030500.5458506877.8702004:0413744.622.8544802.9575000.5412707043.8702004:0514164.622.9040103.0055900.5366607218.8702004:0614597.122.9548803.0528300.5347007459.8702004:0715035.422.9899603.1021800.5302207639.5702004:0815478.623.0290103.1510000.5284307808.4702004:0915923.123.0692303.2007100.5232907974.670我們對y和x1x2x3x4進(jìn)行初步的散點圖觀察，發(fā)現(xiàn)y和x1x2x3x4在散點圖中呈現(xiàn)出線形關(guān)系，所以我們將模型初步定為線形模型。模型的設(shè)定我們把當(dāng)月止電信業(yè)務(wù)收入累計額Y（單位：億元）作為為應(yīng)變量，用月平均固定電話用戶數(shù)X1（單位：億戶）、月平均移動電話用戶數(shù)X2（單位：億戶）互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)X3（單位：億戶）和每月電信業(yè)固定資產(chǎn)投資完成額X4作為四個自變量。建立如下模型：Yi=β1+β2X1+β3X2+β4X3+β5X4+ui(其中，ui為隨機(jī)誤差項，且服從正態(tài)分布)。利用eviews5.0得到如下結(jié)果DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:06/14/05Time:11:24Sample(adjusted):2001M122004M09Includedobservations:34afteradjustmentsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C-10552.421292.392-8.1650320.0000X14879.9201315.2853.7101610.0009X21917.6911093.9141.7530550.0902X34270.0501314.4643.2485110.0029X40.3596750.1171483.0702740.0046R-squared0.999383

Meandependentvar9264.011AdjustedR-squared0.999298

S.D.dependentvar3827.446S.E.ofregression101.3827

Akaikeinfocriterion12.21073Sumsquaredresid298074.8

Schwarzcriterion12.43520Loglikelihood-202.5825

F-statistic11751.06Durbin-Watsonstat0.555252

Prob(F-statistic)0.000000

擬合方程為：i=-10552.42+4879.92X1+1917.691X2+4270.50X3+0.359675X4t=（-8.165）（3.7101）（1.7531）（3.2485）（3.0703）R2=0.9993832=0.999298F=11751.06Sumsquaredresid298074.8統(tǒng)計檢驗-多重共線性從分析的數(shù)據(jù)來看，容易發(fā)現(xiàn)t檢驗還比較理想，β2β3β4β5均為正值具有經(jīng)濟(jì)意義，在α取0.05時只有x2的t值不夠顯著；f統(tǒng)計量很大，說明解釋變量對被解釋變量的解釋是顯著的。另外殘差平方和太大，可能變量間存在共線性，因此需要檢驗?zāi)Ｐ褪欠翊嬖诙嘀毓簿€性的問題。用Eviews得到相關(guān)系數(shù)矩陣X1X2X3X4X1

1.000000

0.996976

0.844648

0.992582X2

0.996976

1.000000

0.880265

0.996354X3

0.844648

0.880265

1.000000

0.885829X4

0.992582

0.996354

0.885829

1.000000

析了一下各個變量之間的相關(guān)系數(shù)，發(fā)現(xiàn)X1和X2之間的相關(guān)系數(shù)達(dá)到了0.995737，相關(guān)程度很高，同時X2和X3之間的相關(guān)系數(shù)也達(dá)到了0.844648。從實際經(jīng)濟(jì)意義上說，這三者之間存在著相互替代性，說明模型的設(shè)定具有多重共線性，需要對模型進(jìn)行修訂。經(jīng)過對各個解釋變量的分析，我們發(fā)現(xiàn)固定電話用戶數(shù)、移動電話用戶數(shù)、互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)這三個解釋變量相關(guān)性很大，且都屬于通信裝置，相互間有較大的替代性。于是決定嘗試將這3個解釋變變量相加成為新的解釋變量記為X123。這樣將原來的模型調(diào)整為：Yi=β1+β2X123i+β3X4i+ui(其中ui為隨機(jī)誤差項，服從正態(tài)分布)再次擬合：DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:06/14/05Time:11:52Sample(adjusted):2001M122004M09Includedobservations:34afteradjustmentsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C-9268.190558.4492-16.596300.0000X1233261.226217.256915.010920.0000X40.3471810.1155243.0052690.0052R-squared0.999338

Meandependentvar9264.011AdjustedR-squared0.999296

S.D.dependentvar3827.446S.E.ofregression101.5703

Akaikeinfocriterion12.16348Sumsquaredresid319812.1

Schwarzcriterion12.29815Loglikelihood-203.7791

F-statistic23414.32Durbin-Watsonstat0.495369

Prob(F-statistic)0.000000擬合方程為：

i=-9268.190+3261.226X123i+0.347181X4it=(-16.59630)(15.01092)(3.005269)R2=0.9993382=0.999296F=23414.32Sumsquaredresid=319812.1異方差的檢驗，用WHITE檢驗作出的結(jié)果如下：WhiteHeteroskedasticityTest:F-statistic4.144353

Probability0.008922Obs*R-squared12.36648

Probability0.014824TestEquation:DependentVariable:RESID^2Method:LeastSquaresDate:06/14/05Time:14:34Sample(adjusted):2001M122004M09Includedobservations:34afteradjustmentsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C105531.8289136.10.3649900.7178X123-43664.89155576.7-0.2806650.7810X123^24234.26216376.520.2585570.7978X40.55992642.435750.0131950.9896X4^20.0003570.0049350.0723270.9428R-squared0.363720

Meandependentvar9406.239AdjustedR-squared0.275957

S.D.dependentvar15224.98S.E.ofregression12955.04

Akaikeinfocriterion21.91141Sumsquaredresid4.87E+09

Schwarzcriterion22.13588Loglikelihood-367.4940

F-statistic4.144353Durbin-Watsonstat1.404210

Prob(F-statistic)0.008922

查χ２分布表，給定α=0.01,自由度為5，得臨界值χ２０．０５(5)=15.0863，而Obs*R-squared=12.36648<15.0863，所以模型中隨機(jī)誤差ｕ的異方差性不明顯為了保險起見，我們用ARCH檢驗進(jìn)行復(fù)查ARCHTest:F-statistic1.792614

Probability0.172363Obs*R-squared5.148988

Probability0.161207TestEquation:DependentVariable:RESID^2Method:LeastSquaresDate:06/14/05Time:21:39Sample(adjusted):2002M032004M09Includedobservations:31afteradjustmentsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C7053.0583866.6441.8240780.0792RESID^2(-1)0.5930100.2657202.2317080.0341RESID^2(-2)-0.0150770.286630-0.0526000.9584RESID^2(-3)-0.2104980.280125-0.7514410.4589R-squared0.166096

Meandependentvar10106.28AdjustedR-squared0.073440

S.D.dependentvar15787.23S.E.ofregression15196.47

Akaikeinfocriterion22.21543Sumsquaredresid6.24E+09

Schwarzcriterion22.40046Loglikelihood-340.3391

F-statistic1.792614Durbin-Watsonstat1.556831

Prob(F-statistic)0.172363

同樣的異方差性不明顯。自相關(guān)的檢驗由于DW=0.495369，給定顯著水平α=0.5，查Durbin-Watson表，n=34,k`=2，得下限臨界值dL=1.333，因為DW統(tǒng)計量為0.495368<dL，所以隨機(jī)誤差項存在正的一階自相關(guān)。自相關(guān)的修正由dw=0.495369ρ=1-dw/2=0.7523155。利用廣義差分法。定義DY=Y-0.7523155*Y(-1)DX123=X123-0.7523155*X123(-1)DX4=X4-0.7523155*X4(-1)然后進(jìn)行參數(shù)估計，結(jié)果為DependentVariable:DYMethod:LeastSquaresDate:06/14/05Time:22:46Sample(adjusted):2002M012004M09Includedobservations:33afteradjustmentsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C-2568.718138.1116-18.598870.0000DX1233630.988187.992119.314570.0000DX40.1813010.0931911.9454770.0611R-squared0.995458

Meandependentvar2626.024AdjustedR-squared0.995155

S.D.dependentvar956.1398S.E.ofregression66.55126

Akaikeinfocriterion11.32033Sumsquaredresid132872.1

Schwarzcriterion11.45638Loglikelihood-183.7854

F-statistic3287.557Durbin-Watsonstat1.313646

Prob(F-statistic)0.000000

估計式：DY=-2568.718+3630.988DX123+0.181301DX4t=(-18.59887)(19.31457)(1.945477)R2=0.995458DW=1.313646雖然DW=1.313646仍然小于DL=1.333,存在正自相關(guān)，但是已經(jīng)得到明顯的改變。且異方差性的檢驗也能通過，即異方差不明顯。模型解釋模型DY=-2568.718+3630.988DX123+0.181301DX4反映了電信累計收入相對固定、移動電話及互聯(lián)網(wǎng)用戶總數(shù)和電信固定資產(chǎn)投入二者的增長速度。從現(xiàn)實意義來說，電信裝置及電信電信投資完成額的增長率是影響電信收入增長的主要因素。而電信裝置系數(shù)3630.988又遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于電信固定資產(chǎn)完成額的系數(shù)0.181301。從而要求我們進(jìn)一步認(rèn)識到發(fā)展固定、移動電話及互聯(lián)網(wǎng)普及率對電信收入的重要性。結(jié)合當(dāng)前情況，過去幾年是我國電信業(yè)大發(fā)展時期，電信收入平均每年增長約23%。電話用戶總數(shù)與移動電話總數(shù)迅速增長，并在2001年超過美國，躍居世界第一。但是，過去的高增長并不必然帶來明天的高增長，在2000年和2001年，我國電信收入已經(jīng)呈現(xiàn)出稍高于GDP的中速增長態(tài)勢。我國電信業(yè)發(fā)展水平已相當(dāng)于人均GDP為我國2.5倍的國家。我國的電信收入占GDP之比例已高居世界前列。一般電信收入占GDP的比例是大致一定的，因此我國電信收入占GDP的比例繼續(xù)快速提高的余地已十分有限。預(yù)計我國電信收入占GDP的比例從長期看也仍然有繼續(xù)增長的空間。我國GDP增長率預(yù)期約為7%—7.5%，估計我國未來電信收入的平均增長率最高可以達(dá)到GDP增長率與電信收入超額增長率兩者相疊加的水平，也就是年增長15%。但我國電信業(yè)發(fā)展較為超前，再有電信市場正面臨繼續(xù)的資費調(diào)整、電信業(yè)務(wù)同質(zhì)與異質(zhì)的競爭、運營商之間加劇的競爭以及由此引發(fā)的價格戰(zhàn)，估計未來我國電信收入的長期平均增長率將低于這個水平。電信收入高增長時期已過去。在電信收入無法大幅度增長的情況下，迅速增長的電話普及率必然造成ARPU下降，，無論是通過提升電信服務(wù)質(zhì)量，還是提供更多更好的內(nèi)容服務(wù)，有限增長的總收入使得提升ARPU（所謂ARPU就是每用戶平均收入(ARPU-AverageRevenuePerUser)。ARPU注重的是一個時間段內(nèi)運營商從每個用戶所得到的利潤。很明顯，高端的用戶越多，ARPU越高。在這個時間段，從運營商的運營情況來看，ARPU值高說明利潤高，這段時間效益好。）的難度大大加大。

現(xiàn)實中部分新業(yè)務(wù)的增長率極高，但是基數(shù)太低，起不到拉動電信業(yè)整體增長的作用。例如給國內(nèi)電信運營商帶來意外驚喜的SMS(短消息)業(yè)務(wù)，2001年的業(yè)務(wù)收入也不過19.2億元(CCID數(shù)據(jù))。還有帶給人們神奇幻想的數(shù)據(jù)通信業(yè)務(wù)，在我國2001年的業(yè)務(wù)收入不及140億元，尚不到電信總收入的4%(信息產(chǎn)業(yè)部數(shù)據(jù))，即使發(fā)展迅速，由于基數(shù)太低，幾年以內(nèi)的總量都將十分有限，無法指望以此帶動電信業(yè)快速發(fā)展。由于電信收入無法實現(xiàn)高增長，我國電信運營商如果繼續(xù)連續(xù)進(jìn)行大規(guī)模投資，將無法收回投資。我國電信運營業(yè)的投資一直保持在高水平，2000年度我國電信投資占到電信收入的72.3%，而世界平均水平為21.9%。在2001年度，我國電信投資/電信收入的比例高達(dá)78.6%(依據(jù)CCID數(shù)據(jù))，這樣高的投資比例是不可能維持的。

審視我國過去數(shù)年的電信業(yè)投資，會看到存在投資過度跡象，見圖3。一個時期電信投資比重高，有時是建設(shè)周期因素，不可以簡單歸結(jié)為電信泡沫，但是如果繼續(xù)很高的高投資水平，就會偏離經(jīng)濟(jì)效益的區(qū)域。通過此模型的建立,可以對電信業(yè)務(wù)收入的增長指明方向,既然電信業(yè)固定投資增長空間較小,只有通過增長電信裝置,或者說通過電信業(yè)務(wù)的使用普及率的增長來達(dá)到電信業(yè)務(wù)收入提高的目的?；贑8051F單片機(jī)直流電動機(jī)反饋控制系統(tǒng)的設(shè)計與研究基于單片機(jī)的嵌入式Web服務(wù)器的研究MOTOROLA單片機(jī)MC68HC（8）05PV8/A內(nèi)嵌EEPROM的工藝和制程方法及對良率的影響研究基于模糊控制的電阻釬焊單片機(jī)溫度控制系統(tǒng)的研制基于MCS-51系列單片機(jī)的通用控制模塊的研究基于單片機(jī)實現(xiàn)的供暖系統(tǒng)最佳啟停自校正（STR）調(diào)節(jié)器單片機(jī)控制的二級倒立擺系統(tǒng)的研究基于增強(qiáng)型51系列單片機(jī)的TCP/IP協(xié)議棧的實現(xiàn)基于單片機(jī)的蓄電池自動監(jiān)測系統(tǒng)基于32位嵌入式單片機(jī)系統(tǒng)的圖像采集與處理技術(shù)的研究基于單片機(jī)的作物營養(yǎng)診斷專家系統(tǒng)的研究基于單片機(jī)的交流伺服電機(jī)運動控制系統(tǒng)研究與開發(fā)基于單片機(jī)的泵管內(nèi)壁硬度測試儀的研制基于單片機(jī)的自動找平控制系統(tǒng)研究基于C8051F040單片機(jī)的嵌入式系統(tǒng)開發(fā)基于單片機(jī)的液壓動力系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測儀開發(fā)模糊Smith智能控制方法的研究及其單片機(jī)實現(xiàn)一種基于單片機(jī)的軸快流CO〈,2〉激光器的手持控制面板的研制基于雙單片機(jī)沖床數(shù)控系統(tǒng)的研究基于CYGNAL單片機(jī)的在線間歇式濁度儀的研制基于單片機(jī)的噴油泵試驗臺控制器的研制基于單片機(jī)的軟起動器的研究和設(shè)計基于單片機(jī)控制的高速快走絲電火花線切割機(jī)床短循環(huán)走絲方式研究基于單片機(jī)的機(jī)電產(chǎn)品控制系統(tǒng)開發(fā)基于PIC單片機(jī)的智能手機(jī)充電器基于單片機(jī)的實時內(nèi)核設(shè)計及其應(yīng)用研究基于單片機(jī)的遠(yuǎn)程抄表系統(tǒng)的設(shè)計與研究基于單片機(jī)的煙氣二氧化硫濃度檢測儀的研制基于微型光譜儀的單片機(jī)系統(tǒng)單片機(jī)系統(tǒng)軟件構(gòu)件開發(fā)的技術(shù)研究基于單片機(jī)的液體點滴速度自動檢測儀的研制基于單片機(jī)系統(tǒng)的多功能溫度測量儀的研制基于PIC單片機(jī)的電能采集終端的設(shè)計和應(yīng)用基于單片機(jī)的光纖光柵解調(diào)儀的研制氣壓式線性摩擦焊機(jī)單片機(jī)控制系統(tǒng)的研制基于單片機(jī)的數(shù)字磁通門傳感器基于單片機(jī)的旋轉(zhuǎn)變壓器-數(shù)字轉(zhuǎn)換器的研究基于單片機(jī)的光纖Bragg光柵解調(diào)系統(tǒng)的研究單片機(jī)控制的便攜式多功能乳腺治療儀的研制基于C8051F020單片機(jī)的多生理信號檢測儀基于單片機(jī)的電機(jī)運動控制系統(tǒng)設(shè)計Pico專用單片機(jī)核的可測性設(shè)計研究基于MCS-51單片機(jī)的熱量計基于雙單片機(jī)的智能遙測微型氣象站MCS-51單片機(jī)構(gòu)建機(jī)器人的實踐研究基于單片機(jī)的輪軌力檢測基于單片機(jī)的GPS定位儀的研究與實現(xiàn)基于單片機(jī)的電液伺服控制系統(tǒng)用于單片機(jī)系統(tǒng)的MMC卡文件系統(tǒng)研制基于單片機(jī)的時控和計數(shù)系統(tǒng)性能優(yōu)化的研究基于單片機(jī)和CPLD的粗光柵位移測量系統(tǒng)研究單片機(jī)控制的后備式方波UPS提升高職學(xué)生單片機(jī)應(yīng)用能力的探究基于單片機(jī)控制的自動低頻減載裝置研究基于單片機(jī)控制的水下焊接電源的研究基于單片機(jī)的多通道數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)基于uPSD3234單片機(jī)的氚表面污染測量儀的研制基于單片機(jī)的紅外測油儀的研究96系列單片機(jī)仿真器研究與設(shè)計基于單片機(jī)的單晶金剛石刀具刃磨設(shè)備的數(shù)控改造基于單片機(jī)的溫度智能控制系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)基于MSP430單片機(jī)的電梯門機(jī)控制器的研制基于單片機(jī)的氣體測漏儀的研究基于三菱M16C/6N系列單片機(jī)的CAN/USB協(xié)議轉(zhuǎn)換器基于單片機(jī)和DSP的變壓器油色譜在線監(jiān)測技術(shù)研究基于單片機(jī)的膛壁溫度報警系統(tǒng)設(shè)計基于AVR單片機(jī)的低壓無功補(bǔ)償控制器的設(shè)計基于單片機(jī)船舶電力推進(jìn)電機(jī)監(jiān)測系統(tǒng)基于單片機(jī)網(wǎng)絡(luò)的振動信號的采集系統(tǒng)基于單片機(jī)的大容量數(shù)據(jù)存儲技術(shù)的應(yīng)用研究基于單片機(jī)的疊圖機(jī)研究與教學(xué)方法實踐基于單片機(jī)嵌入式Web服務(wù)器技術(shù)的研究及實現(xiàn)基于AT89S52單片機(jī)的通用數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)基于單片機(jī)的多道脈沖幅度分析儀研究機(jī)器人旋轉(zhuǎn)電弧傳感角焊縫跟蹤單片機(jī)控制系統(tǒng)基于單片機(jī)的控制系統(tǒng)在PLC虛擬教學(xué)實驗中的應(yīng)用研究基于單片機(jī)系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)通信研究與應(yīng)用基于PIC16F877單片機(jī)的莫爾斯碼自動譯碼系統(tǒng)設(shè)計與研究基于單片機(jī)的模糊控制器在工業(yè)電阻爐上的應(yīng)用研究基于雙單片機(jī)沖床數(shù)控系統(tǒng)的研究與開發(fā)基于Cygnal單片機(jī)的μC/OS-Ⅱ的研究基于單片機(jī)的一體化智能差示掃描量熱儀系統(tǒng)研究基于TCP/IP協(xié)議的單片機(jī)與Internet互聯(lián)的研究與實現(xiàn)變頻調(diào)速液壓電梯單片機(jī)控制器的研究基于單片機(jī)γ-免疫計數(shù)器自動換樣功能的研究與實現(xiàn)基于單片機(jī)的倒立擺控制系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)單片機(jī)嵌入式以太網(wǎng)防盜報警系統(tǒng)基于51單片機(jī)的嵌入式Internet系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)單片機(jī)監(jiān)測系統(tǒng)在擠壓機(jī)上的應(yīng)用MSP430單片機(jī)在智能水表系統(tǒng)上的研究與應(yīng)用基于單片機(jī)的嵌入式系統(tǒng)中TCP/IP協(xié)議棧的實現(xiàn)與應(yīng)用HYPERLINK"/detail.h