1.一種手機數(shù)據(jù)線檢測分析系統(tǒng)，其特征在于：包括測試環(huán)境構建模塊、數(shù)據(jù)監(jiān)測模塊、數(shù)據(jù)分析模塊，對比分析模塊以及優(yōu)化模塊；
2.根據(jù)權利要求1所述的一種手機數(shù)據(jù)線檢測分析系統(tǒng)，其特征在于：數(shù)據(jù)監(jiān)測模塊中，信號質量數(shù)據(jù)包括信號傳輸誤碼率增幅指數(shù)，信號傳輸誤碼率增幅指數(shù)的獲取方法為：
3.根據(jù)權利要求2所述的一種手機數(shù)據(jù)線檢測分析系統(tǒng)，其特征在于：信號質量數(shù)據(jù)包括信號傳輸延遲波動指數(shù)，信號傳輸延遲波動指數(shù)的獲取方法為：
4.根據(jù)權利要求3所述的一種手機數(shù)據(jù)線檢測分析系統(tǒng)，其特征在于：數(shù)據(jù)分析模塊中，將信號傳輸誤碼率增幅指數(shù)和信號傳輸延遲波動指數(shù)轉換為綜合特征向量，將綜合特征向量作為機器學習模型的輸入，機器學習模型以每組綜合特征向量預測數(shù)據(jù)線在高速數(shù)據(jù)傳輸過程中的信號質量指數(shù)標簽為預測目標，以最小化對所有數(shù)據(jù)線在高速數(shù)據(jù)傳輸過程中的信號質量指數(shù)標簽的預測誤差之和作為訓練目標，對機器學習模型進行訓練，直至預測誤差之和達到收斂時停止模型訓練，根據(jù)模型輸出結果確定數(shù)據(jù)線在高速數(shù)據(jù)傳輸過程中的信號質量指數(shù)，其中，機器學習模型為多項式回歸模型。
5.根據(jù)權利要求4所述的一種手機數(shù)據(jù)線檢測分析系統(tǒng)，其特征在于：對比分析模塊中，將獲取到的數(shù)據(jù)線在高速數(shù)據(jù)傳輸過程中的信號質量指數(shù)與預先設置的質量閾值進行對比分析，若數(shù)據(jù)線在高速數(shù)據(jù)傳輸過程中的信號質量指數(shù)大于等于預先設置的質量閾值，說明數(shù)據(jù)線在高速數(shù)據(jù)傳輸過程中的信號質量高，數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定，此時不生成預警信號，并將對應的數(shù)據(jù)線劃分為高質量信號數(shù)據(jù)線；若數(shù)據(jù)線在高速數(shù)據(jù)傳輸過程中的信號質量指數(shù)小于預先設置的質量閾值，說明數(shù)據(jù)線在高速數(shù)據(jù)傳輸過程中的信號質量低，數(shù)據(jù)傳輸不穩(wěn)定，此時生成預警信號，并將對應的數(shù)據(jù)線劃分為低質量信號數(shù)據(jù)線。
6.根據(jù)權利要求1所述的一種手機數(shù)據(jù)線檢測分析系統(tǒng)，其特征在于：優(yōu)化模塊中，將信號質量異常程度標記為e，計算表達式為：當q<t時，e為正值，且值越大，表明信號質量異常程度越高；設定高異常閾值ecritical和低異常閾值elow，對信號質量異常程度e進行預測與分級，若e<elow，則異常程度低，無需立即優(yōu)化，但需密切監(jiān)控；若elow≤e<ecritical，則異常程度為中等，進行優(yōu)化或替換；若e≥ecritical，則異常程度高，應立即采取優(yōu)化措施。
7.根據(jù)權利要求6所述的一種手機數(shù)據(jù)線檢測分析系統(tǒng)，其特征在于：在異常程度高的情況下，采取優(yōu)化措施，通過改進信號傳輸誤碼率增幅指數(shù)mk和信號傳輸延遲波動指數(shù)lh來提升信號質量指數(shù)q，通過調整后獲得新的信號質量指數(shù)q′，表達式為：q′＝f(mk′,lh′)；式中，mk′＝mk-δmk；mk′為優(yōu)化后的誤碼率增幅指數(shù)，δmk表示改進幅度；lh′＝lh-δlh；lh′為優(yōu)化后的延遲波動指數(shù)，δlh表示改進幅度；f為多項式回歸模型的輸出函數(shù)；經(jīng)過優(yōu)化，計算新的異常程度e′，表達式為：若e′<elow，則優(yōu)化措施有效，數(shù)據(jù)線繼續(xù)使用；若e≥ecritical，需要進一步優(yōu)化或更換數(shù)據(jù)線。