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lte-m nb-iot比較的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦（瑞典）奧洛夫·利貝格寫的 蜂窩物聯網：從大規模商業部署到5G關鍵應用（原書第2版） 可以從中找到所需的評價。

另外網站IoT 技術和通訊協定也說明：這類網路可將專為IoT 應用設計的第二代LTE 晶片成本和功率最佳化。 NB-IoT (窄頻物聯網)/Cat-M2. NB-IoT/Cat-M2 使用直接序列展 ...

中原大學 電子工程研究所 温武義所指導 邱于銘的 行動物聯網傳輸技術發展與未來展望 （2020），提出lte-m nb-iot比較關鍵因素是什麼，來自於物聯網、行動物聯網、低功耗廣域網路、氮化鎵。

而第二篇論文南臺科技大學 電機工程系 許毅然所指導 蔡睿庭的 基於窄頻物聯網與無伺服計算之資料庫系統 （2020），提出因為有 無伺服運算、智慧停車格、窄頻物聯網的重點而找出了 lte-m nb-iot比較的解答。

最後網站NB-IoT芯片战即将爆发，华为和高通谁会获胜？_百科TA说則補充：这其中NB-IoT与eMTC比较受运营商青睐，eMTC也叫Cat-M1是机器之间通讯的标准，NB-IoT也叫Cat-NB1，它们与LTE Cat.4/Cat.12/Cat.16相比，是明显的低规格。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了lte-m nb-iot比較，大家也想知道這些：

蜂窩物聯網：從大規模商業部署到5G關鍵應用（原書第2版）

為了解決lte-m nb-iot比較的問題，作者（瑞典）奧洛夫·利貝格 這樣論述：

本書為讀者展示了3GPP標準組織和MFA聯盟為開發蜂窩物聯網系統而進行的近期工作內容。同時揭示了作者超越技術標準的洞察力，成為無線領域中工程師和決策者的必備選擇。 本書特色： 介紹大規模機器類通信（mMTC）用例來連接數十億超低複雜度設備。 介紹超可靠低時延通信（URLLC）系統服務的關鍵機器類通信（cMTC）用例來滿足嚴格的時延和可靠性需求。 面向基於2G，4G和5G的授權和非授權頻譜技術以及描述如何設計這些技術來定義蜂窩物聯網。 EC-GSM-IoT，LTE-M，NB-IoT，LTE URLLC和NR URLLC，以及這些蜂窩物聯網技術如何支援mMTC和cMTC用例。 介紹為物聯

網提供連線性的總體競爭環境，其中包括在非授權頻段上頗具前景的技術。 5G性能需求和如何通過蜂窩物聯網技術來滿足這些需求，以及不同技術性能的比較。

行動物聯網傳輸技術發展與未來展望

為了解決lte-m nb-iot比較的問題，作者邱于銘 這樣論述：

無線傳感器網路快速發展，開啟了物聯網，生活水平也跟著提高，智慧家庭、智能學習、運輸、遠程監控等，物聯網而設立高度的隱私性、完整的覆蓋範圍、可靠性、低延遲，這些都是通往物聯網重視的課題。 目前行動物聯網以LPWAN為主，具有長距離、省電特性，技術分別有NB-IoT、LoRa及Sigfox，三種技術各有長短，因此可以互相共存，未來新技術的發展，將取決這三個技術的截長補短。 物聯網技術，感測技術、網路通訊技術、雲端服務技術，使產品不再是透過使用者或作業人員被動連結產品關係，而是產品與產品間主動的聯結溝通協調。 無線傳輸技術，5G行動通訊主張低延遲性、低耗能、高傳輸率，傳輸率透過密集的基地台、

增加頻寬以及使用MIMO技術來提升傳輸率，使用蜂巢式網路、集中式網路架構來達成更優異的無線傳輸。 在功率轉換領域方面，由於矽基技術發展已到盡頭，寬带隙半導體需要更加的解決方案，因此氮化鎵和碳化矽正在快速發展，它們都能實現更多積體電路、表現更高頻率及承受更高電壓，因此，與矽元件相比，氮化鎵及碳化矽元件在整個電子市場越來越被廣泛使用。 國內行動物聯網傳輸技術的專利，主要偏重在生活應用層面，大體上為「車輛物聯」及「傳輸方法改善」兩類，持續在這兩類應用推動國內物聯產業。

基於窄頻物聯網與無伺服計算之資料庫系統

為了解決lte-m nb-iot比較的問題，作者蔡睿庭 這樣論述：

最近的科技日新月異，其中物聯網更是成為了科技發展的重點之一，智慧城市則是每個國家發展物聯網的一個巨大目標，尤其是智慧停車格，更是地小人多的台灣發展的關鍵。在與物聯網相關的科技上，有屬於通訊協定的低功耗廣域網路以及網路概念的無伺服系統，其中低功耗廣域網路有著極長的傳輸距離與低耗電量的優勢，而無伺服系統則是使用了第三方伺服器，並使任何系統都能夠降低伺服建置與維護成本，也能使物聯網擁有更低的伺服成本，然而目前僅有部分研究著重於低功耗廣域網路或者無伺服系統，故本研究將兩者結合以獲得更好的物聯網科技效用。本研究以智慧停車格為例，將低功耗廣域網路中的窄頻物聯網與無伺服系統結合，並搭配影像處理的技術，更好

的強化智慧停車格的效能。首先以樹莓派為主，建立IOT終端，再搭配網路攝影機去擷取車輛的圖片，並使用影像處理技術取出車牌位置，再進行影像編碼，降低車牌影像的資料量，並使用窄頻物聯網去傳輸資料，之後窄頻物聯網將資料傳輸給無伺服系統，讓無伺服系統將圖片重組後，使用無伺服系統上Google提供的文字辨識將車牌號碼提出。本研究論文最後比較了外面業界的停車開單員花費與本研究的花費，顯示出本研究相對花費更低且更有效率。

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