2fsk 通信系统matlab

时间: 2023-05-14 17:02:05 浏览: 64
2fsk通信系统是一种常见的数字通信系统,在这个系统中,信息被传输为频率偏移的形式。具体来讲,2fsk通信系统包含了两个离散频率,分别表示二进制的1和0。在传输过程中,如果发送端需要发送1,则会将载波频率调整为f1,如果需要发送0,则会将频率调整为f2。 Matlab是一个数学软件工具包,它经常用于数字信号处理和通信系统设计。在2fsk通信系统中使用Matlab,可以方便地对系统进行建模和仿真。具体来讲,可以使用Matlab生成随机比特流,并且可以使用I和Q通道进行2fsk调制。此外,还可以对发送信号进行滤波和调整波形,以实现更好的信号传输和抗干扰能力。 在Matlab中,2fsk通信系统的仿真可以通过直接利用现有的信号处理工具箱完成。首先,需要定义发送信号的参数,包括载波频率和比特流模式。然后,可以使用2fskmod函数进行调制,并使用通道模型进行信道仿真,最后使用2fskdemod函数进行解调并计算误码率等性能指标。 总之,2fsk通信系统在数字通信中具有广泛的应用和重要的意义,而Matlab是一种强大的工具,能够方便地进行通信系统的建模和仿真。对于数字通信系统的设计、分析和性能优化,Matlab是一种非常有用的工具。
相关问题

2fsk matlab仿真

您好!针对您的问题,我可以为您提供一些 2FSK 的 Matlab 仿真的基本步骤: 1. 确定调制参数:首先,需要确定 2FSK 调制的参数,包括载波频率、调制信号频率、符号速率等。 2. 生成调制信号:根据确定的调制参数,可以生成 2FSK 调制信号。可以使用 Matlab 中的 sin 函数和 ifft 函数进行生成。 3. 添加噪声:在仿真中,通常需要添加一定程度的噪声,以模拟实际通信环境中的噪声干扰。可以使用 Matlab 中的 awgn 函数添加高斯白噪声。 4. 解调信号:使用解调器解调接收信号,提取原始的调制信号。可以使用 Matlab 中的 demod 函数进行解调。 5. 分析结果:最后,可以对仿真结果进行分析和评估,包括误码率、信噪比等指标的计算。 以上是基本的 2FSK Matlab 仿真步骤,具体实现可以根据实际需求进行调整和扩展。希望能对您有所帮助!

matlab 2FSK

2FSK (二进制频移键控)是一种数字通信调制技术,其中数字比特通过两个不同的频率转换为模拟信号。在MATLAB中,您可以使用`fskmod`函数将数字比特转换为2FSK信号,并使用`awgn`函数添加高斯噪声。 下面是一个简单的MATLAB代码示例,演示如何生成和绘制2FSK信号: ``` % 设置参数 Fs = 1000; % 采样率 fc1 = 100; % 第一个载波频率 fc2 = 200; % 第二个载波频率 T = 1; % 信号持续时间 bits = [0 1 1 0 1 0 0 1]; % 数字比特序列 % 生成2FSK信号 signal = fskmod(bits, 2, Fs, fc1, fc2); % 添加高斯噪声 noisySignal = awgn(signal, 10); % 绘制信号 t = linspace(0, T, length(signal)); subplot(2, 1, 1); plot(t, signal); title('2FSK信号'); xlabel('时间 (秒)'); ylabel('幅度'); subplot(2, 1, 2); plot(t, noisySignal); title('带噪声的2FSK信号'); xlabel('时间 (秒)'); ylabel('幅度'); ``` 此代码将生成一个包含数字比特序列的2FSK信号,并在其上添加高斯噪声。最后,它将绘制原始2FSK信号和带噪声的2FSK信号。

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MATLAB中实现FSK调制系统可以分为以下步骤: 1. 定义参数:定义载波频率、信号频率、采样频率、调制深度等参数。 2. 生成基带信号:生成随机的数字信号,并将其转换成基带信号。 3. 生成调制信号:使用基带信号和载波信号进行调制,生成FSK调制信号。 4. 添加噪声:为模拟真实通信环境,可以向调制信号中添加高斯白噪声。 5. 绘制结果:绘制输入信号、基带信号、载波信号和调制信号的波形图,并计算信号的功率谱密度。 下面是MATLAB代码示例: matlab %% 定义参数 fc1 = 2000; % 第一个载波频率 fc2 = 4000; % 第二个载波频率 fs = 50000; % 采样频率 f1 = 1000; % 第一个信号频率 f2 = 5000; % 第二个信号频率 depth = 0.5; % 调制深度 SNR = 10; % 信噪比 %% 生成基带信号 t = 0:1/fs:1/f1*10; % 时间序列 data = randi([0,1],1,length(t)*2); % 随机数字信号 message = reshape(data,2,length(t)); % 将数字信号转换为基带信号 baseband_signal = cos(2*pi*f1*t*message(1,:) + 2*pi*f2*t*message(2,:)); % 生成基带信号 %% 生成调制信号 carrier1 = cos(2*pi*fc1*t); % 生成第一个载波信号 carrier2 = cos(2*pi*fc2*t); % 生成第二个载波信号 modulated_signal = baseband_signal.*carrier1 + (1-baseband_signal).*carrier2; % 生成FSK调制信号 %% 添加噪声 noisy_signal = awgn(modulated_signal,SNR,'measured'); % 向调制信号中添加高斯白噪声 %% 绘制结果 % 绘制输入信号波形 figure; subplot(4,1,1); plot(data,'LineWidth',2); title('Input Signal'); xlim([0,length(t)*2]); ylim([-0.2,1.2]); grid on; % 绘制基带信号波形 subplot(4,1,2); plot(t,baseband_signal,'LineWidth',2); title('Baseband Signal'); xlim([0,1/f1*10]); ylim([-1.2,1.2]); grid on; % 绘制载波信号波形 subplot(4,1,3) plot(t,carrier1,'r','LineWidth',2); hold on; plot(t,carrier2,'b','LineWidth',2); title('Carrier Signal'); xlim([0,1/f1*10]); ylim([-1.2,1.2]); legend('Carrier 1','Carrier 2'); grid on; % 绘制调制信号波形 subplot(4,1,4); plot(t,modulated_signal,'LineWidth',2); title('Modulated Signal'); xlim([0,1/f1*10]); ylim([-2.2,2.2]); grid on; % 计算功率谱密度并绘制 figure; [psd,f] = pwelch(modulated_signal,[],[],[],fs); plot(f,10*log10(psd),'LineWidth',2); xlim([0,fs/2]); xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('Power/Frequency (dB/Hz)'); title('Power Spectral Density of Modulated Signal'); grid on; 在这个示例中,我们生成了两个不同频率的载波信号,使用随机的数字信号生成基带信号,然后用基带信号和两个载波信号进行FSK调制。为了模拟真实通信环境,我们向调制信号中添加了高斯白噪声。最后,我们绘制了输入信号、基带信号、载波信号和调制信号的波形图,以及调制信号的功率谱密度。
2FSK(二进制频移键控)是一种数字调制技术,它使用两个离散的频率表示二进制数据。在MATLAB中实现2FSK,可以按照以下步骤进行: 1.生成二进制数据序列:使用MATLAB中的randi函数生成指定长度的0和1的随机序列,如: data = randi([0 1],1,N); 其中N是数据序列的长度。 2.生成调制信号:将二进制数据序列映射到两个离散的频率上,如: f1 = 1000; % 第一个频率 f2 = 2000; % 第二个频率 fs = 8000; % 采样率 T = 1/fs; % 采样周期 t = 0:T:(N-1)*T; % 时间轴 s = cos(2*pi*f1*t.*(data==0) + 2*pi*f2*t.*(data==1)); 其中,使用data==0和data==1将数据序列映射到两个离散的频率上。 3.添加高斯白噪声:为了模拟实际通信环境中的噪声,可以向调制信号中添加高斯白噪声,如: SNR = 10; % 信噪比 s = awgn(s,SNR,'measured'); 其中,SNR表示信噪比,使用MATLAB中的awgn函数向调制信号中添加高斯白噪声。 4.绘制调制信号:使用MATLAB中的plot函数绘制调制信号,如: plot(t,s); xlabel('时间(秒)'); ylabel('振幅'); title('2FSK调制信号'); 完整的MATLAB代码如下: N = 1000; % 数据序列长度 data = randi([0 1],1,N); % 生成二进制数据序列 f1 = 1000; % 第一个频率 f2 = 2000; % 第二个频率 fs = 8000; % 采样率 T = 1/fs; % 采样周期 t = 0:T:(N-1)*T; % 时间轴 s = cos(2*pi*f1*t.*(data==0) + 2*pi*f2*t.*(data==1)); % 生成调制信号 SNR = 10; % 信噪比 s = awgn(s,SNR,'measured'); % 添加高斯白噪声 plot(t,s); % 绘制调制信号 xlabel('时间(秒)'); ylabel('振幅'); title('2FSK调制信号');
可以通过以下步骤提取能够区分通信信号2FSK、4FSK、8FSK特征的matlab代码: 1. 使用matlab中的信号处理工具箱,读取并预处理原始通信信号数据。 2. 对预处理后的信号数据进行傅里叶变换,将时域信号转换为频域信号。 3. 对频域信号进行带通滤波,只保留包含信号信息的频率范围,滤波器的参数需要根据不同FSK的频率范围进行调整。 4. 对滤波后的信号数据进行包络检测,提取信号包络。 5. 根据不同FSK的调制方式,对提取的信号包络进行不同的特征提取,例如2FSK可以提取信号包络的最大值和最小值,4FSK可以提取信号包络的峰值和谷值,8FSK可以提取信号包络的多个局部最大值。 6. 对提取的特征进行分类器训练和测试,选择合适的分类器算法进行模型训练,例如支持向量机(SVM)、神经网络等。 以下是一个简单的示例代码,用于提取2FSK信号包络的最大值和最小值: matlab % 读取信号数据 data = load('signal_data.txt'); % 预处理信号数据 preprocessed_data = preprocess_signal_data(data); % 进行傅里叶变换 freq_data = fft(preprocessed_data); % 带通滤波 fs = 1000; % 采样率 f1 = 500; % 信号频率1 f2 = 1000; % 信号频率2 bandwidth = 50; % 带宽 [b,a] = butter(6, [f1-bandwidth/2, f2+bandwidth/2]/(fs/2), 'bandpass'); filtered_data = filter(b, a, preprocessed_data); % 包络检测 envelope_data = abs(hilbert(filtered_data)); % 提取最大值和最小值 max_value = max(envelope_data); min_value = min(envelope_data); % 输出结果 disp(['Max value: ', num2str(max_value)]); disp(['Min value: ', num2str(min_value)]); 需要注意的是,这只是一个简单的示例代码,实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。同时,对于4FSK和8FSK信号,需要根据不同的调制方式进行不同的特征提取。
### 回答1: 2FSK(二进制频移键控)是一种数字调制技术,它将两个不同频率的连续波分配给不同的二进制数值。 在MATLAB中,可以使用一些函数来生成和分析2FSK波形的功率谱。首先,我们可以使用信号处理工具箱中的“modem.fskmod”函数来生成2FSK信号。该函数可以指定载波频率、比特速率以及所需的采样率。例如,以下代码生成一个2FSK信号: fs = 1000; % 采样率 freq_sep = 100; % 频率分离 modulation_index = 0.5; % 调制指数 bits = [0 1 1 0]; % 输入的二进制比特流 % 生成2FSK信号 modulator = modem.fskmod('M', 2, 'FrequencySeparation', freq_sep, 'InputType', 'bit'); modulated_signal = modulate(modulator, bits); 然后,我们可以使用“pwelch”函数来计算信号的功率谱密度。该函数将输入信号分割为重叠的小段,并对每个段进行傅里叶变换以计算其频谱。以下代码显示了如何计算并绘制2FSK信号的功率谱: % 计算功率谱密度 window = fs; % 窗口大小 noverlap = fs/2; % 重叠大小 nfft = 2*fs; % FFT点数 [p,f] = pwelch(modulated_signal, window, noverlap, nfft, fs); % 绘制功率谱 plot(f, 10*log10(p)); xlabel('频率(Hz)'); ylabel('功率谱密度(dB/Hz)'); title('2FSK信号功率谱'); 通过运行上述代码,我们可以获得2FSK信号的功率谱图,其中的x轴表示频率,y轴表示功率谱密度(以对数刻度显示)。在2FSK信号的功率谱中,可以观察到两个频率分量以及它们之间的频率分离。 ### 回答2: 2FSK(二进制频移键控)是一种常用的调制技术,常用于无线通信中。在MATLAB中,我们可以通过一些函数来生成和分析2FSK波形的功率谱。 首先,我们可以使用MATLAB的pulsegen函数生成一个2FSK信号的脉冲列矢量,该函数可以根据给定的参数生成指定形状和周期的脉冲列矢量。然后,我们可以使用modulate函数,将生成的脉冲列矢量通过2FSK调制器转换为2FSK波形。 在得到2FSK波形之后,我们可以使用MATLAB的fft函数来计算其功率谱。功率谱是信号的频域表示,它显示了信号在频率上的分布情况。通过计算2FSK波形的功率谱,我们可以了解信号在不同频率上的功率强度。 在计算功率谱之前,我们需要对2FSK波形进行采样,并计算其离散傅里叶变换(DFT)。通过 fft 函数,我们可以得到2FSK波形的频谱表示。然后,我们可以使用 abs 函数将复数频谱转换为幅度谱,并取其平方得到功率谱。 最后,我们可以使用 plot 函数将功率谱绘制出来,以便更直观地观察信号在不同频率上的功率分布情况。 综上所述,MATLAB可以通过 pulsegen 函数生成2FSK波形,再使用 fft 和 abs 函数计算该波形的功率谱,最后使用 plot 函数绘制功率谱图。这样,我们就可以分析2FSK波形的功率谱。 ### 回答3: 2FSK(二进制频移键控)是一种常见的调制技术,用于数字通信中。它通过更改信号的频率来表示不同的数字数据。MATLAB可以用于生成2FSK波形,并计算其功率谱。 在MATLAB中生成2FSK波形有几种方法。一种方法是使用comm.FSKModulator对象,可以指定所需的频率和其他调制参数。使用该对象的step方法可以生成2FSK波形信号。 生成2FSK波形后,可以使用MATLAB的功率谱函数对其进行功率谱估计。常见的功率谱估计方法包括periodogram、pwelch和welch函数。这些函数可以根据采样频率和所需的频谱分辨率对信号进行频谱分析,并计算功率谱。 例如,可以使用periodogram函数计算2FSK波形的功率谱。代码示例如下: % 生成2FSK波形 fs = 1000; % 采样频率 t = 0:1/fs:1; % 生成1秒的时间序列 data = [0 1 1 0 1 0 1]; % 二进制数据序列 modulator = comm.FSKModulator('ModulationOrder', 2, 'SymbolMapping', 'Binary'); modulatedSignal = modulator(data'); % 生成2FSK调制信号 % 计算功率谱 [Pxx, f] = periodogram(modulatedSignal, [], [], fs); % 计算功率谱 在上面的代码中,首先定义了采样频率和时间序列。然后定义了二进制数据序列,并使用comm.FSKModulator对象生成2FSK调制信号。最后,使用periodogram函数计算2FSK调制信号的功率谱,得到功率谱密度Pxx和对应的频率f。 通过绘制频谱图,可以对2FSK波形的功率谱进行可视化分析。可以观察功率谱中的频率分量,并分析不同频率的功率。这对于设计和优化2FSK调制系统非常有用。
4FSK调制解调是数字通信中的一种常见技术,可以高效地传输数字信号。MATLAB是一款非常强大的数学计算软件,也可以用来进行数字信号处理。下面将介绍如何使用MATLAB实现4FSK调制解调。 首先,我们需要定义4个载波频率。可以选择适当的频率,比如1000Hz、2000Hz、3000Hz和4000Hz。然后,我们要用MATLAB生成一个用于调制的数字信号。这可以通过生成“调制信号序列”来实现,其中每个数表示一个时刻的频率。在我们的例子中,我们将用1、2、3和4分别表示四个频率。 接着,我们将对这个数字信号进行4FSK调制。这可以使用一个双极性调制方案来实现,即如果数字信号为“1”,则选择一个正相的载波;如果数字信号为“0”,则选择一个负相的载波。这样,我们就可以将数字信号转换为模拟信号,并用该信号传输数据。 在接收端,我们将使用4FSK解调器将模拟信号转换回数字信号。这可以通过利用离散傅里叶变换(DFT)来实现,对于每个离散时刻,我们可以计算出信号的频谱,并根据频率大小确定数字信号的值。最后,我们将根据数字信号序列还原出原始信息。 总之,MATLAB是一款非常适用于数字信号处理和通信系统设计的软件。通过合理地定义载波频率和信号序列,我们可以利用MATLAB实现4FSK调制解调,从而完成数字信号的高效传输。
### 回答1: MATLAB是先进的技术软件,除了基础的数学计算和图像处理功能外,它还可以用于无线通信系统的设计和模拟。在无线通信中,2FSK是一种流行的调制技术,被广泛应用于数字通信系统中。 2FSK的过零检测是有关键的一步,可以通过MATLAB编程来实现这个过程。首先,我们需要定义两个载波频率$f_1$和$f_2$,它们分别对应于‘0’和‘1’数据的频率。假设$f_1=1000Hz$,$f_2=1200Hz$,为了保证无干扰的信号,两个载波频率之间的距离应该足够远,通常要大于调频带宽。 然后,我们使用一个数字信号作为输入信号,它的取值代表‘0’和‘1’数据。例如,我们可以使用随机的二进制数字序列作为数据源。接着,我们将数据信号和载波频率相乘,并使用长度为$N$的窗口函数对信号进行加窗处理。 接下来,我们可以使用Matlab中的FFT函数对加窗后的信号进行傅里叶变换。傅里叶变换可以将时域信号转换为频域信号,如此一来我们可以计算出信号在频域上的幅度和相位。 通过比较两个载波频率对应的幅度值和相位差,我们可以判断出输入信号的数据是否为‘0’或‘1’。当输入信号的数据为‘0’时,对应的频率为$f_1$,因此幅度值和相位差的差值应该趋近于零; 当输入信号的数据为‘1’时,对应的频率为$f_2$,因此幅度值和相位差的差值应该趋近于$\pi$。 综上所述,MATLAB编程可以实现2FSK过零检测的功能,它是无线通信系统中重要的一环,为数字通信系统的正常工作提供了完美的数据支持。 ### 回答2: MATLAB中产生二进制频移键控(2FSK)过零检测代码可以通过以下步骤实现: 1. 定义信号:使用MATLAB生成一个基础的2FSK信号,该信号由两个频率分别对应二进制0和1构成。可以使用MATLAB的sine或者square函数来实现。 2. 添加噪声:生成一定程度的高斯白噪声加到信号中,增加实际工作环境下的噪声干扰。 3. 调用过零检测函数:MATLAB中的zerocross函数可以检测信号过零点的时间,并返回这些时间的矢量。可以将生成的有噪声的2FSK信号输入到zerocross函数中,可以获得信号通过零点的时间。 4. 检测与处理交错的过零点:当信号通过频率转变点时,过零点会有交错发生。要检测和处理这些交错的过零点,可以使用Matlab的findpeaks函数。对zerocross函数生成的矢量进行峰值查找,通过检测峰值,确定这些峰值代表的信号过零点的位置。 5. 恢复数字信号:根据交错过零点的位置,可以将信号分割成一个个数据包,并恢复原始的2FSK数字信号。将通过零点的时间转化为数字信号,可以使用某些算法进行数字信号的分离和还原。 总之,这是一个简单的MATLAB二进制频移键控(2FSK)过零检测的流程,在实际应用中可能需要根据具体情况进行调整。
以下是一个简单的Matlab代码实现2FSK/2ASK仿真的例子: matlab clear all; close all; %% 设置参数 fs = 2000; % 采样率 fc1 = 100; % 第一个载波频率 fc2 = 200; % 第二个载波频率 fdev = 50; % 频率偏移 A = 1; % 振幅 %% 生成调制信号 t = 0:1/fs:1; % 时间轴 msg = round(rand(1,length(t))); % 二进制信息序列 f = fc1 + fdev*msg; % 生成2FSK信号 mod_signal = A*cos(2*pi*f.*t); % 生成2ASK信号 %% 绘制原始信号 subplot(3,1,1); plot(t,msg); title('原始信息序列'); xlabel('时间 (s)'); ylabel('幅度 (V)'); subplot(3,1,2); plot(t,mod_signal); title('2FSK/2ASK调制信号'); xlabel('时间 (s)'); ylabel('幅度 (V)'); %% 添加高斯白噪声 SNR = 10; % 信噪比 noise = randn(1,length(t)); % 高斯白噪声 p_signal = var(mod_signal); % 计算信号功率 p_noise = p_signal / (10^(SNR/10)); % 计算噪声功率 scale_factor = sqrt(p_noise/var(noise)); % 计算噪声缩放因子 noise = scale_factor.*noise; % 缩放噪声 rx_signal = mod_signal + noise; % 添加噪声 %% 绘制接收信号 subplot(3,1,3); plot(t,rx_signal); title('接收信号'); xlabel('时间 (s)'); ylabel('幅度 (V)'); 这个代码中,我们首先设置了一些参数,包括采样率、两个载波频率、频率偏移和振幅。然后我们生成了一个随机的二进制信息序列,并用它来生成一个2FSK信号和一个2ASK信号。接下来,我们添加高斯白噪声,并计算信噪比,以模拟实际通信环境中的情况。最后,我们绘制了原始信息序列、2FSK/2ASK调制信号和接收信号。 注意:这个例子只是一个简单的实现,实际的通信系统可能需要更复杂的信号处理和调制方案。

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