.PM 与 FM 关系
时间: 2023-05-26 07:02:47 浏览: 50
PM(脉冲调制)和FM(频率调制)是两种常见的调制方式,它们都是将基带信号转换为模拟载波信号的过程,其中载波信号的特征(脉冲宽度或频率)发生了变化,以携带信息。
PM和FM之间的主要关系是它们都是调制方式,但PM是通过改变载波脉冲宽度来传输信息,而FM是通过改变载波的频率来传输信息。此外,相对于PM,FM具有更好的抗干扰性能和更广泛的应用领域,如广播电视、无线通信、雷达等方面。
相关问题
fm和pm的公式与区别
FM (Factorization Machines) 和 PM (Product-based Models) 都是用于推荐系统的算法,其公式和区别如下:
1. 公式:
FM的公式如下:
$$
\hat{y}(x)=w_0+\sum_{i=1}^{n}w_ix_i+\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=i+1}^{n}\langle v_i,v_j\rangle x_i x_j
$$
其中,$w_0$ 为偏置项,$w_i$ 为第 $i$ 个特征的权重,$v_i$ 为第 $i$ 个特征的隐向量。
PM的公式如下:
$$
\hat{y}(x)=w_0+\sum_{i=1}^{n}w_ix_i+\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=i+1}^{n}\langle \phi(x_i),\phi(x_j)\rangle
$$
其中,$w_0$ 为偏置项,$w_i$ 为第 $i$ 个特征的权重,$\phi(\cdot)$ 为特征转换函数。
2. 区别:
FM 和 PM 都可以用于处理高维稀疏数据,但它们的区别在于特征交互的方式不同。FM 使用隐向量进行特征交互,而 PM 则使用特征转换函数进行特征交互,将两个特征转换到一个低维空间中,再进行内积运算。
具体来说,FM 使用了二阶特征交互,即将每对特征的隐向量进行内积运算,得到一个数值作为交互项。而 PM 利用特征转换函数将两个特征转换到一个低维向量空间中,然后计算这两个向量的内积作为交互项。
因此,FM 可以捕捉特征之间的交互作用,但难以处理非线性的特征交互;而 PM 可以处理非线性的特征交互,但需要人工设计特征转换函数,较为麻烦。
FM与PM信号的表现形式
FM和PM是两种调制方式,它们的表现形式如下:
1. FM信号:频率调制信号。在FM信号中,载波频率不变,但是载波频率的偏移量会随着调制信号的变化而发生变化。FM信号的表现形式可以表示为:$s_{FM}(t)=A_c\cos(2\pi f_c t + 2\pi k_f\int_{0}^{t}m(\tau)d\tau)$,其中$A_c$表示载波振幅,$f_c$表示载波频率,$k_f$表示调制系数,$m(t)$表示调制信号。
2. PM信号:相位调制信号。在PM信号中,载波频率不变,但是载波相位的偏移量会随着调制信号的变化而发生变化。PM信号的表现形式可以表示为:$s_{PM}(t)=A_c\cos(2\pi f_c t + k_p\int_{0}^{t}m(\tau)d\tau)$,其中$A_c$表示载波振幅,$f_c$表示载波频率,$k_p$表示调制系数,$m(t)$表示调制信号。