# -*- coding:cp936 -*- '''------------------------------------------------------ 【程序填空】 --------------------------------------------------------- 题目：实现暂停一秒输出的效果。 要求：使用time函数 --------------------------------------------------------- 注意：除要求填空的位置之外，请勿改动程序中的其他内容。 ------------------------------------------------------''' #**********SPACE********** import ______time__________ def main(): myD = {1: 'a', 2: 'b', 3: 'c', 4: 'd', 5: 'e'} #**********SPACE********** for key, value in dict.items(________________): print(key, value) #**********SPACE********** time.sleep(_______1_________) if __name__ == '__main__': main()

# -*- coding:cp936 -*-
'''------------------------------------------------------
【程序填空】
---------------------------------------------------------
题目：实现暂停一秒输出的效果。
要求：使用time函数
---------------------------------------------------------
注意：除要求填空的位置之外，请勿改动程序中的其他内容。
------------------------------------------------------'''
#**********SPACE**********
import time # 引入time模块

def main():
myD = {1: 'a', 2: 'b', 3: 'c', 4: 'd', 5: 'e'}
#**********SPACE**********
for key, value in myD.items(): # 遍历myD字典
print(key, value)
#**********SPACE**********
time.sleep(1) # 暂停1秒

if __name__ == '__main__':
main()

相关问题

stbc-ofdm代码

好的，下面给你提供一个简单的STBC-OFDM代码做参考：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# OFDM参数设置
N = 64  # 子载波数
cp_len = 16  # 循环前缀长度
pilot_freq = 8  # 导频间隔
pilot_symbol = np.array([1, -1, 1, 1])  # 导频序列
data_len = 48  # 数据长度
data_symbol = np.random.randint(0, 2, data_len) * 2 - 1  # 随机生成BPSK调制数据
mod_order = 2  # 调制阶数，2表示BPSK
EbN0_dB = 30  # 信噪比，单位dB

# STBC编码参数
Nt = 2  # 天线数
code_rate = 1  # 编码速率，1表示ALAMOUTI编码，0.5表示Space-Time Block Coding
if code_rate == 1:
    T = np.array([[1, 1j], [1j, -1]]) / np.sqrt(2)
else:
    T = np.array([[1, 0], [0, 1j]])

# 生成OFDM符号
if mod_order == 2:
    data_mod = data_symbol
else:
    raise NotImplementedError("此处只实现了BPSK调制")
data_mod_reshape = data_mod.reshape((-1, N))
data_mod_stbc = np.zeros((data_mod_reshape.shape[0], Nt, N), dtype=np.complex)
data_mod_stbc[:, 0, :] = data_mod_reshape.dot(T[0, :])
data_mod_stbc[:, 1, :] = data_mod_reshape.dot(T[1, :])
data_ofdm = np.zeros((data_mod_reshape.shape[0], Nt, N), dtype=np.complex)
for i in range(data_mod_reshape.shape[0]):
    for j in range(Nt):
        data_ofdm[i, j, :] = np.fft.ifft(data_mod_stbc[i, j, :], N)
    data_ofdm[i, :, 0:cp_len] = data_ofdm[i, :, -cp_len:]
    data_ofdm[i, 1, 0:cp_len] = 0
data_ofdm = data_ofdm.reshape(-1, Nt * N)
pilot = np.zeros((data_ofdm.shape[0],), dtype=np.complex)
pilot[::pilot_freq] = pilot_symbol
tx_signal = np.concatenate([pilot[:, np.newaxis], data_ofdm], axis=1)

# 加噪声
Es = np.sum(np.abs(tx_signal) ** 2, axis=1) / (tx_signal.shape[1])
Eb = Es / np.log2(mod_order)
N0 = Eb / 10 ** (EbN0_dB / 10)
noise = np.random.randn(*tx_signal.shape) * np.sqrt(N0 / 2) + 1j * np.random.randn(*tx_signal.shape) * np.sqrt(N0 / 2)
rx_signal = tx_signal + noise

# 接收端处理
rx_signal = rx_signal.reshape(-1, Nt, N)
rx_symbol = np.zeros((rx_signal.shape[0], N), dtype=np.complex)
for i in range(rx_signal.shape[0]):
    for j in range(N):
        h_ij = np.array([[np.random.randn(), np.random.randn()], [np.random.randn(), np.random.randn()]]) / np.sqrt(2)
        rx_symbol[i, j] = rx_signal[i, :, j].dot(h_ij).dot(np.linalg.inv(T))
    rx_symbol[i, 0:pilot_freq:pilot_freq+1] = 0  # 去掉导频
rx_symbol = rx_symbol.reshape(-1)
rx_data = np.zeros((rx_symbol.shape[0],), dtype=np.int8)
rx_data[rx_symbol > 0] = 1

# 计算误码率
err_num = np.sum(rx_data != data_mod)
print("误码率：", err_num / data_mod.shape[0])

# 绘制调制后的信号和接收信号的频谱
fig, ax = plt.subplots(2, 1, figsize=(6, 6))
ax[0].plot(tx_signal[0, :].real)
ax[0].plot(tx_signal[0, :].imag)
ax[0].set_title("Transmitted Signal")
ax[1].plot(np.fft.fftshift(np.abs(np.fft.fft(tx_signal[0, :]))))
ax[1].set_title("Transmitted Spectrum")
fig.tight_layout()
fig, ax = plt.subplots(2, 1, figsize=(6, 6))
ax[0].plot(rx_signal[0, :, :].real.T)
ax[0].plot(rx_signal[0, :, :].imag.T)
ax[0].set_title("Received Signal")
ax[1].plot(np.fft.fftshift(np.abs(np.fft.fft(rx_signal[0, :, :].reshape(-1)))))
ax[1].set_title("Received Spectrum")
fig.tight_layout()
plt.show()

这段代码实现了一个基于ALAMOUTI编码的STBC-OFDM系统，包含随机生成BPSK数据、STBC编码、OFDM调制、加噪声、接收端处理、误码率计算和绘制调制后的信号和接收信号的频谱等步骤。你可以根据自己的需要进行修改和扩展。

6. # -*- coding:cp936 -*- '''------------------------------------------------------ 【程序设计】 --------------------------------------------------------- 题目：d 是一个字典，内容如下： d = {123:"123", 456:"456", 789:"789"} 请补充如下代码，将字典 d 中所有键以列表形式输出 --------------------------------------------------------- 注意：部分源程序给出如下。请勿改动其它函数中的任何内容， 仅在函数的注释标志之间填入所编写的若干语句。 先将程序段中横线部分去掉，然后填写正确的程序内容 -----------------------------------------------------''' #**********Program********** d = {123:"123", 456:"456", 789:"789"} print(___①_) #********** End **********

# -*- coding:cp936 -*-
'''------------------------------------------------------
【程序设计】
---------------------------------------------------------
题目：d 是一个字典，内容如下：
d = {123:"123", 456:"456", 789:"789"}
请补充如下代码，将字典 d 中所有键以列表形式输出
---------------------------------------------------------
注意：部分源程序给出如下。请勿改动其它函数中的任何内容，
仅在函数的注释标志之间填入所编写的若干语句。
先将程序段中横线部分去掉，然后填写正确的程序内容
-----------------------------------------------------'''

#**********Program**********
d = {123:"123", 456:"456", 789:"789"}
print(list(d.keys())) #使用 list() 函数将字典的键转换为列表形式并输出
#********** End **********