如何详细地使用Python实现OQAM(正交频分多载波) OFDM(正交频分复用)的综合感知波形设计，包括所有代码

正交频分多载波（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM）是一种广泛应用于无线通信的技术，特别是在Wi-Fi、4G和5G网络中。在Python中实现OFDM的综合感知波形设计，通常涉及到信号处理库如NumPy和Matplotlib。以下是一个简化的步骤和示例代码：

1. **导入必要的库**：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.signal import get_window, fftconvolve

2. **设置参数**：

N = 1024      # FFT长度
carrier_freqs = np.arange(N//2+1) * N / (N - 1)  # 正交载波频率
num_subcarriers = len(carrier_freqs)
guard_band = int(N/8)   # 边缘保护带宽

# 帧结构设置
symbol_time = 1e-6  # 符号时间
sample_rate = 1e6     # 采样率
frame_length = symbol_time * num_subcarriers + guard_band * 2

3. **创建循环前缀(Cyclic Prefix)**：

cp_len = guard_band // 2
cyclic_prefix = np.zeros(cp_len)
ofdm_signal = np.zeros(frame_length)

4. **生成随机数据**：

data = np.random.randint(2, size=num_subcarriers)  # 二进制数据
data *= 2 - 2*np.cos(2*np.pi*carrier_freqs[:num_subcarriers]/sample_rate)  # DFT预编码

5. **添加循环前缀和IFFT**：

ofdm_signal[guard_band:-guard_band] = data
ofdm_signal = np.concatenate((cyclic_prefix, ofdm_signal, cyclic_prefix))
time_domain_signal = np.fft.ifft(ofdm_signal).real

6. **显示原始信号**：

plt.plot(time_domain_signal)
plt.title('Time Domain OFDM Signal')
plt.xlabel('Sample Index')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.show()

7. **模拟调制和传输过程**：这部分可以根据具体应用场景进行，例如通过AWGN通道传播。

**注意：**以上代码是一个基本示例，并未包含完整的接收端解码部分。实际应用中，需要对OFDM信号进行同步、去加重、IFFT等操作，并可能涉及信道估计和错误检测校正。