cp -nr是什么意思
时间: 2023-08-19 07:11:54 浏览: 219
在Linux中,`cp -nr`是`cp`命令的选项组合,用于递归地复制目录及其内容,并且在目标目录中仅复制不存在的文件。
具体解释如下:
- `-n`选项表示"不覆盖(no clobber)",即如果目标文件已经存在,则不会覆盖该文件,保留原有文件。
- `-r`选项表示"递归(recursive)",即复制目录及其内容,包括子目录和文件。
因此,`cp -nr`命令的作用是递归地复制目录及其内容到目标目录,但只复制目标目录中不存在的文件,已存在的文件将被保留。
需要注意的是,使用`cp -nr`时要确保目标目录已存在,否则会报错。如果需要同时复制隐藏文件和特殊文件(如符号链接),可以考虑使用`-a`选项代替`-r`选项,即`cp -na`。
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nr 去cp matlab
NR(New Radio)是5G无线通信技术中的一个关键部分,主要针对5G网络的物理层技术进行了全面的改进和优化。它提供了更高的数据传输速率、低延迟、更好的可靠性以及更好的能源效率。
MATLAB是一种功能强大的科学计算软件,它提供了一种方便、高效的方式来进行数值计算、数据分析和算法开发。同时,MATLAB还提供了丰富的工具箱,可以帮助工程师和科学家在各个领域进行模拟、设计和优化。
因此,如果要去CP(Computer Programming)MATLAB,主要是指将NR的物理层算法和技术实现在MATLAB平台上。这个过程需要对NR的技术和算法进行深入的理解,同时需要具备良好的编程能力。
在CP MATLAB的过程中,可以利用MATLAB提供的函数和工具箱,进行多种模拟和仿真操作。通过编写MATLAB代码,可以实现NR物理层的各种算法和技术,比如调制解调、信道编解码、多天线技术、波束赋形等。
CP MATLAB的过程中,可以通过数据分析和可视化的方式,对NR物理层的性能和效果进行评估。同时,还可以对NR的算法进行优化和改进,以提高系统性能和用户体验。
总之,CP MATLAB是将NR技术与MATLAB编程相结合,通过编写代码实现和优化NR物理层的算法和技术。这个过程需要深入理解NR和MATLAB的相关知识,并具备优秀的编程能力。通过CP MATLAB,可以更好地研究和开发5G无线通信技术,为未来的通信领域做出贡献。
5G nr pss搜索
5G NR PSS(Primary Synchronization Signal)是5G NR同步信号中的一种,用于UE搜索和同步5G NR基站。下面是5G NR PSS信号生成的步骤:
1. 生成PSS序列:PSS序列是由两个长度为31的m序列(m0和m1)通过加权和得到的。加权和的公式为:s(n)=(-1)^m0(n)+j*(-1)^m1(n),其中n为序列的下标,j为虚数单位。
2. 生成IQ调制信号:将PSS序列映射到IQ调制信号上,得到复数序列s(n)=[I(n),Q(n)]。其中,I(n)和Q(n)分别为实部和虚部。
3. 进行OFDM调制:将IQ调制信号进行OFDM调制,得到时域信号s(n)。OFDM调制的过程包括将IQ调制信号进行IDFT变换、添加循环前缀、并将信号映射到子载波上。
4. 将PSS信号插入到物理资源块(PRB)中:将PSS信号插入到物理资源块(PRB)中,得到PSS信号的时频资源图。
5. 将PSS信号映射到子帧上:将PSS信号映射到子帧上,得到PSS信号的时域波形。
下面是Python代码示例:
```python
import numpy as np
# 生成m序列
def m_sequence(n, c_init):
c = np.zeros(n)
c[0] = 1
for i in range(1, n):
c[i] = c[i-1] if c_init == 0 else (-1)*c[i-1]
return c
# 生成PSS序列
def pss_sequence():
m0 = m_sequence(31, 0)
m1 = m_sequence(31, 1)
s = np.zeros(62, dtype=complex)
for i in range(31):
s[i] = (-1)**m0[i] + 1j*(-1)**m1[i]
s[i+31] = (-1)**m1[i] + 1j*(-1)**m0[i]
return s
# 生成IQ调制信号
def iq_modulation(s):
n = len(s)
I = np.real(s)
Q = np.imag(s)
return np.vstack((I, Q)).reshape(2*n, order='F')
# 进行OFDM调制
def ofdm_modulation(s, Nfft, Ncp):
n = len(s)
s_ifft = np.fft.ifft(s, Nfft)
s_cp = np.hstack((s_ifft[-Ncp:], s_ifft))
s_ofdm = np.zeros(Nfft, dtype=complex)
s_ofdm[::2] = s_cp[:n//2]
s_ofdm[1::2] = s_cp[n//2:]
return s_ofdm
# 将PSS信号插入到物理资源块(PRB)中
def insert_pss_to_prb(pss, prb_idx, Nrb):
Nprb = len(prb_idx)
Nsymb = 14
Nfft = 2048
Ncp = 160
s_prb = np.zeros((Nprb, Nsymb, Nfft), dtype=complex)
for i in range(Nprb):
for j in range(Nsymb):
s_prb[i, j, :] = ofdm_modulation(pss, Nfft, Ncp)
s_prb_all = np.zeros((Nrb, Nsymb, Nfft), dtype=complex)
s_prb_all[prb_idx, :, :] = s_prb
return s_prb_all
# 将PSS信号映射到子帧上
def map_pss_to_subframe(s_prb_all):
Nsymb = 14
Nfft = 2048
Ncp = 160
s_subframe = np.zeros((Nsymb*Nfft+2*Ncp), dtype=complex)
for i in range(Nsymb):
for j in range(len(s_prb_all)):
s_subframe[i*Nfft+j*Nfft*Nsymb:i*Nfft+(j+1)*Nfft*Nsymb] = s_prb_all[j, i, :]
return s_subframe
# 生成PSS信号
def generate_pss(prb_idx, Nrb):
pss = pss_sequence()
s_prb_all = insert_pss_to_prb(pss, prb_idx, Nrb)
s_subframe = map_pss_to_subframe(s_prb_all)
return s_subframe
```
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