void SigTranmit::fskModulate() { float freq0 = 2000; // 频率0 float freq1 = 4000; // 频率1 float FS = 16000;//采样率为16000Hz float phase = 0.0; for (int i = 0; i < 21 * M; i++) { float a = Sa[i] == 0 ? 2.0 * PI * freq0 * i / FS : 2.0 * PI * freq1 * i / FS; // 根据二进制值选择对应的频率 phase += a; // 累积相位 Mod[i] = sin(phase); // 调制信号 } for (int i = 0; i < 21 * M; i++) Sa[i] = Mod[i]; Dft(Sa,21*M); }
时间: 2024-03-14 07:49:07 浏览: 20
这段代码同样是C++语言编写的。它的作用是对二进制信号进行FSK调制,其中包括:
1.设定两个不同的载波频率freq0和freq1;
2.根据输入信号Sa中的二进制值,选择对应的载波频率进行调制;
3.将调制后的信号Mod赋值给输入信号Sa;
4.进行离散傅里叶变换(DFT)。
具体来说,这段代码将二进制值为0的采样点使用频率为2000Hz的正弦波进行调制,而将二进制值为1的采样点使用频率为4000Hz的正弦波进行调制。最终得到的调制信号是一个带通信号,其频率范围为0Hz到4000Hz,而其他频率的信号被滤波器抑制或者削弱。
相关问题
validation_freq = 270000 // 32
如果你的训练集大小为 270000,batch size 为 32,那么 `validation_freq` 可以通过以下公式计算:
```
validation_freq = N // (B * k)
```
其中,$N$ 表示训练集大小,$B$ 表示 batch size,$k$ 是一个常数,通常取 1-5 之间的整数。假设 $k$ 取 1,那么 `validation_freq` 的值为:
```
validation_freq = 270000 // (32 * 1) = 8437
```
也就是说,每训练 8437 个 batch,就进行一次验证。如果 $k$ 取 2 或 3,那么 `validation_freq` 的值会更大一些,验证的频率就会降低,从而加快训练速度。但是,在实际应用中,需要根据具体情况进行调整。如果你的数据集较小,可以适当增加验证的频率,提高模型的稳定性;如果数据集较大,可以适当降低验证的频率,加快训练速度。
validation_freq = 100 // 32
假设你的训练集大小为 $N$,batch size 为 $B$,那么 `validation_freq` 参数可以通过以下公式计算:
```
validation_freq = N // (B * k)
```
其中,$k$ 是一个常数,它的取值通常在 1-5 之间。这个公式的含义是,每训练 `validation_freq` 个 batch,就进行一次验证。
假如你的训练集大小为 1000,batch size 为 32,$k$ 取 1,那么 `validation_freq` 的值为:
```
validation_freq = 1000 // (32 * 1) = 31
```
也就是说,每训练 31 个 batch,就进行一次验证。如果 $k$ 取 2 或 3,那么 `validation_freq` 的值会更大一些,验证的频率就会降低,从而加快训练速度。但是,如果 $k$ 取的太大,会导致验证的频率过低,可能会影响模型的性能。因此,需要根据具体情况进行调整。