这个代码的正交解调结果与调制信号的频率不一致,matlab代码如何进行修改

时间: 2023-08-04 19:04:40 浏览: 18
如果数字化正交解调的结果与调制信号的频率不一致,可能是由于解调器本振频率与载波频率不一致或者滤波器不够合理等原因导致的。下面提供一些修改建议: 1. 确认解调器本振频率与载波频率一致。在本代码中,解调器本振频率为fc,可以确认一下是否与载波频率相同。 2. 确认滤波器的截止频率是否合理。可以尝试增加滤波器的阶数、修改截止频率或者使用不同类型的滤波器。在本代码中,fir1函数设计了一个50阶的FIR低通滤波器,截止频率为2fm/fs,可以尝试增加阶数或者调整截止频率,以获得更好的解调效果。 3. 可以尝试修改解调器本振频率,以获得更好的解调效果。在本代码中,解调器本振频率与载波频率相同,可以尝试将其设置为调制信号频率的两倍,即f0 = 2 * fm。 4. 如果调制信号的频率较高,可能需要增加采样频率或者减小采样时长,以避免采样失真。在本代码中,采样频率为5000Hz,采样时长为1秒,可以尝试增加采样频率或者减小采样时长,以获得更好的解调效果。 5. 可以尝试使用其他解调算法,如Costas环路解调、相位差解调等,以获得更好的解调效果。这些算法在MATLAB中都有相应的函数实现,可以根据实际情况进行选择。
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这个代码的正交解调结果与调制信号的频率和幅度不一致,matlab代码如何进行修改

如果数字化正交解调的结果与调制信号的频率和幅度不一致,可以尝试修改解调代码中的一些参数或者算法,下面给出一些修改建议: 1. 确认解调器本振频率与载波频率一致。在本代码中,解调器本振频率为fc,可以确认一下是否与载波频率相同。 2. 确认滤波器的截止频率是否合理。可以尝试增加滤波器的阶数、修改截止频率或者使用不同类型的滤波器。在本代码中,fir1函数设计了一个50阶的FIR低通滤波器,截止频率为2fm/fs,可以尝试增加阶数或者调整截止频率,以获得更好的解调效果。 3. 确认解调信号的放大倍数是否合适。如果信号的幅度较小,可能需要增加滤波器的增益或者调整解调信号的放大倍数,以获得合适的解调效果。 4. 如果调制信号的频率较高,可能需要增加采样频率或者减小采样时长,以避免采样失真。在本代码中,采样频率为5000Hz,采样时长为1秒,可以尝试增加采样频率或者减小采样时长,以获得更好的解调效果。 5. 可以尝试使用其他解调算法,如Costas环路解调、相位差解调等,以获得更好的解调效果。这些算法在MATLAB中都有相应的函数实现,可以根据实际情况进行选择。

这个代码的正交解调结果与调制信号的幅度不一致,matlab代码如何进行修改

如果数字化正交解调的结果与调制信号的幅度不一致,可能是由于解调器本振频率与载波频率不一致或者解调信号的放大倍数不合适等原因导致的。下面提供一些修改建议: 1. 确认解调器本振频率与载波频率一致。在本代码中,解调器本振频率为fc,可以确认一下是否与载波频率相同。 2. 可以尝试修改解调器本振频率,以获得更好的解调效果。在本代码中,解调器本振频率与载波频率相同,可以尝试将其设置为调制信号频率的两倍,即f0 = 2 * fm。 3. 确认解调信号的放大倍数是否合适。如果解调信号的幅度较小,可能需要增加滤波器的增益或者调整解调信号的放大倍数,以获得合适的解调效果。在本代码中,解调信号的放大倍数由变量gain控制,可以尝试增加其值,以增加解调信号的幅度。 4. 确认滤波器的截止频率是否合理。可以尝试增加滤波器的阶数、修改截止频率或者使用不同类型的滤波器。在本代码中,fir1函数设计了一个50阶的FIR低通滤波器,截止频率为2fm/fs,可以尝试增加阶数或者调整截止频率,以获得更好的解调效果。 5. 如果调制信号的频率较高,可能需要增加采样频率或者减小采样时长,以避免采样失真。在本代码中,采样频率为5000Hz,采样时长为1秒,可以尝试增加采样频率或者减小采样时长,以获得更好的解调效果。 6. 可以尝试使用其他解调算法,如Costas环路解调、相位差解调等,以获得更好的解调效果。这些算法在MATLAB中都有相应的函数实现,可以根据实际情况进行选择。

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下面是DSB模拟调制信号的数字化正交解调的matlab完整代码实现: % 定义采样频率和采样时长 fs = 10000; % 采样频率 T = 1; % 采样时长 t = 0:1/fs:T-1/fs; % 时间序列 % 定义载波频率和调制信号 fc = 1000; % 载波频率 fm = 100; % 调制信号频率 Ac = 1; % 载波幅度 Am = 0.5; % 调制信号幅度 m = Am*cos(2*pi*fm*t); % 调制信号 % DSB模拟调制 s = Ac*cos(2*pi*fc*t).*m; % 数字化正交解调 f0 = fc; % 解调器本振频率 I = s.*cos(2*pi*f0*t); % I路信号 Q = s.*sin(2*pi*f0*t); % Q路信号 fir = fir1(50, 2*fm/fs); % FIR低通滤波器 I_filtered = filter(fir, 1, I); % I路信号低通滤波 Q_filtered = filter(fir, 1, Q); % Q路信号低通滤波 envelope = sqrt(I_filtered.^2+Q_filtered.^2); % 相干解调 % 绘图 subplot(3,1,1); plot(t, m); title('调制信号'); xlabel('时间'); ylabel('幅度'); subplot(3,1,2); plot(t, s); title('DSB模拟调制信号'); xlabel('时间'); ylabel('幅度'); subplot(3,1,3); plot(t, envelope); title('数字化正交解调结果'); xlabel('时间'); ylabel('幅度'); 与VSB和SSB模拟调制信号的数字化正交解调过程类似,此段代码也先定义了采样频率、采样时长、载波频率、调制信号频率、载波幅度和调制信号幅度等参数。然后,生成了一个调制信号m,并使用DSB模拟调制生成了模拟调制信号s。接着,使用数字化正交解调将模拟调制信号s解调成I、Q两路信号,并分别使用FIR低通滤波器进行滤波,最后求出了相干解调的结果envelope。最后,使用subplot函数将调制信号、模拟调制信号和数字化正交解调结果绘制在一起,方便对比分析。由于DSB调制信号没有经过滤波,其数字化正交解调结果中包含了两个副翼,需要注意。
下面是SSB模拟调制信号的数字化正交解调的matlab完整代码实现: % 定义采样频率和采样时长 fs = 10000; % 采样频率 T = 1; % 采样时长 t = 0:1/fs:T-1/fs; % 时间序列 % 定义载波频率和调制信号 fc = 1000; % 载波频率 fm = 100; % 调制信号频率 bw = 200; % 带宽 Ac = 1; % 载波幅度 Am = 0.5; % 调制信号幅度 m = Am*cos(2*pi*fm*t); % 调制信号 % SSB模拟调制 b = fir1(50,[fc-bw/2,fc+bw/2]/(fs/2)); % 滤波器设计 s = Ac*cos(2*pi*fc*t).*m - Ac*sin(2*pi*fc*t).*filter(b,1,m); % 数字化正交解调 f0 = fc; % 解调器本振频率 I = s.*cos(2*pi*f0*t); % I路信号 Q = s.*sin(2*pi*f0*t); % Q路信号 fir = fir1(50, 2*fm/fs); % FIR低通滤波器 I_filtered = filter(fir, 1, I); % I路信号低通滤波 Q_filtered = filter(fir, 1, Q); % Q路信号低通滤波 envelope = sqrt(I_filtered.^2+Q_filtered.^2); % 相干解调 % 绘图 subplot(3,1,1); plot(t, m); title('调制信号'); xlabel('时间'); ylabel('幅度'); subplot(3,1,2); plot(t, s); title('SSB模拟调制信号'); xlabel('时间'); ylabel('幅度'); subplot(3,1,3); plot(t, envelope); title('数字化正交解调结果'); xlabel('时间'); ylabel('幅度'); 与VSB模拟调制信号的数字化正交解调过程类似,此段代码也先定义了采样频率、采样时长、载波频率、调制信号频率、带宽、载波幅度和调制信号幅度等参数。然后,生成了一个调制信号m,并使用SSB模拟调制生成了模拟调制信号s。接着,使用数字化正交解调将模拟调制信号s解调成I、Q两路信号,并分别使用FIR低通滤波器进行滤波,最后求出了相干解调的结果envelope。最后,使用subplot函数将调制信号、模拟调制信号和数字化正交解调结果绘制在一起,方便对比分析。
以下是AM模拟调制信号的数字化正交解调的Matlab完整代码: matlab % 定义采样频率和采样时长 fs = 1000; % 采样频率 T = 1; % 采样时长 t = 0:1/fs:T-1/fs; % 时间序列 % 定义载波频率和调制信号 fc = 100; % 载波频率 fm = 10; % 调制信号频率 Ac = 1; % 载波幅度 Am = 0.5; % 调制信号幅度 m = Am*cos(2*pi*fm*t); % 调制信号 % AM调制 s = (Ac+m).*cos(2*pi*fc*t); % 数字化正交解调 f0 = fc-fm; % 解调器本振频率 I = s.*cos(2*pi*f0*t); % I路信号 Q = s.*sin(2*pi*f0*t); % Q路信号 fir = fir1(50, 2*fm/fs); % FIR低通滤波器 I_filtered = filter(fir, 1, I); % I路信号低通滤波 Q_filtered = filter(fir, 1, Q); % Q路信号低通滤波 envelope = sqrt(I_filtered.^2+Q_filtered.^2); % 相干解调 % 绘图 subplot(3,1,1); plot(t, m); title('调制信号'); xlabel('时间'); ylabel('幅度'); subplot(3,1,2); plot(t, s); title('AM调制信号'); xlabel('时间'); ylabel('幅度'); subplot(3,1,3); plot(t, envelope); title('数字化正交解调结果'); xlabel('时间'); ylabel('幅度'); 该代码首先定义了采样频率和采样时长,然后定义了载波频率、调制信号频率、载波幅度和调制信号幅度,并生成了调制信号。接着进行AM调制,生成AM调制信号。 然后定义了解调器本振频率、I路信号和Q路信号,并通过FIR低通滤波器进行了I路信号和Q路信号的低通滤波,最后通过相干解调得到了数字化正交解调结果。最后绘制了调制信号、AM调制信号和数字化正交解调结果的图像。
下面是一个简单的VSB模拟调制信号的数字化正交解调的Matlab完整代码。在代码中,我们定义了信号的采样频率、采样时长、载波频率、调制信号频率、带宽、载波幅度、调制信号幅度等参数。然后,我们生成了调制信号和VSB模拟调制信号,并将VSB模拟调制信号通过数字化正交解调的方法进行解调。解调过程中同样用了一个FIR滤波器进行滤波,然后计算了I路和Q路信号,并最终得到了相干解调结果。 % 定义采样频率和采样时长 fs = 10000; % 采样频率 T = 1; % 采样时长 t = 0:1/fs:T-1/fs; % 时间序列 % 定义载波频率和调制信号 fc = 1000; % 载波频率 fm = 100; % 调制信号频率 bw = 200; % 带宽 Ac = 1; % 载波幅度 Am = 0.5; % 调制信号幅度 m = Am*cos(2*pi*fm*t); % 调制信号 % VSB模拟调制 b = fir1(50,[fc-bw/2,fc+bw/2]/(fs/2)); % 滤波器设计 s = Ac*cos(2*pi*fc*t).*m - Ac*sin(2*pi*fc*t).*filter(b,1,m); % 数字化正交解调 f0 = fc; % 解调器本振频率 I = s.*cos(2*pi*f0*t); % I路信号 Q = -s.*sin(2*pi*f0*t); % Q路信号 fir = fir1(50, 2*fm/fs); % FIR低通滤波器 I_filtered = filter(fir, 1, I); % I路信号低通滤波 Q_filtered = filter(fir, 1, Q); % Q路信号低通滤波 envelope = sqrt(I_filtered.^2+Q_filtered.^2); % 相干解调 % 绘图 subplot(3,1,1); plot(t, m); title('调制信号'); xlabel('时间'); ylabel('幅度'); subplot(3,1,2); plot(t, s); title('VSB模拟调制信号'); xlabel('时间'); ylabel('幅度'); subplot(3,1,3); plot(t, envelope); title('数字化正交解调结果'); xlabel('时间'); ylabel('幅度'); 需要注意的是,VSB模拟调制的过程中需要设计一个低通滤波器,来对调制信号进行带限制,否则调制后的信号会产生频带重叠,导致解调后的结果出现失真。在本代码中,我们使用了Matlab中的fir1函数来设计了一个带通滤波器,并将调制信号通过乘法和加法的方式进行了VSB模拟调制。
数字化正交解调是一种常用的解调方法,用于解调AM模拟调制信号。下面是在Matlab中实现数字化正交解调的代码示例: matlab % 设置参数 fs = 10000; % 采样率 fc = 1000; % 载波频率 fm = 200; % 调制信号频率 T = 1; % 信号时长 % 生成AM信号 t = 0:1/fs:T-1/fs; x = sin(2*pi*fm*t) .* sin(2*pi*fc*t); % 数字化正交解调 n = length(x); t = (0:n-1)/fs; s1 = sin(2*pi*fc*t); s2 = cos(2*pi*fc*t); y1 = x .* s1; y2 = x .* s2; z = lowpass(y1, fm, fs) - lowpass(y2, fm, fs); % 绘制原始信号和解调信号的时域波形和频谱图 subplot(2,2,1); plot(t, x); title('AM信号时域波形'); subplot(2,2,3); plot(t, z); title('解调信号时域波形'); subplot(2,2,2); fft_x = fft(x); f = (0:n-1)*(fs/n); plot(f, abs(fft_x)); title('AM信号频谱图'); subplot(2,2,4); fft_z = fft(z); f = (0:n-1)*(fs/n); plot(f, abs(fft_z)); title('解调信号频谱图'); 上述代码中,首先生成一个AM信号,然后使用数字化正交解调方法对其进行解调,得到解调信号。最后,利用Matlab中的fft函数分别绘制原始信号和解调信号的时域波形和频谱图。 解调过程中,首先生成载波频率为fc的正弦和余弦信号s1和s2,然后将原始信号x分别与s1和s2相乘,得到两路解调信号y1和y2。由于AM信号的频率范围较宽,需要使用低通滤波器将y1和y2中的高频成分滤掉,然后将它们相减,得到最终的解调信号z。最后,绘制原始信号和解调信号的时域波形和频谱图,可以看到解调信号与原始信号非常接近,证明数字化正交解调方法的有效性。 总体来说,数字化正交解调是一种有效的解调方法,可以用于解调AM模拟调制信号。在实际应用中,需要根据具体的信号特征和解调要求来选择合适的参数和算法。
当涉及到正交解调的代码时,通常会使用调制技术(如调幅/调频)来传输信号,并且需要进行解调以恢复原始信号。这里提供一个简单的 Matlab 代码示例,用于正交解调基带信号。 matlab % 设置参数 fc = 1000; % 载波频率 fs = 10000; % 采样率 t = 0:1/fs:1; % 时间向量 % 创建基带信号 message = sin(2*pi*50*t); % 基带信号,频率为50Hz % 进行正交调制 carrier_I = cos(2*pi*fc*t); % I路载波 carrier_Q = sin(2*pi*fc*t); % Q路载波 modulated_I = message .* carrier_I; % I路调制信号 modulated_Q = message .* carrier_Q; % Q路调制信号 % 进行正交解调 demodulated = modulated_I.*carrier_I + modulated_Q.*carrier_Q; % 绘制结果 subplot(3,1,1); plot(t, message); title('原始信号'); subplot(3,1,2); plot(t, modulated_I); title('I路调制信号'); subplot(3,1,3); plot(t, demodulated); title('解调信号'); 上述代码首先设置了载波频率(fc)和采样率(fs),然后创建了一个基带信号(message)。接下来,通过乘以不同相位的载波信号,将基带信号进行正交调制,得到I路和Q路调制信号(modulated_I和modulated_Q)。最后,通过将I路和Q路调制信号分别与对应相位的载波信号相乘,并相加得到解调信号(demodulated)。最后,使用Matlab的subplot函数绘制了原始信号、I路调制信号和解调信号的图形。 请注意,这只是一个简单的示例代码,实际应用中可能需要更复杂的解调算法来处理噪声等问题。此外,还有其他更高级的解调技术可供选择,如相干解调等。
以下是一个简单的 MATLAB 程序,用于生成正交调制解调 QPSK 信号: matlab % 定义常量和参数 fc = 1000; % 载波频率 fs = 10000; % 采样率 T = 1/fs; % 采样间隔 Ts = 1/10; % 符号间隔 Ns = fs * Ts; % 每个符号的采样数 L = 1000; % 信号长度 SNR = 10; % 信噪比 % 定义调制信号序列 data = randi([0 1], 1, L/2); % 生成随机的二进制数据 s = qammod(data, 4); % 使用 QAM 调制将二进制数据转换为 QPSK 符号 % 将 QPSK 符号解调为二进制数据 received_signal = awgn(s, SNR); % 添加高斯白噪声 data_hat = qamdemod(received_signal, 4); % 使用 QAM 解调将接收信号转换回二进制数据 % 将二进制数据转换为 QPSK 符号 s_hat = qammod(data_hat, 4); % 使用 QAM 调制将二进制数据转换为 QPSK 符号 % 生成正交载波 t = 0:T:(L*Ns-1)*T; carrier1 = cos(2*pi*fc*t); carrier2 = sin(2*pi*fc*t); % 将 QPSK 符号调制到正交载波上 x1 = real(s) .* carrier1; x2 = imag(s) .* carrier2; x = x1 - x2; % 将调制信号解调回 QPSK 符号 y1 = x .* carrier1; y2 = x .* carrier2; y = conv(y1 - y2, ones(1, Ns)); % 低通滤波 y = y(1:Ns:end); % 降采样 y = y(1:length(s)); % 去除多余部分 s_hat2 = y./abs(y); % 能量归一化 data_hat2 = qamdemod(s_hat2, 4); % 将符号转换回二进制数据 % 输出结果 disp("原始数据:"); disp(data); disp("解调后的数据:"); disp(data_hat); disp("解调后的数据(第二种方法):"); disp(data_hat2); 该程序生成一个长度为 L 的随机二进制数据序列,将其转换为 QPSK 符号并调制到正交载波上。然后,程序添加高斯白噪声并将接收信号解调回二进制数据。最后,程序将接收到的 QPSK 符号解调回二进制数据,以便与原始数据进行比较。
在MATLAB中,你可以使用不同的方法进行正交调制和解调。以下是一种常见的方法: 1. 正交调制: -生成基带信号:使用linspace函数生成时间序列并定义基带信号,例如正弦波或方波。 -生成调制载波:定义调制载波信号,例如正弦波或方波。 - 进行调制:将基带信号与调制载波相乘以进行正交调制,得到调制信号。 2. 正交解调: -生成解调载波:定义解调载波信号,与调制载波频率相同。 - 进行解调:将接收到的信号与解调载波相乘,并对结果进行低通滤波,以去除高频成分,得到解调后的信号。 下面是一个示例代码,演示了如何进行正交调制和解调的过程: matlab% 正交调制t = linspace(0,1,1000); % 时间序列baseband_signal = sin(2*pi*10*t); % 基带信号(正弦波) carrier_signal = sin(2*pi*100*t); % 调制载波(正弦波) modulated_signal = baseband_signal .* carrier_signal; % 正交调制% 正交解调demodulated_signal = modulated_signal .* carrier_signal; % 正交解调lpf = fir1(50,0.2); %低通滤波器demodulated_signal_filtered = filter(lpf,1, demodulated_signal); %低通滤波% 绘制图形subplot(3,1,1); plot(t, baseband_signal); title('基带信号'); subplot(3,1,2); plot(t, modulated_signal); title('调制信号'); subplot(3,1,3); plot(t, demodulated_signal_filtered); title('解调后的信号'); 这段代码将生成一个包含基带信号、调制信号和解调后的信号的图形。你可以根据需要修改基带信号和调制载波的频率,以及滤波器的参数。
根据引用,可以了解到实验要求中需要实现正交变换(混频低通滤波)的过程,其中混频通过Verilog逻辑代码实现,低通滤波通过IP核实现。而根据引用,发现通过Verilog得出的数据与通过Matlab得出的数据幅值相差三倍,可能是由于输出数据位宽定义不一致导致的,因此需要对通过两种方法得出的数据进行归一化。 因此,正交IQ解调的Matlab代码如下所示: matlab % 设置参数 channelNum = 96; % 直线阵通道数 signalFreq = 10e3; % 信号频率 sampleRate = 400e3; % 采样率 lpfOrder = 64; % 低通滤波器阶数 lpfCutoffFreq = 20e3; % 低通滤波器截止频率 % 生成正弦波信号 t = 0:1/sampleRate:1; % 时间序列 signal = sin(2*pi*signalFreq*t); % 进行正交变换(混频) mixedSignal = signal .* exp(1i*2*pi*signalFreq*t); % 进行低通滤波 lpfCoeff = fir1(lpfOrder, lpfCutoffFreq/(sampleRate/2)); % 生成低通滤波器系数 filteredSignal = filter(lpfCoeff, 1, mixedSignal); % 对数据进行归一化 normalizedSignal = filteredSignal / (2^20); % 显示结果 plot(t, real(normalizedSignal), t, imag(normalizedSignal)); legend('I', 'Q'); xlabel('Time'); ylabel('Amplitude'); title('Orthogonal IQ Demodulation'); 这段代码会生成正交解调后的I和Q信号,并将它们的幅值进行归一化。可以根据需要进行进一步的处理和分析。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Verilog正交调制解调](https://blog.csdn.net/m0_51077616/article/details/125525568)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
正交幅度调制(QAM)是一种常用的数字调制技术,可以同时传输多个比特信息。在Matlab中可以通过以下步骤实现QAM调制和解调: 1. 生成QAM调制信号 首先,我们需要生成一个QAM调制信号。这可以通过在Matlab中使用“qammod”函数来实现。该函数需要指定调制阶数、符号映射、符号数以及需要调制的数据。例如,我们可以使用以下代码生成一个16-QAM调制信号: matlab M = 16; % 调制阶数 data = randi([0 M-1], 1000, 1); % 需要调制的数据 qam_signal = qammod(data, M); % 生成QAM调制信号 2. 添加高斯白噪声 在实际的通信系统中,信号往往会受到噪声的干扰。因此,我们需要在QAM调制信号中添加一些高斯白噪声。这可以通过在Matlab中使用“awgn”函数来实现。例如,我们可以使用以下代码添加一个信噪比为10dB的高斯白噪声: matlab SNR = 10; % 信噪比 qam_signal_with_noise = awgn(qam_signal, SNR); % 添加高斯白噪声 3. QAM解调 接下来,我们需要将QAM调制信号解调回原始的数据。这可以通过在Matlab中使用“qamdemod”函数来实现。该函数需要指定调制阶数、符号映射、符号数以及需要解调的信号。例如,我们可以使用以下代码将QAM调制信号解调回原始的数据: matlab data_demod = qamdemod(qam_signal_with_noise, M); % QAM解调 4. 比较解调结果 最后,我们可以比较原始的数据和解调后的数据,以评估解调的准确性。例如,我们可以使用以下代码计算误码率: matlab error_rate = sum(data_demod ~= data) / length(data); % 计算误码率 通过上述步骤,我们可以在Matlab中实现QAM调制和解调。

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可在www.sciencedirect.com在线获取ScienceDirectICTExpress 8(2022)11www.elsevier.com/locate/icteNOMA用户配对的量子进化算法Bhaskara Narottamaa,Denny Kusuma Hendraningratb,Soo Young Shina,a韩国龟尾市久茂国立技术学院IT融合工程系b印度尼西亚雅加达印度尼西亚国家标准化机构标准制定副代表接收日期:2021年8月17日;接收日期:2021年12月15日;接受日期:2022年1月24日2022年2月18日在线提供摘要本文提出了利用量子进化算法(QEA)进行非正交多用户配对访问(NOMA)。通过利用量子概念,如叠加,它获得了一个用户配对的解决方案,接近最高可实现的总和速率。此外,精英QEA(E-QEA)的建议,以进一步提高性能,通过消除在下一次迭代失去当前迭代的最佳解的风险。仿真结果表明,E-QEA和QEA产生更高的平均可实现与随机用户配对相比的总和速率© 2022 由 Elsevier B.V. 发 布 代 表 韩 国 通