QPSK仿真文件集锦:探索误码率与Windows Mobile环境

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资源摘要信息:"inklructions_mutable.rar_QPSK_keptvpo_windows mobile" 本压缩包文件内容主要涉及到通信系统中一种常见的调制解调技术——正交相移键控(QPSK)的仿真模拟,适用于Windows Mobile操作系统环境。在数字通信系统中,QPSK是一种高效的调制方式,通过改变相位来传递信息,每个符号携带两比特数据,从而在一定的频带宽度内传输更多的数据。下面将详细介绍标题、描述及文件列表中涉及的相关知识点。 ### 标题解读 标题 "inklructions_mutable.rar_QPSK_keptvpo_windows mobile" 中包含的关键信息如下: - **inklructions_mutable**: 这部分可能是文件名称或者描述的一部分,但由于存在拼写错误或不可识别的词汇,无法确定其确切含义。可能需要进一步核实原始文件以得到正确的信息。 - **QPSK**: 即Quadrature Phase Shift Keying(正交相移键控),是一种数字调制方式。 - **keptvpo**: 此处可能是一个缩写或者编码,需要结合上下文进一步分析。 - **windows mobile**: 表明该仿真文件是为Windows Mobile操作系统设计的。Windows Mobile是微软公司开发的移动操作系统,主要用于智能手机和其他移动设备。 ### 描述解读 描述中的"这是一个误码率QPSK的仿真的文件,很有用的哦!快来看一看!",表明该资源是关于QPSK调制方式的误码率(Bit Error Rate, BER)仿真。误码率是指在一定时间内,错误传输的比特数与总传输比特数的比例,是衡量数字通信系统性能的重要指标之一。通过仿真软件模拟QPSK调制过程,可以帮助研究人员和工程师分析和优化通信系统的性能。 ### 标签解读 标签 "qpsk keptvpo windows_mobile" 提供了与标题相同的关键词信息,强调了该资源与QPSK调制技术和Windows Mobile操作系统的相关性。 ### 文件名称列表解读 - **qpsk_rayleigh.asv**: 此文件可能与Rayleigh信道模型下的QPSK仿真有关。Rayleigh信道是一种典型的多径衰落信道模型,常用于模拟无线通信环境中的信号传播情况。 - **qpsk_awgn.asv**: 此文件可能是关于加性高斯白噪声(Additive White Gaussian Noise, AWGN)信道模型下的QPSK仿真。AWGN信道模型用于模拟理想背景噪声环境下的信号传播。 - **draw_ber.asv**: 此文件名暗示了它用于绘制误码率曲线,是评估通信系统性能的直观方式。 - **Report .doc**: 此文档可能是上述仿真结果的报告,包含仿真环境描述、结果分析及结论。 - **qpsk_rayleigh.m / qpsk_awgn.m / draw_ber.m**: 以".m"为后缀的文件通常与MATLAB程序相关。这些文件可能是用MATLAB编写的脚本,用于执行QPSK在特定信道模型下的仿真计算。 - **hrollfcoef.m / rayleigh.m / qpskmod.m**: 这些文件可能是自定义的MATLAB函数文件,分别用于计算Hilbert变换的滤波系数、生成Rayleigh分布的随机变量以及实现QPSK调制解调过程。 ### 知识点总结 1. **QPSK调制技术**:正交相移键控是数字通信系统中一种重要的调制方式,它能在给定的传输带宽内传输更多的数据,提高频谱利用率。 2. **误码率(BER)**:误码率是衡量通信系统可靠性的一个重要指标,它反映了通信系统在传输信息过程中产生错误的频率。 3. **信道模型**:在QPSK仿真中,需要考虑不同的信道模型,如Rayleigh多径衰落信道和AWGN信道,以模拟现实通信环境中的信号传播情况。 4. **MATLAB仿真**:使用MATLAB编写脚本和函数文件可以有效地实现QPSK调制解调的仿真过程,并且可以对误码率进行计算和分析。 5. **Windows Mobile操作系统**:文件的适用平台是Windows Mobile,这表明该仿真工具或报告是为移动设备操作系统设计的,可在相应的移动平台上运行和测试。 以上信息对于了解QPSK调制技术、信道模型、通信系统评估以及MATLAB在通信仿真中的应用具有指导意义。对于希望深入研究和优化数字通信系统性能的研究人员和工程师来说,这些知识点非常有价值。
2023-07-15 上传

#include "prepare_ogm.hpp" namespace senior { namespace guardian { namespace prepare { std::string PrepareOgm::Name() { return "Prepare Ogm Element"; } void PrepareOgm::Initiate() {} void PrepareOgm::Process(data::DataFrame& his, data::DataFrame& cur) { if (cur.source_ogm_points_.is_invalid()) return; if (cur.source_visual_ogm_points_.is_valid()) { cur.source_ogm_points_.insert(cur.source_ogm_points_.end(), cur.source_visual_ogm_points_.begin(), cur.source_visual_ogm_points_.end()); } if (cur.source_higher_ogm_points_.is_valid()) { cur.source_ogm_points_.insert(cur.source_ogm_points_.end(), cur.source_higher_ogm_points_.begin(), cur.source_higher_ogm_points_.end()); } auto& predict_path = cur.monitor_data_.mutable_predict_path(); predict_path.GenerateBoundary(cur); cur.AABox2d_ = predict_path.vehicle_AABox2d_; // if (!his.monitor_data_.is_need_to_take_over()) { // LOG(INFO)<<"1"; cur.AABox2d_.SetWidth(cur.AABox2d_.width() + 1.0); cur.AABox2d_.SetLength(cur.AABox2d_.length() + 1.0); // } std::vector<math::Vec2d> corner_points_; cur.AABox2d_.GetAllCorners(&corner_points_); auto& polygon2d = predict_path.tractor_polygon2d_; math::Vec2d temp; VoxelGrid filter_; common::Time now = common::Time::Now(); for (auto& point : cur.source_ogm_points_) { temp.set_x(point.x()); temp.set_y(-point.y()); if (cur.AABox2d_.IsPointIn(temp)) { cur.AABB_ogm_points_.emplace_back(point); } } cur.guardian_diagnose_["Prepare_PrepareOgm_AABox_filter"] = std::to_string((common::Time::Now() - now).ToSecond() * 1000); now = common::Time::Now(); filter_.VoxelGrid_ApplyFilter( cur.AABB_ogm_points_, cur.ogm_points_, corner_points_, 0.1, 0.1, 0); cur.guardian_diagnose_["Prepare_PrepareOgm_VoxelGrid_ApplyFilter"] = std::to_string((common::Time::Now() - now).ToSecond() * 1000); cur.ogm_points_.set_stamp(cur.source_ogm_points_.stamp()); cur.ogm_points_.set_time(cur.source_ogm_points_.time()); cur.ogm_points_.set_delay_time(cur.source_ogm_points_.delay_time()); cur.ogm_points_.set_valid(); } } // namespace prepare } // namespace guardian } // namespace senior 改变为C语言程序

2023-06-13 上传