快跳频技术中BER阈值测试的实现方法

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0 下载量 196 浏览量 更新于2024-11-11 收藏 952B RAR 举报
资源摘要信息:"快跳频的实现方法在文件'Threshold_test_main.rar_mfsk ber_threshold_快跳频'中进行了详细的描述。文件中提到了一种简单的实现语句,但是需要提前实现BIT到SYMBOLS的转换。这种实现方法涉及到多个标签,包括'mfsk_ber'、'threshold'和'快跳频'。这些标签可以帮助我们更好地理解和实现快跳频。此外,压缩包中还包括了两个文件:Threshold_test_main.m和***.txt。" 知识点: 1. 快跳频技术(Fast Frequency Hopping, FFH): 快跳频是一种无线电通信技术,它通过快速改变载波频率来传输信号,以提高通信的隐蔽性和抗干扰能力。在军事通信中尤为重要,因为能有效减少被敌方侦测和干扰的可能性。 2. BIT和SYMBOLS的转换: 在数字通信中,BIT代表最小的信息单位,即一个二进制位,它只能取值0或1。而SYMBOLS指的是传输中使用的符号,通常由一个或多个比特组成。例如,在8-QAM调制方案中,一个SYMBOL可能由三个比特组成。BIT到SYMBOLS的转换是数字通信系统中的一个基础步骤,这涉及到信号编码和解码。 3. 最小频移键控(MFSK): MFSK是一种数字调制技术,它将输入比特分割成多个比特组,每组对应一个特定频率的信号。与传统的频率键控(FSK)相比,MFSK可以在有限的带宽内传输更多的数据。MFSK BER(Bit Error Rate)指的是最小频移键控系统的比特错误率,是评估通信系统性能的一个关键指标。 4. 误比特率(Bit Error Rate, BER): BER是通信系统中一个非常重要的性能参数,它衡量了在传输过程中数据错误的比例。BER越低,表示通信系统的可靠性越高。在快跳频技术中,误比特率也是设计和评估的关键指标之一。 5. 编程语言:从文件名“Threshold_test_main.m”可以推测,该文件可能是使用MATLAB语言编写的。MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级编程语言和交互式环境。 6. 资源下载链接:文件“***.txt”可能包含了从某个网站(***)下载资源的链接信息。PUDN是一个提供各种编程源代码和开发资源下载的平台,可能与本压缩包内容相关。 综上所述,该压缩包文件涉及到数字通信系统中的快跳频技术,以及最小频移键控的误比特率测试。文件内容可能包含MATLAB代码示例,用于实现BIT到SYMBOLS的转换以及快跳频算法的测试。对于通信系统的开发人员和工程师来说,这些内容是理解和优化通信系统性能的重要知识点。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pywt from skimage import io, color # 读取灰度图像并转换为RGB图像 img_gray = io.imread('lena.png', as_gray=True) img = color.gray2rgb(img_gray) # 对图像的三个通道进行DWT变换 coeffs_r = pywt.dwt2(img[:, :, 0], 'haar') coeffs_g = pywt.dwt2(img[:, :, 1], 'haar') coeffs_b = pywt.dwt2(img[:, :, 2], 'haar') # 设置压缩比率 compress_ratio = 0.5 # 计算阈值 threshold_r = np.sort(np.abs(coeffs_r[1].ravel()))[::-1][int(compress_ratio * len(coeffs_r[1].ravel()))] threshold_g = np.sort(np.abs(coeffs_g[1].ravel()))[::-1][int(compress_ratio * len(coeffs_g[1].ravel()))] threshold_b = np.sort(np.abs(coeffs_b[1].ravel()))[::-1][int(compress_ratio * len(coeffs_b[1].ravel()))] # 对小于阈值的系数进行置零 coeffs_r = list(coeffs_r) coeffs_r[0] = np.round(coeffs_r[0]) coeffs_r[1] = np.where(np.abs(coeffs_r[1]) < threshold_r, 0, coeffs_r[1]) coeffs_r[2] = np.where(np.abs(coeffs_r[2]) < threshold_r, 0, coeffs_r[2]) coeffs_g = list(coeffs_g) coeffs_g[0] = np.round(coeffs_g[0]) coeffs_g[1] = np.where(np.abs(coeffs_g[1]) < threshold_g, 0, coeffs_g[1]) coeffs_g[2] = np.where(np.abs(coeffs_g[2]) < threshold_g, 0, coeffs_g[2]) coeffs_b = list(coeffs_b) coeffs_b[0] = np.round(coeffs_b[0]) coeffs_b[1] = np.where(np.abs(coeffs_b[1]) < threshold_b, 0, coeffs_b[1]) coeffs_b[2] = np.where(np.abs(coeffs_b[2]) < threshold_b, 0, coeffs_b[2]) # 合并三个通道的系数 coeffs = [np.stack([coeffs_r[i], coeffs_g[i], coeffs_b[i]], axis=-1) for i in range(len(coeffs_r))] # 对图像进行IDWT反变换 img_dwt = pywt.idwt2(coeffs, 'haar') # 显示原始图像和压缩后的图像 fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(8, 4)) ax = axes.ravel() ax[0].imshow(img) ax[0].set_title("Original image") ax[1].imshow(img_dwt) ax[1].set_title("Compressed image (DWT)") ax[1].set_xlabel("Compression ratio: {:.2f}".format(compress_ratio)) plt.tight_layout() plt.show()

2023-05-31 上传