Matlab函数--awgn awgn 将白色高斯噪声添加到信号中 语法  y = awgn(x,snr)  y = awgn(x,snr,sigpower)  y = awgn(x,snr,'measured')  y = awgn(x,snr,sigpower,state)  y = awgn(x,snr,'measured',state)  y = awgn(...,powertype)  描述 y = awgn(x,snr)将白高斯噪声添加到向量信号x中.标量snr指定了每一个采样点信号

原文地址:http://www.360doc.com/content/16/0505/23/532901_556620735.shtml 通信方向在做仿真时经常用到信噪比这个参数,而对于不同形式的信号所用到的信噪比的形式往往不同,所以有必要信噪比这一概念做深入的区分,避免混淆. 首先明确几个符号的意义 : S:信号的平均功率 N: 噪声的平均功率 Eb: 每bit信号能量 N0:噪声的功率谱密度 Es:信号(符号)的能量 Rb:传信率(每秒传输的bit数) W: 信号带宽 T: 符号周期 Ts:

信噪比(S/N)是指传输信号的平均功率与加性噪声的平均功率之比,载噪比(C/N)指已经调制的信号的平均功率与加性噪声的平均功率之比,它们都以对数的方式来计算,单位为dB. 对同一个传输系统而言,载噪比要比信噪比大,两者之间相差一个载波功率.当然载波功率与传输信号功率相比通常都是很小的,因而载噪比与信噪比在数值上十分接近.    在调制传输系统中,一般采用载噪比指标:而在基带传输系统中,一般采用信噪比指标. 在数字通信系统中,我们经常会遇到表示信号与噪声间强弱关系的参数---Eb/N0,由于在系统

由于是第一篇博客,想先说点废话,其实自己早就想把学到的一些东西总结成文章随笔之类的供自己复习时查看的了.但是一是觉得自己学的的不够深入,总结也写不出什么很深刻的东西:二是觉得网上也有海量的资料了,需要时查一查根本不需要自己写.但是恰恰也是网上的资料过于庞大,良莠不齐,导致每次都如海水一样的知识涌入脑中,最后也如走马观花一般了了看下,知识吸收率低的惊人.现在也准备改变一下观念,尽量把自己学过的东西归纳整理,以随笔的形式发出来,可能有些地方我还不能理解作者的做法,我也会记录出来,懂的地方解释清楚,不

本文简单记录一下自己学习<通信原理>的时候调试的一个仿真DVB-C(Cable,数字有线电视)系统中QAM调制和解调的程序.自己一直是研究"信源"方面的东西,所以对"信道"这方面的知识进行实践的机会一直不是很多,做这个小程序的过程中也熟悉了不少相关的知识.在这个程序中,每执行一步操作,都会画出时域信号图和频域信号图,同时会在控制台打印出有关变量的取值,对于理解QAM调制与解调有一定的帮助. 一．DVB-C中QAM的调制与解调 简单介绍DVB-C系统中的Q

采集时间 采集时间是从释放保持状态(由采样-保持输入电路执行)到采样电容电压稳定至新输入值的1 LSB范围之内所需要的时间.采集时间(Tacq)的公式如下: 混叠 根据采样定理,超过奈奎斯特频率的输入信号频率为“混叠”频率.也就是说,这些频率被“折叠”或复制到奈奎斯特频率附近的其它频谱位置.为防止混叠,必须对所有有害信号进行足够的衰减,使得ADC不对其进行数字化.欠采样时,混叠可作为一种有利条件. 孔径延迟 ADC中的孔径延迟(tAD)是从时钟信号的采样沿(下图中为时钟信号的上升沿)到发生采样时

Pre-processing: MPX使用的滤波器是自适应性的‘Wiener’ filter.有时甚至不用MPX,因为尽管Wiener 所引起的扰乱是可以忽略的,有时发现滤波并不能很好地提高拾取的精度或成功率. 同时SNR经常在MPX的pre-processsing 过程中由spectral densities分析得到,因为这将给予质量加权方案重要的预测. 在一个“approximate epicenter”已知的情况下,理论到时(TP)可以用来作为一个分隔两个波形窗口(一个是噪声窗口,另一个是

     接触Σ-Δ调制的时候发现国内有关的资料比较匮乏,因为缺乏了解还有一些人把其中的原理吹得神乎其神难以理解.其实Σ-Δ调制的原理是很简单.逻辑上很自然的,可以定性理解成传统ADC/DAC量化的是模拟量绝对值,而Σ-Δ调制量化的是(单比特的)变化量(Δ),然后将其累积(Σ).这里找到一篇比较浅显易懂的对-Δ调制进行定量分析的文章,想试着翻译一下.如有错漏或不妥之处还请指点. 理解Σ-Δ调制 特定的公式可以帮助设计者量化Σ-Δ调制带来的各种提升.          Σ-Δ 模数转换器(ADCs

论文地址:https://ieeexploreieee.fenshishang.com/abstract/document/9142362 神经网络支持的回声.混响和噪声联合多通道降噪 摘要 我们考虑同时降低回声.混响和噪声的问题.在真实场景中,这些失真源可能同时出现,减少它们意味着组合相应的失真特定滤波器.当这些过滤器互相接触时,它们必须被联合优化.我们建议使用多通道高斯建模框架对线性回声消除和去混响后的目标和剩余信号进行建模,并通过神经网络联合表示它们的频谱.我们开发了一个迭代的块坐标上升算

论文地址:PACDNN:一种用于语音增强的相位感知复合深度神经网络 引用格式:Hasannezhad M,Yu H,Zhu W P,et al. PACDNN: A phase-aware composite deep neural network for speech enhancement[J]. Speech Communication,2022,136:1-13. 摘要 目前,利用深度神经网络(DNN)进行语音增强的大多数方法都面临着一些限制:它们没有利用相位谱中的信息,同时它们的高计算

Google官方教程: Google 地图 API V3 使用入门 Google 地图 API V3 针对移动设备进行开发 Google 地图 API V3 之事件 Google 地图 API V3 之控件 Google 地图 API V3 之 叠加层 Google Maps API V3 之绘图库 信息窗口 Google Maps API V3 之 图层 Google Maps API V3 之 路线服务 概述 您可以使用 DirectionsService 对象计算路线(使用各种交通方式).

12章其实是11章的拓展,代码基本不变,就是在保护模式下展开讨论. ★PART1:存储器的保护机制 1. 修改段寄存器的保护 当执行把段选择子传到段寄存器的选择器部分的时候,处理器固件在完成传送之前,要检查和确认选择子是正确的,并且该选择子选择的描述符也是正确的.假如索引号是正确的,也就是说明索引号8+7要小于等于边界.如果超过边界,那么处理器就会终止处理,产生异常中断13,同时段寄存器的原值保持不变. 同时处理器还要对描述符的类别进行检查,如果描述符的类别进行确认,举个例子来说,如果描述符的类

802.11 wireless 2wireless spectrum(无线频谱)1.无线网络使用RF(射频)信号2.无线电也是电磁波3.频谱基于波长被划分,归为多个类型4.无线网络被归为微波段(microwave) frequency(频率)1.频率决定了信号被发现的频繁程度2.一秒一个周期就是一赫兹3.低频比高频传输距离远4.因为光速是一定的,所以频率越小,波长越大 wavelength(波长):天线要考虑匹配问题,硬件设计的问题,这个实际上不是那么好处理波长等于速度除以频率,2.4G的波长:

Q1:我自己做了一块MSP430F149的试验板,以前用下载线进行调试没有出现过问题,但是,最近我每次make后用下载线调试时,总是弹出一个窗口,给我提示:Could not find target status. 然后就死到那儿了,请问这是什么问题呢?A1:检查Jtag口线是否连接正常,如果JTAG口线连接正常,可能是供电不足,目标板加电再测试. Q2:我用的430f22x学习套件,请问在IAR Embedded Workbench 中仿真时如何看程序运行时间.A2:只有软件模拟下可以看, V

RTKLIB源码解析(一)--单点定位(pntpos.c) 标签: GNSS RTKLIB 单点定位 [TOC] pntpos int pntpos (const obsd_t *obs, int n, const nav_t *nav, const prcopt_t *opt, sol_t *sol, double *azel, ssat_t *ssat, char *msg) 所在文件:pntpos.c 功能说明:依靠多普勒频移测量值和伪距来进行单点定位,给出接收机的位置.速度和钟差 参数说

Elasticsearch笔记二之Curl工具基本操作 简介: Curl工具是一种可以在命令行访问url的工具,支持get和post请求方式.-X指定http请求的方法,-d指定要传输的数据. 创建索引: Put创建 curl -XPUThttp://localhost:9200/shb01/student/1-d'{"name":"jack","age":30,"info":"Ilove you"}' {

翻译自Python For Engineers. 1. 创建一个正弦波 在这个项目中,我们将创建一个正弦波,并将其保存为wav文件. 但在此之前,你应该知道一些理论. 频率:频率是正弦波重复一秒的次数.我将使用1KHz的频率. 采样率:大多数现实世界的信号是模拟的,而计算机是数字的.因此,我们需要一个模数转换器将模拟信号转换为数字信号.有关转换器如何工作的详细信息超出了本书的范围.关键是采样率,即转换器每秒采样模拟信号的次数. 现在,采样率对我们来说并不重要,因为我们正在以数字方式完成所有工作,

官网文档:https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/getting-started.html es中的索引.类型.文档可以一一和关系型数据库中的概念去对应. 在本地部署三个es程序,将会自动水平扩容.任何一个节点挂掉,在其他节点都有备份数据保证分片数据的完整性. 主分片的数目在索引创建时就已经确定了下来.一般我们给一个索引分配5个主分片,一个副本.但当你拥有越多的副本分片时,也将拥有越高的吞吐量(前提是增加机器). R

入门指南 使用 Google Maps JavaScript API 中的路线服务之前,首先要确保在为 Google Maps JavaScript API 设置的同一项目的 Google API Console 中启用 Google Maps Directions API. 要查看已启用 API 的列表,请执行以下操作: 转至 Google API Console. 点击 Select a project 按钮,然后选择为 Google Maps JavaScript API 设置的同一项目并

概述 您可以使用 DirectionsService 对象计算路线(使用各种交通方式).此对象与 Google Maps API 路线服务进行通信,该服务会接收路线请求并返回计算的结果.您可以自行处理这些路线结果,也可以使用 DirectionsRenderer 对象呈现这些结果. 您可以通过文本字符串(例如,“伊利诺斯州芝加哥市”或“澳大利亚新南威尔士州达尔文市”)或 LatLng 值的形式来指定路线的起点和终点.路线服务可以使用一系列路标返回多段路线.路线可以显示为一条在地图上绘制路线的折线