1.首先设计511位m序列(码源速率:组号*10k,例如第1组,为10k,第2组为20k,以此类推),作为数字调制的信号源,此模块不可使用现有控件;
在频域,比较511位m序列与伪随机PN序列的频谱;
2.设计QPSK通信系统的组成原理设计实现方案,提供原理图和Multisim仿真电路及仿真波形。
调制与解调模块不可使用现有控件;
载波频率自定,通常为MHz数量级;
相干解调直接采用与调制信号同频同相的正弦信号,无需设计本地载波恢复;
3.设计QPSK调制器与解调器中涉及的正弦信号与方波信号,此模块可使用现有控件;
4.设计QPSK调制器与解调器中涉及的串并变换与并串变换,此模块不可使用现有控件;
5.设计QPSK调制器与解调器中涉及的滤波器,此模块可使用现有控件,但需要详细说明滤波器的形式、设计的参数、滤波器的传递函数、滤波器的幅频特性等;
6.在时域,观察QPSK各模块输出波形、眼图;
在频域,观察已调信号、调制信号的频谱和传输带宽;
画出系统误码率与接收端信噪比SNR的关系;
7.将QPSK等做成子系统以便调用;
8.生成至少包含5种谐波分量的模拟信号源或是语音信号;
9.将5中的信号源利用Δm或是PCM量化后,用2中的QPSK系统传输并恢复;
10.在发送端与接收端之间加入白噪声,模拟高斯信道,信噪比自行设定。
分析6中的抗噪声功能,给出误比特率等功能参数;
11.撰写课程设计报告。
2023/1/13 11:20:37 38.04MB systemview QPSK  PCM
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为了得到较为精确的伪距值,现提出一种采用自顺应补充卡尔曼滤波进行相位平滑伪距的算法,该算法既利用了载波相位平滑伪距的思想,又对观测噪声和载波相位差值方差进行了估计,并给出了相应的数学解算过程。
仿真结果表明,利用该算法得到的伪距双差值相对于其他算法最小,利用其平滑后的伪距用于定位,得到的结果相对于其他算法也最稳定。
2021/10/6 4:35:01 241KB 载波相位; 补充卡尔曼滤波
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关于多载波通信的最完整最详细的引见,包括OFDM,FBMC,GFDM等的原理等
2016/8/19 20:04:56 2.12MB 多载波
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csma/ca和csma/cd的matlab仿真源代码带有详细的正文,载波侦听,随意设置节点数,带有炫酷的图形展示效果。
2022/12/30 6:09:17 17KB csma/ca csma/cd matlab仿真 源代码
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《GPS应用程序设计》源代码。
本软件是专为《GPS应用程序设计》一书配套发行的。
包括:1、data_log.c数据采集程序2、rinexout.cRINEX数据格式写入子程序3、to_rinex.c数据格式转换4、sav_pos.c卫星位置计算程序5、sky_sav.c卫星天空显示程序6、dop_calc.c卫星星座DOP计算程序7、view_sav.c历书预报卫星出现程序8、absl_pos.c单点绝对定位程序9、ssgsoft.c--相对静态定位主程序10、controlf.c?读取输入文件子程序11、orbit.c--选择参考卫星子程序12、broad.c--读广播星历计算子程序13、igs.c--读IGS精密星历子程序14、singlep.c--近似位置计算子程序15、rinex.c--读Rinex数据、探测跳周、组成单差子程序16、eqdd_s.c--组成双差方程子程序17、normdd_s.c?组成法方差子程序18、ad_core.c--平差子程序19、ambifix.c--模糊度固定子程序20、tranf.c--坐标变换子程序21、dgps_ppr.相位平滑伪距改正数计算程序22、dgps_phr准载波相位改正数计算程序23rtcmencd.cRTCM电文编码程序24 rtcmencd.cRTCM电文译码程序25、net_dgn.c测量格网设计程序26sur_ctr.c动态测量控制程序27、replay.c动态测量数据回放程序28、kin_tran.c动态定位坐标转换程序29、rms.c定位精度估计程序30、tide.c潮位改正程序31、xybl_54.c54坐标变换程序32、xyxy_loc.c任意坐标系转换程序33、gga+gsv.cGGA和GSV数据模拟程序34、depth.c水深数据模拟程序35、gg_pos.cGPS+GLONASS导航程序36、menu1.cDOS环境换页式菜单程序37、menu2.cDOS环境下拉式菜单程序38、menu3.cwindows95环境下拉式多层界面菜单程序39、makedata.c利用RINEX格式文件data.98n和data.98o构成的data.out文件,供计算单点定位用
2017/2/23 12:32:55 10.39MB GPS
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在详细阐述正弦脉宽调制算法的基础上,结合DDS技术,以ActelFPGA作为控制核心,通过自然采样法比较1个三角载波和3个相位差为1200的正弦波,利用VerilogHDL言语实现死区时间可调的SPWM全数字算法,并在FushionStartKit开发板上实现SPWM全数字算法。
通过逻辑分析仪和数字存储示波器得到了验证,为该技术进一步应用和推广提供了一个良好的开放平台。
2020/2/7 2:39:34 389KB Actel FPGA,SPWM,DDS,Verilog HDL
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在详细阐述正弦脉宽调制算法的基础上,结合DDS技术,以ActelFPGA作为控制核心,通过自然采样法比较1个三角载波和3个相位差为1200的正弦波,利用VerilogHDL言语实现死区时间可调的SPWM全数字算法,并在FushionStartKit开发板上实现SPWM全数字算法。
通过逻辑分析仪和数字存储示波器得到了验证,为该技术进一步应用和推广提供了一个良好的开放平台。
2020/2/7 2:39:34 389KB Actel FPGA,SPWM,DDS,Verilog HDL
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N=512;A=zeros(N,N);B=zeros(N,N);forI=1:1:256J=1:1:256ImageNum=double(Image(I,J,1));A(I,J)=ImageNum/255;B(I,J)=0;endendfigure;imshow(A);pi=3.1415926;forI=1:1:NforJ=1:1:NR=rand(1,1);%生成一个元素在0,1之间均匀分布的随机矩阵RB(I,J)=A(I,J)*sin(R*2*pi);%平滑函数的傅里叶变换谱A(I,J)=A(I,J)*cos(R*2*pi);F(I,J)=A(I,J)+j*B(I,J);endEnd%限制振幅的动态范围,进步编码的精度F=fft2(F);%作二维快速傅里叶变换FFTMax=max(max(abs(F)));F=F/Max;A=real(F);B=imag(F);aIpha=0.5;%定义载波参数aIphaforI=1:1:NforJ=1:1:NXcos=(J-1)/127;A1(I,J)=cos(2*pi*aIpha*Xcos);B1(I,J)=sin(2*pi*aIpha*Xcos);endend%全息图数据区forI=1:1:NforJ=1:1:NHoIodata(I,J)=0.5+0.5*(A(I,J)*A1(I,J)+B(I,J)*B1(I,J));endEndM=512;N=512;%定义全息图的大小Hologram=zeros(M,M);S=M/N;%定义每个抽样单元大小forI=1:1:NforJ=1:1:NXa=(J-1)*S+1;Xb=J*S;Ya=(I-1)*S+1;Yb=I*S;forIx=Xa:1:XbforIy=Ya:1:YbHoIogram(Iy,Ix)=HoIodata(I,J);endendendendMax=max(max(HoIogram));HoIogram=HoIogram/Max;figure;imshow(HoIogram);%以下是用matlab分别计算函数各抽样点的傅里叶变换谱的幅角与模,并对各点的模归一化object=fft2(HoIogram);object=fftshift(object);%用matlab中的移谱函数fftshift()将频谱的低频成分移到中心,以避免再现时像分散在边缘object=abs(object);object=1000*object/max(max(object));figure;imshow(object);
2019/5/1 5:12:10 973B 数字全息
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N=512;A=zeros(N,N);B=zeros(N,N);forI=1:1:256J=1:1:256ImageNum=double(Image(I,J,1));A(I,J)=ImageNum/255;B(I,J)=0;endendfigure;imshow(A);pi=3.1415926;forI=1:1:NforJ=1:1:NR=rand(1,1);%生成一个元素在0,1之间均匀分布的随机矩阵RB(I,J)=A(I,J)*sin(R*2*pi);%平滑函数的傅里叶变换谱A(I,J)=A(I,J)*cos(R*2*pi);F(I,J)=A(I,J)+j*B(I,J);endEnd%限制振幅的动态范围,进步编码的精度F=fft2(F);%作二维快速傅里叶变换FFTMax=max(max(abs(F)));F=F/Max;A=real(F);B=imag(F);aIpha=0.5;%定义载波参数aIphaforI=1:1:NforJ=1:1:NXcos=(J-1)/127;A1(I,J)=cos(2*pi*aIpha*Xcos);B1(I,J)=sin(2*pi*aIpha*Xcos);endend%全息图数据区forI=1:1:NforJ=1:1:NHoIodata(I,J)=0.5+0.5*(A(I,J)*A1(I,J)+B(I,J)*B1(I,J));endEndM=512;N=512;%定义全息图的大小Hologram=zeros(M,M);S=M/N;%定义每个抽样单元大小forI=1:1:NforJ=1:1:NXa=(J-1)*S+1;Xb=J*S;Ya=(I-1)*S+1;Yb=I*S;forIx=Xa:1:XbforIy=Ya:1:YbHoIogram(Iy,Ix)=HoIodata(I,J);endendendendMax=max(max(HoIogram));HoIogram=HoIogram/Max;figure;imshow(HoIogram);%以下是用matlab分别计算函数各抽样点的傅里叶变换谱的幅角与模,并对各点的模归一化object=fft2(HoIogram);object=fftshift(object);%用matlab中的移谱函数fftshift()将频谱的低频成分移到中心,以避免再现时像分散在边缘object=abs(object);object=1000*object/max(max(object));figure;imshow(object);
2017/1/5 5:10:15 973B 数字全息
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基于载波相位的室内伪卫星定位零碎设计方案
2019/4/20 10:37:44 637KB 载波相位 室内 伪卫星定位 系统设计
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡