用于LDPC的译码程序,运用messagepassing算法,可以选择迭代次数,调整信噪比,用LLR计算
2016/4/21 13:29:22 5KB ldpc
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基于matlab仿真的非线性调频,此非线性调频利用s曲线生成调频函数,有较高的主副比,在信噪比的抑制方面有较好的功能
2019/6/9 17:30:20 3KB 非线性调频
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空间谱估计是阵列信号处理最主要的两个研究方向之一,在过去三十年得到了蓬勃发现,理论日趋成熟。
而MUSIC算法又是空间谱估计中最为经典的算法,为许多工程项目所采用。
本文首先对空间谱估计的基本原理进行了详细的论述,并在此基础上利用MUSIC算法实现了基于圆阵的二维测角。
然后,在算法功能评估方面,本文提出了一套评估方法,并对该方法的无偏性进行了验证。
利用这套评估方法,分别讨论了在单目标和双目标两种情况下,幅相误差、信噪比、阵面孔径、阵元数、信源位置及采样点数等参数对于测角结果的影响,并重点考察了双目标情况下这些参数对分辨力及分辨精度的影响。
此外,本文还对信号之间的相关性对测角结果的影响程度做了一定的研究。
在此基础上,形成了对MUSIC算法的一个比较系统的功能评估。
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通过Matlab模仿了随机产生的一定概率分布的信号序列,叠加高斯噪声后利用最大后验概率(MAP)检测到的误码率,做出BER~SNR曲线,并与理论计算得到的曲线进行比较,两者吻合
2022/9/8 5:33:15 134KB SNR
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在这个信息爆炸的社会里,信息过载已成为常态,为了提升用户使用效率,处理界面的信息层次是每个设计师都要面对的重要一课。
这篇短文想聚焦的话题是界面中的“隐藏”。
在界面设计中,隐藏不是为了和用户躲猫猫,而是为了让用户更好地聚焦在重要内容上,降低界面信噪比,提升信息传达效率。
笔者以前经常玩的D&D,非常喜欢其中的盗贼(Rogue)角色,潜行在黑暗中,伺机致命一击。
一个好的隐藏设计,能否也能和盗贼的背刺一样给力呢?我们先来看看隐藏的技能发动条件。
其实这项技能的领域很宽,在固定和特定的情况下都能施展拳脚。
首先看看在固定情况下的运用吧。
固定包括两种:不常变设置和引向外部目标。
固定不变的位置或功能,在相对不重
2022/9/7 21:26:33 1.08MB 隐藏为了适时出现
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基于MATLAB通过对未编码,汉明码,循环码及卷积码的信噪比进行比较,比较它们之间的功能
2022/9/7 14:25:20 228KB 卷积码
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matlab完成计算图像信噪比和峰值信噪比
2022/9/7 3:47:59 1KB 信噪比 峰值信噪比 matlab
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针对准循环低密度奇偶校验(QC-LDPC)码中准循环基矩阵的移位系数确定问题,该文提出基于等差数列(AP)的确定方法。
该方法构造的校验矩阵的围长至少为8,移位系数由简单的数学表达式确定,节省了编解码存储空间。
研究结果表明,该方法对码长和码率参数的设计具有较好的灵活性。
同时表明在加性高斯白噪声(AWGN)信道和相信传播(BP)译码算法下,该方法构造的码字在码长为1008、误比特率为510-时,信噪比优于渐进边增长(PEG)码近0.3dB。
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AWGN信道下频谱检测算法的功能曲线,在三组不同的信噪比情况下,给定虚警概率和子频段数目,虚警概率和漏检概率的关系曲线实验方法:能量检测器在AWGN信道下的检测概率Pd和虚警概率Pf的公式(详见衰落信道下基于能量检测器的频谱感知功能分析
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经验模态分解是2000年以来以傅立叶变换为基础的线性和稳态频谱分析的一个严重突破,它是依据信号自身的时间尺度特征对信号进行分解,无需预先设定任何基函数,这一点与建立在先验性的谐波基函数和小波基函数上的傅立叶分解与小波分解方法有本质区别。
EDM方法理论上可以应用于任何类型信号的分解,因而在处理非平稳及非线性数据上,具有非常明显的优势,具有很高的信噪比。
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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