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OFDM系统频偏估计与补偿有部分代码，2种频率偏移估计方法

正交频分复用(OFDM)技术以其频谱利用率高、抗多径和脉冲噪声、在高效带宽利用率情况下的高速传输能力、根据信道条件对子载波进行灵活调制及功率分配的能力，并成为第四代移动通信的关键技术之一。
本课程论文次要涉及了OFDM系统中的FFT/IFFT、时钟同步、循环前缀、频偏估计、峰平比等关键技术。
压缩包中有完整代码且有word文档

该算法用于自回归输入模型，是一种迭代的算法。
其基本思想是基于对数据先进行一次滤波处理，后利用普通最小二乘法对滤波后的数据进行辨识，进而获得无偏分歧估计。
但是当过程的输出信噪比比较大或模型参数较多时，这种数据白色化处理的可靠性就会下降，辨识结果往往会是有偏估计。
数据要充分多，否则辨识精度下降。
模型阶次不宜过高。
初始值对辨识结果有较大影响。

陈希孺院士的经典书籍。
《高等数理统计学》的定位是“基于测度论的数理统计学基础教科书”，内容除预备知识外，主要是关于几种基本统计推断方式（点估计、区间估计、似设检验）的大小样本理论和方法，另有一章讲述线性模型的初步理论。
《高等数理统计学》的最大特色是习题及其提示的安排，占了近半的篇幅，其中除少量选摘自有关著作外，大半属作者自创，有很高的参考学习价值。
《高等数理统计学》可作为高等学校数理统计专业的教材，也可供相关专业人员作为参考用书。
总序序第1章预备知识1．1样本空间与样本分布族1．2统计决策理论的基本概念1．3统计量1．4统计量的充分性附录因子分解定理的证明第2章无偏估计与同变估计2．1风险一致最小的无偏估计2．2cramer-Rao不等式2．3估计的容许性2．4同变估计附录第3章Bayes估计与Minimax估计3．1Bayes估计——统计决策的观点3．2Bayes估计——统计推断的观点3．3Minimax估计第4章大样本估计4．1相合性4．2渐近正态性4．3极大似然估计4．4次序统计量第5章假设检验的优化理论5．1基本概念5．2一致最优检验5．3无偏检验5．4不变检验第6章大样本检验6．1似然比检验6．2拟合优度检验6．3条件检验、置换检验与秩检验第7章区间估计7．1求区间估计的方法7．2区间估计的优良性7．3容忍区间与容忍限7．4区间估计的其他方法和理论第8章线性统计模型8．1最小二乘估计8．2检验与区间估计8．3方差分析和协方差分析附录矩阵的广义逆习题

时频同步是LTE下行过程的重要过程，而载波频偏估计是获得频率同步的重要步骤，本文重点分析研究了LTE下行的频偏估计的基于CP（循环前缀）相关的ML算法和cost-function（代价函数）算法，针对后者在要求误差较小时计算量大的缺点，提出一种改进的算法。
将小数倍频偏分为两部分，利用CP快速估计出■的大概范围，将其补偿回去，再利用代价算法估计出剩余部分■。
仿真结果表明，通过此方法可以在保证代价算法精确性的基础上，减少代价算法大约80%的计算量。

用C++实现的计算离散序列的自相关序列与互相关序列，代码中有详细的阐明，计算式参考http://www.mathworks.cn/cn/help/signal/ref/xcorr.html，并且计算结果与matlab中完全一样，实现了float和complex的有偏和无偏估计，

次要分为整数倍频偏估计，小数倍频偏估计还有残余频偏的估计

基于卫星通信快速、准确捕获载波频率的需求，提出了一种根据反余弦函数的大载波频偏估计算法。
通过详细的理论推导和仿真验证，表明了该算法抗噪声能力强、频偏估计范围大、估计精度高以及易于实现的良好功能。

小区搜索的目的是要保证UE获得系统的时间同步和频率同步,从而能读取系统信息和进行后续的数据传输。
本文介绍TDD-LTE小区搜索的算法和步骤,在一定功能的前提保证下完成小区搜索,使得UE解析出小区的ID,这个小区ID对应LTE系统中504种小区的标识。
其算法主要分为三步:主同步信号(PSS)同步、辅同步信号(SSS)同步和频偏估计(FOE)。
最后仿真了各个步骤的功能。

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。