【实验目的】(1)用LABVIEW产生随机数。
(2)统计随机数的概率分布密度函数及相关函数特性。
(3)模拟产生AWGN及ISI信道,添加到数字通信仿真系统中,以便观察信噪比改变对误码率等的影响。
(4)产生m序列信号源,验证m序列的伪随机性以及伪随机序列的自相关函数的双值特性。
(5)产生误码检测模块,观察平均误码率随信噪比的改变,绘制相应的曲线。
2024/9/8 12:22:55 1.72MB labview AGWN/ISI m序列
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以前的分散式认知媒体访问控制(DC-MAC)协议允许次要用户(SU)独立搜索频谱访问机会,而无需中央协调员。
DC-MAC假定检测方案在物理(PHY)层是理想的。
实际上,在分布式频谱共享方案中,更复杂的检测算法是不切实际的。
由于PHY层的能量检测(ED)计算和实现复杂度较低,因此已成为最常用的方法。
因此,至关重要的是在PHY层将DC-MAC与ED集成在一起。
但是,ED需要最低采样时间(MST)持续时间才能在低信噪比(SNR)环境中实现目标检测概率。
否则,将无法达到预期的检测性能。
在本文中,我们推导了在低SNR环境中ED的MST的准确表达。
然后,我们提出了一种基于MST的优化DC-MAC(ODC-MAC)协议,该协议对上述带有ED的DC-MAC问题进行了修正。
此外,对于DC-MAC和ODC-MAC都导出了不可靠的数据传输概率的闭式表达式。
我们表明,仿真结果与理论分析吻合良好。
与传统的DC-MAC相比,所提出的ODC-MAC可以提高数据传输的可靠性并提高吞吐量。
2024/9/7 4:30:45 2.62MB cognitive radio; energy detection;
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该文献为雷达信号的MATLAB仿真,内容涉及线性调频信号的产生,模糊函数,脉冲压缩,相参积累,信噪比
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用Matlab实现对BPSK信号的调制解调,并比较其在不同信噪比下的误码率,将此过程产生的实际值和理论值比较
2024/8/12 11:44:55 3KB BPSK
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均匀线阵DOA估计MUSIC算法和ESPRIT算法的性能分析对比。
分别从信噪比,快拍数,阵元数三个条件对比。
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多重信号分类(music)算法计算波达角(不同信噪比的比较分析)(matlab)
2024/7/30 11:02:08 1KB music
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基于光参量放大器中四波混频效应的光信噪比监测方法,李靖达,伍剑,本文提出了一种基于光参量放大器中四波混频效应的带内光信噪比(OSNR)的监测方法。
论文分析了该监测方法和光参量放大器的基本原��
2024/7/26 22:48:34 363KB 光信号质量监测
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计算影像信噪比、峰值信噪比、均方根误差的matlab代码
2024/6/24 0:02:44 24KB 峰值信噪比
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为有效解决跳频信号的检测问题,根据跳频信号功率谱随时间变化的差异性,提出一种基于功率谱对消的跳频信号检测算法。
该算法可在无需已知先验知识的条件下,对较低信噪比的跳频信号进行盲检测。
通过仿真分析表明,该算法在信噪比为10dB的条件下,可获得功率对消比为-34dB的检测效果;在较大接收信噪比、较多分段数和切比雪夫函数窗条件下,该算法具有较高的检测性能。
此外,在跳频信号和定频信号发生频率碰撞时,该算法仍能实现对跳频信号的检测,更加适合于现代战场的复杂电磁环境。
2024/6/12 20:16:26 536KB 跳频信号
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用matlab实现jpeg编码和解码,基于DCT变换,并有信噪比计算
2024/6/1 14:24:29 86KB jpeg matlab
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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