桂林电子科技大学2013年硕士研究生入学考试复试试卷考试科目代码：204考试科目名称：通信原理A请注意：答案必须写在答题纸上（写在试卷上无效）。
一、 问答题（每题5分，总共50分）（1） 根据你所学的通信原理知识，请回答下列问题：请画出数字通信系统模型；
简述各个组成部分的主要功能和特点；
回答衡量数字通信系统性能好坏的主要性能指标。
（2） 通信系统的同步需考虑哪些？（3） 调制信道模型用加性干扰和乘性干扰表示信道对于信号传输的影响，根据乘性干扰的不同，信道可分为哪两种？（4） 请写出信道容量的公式，有哪几个主要参数，其相互关系如何？（5） 实际中为了减小码间串扰，需要采用什么措施进行补偿？眼图为直观评价接收信号的质量提供了一种有效的实验方法，它的作用是什么？（6） 二进制的数字调制有那两种基本方式？试比较有效性和可靠性。
（7） 试写出下列英文缩写的中文全称：QAMCDMAOFDMQPSKAWGN。
（8） 模拟信号经过哪几个步骤变成数字信号？其中哪个步骤会带来什么误差？（9） 某数字传输系统的码元速率是1200b/s，接收端在0.5个小时内共收到216个错误码元，试计算该系统的误码率Pe。
（10） 英汉互译：（英译汉）Wedescribedvarioustypesofmodulationmethodsthatmaybeusedtotransmitdigitalinformationthroughacommunicationchannel.Aswehaveobserved,themodulatoratthetransmitterperformsthefunctionofmappingtheinformationsequenceintosignalwaveforms.（汉译英）本章将研究噪声对调制系统可靠性的影响，特别是深入研究各种调制方法的发送信号受到加性高斯白噪声恶化时，最佳接收机的设计和性能特征。

南阳陶岔作为南水北调中线工程的渠首闸所在地，掌握其水质变化情况、预防污染事件的发生至关重要。
基于环保部门的水质检测数据，选取pH、溶解氧、高锰酸盐指数、氨氮作为研究指标，通过主成份加权分析模型和BP神经网络模型，对陶岔的水质进行了有效的评价和较高精度的预测。
结果表明，陶岔水质总体较好，可达II级以上，评价准确率为81.25%；
预测的最大误差为4.75%，平均误差0.7%，预测精度较高。

利的申请情况是行业内活跃程度的重要表现特征，同时也是技术发展应用的重要指标，反映各创新主体对知识产权的保护需求，有助于企业发明创造成果推广应用，促进国家科学技术的迅速发展。

基于Labview的虚拟示波器设计1.技术指标 能实现2个波形的分别输入及比较，可以简单的控制示波器输出的波形，例如可以对波形进行幅度和频率的调制，可以控制波形上下移动以及对波形的峰峰值进行测量。
2.设计方案本设计采用LabVIEW软件进行制作，LabVIEW程序又称虚拟仪器，即VI，其外观和操作类似于真实的物理仪器（如示波器和万用表）。
LabVIEW拥有一整套工具用于采集、分析、显示和存储数据，以及解决用户编写代码过程中可能出现的问题。
LabVIEW提供众多输入控件和显示控件用于创建用户界面，即前面板。
输入控件指旋钮、按钮、转盘等输入装置。
显示控件指图形、指示灯等输出显示装置。
创建用户界面后，可添加各种VI和结构作为代码，从而控制前面板对象。
代码在程序框图中编写。
LabVIEW不仅可与数据采集、视觉、运动控制设备等硬件进行通信，还可与GPIB、PXI、VXI、RS232以及RS485等仪器通信。
在Labview软件中可以找到制作虚拟示波器的各种元件，通过控制信号的幅度和频率可以改变示波器中信号的幅值和频率，加上中继器和开关可以控制2个通道波形的显示以

数据集在IT行业中，特别是在机器学习和计算机视觉领域，扮演着至关重要的角色。
"各种病虫害的高清数据集"是一个专门针对农业病虫害识别的图像数据集，它包含了五个不同类别的高清图片，这些图片是jpg格式，非常适合用于训练和测试深度学习模型。
我们来详细了解一下数据集的概念。
数据集是模型训练的基础，它包含了一系列有标记的样本，这些样本用于训练算法学习特定任务的特征和模式。
在这个案例中，数据集中的每个样本都是一张病虫害的高清图片，可能包括农作物上的疾病症状或害虫。
这些图片经过分类，分别属于五个不同的类别，这意味着模型将需要学习区分这五种不同的病虫害类型。
在计算机视觉任务中，高清图片通常能提供更多的细节，有助于模型更准确地学习和理解图像特征。
jpg格式是一种常见的图像存储格式，它采用了有损压缩算法，能在保持图像质量的同时，减少文件大小，适合在网络传输和存储中使用。
对于这样的数据集，可以进行以下几种机器学习任务：1.图像分类：训练一个模型，输入一张病虫害图片，输出图片所属的类别。
例如，输入一张叶片有斑点的图片，模型应该能够判断出这是哪种病害。
2.目标检测：除了识别类别，还需要确定病虫害在图片中的位置，这要求模型能够定位并框出病虫害的具体区域。
3.实例分割：进一步细化目标检测，不仅指出病虫害的位置，还能精确到每个个体，这对于计算病虫害数量或者分析病害程度非常有用。
4.异常检测：训练模型识别健康的农作物图像，当出现病虫害时，模型会发出警报，帮助农民尽早发现并处理问题。
构建这样的模型通常涉及以下几个步骤：1.数据预处理：包括图片的缩放、归一化、增强（如翻转、旋转）等，目的是提高模型的泛化能力。
2.模型选择：可以使用经典的卷积神经网络（CNN），如AlexNet、VGG、ResNet等，或者预训练模型如ImageNet上的模型，再进行微调。
3.训练与验证：通过交叉验证确保模型不会过拟合，并调整超参数以优化性能。
4.测试与评估：在独立的测试集上评估模型的性能，常用的指标有准确率、召回率、F1分数等。
5.部署与应用：将训练好的模型部署到实际系统中，如智能手机APP或农田监控系统，实时识别并报告病虫害情况。
"各种病虫害的高清数据集"为开发精准的农业智能识别系统提供了基础，通过AI技术可以帮助农业实现智能化、精准化管理，提升农作物的产量和质量，对现代农业发展具有重要意义。

第一章绪论　　1.1信息、消息和信号　　1.2通信、电信及无线电通信　　1.3通信系统　　1.4通信侦察系统与监测网　　1.5无线电监测和通信侦察的主要任务　　1.6本书研究内容　　第二章噪声　　2.1噪声的一般描述　　2.2噪声的表示方法　　2.3噪声系数　　2.4系统的噪声温度　　2.5载噪比与信噪比　　2.6噪声的一些特性　　第三章信号　　3.1概述　　3.2电信号特性　　3.3空间电磁信号的特性　　3.4信号的周期平稳特性、运算和网络响应　　3.5信号的分割与应用　　参考文献　　第四章信号电平预测　　4.1接收天线的等效电路和接收功率　　4.2接收天线特性　　4.3传输线与连接器　　4.4电平预测　　4.5小结　　参考文献　　第五章超外差接收机　　第六章侦察与监测接收机　　第七章接收机的几个指标讨论　　第八章通信侦察与信号监测功能　　第九章测向与定位

1、掌握晶体振荡器的电路组成与基本工作原理。
2、熟悉晶体振荡器的串并联型的判断方法。
3、掌握晶体振荡器各项主要技术指标意义及测试技能。

准备需求分析的考试组织要解决什么问题？——业务建模为了解决组织的问题，新系统应提供什么功能和性能？——需求为了提供功能，系统内部应该有什么样的核心机制？——分析为了满足性能，系统的核心机制如何选定技术实现？——设计需求目标是提升销售，设计的目标降低成本。
开发人员喜欢画“草图”，是以形式的粗陋，遮掩内容的粗陋。
过程改进（战术）需要技能（技术）的支撑，所以需要UML作为技能（技术）。
用例图描述结构的：类图、对象图、组件图、部署图、包图、组合结构图描述行为的：序列图、通信图、状态图、活动图、交互概述图、时间图总则图愿景是在老大看来，引进这个系统的目的。
愿景必须来自老大。
愿景必须指出度量的指标。
愿景描

用matlab实现fft,fir,iir的数学建模，设计滤波器的参数指标。

机器学习评价内蕴方法，Xie-Beni指标是模糊K均值算法的聚类有效指标

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。