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NB-IoT核心程序
窄带物联网(Narrow Band Internet of Things, NB‐IoT)是由3GPP(《第三代伙伴计划协议》)标准化组织定义的一种技术标准,是一种专为物联网设计的窄带射频技术,
2025/2/10 11:05:34
958KB
NB-IoT
1
FSK调制解调系统在matlab下的仿真实现
本文对数字调制中的2FSK采用matlab进行了仿真实验,代码中没有加入噪声,采用相干解调的解调方式。
(一)、代码的流程如下:(1)、设置载波频率,码元频率(本文中即比特率)和采样率;
(2)、产生2FSK信号;
(3)、信号分别经过两个带通滤波器后得到band_passed_sig1和band_passed_sig2;
(4)、对band_passed_sig1和band_passed_sig2分别进行相干解调,再分别进行低通滤波得到lower_sig1和lower_sig2;
(5)、对lower_sig1和lower_sig2进行抽样判决得到输出信号;
(6)、统计无码率;
(二)、2FSK进行matlab仿真的疑难点:(1)、相干解调采用的“同频同相的载波”的获取。
由于信号经过带通滤波器之后(本文采用的是FIR线性相位数字滤波器)会出现相移,所以不能直接用调制时候的载波信号与此时的band_passed_sig1信号相乘来相干解调,此时用来相干解调的载波应该与经过滤波器之后出现相移的“载波”信号同频同相,本文代码中直接采用band_passed_sig1.*band_passed_sig1的方式进行相干解调,这点需要读者细心斟酌一下(其实不难理解的)。
(2)、抽样判决的判决时刻选择。
据笔者观察,经过低通滤波器之后得到的信号会出现时移(延时)的情况,建议读者可以先设置10个码元个数,观察一下低通滤波器的输出波形,然后再选择波形峰值时刻作为抽样判决时刻。
本文的代码中是采用每一个码元的结束时刻作为抽样判决时刻,这是笔者通过观察低通滤波器的输出波形后得到的,不具有通用性。
时移的原因,笔者觉得是因为FIR数字滤波器的线性相位所导致的,但是怎么个时移法,笔者目前还没有弄明白(数字信号处理学的不够好),还有待探究。
2024/12/27 13:52:15
2KB
FSK
matlab
1
模糊函数程序
function[naf,tau,xi]=ambifunb(x,tau,N,trace);%AMBIFUNBNarrow-bandambiguityfunction.% [NAF,TAU,XI]=AMBIFUNB(X,TAU,N,TRACE)computesthenarrow-band% ambiguityfunctionofasignalX,orthecross-ambiguity% functionbetweentwosignals.
2023/12/23 18:05:16
2KB
ambifunb
1
恒高科技UWB超宽带定位产品及技术介绍
超宽带(UltraWide-Band,UWB)UWB超宽带定位是一种新型的无线通信技术。
该技术采用TDOA(到达时间差原理),利用UWB技术测得定位标签相对于两个不同定位基站之间无线电信号传播的时间差,从而得出定位标签相对于四组定位基站的距离差。
使用TDOA技术不需要定位标签与定位基站之间进行往复通信,只需要定位标签只发射或只接收UWB信号,故能做到更高的定位动态和定位容量。
2023/11/14 12:02:26
2.3MB
超宽带定位
UWB定位
恒高科技
1
基于pytorch的SemanticFlowforFastandAccurateSceneParsing算法
1、 训练数据准备所有数据均放置于Sample\Build\下,其中Build为数据类型,根据本人需要进行修改,本示例数据为512*512大小GF2建筑,训练数据按照:Sample\Build\train\IMG_T1-----------------------\IMG_LABEL-----------------\val\IMG_T1-----------------------\IMG_LABEL2、 训练参数设置参数和运行皆在dp0_train.py中,主要参数包括:(1) num_epochs,训练批次(2) learning_rate,学习率(3) dataset,步骤一本人构建的数据集名称(4) band,输入数据通道数(波段数)(5) n_class,模型输出通道数(类别)设置好后点击run即可3、 训练模型位置模型结构放与net文件中,生成模型文件pt位于Checkpointspath\4、 预测使用填写参数Checkpointspath,模型位置名称Dataset,待预测数据文件夹Outputpath,输出数据文件夹
2021/11/14 23:13:06
526.96MB
pytorch
人工智能
深度学习
语义分割
1
钉钉无人值守自动打卡脚本 永不迟到的神器 安卓和苹果教程
New!
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
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