FM的正交解调法】的更多相关文章

1.简介 正交试验法是研究多因素.多水平的一种试验法,它是利用正交表来对试验进行设计,通过少数的试验替代全面试验,根据正交表的正交性从全面试验中挑选适量的.有代表性的点进行试验,这些有代表性的点具备了“均匀分散,整齐可比”的特点. 正交实验法设计测试用例,基本步骤如下: 提取测试需求功能说明,确定因素数和水平数 根据因素数和水平数确定n值 选择合适的正交表 根据正交表把变量的值映射到表中,设计测试用例数据集 本文参考如上步骤,使用Python实现了正交表自动设计测试用例的完整流程. GitHub…
一.正交实验法概述 正交实验法是研究多因素多水平的一种方法,它是通过正交表挑选部分有代表性的水平组合试验替代全面试验.这些有代表性的组合试验具备了"均匀分散,整齐可比"的特点.正交表一般用Ln(mk)表示,L 代表是正交表,n 代表试验次数或正交表的行数,k 代表最多可安排影响指标因素的个数或正交表的列数,m 表示每个因素水平数,且有 n=k*(m-1)+1. 二.正交实验法应用 例如三因素二水平的实验:某公司想通过"性别"."单身"和"…
1.AGC电路的工作原理 1.1AGC电路的用途 随着电磁环境的日益恶化, 不同频段电磁信号之间的相互串扰, 以及可能出现的人为干扰, 将会导致接收机输入端口的信号动态范围较大, 一旦出现电路饱和或是 A /D 量化限幅, 将会严重影响接收机的性能.为了有效防止电路饱和以及 A /D 量化限幅, 保证卫星接收机能正常工作, 需要设计大动态范围的自动增益控制电路,保证输出给 A /D的功率恒定.因此, 自动增益控制(AGC)电路被广泛应用于各种接收机接收系统中. 1.2AGC电路分类 1.2.1模…
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %AM调制解调系统 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clear; clf; close all Fs=800000;%采样频率800k fz=80000;%载波频率80k fj=1000;%基波频率1k i=5000;%采样点数 t=(1:i)/Fs;%时间 B=1;%基波的幅度 A=1;%直流分量 %%%%%%%%%%%%%%%%%%% %产生基波 %%%%%%%%%%%%%%%%%%% Mod_Sig=B*sin…
主要内容: OMP算法介绍 OMP的MATLAB实现 OMP中的数学知识 一.OMP算法介绍 来源:http://blog.csdn.net/scucj/article/details/7467955 1.信号的稀疏表示(sparse representation of signals) 给定一个过完备字典矩阵,其中它的每列表示一种原型信号的原子.给定一个信号y,它可以被表示成这些原子的稀疏线性组合.信号 y 可以被表达为 y = Dx ,或者.字典矩阵中所谓过完备性,指的是原子的个数远远大于信…
正交试验设计(orthogonal design简称正交设计(orthoplan),是利用正交表(orthogonal table)科学地安排与分析多因素试验的方法,是最常用的试验设计之一.正交表是一种特殊的表格,内容是特定的,不过表头可以根据需要自己选择.正交表又分为等水平正交表和混合水平正交表. 一.正交表 上表即正交表L9(34),它表示需作9次实验,最多可观察4个因素,每个因素均为3水平.一个正交表中也可以各列的水平数不相等,我们称它为混合型正交表,如L8(41×24),此表的5列中,有…
% 仿真4比特原始数据与星座图的编码映射过程: % 完成16QAM信号的调制解调: % 基带信号符号速率 ps =1Mbps: % 成形滤波器的滚降因子 a=0.8: % 载波信号频率fc=2MHz : % 采样频率 Fs=8MHz : % 绘制16QAM信号的频谱及时域波形: % 采用相干解调法仿真其解调过程: % 绘制解调前后的基带信号时域波形: % 将原始基带数据.QAM已调数据.滤波器系数写入相应的文本文件中. clc; close all; ps=1*10^6; %码速率为1MHz a…

NCO

NCO 摘自百度百科 (数字振荡器) 锁定 本词条由“科普中国”百科科学词条编写与应用工作项目 审核 . 数字控制振荡器(NCO,numerically controlled oscillator)是软件无线电.直接数据频率合成器(DDS,Direct digital synthesizer).快速傅立叶变换(FFT,Fast Fourier Transform) 等的重要组成部分,同时也是决定其性能的主要因素之一,用于产生可控的正弦波或余弦波.随着芯片集成度的提高.在信号处理.数字通信领域.调…
1. PCA优缺点 利用PCA达到降维目的,避免高维灾难. PCA把所有样本当作一个整体处理,忽略了类别属性,所以其丢掉的某些属性可能正好包含了重要的分类信息 2. PCA原理 条件1:给定一个m*n的数据矩阵D, 其协方差矩阵为S. 如果D经过预处理, 使得每个每个属性的均值均为0, 则有S=DTDS=DTD. PCA的目标是找到一个满足如下性质的数据变换: - 每对不同的新属性的协方差为0,即属性间相互独立: - 属性按照每个属性捕获的数据方差大小进行排序: - 第一个属性捕获尽可能多的数据…
本文对应<R语言实战>第14章:主成分和因子分析 主成分分析(PCA)是一种数据降维技巧,它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量,这些无关变量成为主成分. 探索性因子分析(EFA)是一系列用来发现一组变量的潜在结构的方法.通过寻找一组更小的.潜在的或隐藏的结构来解释已观测到的.显式的变量间的关系. 这两种方法都需要大样本来支撑稳定的结果,但是多大是足够的也是一个复杂的问题.目前,数据分析师常使用经验法则:因子分析需要5~10倍于变量数的样本数.另外有研究表明,所需样本量依赖于因子数目.与…