一.模拟通信系统性能分析 1.系统框图 2.信噪比定义 (1)输入信噪比: (2)输出信噪比: (3)调制制度增益: 3.模拟通信系统分析等价模型 即自己产生一个高斯白噪声,加入到调制信号,然后在送入解调器. 4.通信系统新能分析 (1) AM 解调器      AM 信号可用相干解调或者包络检波两种方法解调.对于100% 调制,且调制信号m(t) 是正弦波情况下,相干解调的调制制度增益为GAM = 2/3.对于包络检波来说,在大信噪比情况下它的性能与相干解调器的性能几乎一样.小信噪比的情况下,

本文为camera isp pipline概述 ISP,即image signal processing.为图像成型做的处理工作.适应不同光学环境下图像的还原. pipline流程如下: 光通过LENS(镜头)投射到SENSOR,经过光电转换为模拟电信号,在A/D转换为数字信号,送到DSP处理模块做后续处理. Bayer format 图像,经过黑电平补偿 ( black level compensation).镜头矫正 ( lens shading correction).坏像素矫正 ( ba

似乎在很多人心目中,个位数机身就代表了品牌最强成像素质,这或许有“人不识货钱识货”的道理在作祟,但事实上如佳能1DX2或尼康D5,又或是索尼A9这种旗舰机真的就一定能代表本家的画质巅峰么?这一切都得从相机CMOS说起…… 首先要做的是溯源,也即当下的CMOS主要都有哪些供应商,全世界的龙头老大是索尼,紧接着是三星,然后还有豪威科技OmniVision(已被中资公司收购).安森美ON Semi.佳能.东芝(东芝半导体已被索尼收购).松下.海力士SK Hynix.Aptina.意法半导体,以及国产的

CART,又名分类回归树,是在ID3的基础上进行优化的决策树,学习CART记住以下几个关键点: (1)CART既能是分类树,又能是分类树: (2)当CART是分类树时,采用GINI值作为节点分裂的依据:当CART是回归树时,采用样本的最小方差作为节点分裂的依据: (3)CART是一棵二叉树. 接下来将以一个实际的例子对CART进行介绍: 表1 原始数据表 看电视时间 婚姻情况 职业 年龄 3 未婚 学生 12 4 未婚 学生 18 2 已婚 老师 26 5 已婚 上班族 47 2.5 已婚 上班

ADRC自抗扰控制基本思想要点: 1.标准型与总扰动,扩张状态与扰动整体辨识,微分信号生成与安排过渡过程以及扰动的消减与控制量产生. ADRC主要构成: 1)跟踪微分器(TD)---the tracking differentiator –跟踪微分器 解决由不连续或带随机噪声的量测信号,合理提取连续信号(跟踪给定)及微分信号的问题. 根据微分输出与最速综合函数,可以安排闭环系统的过渡过程. 以单位阶跃信号为例,经过跟踪微分器的过渡,产生的输出效果为: 特点:1>使误差反馈增益和误差微分增益选取范

通常的物联网解决方案和设备一直都非常昂贵,或在实施中不切合实际.理想的无线连接技术应该是低成本.高可靠性的,可进行长距离传输,且拥有超长的电池续航时间.像zigbee.Bluetooth和Wi-Fi这样的短距离技术不能满足这些要求,蜂窝移动网络虽然支持更长的距离,但电池续航时间太短. 为了克服这些挑战,LoRa器件和无线射频技术(LoRa技术)及LoRaWAN开放协议成为了智能供应链和物流行业的理想解决方案.LoRa技术具有远距离(在空旷的野外远达30英里)和低功耗(长达超过10年的电池续航时间

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由mariolu发表于云+社区专栏 序言 目前HTTP/2.0(简称h2)已经在广泛使用(截止2018年8月根据Alexa流行度排名的头部1千万网站中,h2占比约29%,https://w3techs.com/technologies/details/ce-http2/all/all).写此文章的目的是:h2作为较新的技术,并逐渐占有率广泛,虽然目前有更新的QUIC,但其实现思路类似于h2.颠覆以往的HTTP/1.x,H2的创造性的

序言 目前HTTP/2.0(简称h2)已经在广泛使用(截止2018年8月根据Alexa流行度排名的头部1千万网站中,h2占比约29%,https://w3techs.com/technologies/details/ce-http2/all/all).写此文章的目的是:h2作为较新的技术,并逐渐占有率广泛,虽然目前有更新的QUIC,但其实现思路类似于h2.颠覆以往的HTTP/1.x,H2的创造性的技术值得我们细细品味.此篇文章根据笔者在h2开发经验和思考,向你介绍全面的h2知识以及是非功过.本篇

音频功率放大模块(以下简称功放)用于处理模拟信号,将功率较低的输入信号进行线性放大,输出大功率的信号以驱动换能器.通常,电子发烧友自己设计功放,与各类音源和喇叭匹配,以得到满意的音响效果.在测试中,实验工作者通常使用来源可靠的功放驱动设备进行试验.使用生产厂家设计制造的功放固然便捷高效,但这种功放对于实验者来说是“黑盒子”,实验中很多关于功放的参数难以获得.因此,动手能力强的实验工作者往往自行设计功放.本文参考芯片Datasheet与相关文章,对TDA2050供电方案进行了讨论.本文旨在分享个人

数据挖掘-决策树 Decision tree 目录 数据挖掘-决策树 Decision tree 1. 决策树概述 1.1 决策树介绍 1.1.1 决策树定义 1.1.2 本质 1.1.3 决策树的组成 1.1.4 决策树的分类 1.1.5 决策过程 1.2 决策树的优化 1.2.1 过拟合 1.3.1 剪枝 2. 理论基础 2.1 香农理论 2.1.1 信息量 2.1.2 平均信息量/信息熵 2.1.3 条件熵 2.1.4 信息增益(Information gain) 2.1.5 信息增益率

基本功能: 长按控制按钮开机,长按控制按钮关机(>3s) 通过三个调节按钮调节灯的颜色,每一个按钮分别对应R,G,B值 模式切换:短按控制按钮切换模式(长亮模式/闪烁模式) 元器件清单: Arduino Uno R3 小号面包板 跳线 10kΩ 电阻(×4) 220Ω 电阻(×3) USB电缆 按键 (×4) 5mm 共阴极 RGB LED 知识回顾:(参考书目<Arduino魔法书>) 1. 脉冲宽度调制(P25 - P27) PWM的输出可以写入数值的范围:0~255 PWM的工作原

不同频段的RFID产品会有不同的特性,本文详细介绍了无源的感应器在不同工作频率产品的特性以及主要的应用. 目前定义RFID产品的工作频率有低频.高频和甚高频的频率范围内的符合不同标准的不同的产品,而且不同频段的RFID产品会有不同的特性. 其中感应器有无源和有源两种方式,下面详细介绍无源的感应器在不同工作频率产品的特性以及主要的应用. 1． 低频(从125KHz到134KHz)   其实RFID技术首先在低频得到广泛的应用和推广.该频率主要是通过电感耦合的方式进行工作, 也就是在读写器线圈和感应

本文简单记录一下自己学习<通信原理>的时候调试的一个仿真DVB-C(Cable,数字有线电视)系统中QAM调制和解调的程序.自己一直是研究"信源"方面的东西,所以对"信道"这方面的知识进行实践的机会一直不是很多,做这个小程序的过程中也熟悉了不少相关的知识.在这个程序中,每执行一步操作,都会画出时域信号图和频域信号图,同时会在控制台打印出有关变量的取值,对于理解QAM调制与解调有一定的帮助. 一．DVB-C中QAM的调制与解调 简单介绍DVB-C系统中的Q

笔者前几天被问到一个问题,你在团队管理方面有什么值得分享的吗?咋一听,实用千言万语,但是事后回忆说出来的东西感觉空无一物,缺少干货.故想通过写一篇随笔思考整理一下,刷新一下自己对小团队管理的认知.这里的小团队规模为小于等于20人.太大的团队笔者也没有带领过,就不敢乱说了. 要带好一个团队,管理者到底要怎么做才能出活,真正带出绩效? 笔者脑海中出现了一些关键语句,下面将逐个阐述. 团队管理者最好懂技术 团队主管最好是从程序员升迁过来的或者具备至少五年的编程实践的经历.牛逼的人都需要有一两段苦逼的岁

SNR或S/N,又称为讯噪比.是指一个电子设备或者电子系统中信号与噪声的比例.这里面的信号指的是来自设备外部需要通过这台设备进行处理的电子信号,噪声是指经过该设备后产生的原信号中并不存在的无规则的额外信号(或信息),并且该种信号并不随原信号的变化而变化.同样是“原信号不存在”还有一种东西叫“失真”,失真和噪声实际上有一定关系,二者的不同是失真是有规律的,而噪声则是无规律的.[计算]信噪比的计量单位是dB,其计算方法是10lg(PS/PN),其中Ps和Pn分别代表信号和噪声的有效功率,也可以换算成

前几期真相文章得到了读者积极的反馈,其中提问最多的就是这个公式: 首先,大家觉得这个公式太有用了.以前只能定性地评价图像质量,现在一下子就能直接算出信噪比,瞬间高大上了许多有木有.然而,杯具的现实是,95%的人都找不到相机的出厂报告,也就是说并不知道自己相机的 Gain 是多少.不知道 Gain, 那这个公式岂不就成了浮云啊! 别急,本期我们就来披露两分钟测算相机增益的秘笈,大家准备好打赏哈! 01公式推导 哈哈,公式是烦人的,但也是必须的. 我们知道,当相机工作在光子散粒噪声(Shot Noi

这里主要是自己个人开发中遇到的一些小问题,自己攒起来,来弥补自己薄弱的JAVA基础,大神不要见笑 1. DateFormat格式化的HH和hh区别: public static boolean compare_date(String DATE1, String DATE2) { DateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); try { Date dt1 = df.parse(DATE1); Date dt2 =

一.幅度调制,并画出时域和频域波形 1.代码如下: function [ p_n ] = AM_func( N,fs,fm,Am,fc,Ac,Ma ) %UNTITLED 此处显示有关此函数的摘要 % 此处显示详细说明 % N = ; % 长度 % fs = 48e3; % 采样率 % fm = ; % 调制信号频率 % Am = 0.5; % 调制信号幅度 % fc = 8e3; % 载波频率 % Ac = ; % 载波幅度 % A0 %直流分量 A0 = Am / Ma; %% %时域波形,

1. PCM---Pulse Code Modulation,脉码调制.       在光纤通信系统中,光纤中传输的是二进制光脉冲“0”码和“1”码,它由二进 脉冲编码调制 制数字信号对光源进行通断调制而产生.而数字信号是对连续变化的模拟信号进行抽样.量化和编码产生的,称为PCM(Pulse-code modulation),即脉冲编码调制.这种电的数字信号称为数字基带信号,由PCM电端机产生.现在的数字传输系统都是采用脉码调制(Pulse-code modulation)体制.PCM最初并非传

Matlab实现加性高斯白噪声信道(AWGN)下的digital调制格式识别分类 内容大纲 加性高斯白噪声信道(AWGN)下的digital调制格式识别分类 (1. PSK; 2. QPSK; 3.8QAM; 4. 16QAM; 5. 32QAM; 6.64QAM) 100次独立仿真,识别正确率 vs SNR 设计 我的实现方法是 基于高阶累积量的信号特征的识别算法 调制格式识别过程如下: 信号预处理 去除直流成分 信号在接收端由于接收机的影响,有可能产生直流成分.直流分量在后面混频等处理中会产