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精品]旌旗燈號整頓題目-閱讀頁

2025-02-02 19:41本頁面
  

【正文】 ))(())(()()()(zzzzazazzBzBzS xx???? 2 ?? ??a解得))(())(()( zzzzzzzS xx ))((111?????????? ???1)()()()()()。的功率譜,并按普分解不相關(guān)。也可以這樣說,噪聲對消是最優(yōu)濾波器的變形。自適應(yīng)對消原理如圖所示。均衡分為頻域均衡和時域均衡。時域均衡是使總沖擊響應(yīng)滿足無碼間干擾的條件。 首先要熟悉自適應(yīng)線性均衡器基本原理。自適應(yīng)均衡器直接從傳輸?shù)膶?shí)際數(shù)字信號中根據(jù)某種算法不斷調(diào)整增益,因而能適應(yīng)信道的隨機(jī)變化,使均衡器總是保持最佳的狀態(tài),從而有更好的失真補(bǔ)償性能。 敞技唱叢表熱勤邁苔面痹伶狗濕篩駐椎猙蒙演盧葷器廠卒弊縫衷韶詫痢噪信號整理題目信號整理題目 隨機(jī)信號 信道 噪聲 延時 橫向 濾波器 自適應(yīng)濾波器 ∑ ∑ 自適應(yīng)均衡器一般包含兩種工作模式,即訓(xùn)練模式和跟蹤模式。典型的訓(xùn)練序列是一個二進(jìn)制偽隨機(jī)信號或是一串預(yù)先指定的數(shù)據(jù)位,而緊跟在訓(xùn)練序列后被傳送的是用戶數(shù)據(jù)。在設(shè)計訓(xùn)練序列時,要求做到即使在最差的信道條件下,均衡器也能通過這個訓(xùn)練序列獲得正確的濾波系數(shù)。而在接收數(shù)據(jù)時,均衡器的自適應(yīng)算法就可以跟蹤不斷變化的信道,自適應(yīng)均衡器將不斷改變其濾波特性。為了能有效的消除碼間干擾,均衡器需要周期性的做重復(fù)訓(xùn)練。均衡器一般被放在接收機(jī)的基帶或中頻部分實(shí)現(xiàn),基帶包絡(luò)的復(fù)數(shù)表達(dá)式可以描述帶通信號波形,所以信道響應(yīng)、解調(diào)信號和自適應(yīng)算法通常都可以在基帶部分被仿真和實(shí)現(xiàn)。 我們知道信道均衡器均衡器的作用是在信道通帶內(nèi)形成一個信道傳輸函數(shù)的逆,而在通帶之外它的增益則很小或者為零。如果條件滿足,聯(lián)合沖激響應(yīng)就是辛格函數(shù),符號間干擾可以消除。 逆模擬用一個自適應(yīng)橫向?yàn)V波器 (LMS濾波器 ),由于輸入 x(k)的信號帶寬受信道帶寬的限制,因而,自適應(yīng)濾波器僅需在信道的通帶內(nèi)去均衡信道的振幅和相位特性。周期性地中斷信息傳輸,發(fā)射一些已知的碼序列,便可以進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整。 相關(guān)法和周期圖法得到的譜估計相同。 現(xiàn)代譜估計算法: 基本思想:以隨機(jī)過程或信號的的參數(shù)模型為基礎(chǔ) ,故稱為參數(shù)模型法或參數(shù)法。由已知白噪聲和系統(tǒng)函數(shù)求的的輸出序列,實(shí)際上是對原始觀測到的輸出信號的兩端進(jìn)行了估計或延拓。( P130圖 )。 Akaike信息準(zhǔn)則( AIC)。 (1) 最終預(yù)測誤差( FPE)準(zhǔn)則 它養(yǎng)粉羚兵佩牢墩柴厘嗜扦靠儈芥醫(yī)宦垢肘渦少薪姿睬道朔茍不儈膨罐瀾信號整理題目信號整理題目 2 2 1?F PR ( ) ( , )1k kNkk f kNk???????? N為觀測數(shù)據(jù)長度。 FPE準(zhǔn)則得到模型階數(shù)一般偏低。 AIC準(zhǔn)則得到模型階數(shù)一般偏高。 捕力滾饒初償燃饞糊省避播畸野遏糊費(fèi)圭薄抖涂盜擔(dān)拴蛙雀啄喝鍍魏鄙賦信號整理題目信號整理題目 色藥本庸猩諱娩怨魂烈虎詛侯擒輥芳躇蹋敦比瘟林從賬醚追走在撣訓(xùn)頭賓信號整理題目信號整理題目 ()xn 1, 2,nN?11? ( ) ( )R x xN HxxnnnN?? ??xxR?R V V ?xx ?1 , 2( , )? Mdi ag ? ? ?? 12 M? ? ??? 1 2, MV q ,q q? ?????xxRMUSIC(多重信號分類 )算法的步驟總結(jié)如下: ( 1)收集 N個快拍的輸入樣本 估計輸入?yún)f(xié)方差矩陣 ( 2)對 進(jìn)行特征分解 式中 為特征值, 為 相應(yīng)的特征向量。但它也有一些缺點(diǎn)如:( 1)當(dāng)信號數(shù)大于陣元數(shù)時,算法將失效(此時噪聲子空間不存在)( 2)當(dāng)輸入信號間高度相關(guān)時, Rss變?yōu)槠娈愱?,算法將失?
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