Questions tagged «bpsk»

在软件中恢复BPSK信号的相位有哪些选择？我可以在网上找到的唯一资源包括电路图-似乎没有人愿意向不熟悉模拟电路的人解释这一点。 我想对载流子恢复在理论上是如何工作的任何解释，并且也喜欢伪代码或代码示例。

13 digital-communications  demodulation  phase  bpsk  qpsk 

的定义似乎在工业上有点像通天塔。S N R有哪些定义（可随时用于现场应用程序），以及如何精确地测量该应用程序的定义？SNRSNR\rm SNRSNRSNR\rm SNR 我对具体问题是：SNRSNR\rm SNR 如果我们尚无法获得最佳的比特采样时序，并且仅需处理接收机中的所有信号（包括I和E的包络），我们如何测量通信系统的 Q频道？有关上下文，请参见本文。SNRSNR\rm SNR 一旦我们获得了最佳的位采样并获得了软位，如何最好地测量（或E b N 0）？我使用的一种方法是： 10 log 10 [ 均值{ | s n | 2 }SNRSNR\rm SNREbN0EbN0E_bN_010log10[mean{|sn|2}var{|sn|}],10log10⁡[mean{|sn|2}var{|sn|}], 10\log_{10}\left[ \frac{\textrm{mean}\left\{\lvert s_n \rvert^2\right\}}{\textrm{var}\textrm\{\lvert s_n \rvert\textrm\}}\right], 但是我了解这不适用于低情况。还有什么其他方式？SNRSNR\rm SNR

13 noise  bpsk  snr 

通过采用符号和前一个符号的星座位置的点积，我成功地对D-BPSK进行了软解码。如果结果> = 1，则符号相位保持不变，并且该位为零。如果结果<= -1，则相位已偏移，结果为1。在-1和1之间，结果是软0或软1。 我不知道如何使用D-QPSK进行相同的操作。我可以只使用阶段，但这会丢掉很多可以帮助软解码器的信息。 本文解释了如何做到这一点，并给出了公式（10）： b1=Re{sns∗n−1},b2=Im{sns∗n−1}b1=Re{snsn−1∗},b2=Im{snsn−1∗}b_1 = \mathrm{Re}\{s_n s^*_{n-1}\}, b_2 = \mathrm{Im}\{s_n s^*_{n-1}\} 但是我不明白这种表示法- *浮动在上面意味着什么？我尝试仅将复数相乘并取实部和虚部，但这没有用。 由于星座可以旋转，因此如何将两个轴分开？

9 modulation  demodulation  bpsk  channelcoding  qpsk 

我正在尝试使用霍夫变换进行边缘检测，并希望使用渐变图像作为基础。 我迄今所做，给出的图像I尺寸的[M,N]和它的部分衍生物gx，gy是计算中的每个像素作为梯度角thetas = atan(gy(x,y) ./ gx。同样，我将梯度幅度计算为magnitudes = sqrt(gx.^2+gy.^2)。 要构建霍夫变换，我使用以下MATLAB代码： max_rho = ceil(sqrt(M^2 + N^2)); hough = zeros(2*max_rho, 101); for x=1:M for y=1:N theta = thetas(x,y); rho = x*cos(theta) + y*sin(theta); rho_idx = round(rho)+max_rho; theta_idx = floor((theta + pi/2) / pi * 100) + 1; hough(rho_idx, theta_idx) = hough(rho_idx, theta_idx) + …

9 image-processing  edge-detection  image-processing  computer-vision  image-registration  discrete-signals  noise  bpsk  snr  demodulation  bpsk  multipath  synchronization  timing  image-processing  filters  algorithms  edge-detection  sampling  demodulation  bpsk  synchronization  timing  fft  fourier-transform  delay  audio  speech-recognition  soft-question  discrete-signals  discrete-signals  autocorrelation  frequency  computer-vision