Questions tagged «digital-communications»

我有一个关于匹配过滤的问题。匹配滤波器仅在决策时才使SNR最大化吗？据我了解，如果您将NRZ通过匹配滤波器放置，则SNR将仅在决策点处最大化，这就是匹配滤波器的优势。它会在输出函数的其他位置还是在决策点最大化SNR？ 根据维基百科 匹配滤波器是用于在存在附加随机噪声的情况下最大化信噪比（SNR）的最佳线性滤波器 对我而言，这意味着它可以在任何地方使它最大化，但是我不知道这是怎么可能的。我已经看过我的通信工程教科书中的数学，并且据我所知，这只是决策点。 我的另一个问题是，为什么不做一个过滤器，使决策点真的很瘦。那不是会使SNR更好吗？ 谢谢。 编辑：我想我也在想什么，比如说您有一些NRZ数据，并且使用了匹配的过滤器，则可以通过I＆D（集成和转储）实现匹配的过滤器。I＆D基本上会逐渐增加，直到达到采样时间为止，其想法是在I＆D的峰值处进行一次采样，因为在那一点上，SNR最大。我不明白的是，为什么不创建一个对其进行两次积分的滤波器，那样，您将获得平方增加（而不是斜坡），并且采样点会更高从我的判断中，更有可能由决策电路正确解释（并给出较低的Pe（错误概率））？

31 filters  digital-communications  matched-filter 

我面临着一个棘手的挑战：从iPhone磁条卡读取器中提取二进制数据。卡上的磁化强度如下所示： 资源 这是当您刷卡时iPhone收到的.WAV（不要将希望寄予太大希望，这是奖励会员卡;））。顺便说一下，这是以不同的速度刷了三下。这是我正在使用的滑动的原始SInt16转储。 似乎有人在这里做过， 但是我捕获的实际数据并不是特别容易处理。 读数以不确定的“ 0”开始（并结束）-请注意，只有在收集到2个ZEROS之后，该波才会重复，这表示NS后跟SN： （请注意，三行中的每一行都代表我要刷一张不同的卡；此图像中的底部卡已使用了15年，因此磁场在某些地方明显退化严重，在这张照片中看不到） 这将允许算法确定时钟滴答。 磁场在每个时钟滴答处反转。 同样对于二进制1，磁场恰好在刻度线的中间反转： 该序列始终以1101 + 0（奇偶校验位）开始标记开始。您可以在上图中的所有三个读数中进行选择。我在问题顶部链接的cosmodro文章中更清楚地表明了这一点。 这是一个磁性衰减的示例（在底下的卡片读取中进一步记录）： 我试图找出一种明智的方法来将该波形转换为其相应的二进制序列。 我已经找到了一份详细介绍的PDF，但是我无法弄清楚他们使用的算法。 该PDF包含一个有趣的图像： 如果我可以按照该图提取红线和蓝线，则可以使用其中之一来提取数据，但是我无法弄清楚构造背后的逻辑。 所以这是我的问题：如何提取二进制序列？ PS。请注意，滑动速度不会保持恒定。因此，一旦确定了时钟，就需要将时钟从一个滴答声一直调整到下一个滴答声。 PPS。自相关会捕捉成对的滴答声吗？（看到滴答声会交替显示NS SN ...） 编辑（12年6月）：在这方面我需要很多帮助，但是最后我完成了坚实的阅读器（http://www.magstripedecoder.com/）。感谢大家的帮助！我建议IRC的efnet频道上的#musicdsp给那些有足够的心力去迎接挑战，掌握数学的人-这真的很难！

23 digital-communications  demodulation 

我正在尝试实现8阶IIR滤波器，并且我阅读的每个应用笔记和教科书都说，最好将2阶以上的任何滤波器实现为二阶部分。我tf2sos在MATLAB中使用了二阶部分的系数，这与我预期的4个二阶部分的6x4系数有关。在实施为SOS之前，八阶滤波器需要存储7个先前的采样值（以及输出值）。现在，当实现为二阶部分时，流程如何从输入到输出工作，我是否仅需要存储2个先前的样本值？还是第一个滤波器的输出馈x_in入第二个滤波器，依此类推？

20 filters  filter-design  infinite-impulse-response  biquad  audio  image-processing  distance-metrics  algorithms  interpolation  audio  hardware  performance  sampling  computer-vision  dsp-core  music  frequency-spectrum  matlab  power-spectral-density  filter-design  ica  source-separation  fourier-transform  fourier-transform  sampling  bandpass  audio  algorithms  edge-detection  filters  computer-vision  stereo-vision  filters  finite-impulse-response  infinite-impulse-response  image-processing  blur  impulse-response  state-space  linear-systems  dft  floating-point  software-implementation  oscillator  matched-filter  digital-communications  digital-communications  deconvolution  continuous-signals  discrete-signals  transfer-function  image-processing  computer-vision  3d 

我想知道在通信环境中，有什么好的方法可以估计（和随后的补偿）传输信号的多普勒频移，无论是声学的还是射频的。 问题：具体来说，如果多普勒频移的程度在数据包的持续时间内变化，那么如何最好地估计（跟踪它）然后对其进行补偿。假设我们有一个教练序列。您还可以假定信号通带BW处于其载波的数量级。（例如，如果通带信号存在于2500-7500 Hz之间，则其带宽为5000Hz，载波也是如此。） 有关上下文的一些其他背景： 研究期间发现的一种方法： 由于我有一个训练序列并知道它的频率，因此我首先估计它​​的接收频率。 接下来，我以与介质中波速，我已知的发射频率和新的估计多普勒频移相关的比率重新采样整个数据包。 这在模拟中效果很好，但缺点是频率估计必须非常准确，并且还假设在数据包持续时间内多普勒频移没有变化。 当在数据包的持续时间内多普勒发生变化时，还有其他方法可以用来解决问题吗？上述方法有何见解？ 非常感谢！

16 digital-communications 

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 

给定用于整形数字信号的滤波器，并且鉴于我们不希望该滤波器组合引起任何ISI，那么哪个“匹配”滤波器q （x ）将使SNR最大化？p(x)p(x)p(x)q(x)q(x)q(x) 匹配滤波器用于数字通信中，以最大化信噪比。通常使用根升余弦滤波器对信号进行整形，因为它在频率空间中有界，并且可以将同一滤波器应用于接收到的信号，以改善信噪比（SNR），而不会引起符号间干扰-干扰（ISI）。 但是，如果使用次优的滤波器来整形信号，则在接收器上使用相同的滤波器会引入ISI。接收端最好的滤波器选择是什么现在还不是很明显。 我的理解是，SNR通过最大化最大化，所以我想滤网原因没有ISI（以最大化这一点的同时满足约束p （X ）* q （X ）= 0的x = k T，k是整数，T是符号宽度）。∫p(x)q(x)dx∫p(x)q(x)dx\int{p(x)q(x)dx}p(x)∗q(x)=0p(x)∗q(x)=0p(x)*q(x) = 0x=kTx=kTx=kTkkkTTT 大概可以通过求解带有一些拉格朗日乘数的约束的Euler-Lagrange方程来做到这一点。有没有更简单的方法，还是我犯错了，还是走错了方向？

12 matched-filter  digital-communications 

我试图了解如何使用导频音，循环前缀或任何其他技术在OFDM中完成符号同步。 我已经阅读了以下提供一些解释的答案，但我仍然不完全理解。 如何解调OFDM信号 如何估计后续信道估计算法所需的抽头数量？ 具体问题： 1）如何找到领航音？是什么使它与子载波上的常规数据不同？如何确定符号的开始和结束？ 2）如果我正确理解了以上答案，则可以使用循环前缀来查找符号开始/结束，因为它会在一定的延迟后自动关联。但是，存在循环前缀以“吸收” ISI。因此，如果前缀已与ISI混淆，那么这种自相关如何成功？

11 digital-communications  ofdm 

我试图了解在无线通信中用作多载波调制技术的OFDM（正交频分复用）和GFDM（广义频分复用）之间的区别。据我所知，在设计发射机时，OFDM使用正交子载波，而GFDM与非正交子载波一起使用。GFDM可能会成为5G系统的调制技术，因为它已经在研究领域中进行了讨论。 有人可以进一步解释GFDM设计及其与OFDM的区别吗？设计发射机时使用GFDM的目的是什么？子载波是在IFFT之后创建的？ 在GFDM中，创建子载波时IFFT块如何工作？ GFDM中的副载波脉冲整形怎么样？ 提前致谢！

10 digital-communications  ofdm 

我想对DSP蜂巢式控制器进行ping操作，以寻求有关将哪种最佳调制类型用于低频水下通信的一般想法。我选择这个项目是因为我可以从中学到很多东西。 一些背景： 低频，<500 Hz（明显适用于载波和调制数据） 例如200 Hz的BPS会很好。 肯定会有多路径。 由于多普勒效应，频率可能会以原始频率的约0.3％的最大因数被涂抹。 到目前为止，我发现： 我当时在考虑OFDM，但我了解到虽然信道估计要容易得多，但对多普勒效应更敏感。 我也在考虑线性调频调制，有人做过类似的事情吗？ 你怎么看？ 编辑：我附上了一些我认为是“最坏情况”的场景（多路径通道，bps = 200 Hz）。通道以时域中的位数表示，因此您可以更轻松地查看在下一个反射到达之前经过了多少位。 情况1： 情况2： 情况3： 情况4： 笔记： 如我们所见，我几乎总是拥有一条大小几乎相等但相反相位的第二条路径，准备将其粘贴到我的主路径上。 对于一个1000比特@ 200 bps（5秒）的数据包，我认为通道可能会发生显着变化……但是，与此同时，我们对数据包的长度和内容拥有完全的控制权。 我们可以假设由于多普勒引起的频率偏移相对“表现良好”，即没有突然的“混响”。还可以考虑由于载波失配而引起的频率偏移。

10 digital-communications  modulation