本文對16QAM解調(diào)軟信息輸出(LLR)理論計(jì)算方法進(jìn)行分析，推導(dǎo) 出其簡化解調(diào)算法。將兩者在性能和計(jì)算復(fù)雜度方面進(jìn)行了分析比較，并分別在 高斯白噪聲信道和瑞利衰落信道環(huán)境下進(jìn)行仿真
上傳時(shí)間： 2013-12-30
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QAM調(diào)制仿真程序，在AWGN和瑞利衰落信道下仿真，適用于初學(xué)者。
上傳時(shí)間： 2014-01-14
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用Simulink工具編寫代碼(S-Function方式)，產(chǎn)生一單徑瑞利信道，其多普勒譜為經(jīng)典譜，其中移動(dòng)速率為120km/h。
標(biāo)簽： S-Function Simulink 編寫 代碼
上傳時(shí)間： 2017-02-11
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OFDM系統(tǒng)仿真，信號(hào)采用卷積編碼和交織技術(shù)、采用16-QAM和QPSK兩種調(diào)制方式，干擾分別采用多徑衰落和瑞利衰落兩種。
標(biāo)簽： OFDM 系統(tǒng)仿真
上傳時(shí)間： 2017-02-17
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能夠?qū)Υ谶M(jìn)行讀寫，監(jiān)視的類。利用線程實(shí)現(xiàn)了非阻塞調(diào)用
上傳時(shí)間： 2014-01-03
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摘要:為了提高圖像復(fù)原算法的性能 ,提出了一種改進(jìn)的奇異值分解法估計(jì)圖像的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)。從圖像的退化離散模型 出發(fā) ,對圖像進(jìn)行逐層分塊奇異值分解 ,并自動(dòng)選取奇異值重組階數(shù)以減少噪聲對估計(jì)的影響。利用理想圖像奇異值向 量平均能譜指數(shù)模型 ,估計(jì)點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)奇異值向量的頻譜 ,再反傅里葉變換得到其時(shí)域結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明 ,該方法能 在不同信噪比情況下估計(jì)成像系統(tǒng)的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù) ,估計(jì)結(jié)果比原有估計(jì)方法有所提高 ,有望為圖像復(fù)原算法的預(yù)處理提 供一種有效的手段。
上傳時(shí)間： 2014-08-06
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一種基于TeX的排版系統(tǒng)，由美國計(jì)算機(jī)學(xué)家萊斯利·蘭伯特（Leslie Lamport）在20世紀(jì)80年代初期開發(fā)，利用這種格式，即使使用者沒有排版和程序設(shè)計(jì)的知識(shí)也可以充分發(fā)揮由TeX所提供的強(qiáng)大功能，能在幾天，甚至幾小時(shí)內(nèi)生成很多具有書籍質(zhì)量的印刷品。對于生成復(fù)雜表格和數(shù)學(xué)公式，這一點(diǎn)表現(xiàn)得尤為突出。因此它非常適用于生成高印刷質(zhì)量的科技和數(shù)學(xué)類文檔。這個(gè)系統(tǒng)同樣適用于生成從簡單的信件到完整書籍的所有其他種類的文檔
上傳時(shí)間： 2014-02-10
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tinyos2.0.2安裝軟件， TinyOS是一個(gè)開源的嵌入式操作系統(tǒng)，它是由加州大學(xué)的伯利克分校開發(fā)出來的，主要應(yīng)用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)方面。它是基于一種組件（Component－Based）的架構(gòu)方式，使得能夠快速實(shí)現(xiàn)各種應(yīng)用。
上傳時(shí)間： 2014-11-28
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TinyOS是一個(gè)開源的嵌入式操作系統(tǒng)，它是由加州大學(xué)的伯利克分校開發(fā)出來的，主要應(yīng)用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)方面。它是基于一種組件（Component－Based）的架構(gòu)方式，使得能夠快速實(shí)現(xiàn)各種應(yīng)用。
標(biāo)簽： TinyOS 61656 開源 嵌入式操作系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2017-03-28
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C語言的開發(fā)模式, 是編寫.c的Source Code, 再經(jīng)由Compiler編譯成Object Code。所謂Object Code指的是和硬體相關(guān)的機(jī)器指令, 也就是說當(dāng)我們想要把C程式移植到不同的硬體時(shí), 必須要重新Compile,以產(chǎn)生新的執(zhí)行檔。除了需要重新編譯外,新系統(tǒng)是否具備應(yīng)用程式所需的程式庫,include的檔案是否相容, 也是程式能否在新機(jī)器上順利編譯和執(zhí)行的條件之一。
標(biāo)簽： Code Object Compiler Source
上傳時(shí)間： 2017-04-02
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