墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
700+累计阅读
714平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
基于MATLAB的信号PAM编码算法仿真
PAM（Pulse Amplitude Modulation）脉冲幅度调制是一种常用的数字通信信号调制方式。在数字通信中，PAM广泛用于数字调制和解调、数据压缩、电子计算机等领域。本文将介绍如何使用MATLAB实现PAM编码的算法并进行相应的仿真。
一、PAM编码原理
PAM编码将数字数据信号转化为离散的脉冲信号，并通过控制脉冲幅值来表达数字信号的不同值。常见的PAM编码有两种形式：单极性PAM编码和双极性PAM编码。单极性PAM编码只允许脉冲信号有正幅值，而双极性PAM编码则允许脉冲信号具有正、负两种幅值。
二、MATLAB实现PAM编码
实现PAM编码的MATLAB代码如下：
% 生成待编码数据
data = randi([0, 3],基于matlab的信号PAM编码算法仿真
在通信领域中，PAM编码是常用的数字信号编码算法之一。PAM编码是通过将模拟信号离散化为数字信号来实现的，它将连续的模拟信号转换为离散的数字信号，具有一定的抗噪声能力和误码率控制能力。在本篇博客文章中，我们将介绍PAM编码的基础知识和实现方法。PAM编码是脉冲振幅调制的一种形式，它是将模拟信号离散化为一系列数字信号的过程。在PAM编码中，模拟信号被分成若干个等间隔的时间段，每个时间段内的模拟信号被转换为一个数字信号。这些数字信号可以是二进制的，也可以是多进制的。
基于matlab的4PAM误码率性能仿真
随着我们社会对数据的渴望不断增长 - 不仅数据越多，而且数据传输速度越快 - 基于NRZ类型编码的旧调制方案越来越不充分。我们需要尽可能有效地从A点到B点获取数据，无论是PC板上的芯片还是长途光纤的一端到另一端。在许多方面受到青睐的调制方案是PAM4，在这篇文章中我们将讨论PAM4的基础知识，然后再转向它所带来的测试和分析挑战。有一段时间，NRZ类型的编码已经有了数据传输的主要调制方案。在NRZ场景中，我们采用二进制。
【数字基带信号】基于matlab数字基带信号波形仿真【含Matlab源码 988期】
数字基带信号波形仿真 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
基于MATLAB的数字基带通信系统仿真
本论文主要研究了数字信号的基带传输的基本概念及数字信号基带传输的传输过程和如何用MATLAB软件仿真设计数字基带传输系统。本文首先介绍了MATLAB仿真软件。然后介绍了本课题的理论依据，包括数字通信，数字基带传输系统的组成及数字基带信号的传输过程。接着介绍了数字基带传输系统的特性包括数字PAM信号功率普密度及常用线路码型，并通过比较最终选择双极性不归零码。之后介绍了数字基带信号的最佳接收的条件以及如何通过示波器观察基带信号的波形。最后按照仿真过程基本步骤用MATLAB的仿真工具实现了数字基带传......
【数字基带信号】数字基带信号波形仿真【含Matlab源码 988期】
数字基带信号波形仿真 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
MATLAB实现的SISO_PAM变声变调技术源码
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：本文深入探索了MATLAB源码中实现的变声变调技术，尤其关注于SISO系统中的PAM技术。SISO_PAM是数字调制的一种，它将二进制数据映射到模拟信号的幅度上，以在通信链路中传输信息。源码涵盖数据生成、PAM调制、引入AWGN模型、信道均衡、解调、性能评估和可视化等多个关键步骤，旨在通过实践加深对PAM和数字通信的理解。 ...
通信系统仿真：双极性、正交及PAM信号的深入解析
双极性信号是相对于单极性信号而言的，它具有正负两种电平状态，通常用于表示二进制中的0和1。正电平代表一个逻辑状态，负电平代表另一个逻辑状态。这种信号的特征使得它在提高信号的抗干扰能力和信噪比方面具有显著优势。正交信号是指在数学上，两个信号的积分结果在一定时间周期内为零，即它们在频谱上相互正交。这通常可以通过使用正弦函数和余弦函数来实现，因为正弦和余弦函数在周期内是相互正交的。
MATLAB实现PAM通信系统仿真完整课程设计项目
先别急着打开Simulink，咱们得搞清楚：PAM到底是什么？它的全称是Pulse Amplitude Modulation（脉冲幅度调制），听上去很专业，其实核心思想非常朴素：把信息编码进一系列脉冲的“高度”里。举个生活化的例子🌰：假设你在山的另一边有个朋友，你们约定用灯光打信号。如果灯亮一下表示“你好”，亮两下表示“吃饭了吗？”……这叫时域编码。但如果你们改用不同亮度的光呢？微弱闪光 →0中等亮度 →1强烈闪光 →2极亮爆闪 →3。
matlab对pam仿真代码-Signal-Processing-Comms-System:信号处理通讯系统
matlab对pam仿真代码信号处理波产生 -该存储库包含WifiTheHuman编写的Matlab代码，该代码可使用物理通道和电波发生器进行数据传输。 -首先，可以将比特流可选地编码为4-PAM，以使传输速度加倍。 -接下来，发送器可以使用卷积将位流调制为信号波形，并将其通过通道发送到接收器。 它可以调制到方波或根升余弦波上。 -已经编写了仿真代码，因此用户可以可视化发射机的输出波形和功率谱密度，并相应地调整其发射率。 -接收器使用匹配的滤波器和4-PAM解码器对信号波形进行解调，因此可以检索原始数据。 -它可以显示受到通道噪声影响的接收波形以及眼图，从而使用户可以直观地看到通道噪声的影响。 -可以绘制由于噪声引起的误码率，以便用户确定系统是否适合其应用。
matlab中奈奎斯特图代码--EYE-DIAGRAM--PAM:生成许多PAM信令方案的EYEDIAGRAM
matlab中奈奎斯特图代码-EYE-DIAGRAM--PAM 该项目是Matlab Simulator，它使用各种脉冲形状生成二进制和4级PAM信号的眼图。 该项目的目的是使用眼图来测试各种信令方案对ISI和AWGN的脆弱性。 该代码由Ahmed Wael，Mohamed Yossef，Abdullah Shawky全面开发，用于2018年Spring的通信系统类。 项目部分： 1.无噪音系统： 使用极性NRZ，极性RZ，理想Nyquist脉冲和升余弦脉冲形状的二进制和4级PAM的DCS的眼图。 如何使用 该功能允许用户输入以下内容作为输入： •脉冲形状类型（NRZ，RZ，理想奈奎斯特脉冲，升余弦脉冲） •PAM级别数（二进制，4级） •眼图的持续时间（Ts，2Ts） 2.嘈杂的系统 第1部分中每个DCS的眼图，假设系统受AWGN〜N（0; N / 2）的约束 如何使用 该功能允许用户输入以下内容作为输入： •N的值 测试用例： 下表中案例的眼图在代码中生成： 情况1情况2情况3情况4 脉冲形状NRZ升余弦NRZ升余弦 PAM级别二进制二进制二进制二进制 信噪比等级0 dB 0 dB
Matlab coding for PAM4 basic transmission_PAM4_matlabPAM4_数据传输_信
此代码是用matlab软件仿真PAM4信号的传输，自动生成传输数据，在接收端做基本的信号处理，计算出误码率。
组态王通过以太网与西门子S7-200 SMART PLC通讯案例详解
通过以上步骤，我们成功实现了组态王与西门子S7-200 SMART PLC的以太网通讯。这一技术不仅提高了工业自动化系统的灵活性和可靠性，还为初学者提供了一个实用的学习案例。希望本文能帮助您快速掌握组态王与西门子S7-200 SMART PLC的通讯技术。如有任何疑问，欢迎留言讨论！
GD32F303开发实战(一)：从零搭建MDK工程与时钟配置详解
本文详细介绍了如何从零开始为GD32F303微控制器搭建一个清晰、可维护的MDK工程模板。内容涵盖开发环境准备、工程目录结构规划、文件分组管理、关键工程配置，并重点解析了时钟树原理，手把手指导配置108MHz系统时钟。通过实战步骤与常见问题排查，帮助开发者构建一个稳定可靠的开发基础，便于后续功能扩展。
宇树机器人G1二次开发：语音对话、打断与激活功能实现指南
宇树机器人G1是一款功能强大的四足机器人，其开放的SDK和API为开发者提供了广阔的二次开发空间。其中，语音交互是提升机器人智能化水平和用户体验的关键功能。本文将详细介绍如何在宇树机器人G1上进行二次开发，实现。语音打断允许用户在机器人说话时随时中断并输入新指令，这是提升交互自然度的关键功能。三大核心功能，帮助你构建更自然、更智能的人机交互系统。语音识别是将用户的语音输入转换为文本的过程。识别文本后，需要理解用户意图并生成回复。将文本回复转换为语音输出。
《AFSim 2.9中文参考手册》
本栏目将对《AFSim 2.9中文参考手册》进行持续更新，欢迎关注交流！对本文或者AFSIM相关内容感兴趣的朋友，可私心联系作者。《AFSim 2.9中文参考手册》内容概览。
CTF实战：Flask Session流量解密与内存马路由追踪
本文通过一道CTF实战题目，详细解析了Flask Session流量解密与内存马路由追踪的全过程。文章从破解前端加密密码入手，逐步揭示如何利用泄露的SECRET_KEY解密Session，发现命令执行痕迹，并最终追踪到攻击者植入的内存马路由。内容涵盖Wireshark流量分析、flask-unsign工具使用等实战技巧，为CTF选手和安全研究人员提供了一套完整的Flask应用安全分析思路。
ACM算法模板 · 一些常用的算法模板-模板合集（打比赛专用）
萌新常用的都在这了，本萌新的模板集。
使用C# HslCommunication库实现三菱PLC通信（含完整代码示例）
在工业自动化开发中，上位机与PLC的通信是关键环节。HslCommunication库是一个开源的.NET工业通信库，支持三菱、西门子、欧姆龙等多个品牌PLC的通信协议。本文将演示如何通过库实现C#程序与三菱PLC的通信，并提供完整的代码示例。
Simulink开发项1000例实战专栏--实例148：构建一个完整的电动汽车电池SOH评估仿真模型，包括电池建模模块、数据采集模块、SOH估算算法模块以及性能评估模块
电动汽车的动力电池是其核心部件，而电池的健康状态（State of Health, SOH）直接影响车辆的续航能力和使用寿命。SOH通常定义为当前电池容量与初始容量的比值，用百分比表示。通过基于MATLAB/Simulink平台的SOH评估仿真，可以实时监测电池的退化情况，并为电池管理系统（BMS）提供决策依据。本项目旨在构建一个完整的电动汽车电池SOH评估仿真模型，包括电池建模模块、数据采集模块、SOH估算算法模块以及性能评估模块，并通过仿真验证SOH评估的准确性。
SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]
SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大
VB摄像头监控
该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等，可在创建的窗口进行控制
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
订阅专栏 解锁全文
372
扫一扫
