编程码字GPU、CPU不分?重新选字体!

本来用得很好的字体,突然发现GC分不清,容易混的字体是DO、1l、IL1、GC、0Oo等。

只好换了字体,候选字体有以下几个:

经过比较,选择了JetBrains Mono NL字体,效果如图:

不过字体换了需要适应一段时间……

### SPMA技术中稀疏码字的设计方法 SPMA(Sparse Code Multiple Access,稀疏码分多址)的核心在于设计一组稀疏的、低相关性的码字[^1]。这些码字用于区分用户信号,并在接收端通过稀疏信号恢复算法(如压缩感知技术)进行解调。以下是关于稀疏码字设计的关键内容: #### 稀疏性与低相关性 稀疏码字的设计需要满足两个关键特性:稀疏性和低相关性。稀疏性确保每个码字中只有少量非零元素,从而减少计算复杂度并提高信号恢复效率。低相关性则保证不同码字之间的干扰最小化,避免用户间信号的相互混淆。 #### 设计方法 稀疏码字可以通过以下几种方式生成: 1. **随机生成法** 随机生成法是最常见的稀疏码字设计方法之一。在这种方法中,码字的每个元素以一定概率取值为非零值(例如 +1 或 -1),其余部分为零。这种方法简单易行,但需要确保生成的码字集合具有良好的稀疏性和低相关性。 ```python import numpy as np def generate_random_spma_codes(num_users, code_length, sparsity): codes = np.zeros((num_users, code_length)) for i in range(num_users): non_zero_indices = np.random.choice(code_length, sparsity, replace=False) codes[i, non_zero_indices] = np.random.choice([-1, 1], size=sparsity) return codes # 示例:生成3个用户的SPMA码字,码长为10,稀疏度为3 spma_codes = generate_random_spma_codes(3, 10, 3) print(spma_codes) ``` 2. **确定性构造法** 确定性构造法通过数学公式或特定算法生成稀疏码字。这种方法可以更好地控制码字的稀疏性和低相关性,但通常较为复杂。例如,基于正交矩阵或循环移位矩阵的方法可以用来构造具有良好性能的稀疏码字[^1]。 3. **优化设计法** 优化设计法通过求解优化问题来生成稀疏码字。目标函数通常包括最大化码字集合的最小距离或最小化码字间的互相关系数。这种方法可以进一步提升系统性能,但计算复杂度较高。 #### 实现步骤 - **定义参数**:确定码字长度、用户数量和稀疏度。 - **生成候码字**:根据定的设计方法生成候码字集合。 - **评估性能**:通过计算码字间的互相关系数和最小距离等指标评估码字性能。 - **择最优码字**:从候码字集合中择性能最优的码字集合。 ```python def evaluate_spma_codes(codes): num_users, code_length = codes.shape correlation_matrix = np.abs(np.dot(codes, codes.T)) np.fill_diagonal(correlation_matrix, 0) # 去除自相关 max_correlation = np.max(correlation_matrix) return max_correlation # 示例:评估生成的SPMA码字性能 max_correlation = evaluate_spma_codes(spma_codes) print(f"最大互相关系数: {max_correlation}") ``` ###
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