射频前端到解调的基础单元

文章详细介绍了从射频到解调的硬件流程,包括射频前端的天线、滤波器、LNA和混频器,中频处理的带通滤波器和解调器,以及解调和基带信号处理阶段,涉及解码、错误校正等步骤。此外,还提到了数字信号处理和系统中的其他辅助组件。

射频到解调的硬件链路通常包括以下几个主要部分:

 

1. 射频前端:射频前端通常包括天线、滤波器、低噪声放大器(LNA)和射频混频器等组件。天线接收到的射频信号首先经过滤波器进行频率选择,然后通过LNA进行放大,最后与本地振荡器的信号进行混频以产生中频(IF)信号。

 

2. 中频处理:中频处理部分包括带通滤波器、中频放大器和混频器等组件。中频处理的目的主要是对射频信号进行进一步滤波和放大,以满足接下来解调和信号处理的要求。

 

3. 解调器:解调器是接收到的信号进行解调和信号处理的关键部分。解调器主要包括解调器芯片、混频器和滤波器等组件。解调器根据接收到的信号类型(调制方式),对信号进行解调并回复为原始的基带信号。

 

4. 基带信号处理:基带信号处理是对解调后的基带信号进行进一步处理和分析。这包括对信号进行滤波、放大、采样、时钟恢复以及数字信号处理(如解码、解调、错误校正等)等。

 

5. 数字信号处理:对基带信号进行数字信号处理的部分通常包括数据解码、解调、错误校正以及各种信号处理算法等。这部分主要在数字域中进行,包括使用数字信号处理器(DSP)、微控制器(MCU)等设备。

 

除了上述的主要硬件组件之外,还有其他辅助组件和接口,如时钟源、数据接口、功耗管理等,以完善整个射频到解调的硬件链路。不同应用场景和要求下的硬件链路可能会有所不同,上述是一般情况下的典型硬件链路。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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