Estimated Sensitivity

最新推荐文章于 2025-07-17 10:33:16 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/incredib1e/article/details/130613907
EstimatedSensitivity是一种基于IQcapture和CW输入信号的敏感度估算方法，它在FTM模式下可用，能缩短测试时间，允许在发射机不工作时进行测试，尤其适用于debug和Txdesense测试。该算法与噪声系数和最低信噪比相关，误差通常在±1dB内，前提是spur小于25dB。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Estimated Sensitivity是基于IQ capture和CW输入信号的处理，用数学的方法去估算出相对应的灵敏度，仅在FTM模式下可用。

Estimated Sensitivity的好处是：
1，测试时间更短；
2，即便发射机不工作，也能进行测试，从而可以在debug/bring up阶段使用，也可以用于测试Tx 的desense。

Estimated Sensitivity的具体算法是机密，但其与噪声系数NF和minimum SNR有关。 Estimated Sensitivity与实际的灵敏度误差在±1 dB以内（前提条件是spur小于25dB）

Prompt-Tuning——深度解读一种新的微调范式
夏栀的博客
11-19 7万+
Prompting——深度解读一种全新的微调范式   自从GPT、EMLO、BERT的相继提出，以Pre-training + Fine-tuning 的模式在诸多自然语言处理（NLP）任务中被广泛使用，其先在Pre-training阶段通过一个模型在大规模无监督语料上预先训练一个预训练语言模型（Pre-trained Language Model，PrLM），然后在Fine-tuning阶段基于训练好的语言模型在具体的下游任务上再次进行微调（Fine-tuning），以获得适应下游任务的模型。这种模式在诸
AI算力网络与通信中算力交易的性能评估_副本
AI天才研究院
07-06 1036
随着人工智能技术的飞速发展，算力已成为数字经济时代的核心生产要素。AI算力网络作为连接算力供需双方的关键基础设施，正在重塑计算资源的分配与交易模式。本文深入探讨了AI算力网络的架构特性、算力交易的市场机制，以及如何科学评估算力交易的性能表现。通过"算力电网"的创新类比，我们将复杂的技术概念转化为直观易懂的生活场景，详细解析了算力交易中的通信挑战、性能瓶颈与优化策略。文章提供了量化评估模型和Python实现代码，结合实际案例分析，帮助读者全面理解算力交易性能评估的关键指标与方法。
Sensitivity, specificity, positive prediction rate,negative prediction rate, misclassification error
2401_83026894的博客
10-07 1276
在统计学和机器学习中，敏感性（Sensitivity）、特异性（Specificity）、阳性预测值（Positive Prediction Rate, PPV）、阴性预测值（Negative Prediction Rate, NPV）和误分类错误（Misclassification Error）是评估分类模型性能的常用指标。
射频测试接收灵敏度
Sharon_PU的博客
07-29 3208
接收机的前端主要有LNA（Low Noise Amplifier），ASM(Antenna Switch Manage)，SAW filter、以及接收线路走线，由NF级联可知，这LNA的NR和这三者的loss总和，对于接收机整体的Noise Figure影响最大。假设ASM的loss增加1dB,则整个接收机的NF就增加1dB,灵敏度则直接下降1dB。174dBm/Hz:指的是常温下（25℃）的热噪声，高温时热噪声会加大，导致灵敏度变差。ASM和SAW尽量选loss小的，LNA尽量选NF小的，走线尽量短。
对于fmri的设计矩阵构造的一个很直观的解释-by 西南大学xulei教授
weixin_33795806的博客
03-30 524
本程序意在解释这样几个问题：完整版代码在本文的最后。 1.实验的设计如何转换成设计矩阵？ 2.设计矩阵的每列表示一个刺激条件，如何确定它们？ 3.如何根据设计矩阵和每个体素的信号求得该体素对刺激的敏感性？   程序详解： 1.构造hrf　　 hrf_small = [ 0 4 2 -1 0 ]; figure(1); clf; ...
A/B Test Sensitivity Improvement by Using Post-Stratification
ebay的专栏
06-18 2672
a/b测试是ebay主要使用的算法优化方法。由于交易数据的长尾特性，用以比较测试组和控制组的 t假设检验方法敏感度不高。本文通过事后分层的统计分析方法，对a/b测试中的用户按照试验前线上行为的相似度进行分组，通过减少组内行为差异而减少试验方差，进而提高测试敏感度，改进试验效率。
NASA数据：水瓶座官方发布第 2 级海面盐度和风速数据 V5.0
此星光明博客
07-24 821
5.0 版宝瓶座 2 级产品是 AQUARIUS/SAC-D 任务轨道/扫描数据的第三次正式发布。宝瓶座 2 级数据集包含由 3 个不同辐射计和星载散射计得出的海面盐度（SSS）和风速数据。二级数据还包括每个辐射计的水平和垂直亮度温度（TH 和 TV）、辅助数据、标志、转换后的遥测和导航数据。每个数据文件涵盖一个 98 分钟的轨道。水瓶座 "仪器搭载在 "AQUARIUS/SAC-D "卫星上，该卫星由美国航天局和阿根廷国家空间活动委员会（CONAE）合作研制。
高通平台射频校准技术
qq_41843727的博客
03-27 1333
介绍高通平台射频校准技术
为什么要学习现代控制理论（机器人方向）？
zhangrelay的专栏
10-11 6129
学生答：课表上有，要不我才不学呢！！！于是就有了如下的感悟： 一个如此重要并且可以将数字计算机优势应用于实际系统的课程，在学生看来，不过是做题和考试。 当然也有理智的回答，如下所示： 这说明了存在的问题，令人忧伤。 我也会在博客里面利用最近一段时间更新现代控制理论（机器人方向）的应用，把自己的一些看法分享一下。 现代控制理论的专题链接： https://blog.youkuaiyun.com/zhangrelay/category_6161998.html 用尽可能少的篇幅和时间将现代控制理论和机器
GEE 数据集：人类造成的热带潮湿森林退化程度的估计
此星光明博客
09-21 851
选择性采伐、火灾和边缘效应造成的热带森林退化是碳和生物多样性损失的主要驱动因素1,2,3，其年增长率可与森林砍伐相媲美4。然而，在全球热带范围内，其实际程度和长期影响仍不确定5。在此，我们将泛热带湿润森林植被变化的卫星遥感数据4 与空间光探测与测距（LiDAR）6 对树冠高度和生物量的估算相结合，量化了多种类型退化对森林结构的影响程度和持续性。我们估计，选择性砍伐和火灾导致森林高度分别下降 15%和 50%，即使 20 年后恢复率也很低。
[硬件电路-22]： 为什么模拟电路信号处理运算的精度不如数字信号处理运算？
文火冰糖（王文兵）的博客
07-14 877
模拟电路依赖电阻、电容等元件实现滤波、放大等功能，但元件参数存在制造容差（如±5%或±10%），导致电路实际性能与设计值偏离。数字信号通过阈值检测（如施密特触发器）恢复原始波形，即使信号在传输中失真，只要未超过阈值误差范围，仍可正确解码。级联效应：模拟电路由多个模块级联组成（如放大→滤波→调制），每个模块的误差会逐级累积，导致最终输出误差显著增大。热噪声：电阻、晶体管等元件产生热噪声（如约翰逊-奈奎斯特噪声），叠加在信号上，降低信噪比（SNR）。，电阻的标称值存在容差（如±1%），导致电路参数偏离设计值。
【实时Linux实战系列】实时任务与信号处理
望获实时Linux系统
07-17 505
本文介绍了实时Linux系统中的信号处理机制。作为任务间通信和同步的重要手段，信号作为一种软件中断能够有效传递异步事件。文章从实时任务的分类（硬实时/软实时）和信号特性（类型、处理、队列）入手，详细讲解了在实时Linux环境中处理信号的方法。通过三个实际案例（基本信号处理、实时信号处理、任务间通信）的代码实现，展示了信号处理的具体应用。同时提供了环境准备指南、常见问题解答以及最佳实践建议，帮助开发者优化实时系统的性能。信号处理技术在工业自动化、金融交易等领域具有重要应用价值。
第六届信号处理与计算机科学国际学术会议（SPCS 2025)
2501_91512407的博客
07-16 755
由陕西省计算机教育学会人工智能专委会主办，西京学院电子信息学院承办，西安财经大学、陕西学前师范学院协办的第六届信号处理与计算机科学将于2025年8月15-17日在西安举行。主要围绕信号处理与计算机科学等研究领域展开讨论。旨在为从事信号处理与计算机科学研究的专家学者、工程技术人员、技术研发人员提供一个共享科研成果和前沿技术，了解学术发展趋势，拓宽研究思路，加强学术研究和探讨，促进学术成果产业化合作的平台。
Linux进程信号--3、信号处理
lhxcc_fly的博客
07-15 679
在信号序章中我们收到信号时不会立即处理，而是在合适的时间处理，该合适的时间就是进程从内核态返回到用户态的时候。
[硬件电路-21]：模拟信号处理运算与数字信号处理运算的详细比较
文火冰糖（王文兵）的博客
07-14 686
处理基础：依赖数学算法（如傅里叶变换、数字滤波器设计）和数字电路（DSP芯片、FPGA）或软件实现。调制解调（如QAM、OFDM）、信道编码（如LDPC）、均衡（如MMSE）等复杂算法。典型操作：加法、乘法、移位、存储、逻辑运算（如FFT算法中的蝶形运算）。降噪（如ANC主动降噪）、回声消除、音频压缩（如AAC、Opus）。信号形式：处理连续时间、连续幅值的信号（如电压、电流、声波）。典型操作：积分、微分、放大、衰减、调制/解调（如模拟乘法器）。精度低、抗干扰能力弱、稳定性差、功能固定、难以实现复杂算法。
spring-aop-5.3.7.jar中文文档.zip
07-18
1、压缩文件中包含： 中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
baiganqing_Problem-Solving-with-Algorithms-and-Data-Structures-Using-Python_47620_1752834549389.zip
最新发布
07-18
baiganqing_Problem-Solving-with-Algorithms-and-Data-Structures-Using-Python_47620_1752834549389
局域网IP端口扫描工具，支持自动获取网段，端口查询设置 可视化显示扫描结果
07-18
局域网IP端口扫描工具，支持自动获取网段，端口查询设置 可视化显示扫描结果
HikariCP-2.7.8.jar中文文档.zip
07-18
1、压缩文件中包含： 中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
写一个用一阶互补滤波求陀螺仪航向角的c语言代码
07-10
estimated_angle = GYRO_SENSITIVITY * (estimated_angle + gyro_rate * dt) + ACCEL_SENSITIVITY * accel_angle; return estimated_angle; } int main() { float gyro_rate = 0.1; // 陀螺仪角速度 float ...
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