AM与PM

本文深入探讨了AM与PM在12小时制时间中的使用方式,强调了深夜12点作为midnight和中午12点作为noon的特殊标识,并解释了如何在实际生活中正确应用这一概念。

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AM与PM是使用12小时制时区分上下午所用的.
AM表示上午,PM表示下午.
注意:深夜的12点用12AM(midnight),中午的12点用12 PM(noon)

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这样理解:过了11点59分59秒,就是切换上下午了! 时间和时钟上, 都是12点表示的, 实际意义上是0 点!!
### AM-PM 特征的概念应用 #### 一、AM-PM 特征的基础定义 AM-PM 是指调幅(Amplitude Modulation, AM调相(Phase Modulation, PM),它们属于信号调制中的基本技术。调制的核心目标是将基带信号变换为适合信道传输的形式,以提升信号传输的效率可靠性[^3]。 在实际应用中,AM 主要涉及信号幅度的变化,而 PM 则关注于信号相位的变化。这两种特征通常被用来描述信号的不同属性,并且可以通过组合形成更复杂的调制方案,例如 QAM(正交振幅调制)。这种多样性使得 AM-PM 特征成为许多现代通信系统的关键组成部分。 --- #### 二、AM-PM 特征在信号处理中的应用 在信号处理领域,AM-PM 特征常用于分析解码复杂信号的行为模式。具体来说: 1. **无线通信系统的性能评估** - 在无线通信中,AM PM 可以共同表征信号的质量。通过对 AM PM 组件的分离测量,工程师能够诊断信号失真或其他异常情况。这有助于改进发射器设计并优化接收端算法。 2. **音频信号增强** - 对于音频信号而言,AM 表现为其强度变化,而 PM 则反映音调波动。利用这一原理,在音频压缩或降噪过程中可提取 AM-PM 特征作为辅助参数,进一步改善听觉体验[^1]。 ```python import numpy as np from scipy.signal import hilbert def extract_am_pm(signal): analytic_signal = hilbert(signal) amplitude_envelope = np.abs(analytic_signal) # 提取 AM instantaneous_phase = np.unwrap(np.angle(analytic_signal)) # 提取 PM return amplitude_envelope, instantaneous_phase ``` 上述代码展示了如何基于希尔伯特变换从输入信号中分别获取 AM PM 数据流。 --- #### 三、AM-PM 特征在计算机视觉中的潜在用途 尽管 AM-PM 更常见于传统信号处理场景,但在某些特定情况下也可以将其扩展至计算机视觉范畴内加以运用。比如: 1. **纹理分类** - 图像局部区域内的灰度分布可能表现出类似于 AM 的特性——即对比度高低;此同时,方向性边缘结构则对应于某种意义上的 PM 描述子。因此,借助联合建模策略,可以构建更加鲁棒的特征表示体系来区分不同类型的材质表面[^2]。 2. **动态手势捕捉** - 当监控人体动作序列时,关节角度随时间演变轨迹既包含了位置偏移量信息(类似 AM),又隐含速度矢量指示(近似 PM)。于是,采用类似的分解框架便能有效捕获细微差别以便后续识别任务执行得更为精准高效[^4]。 --- ### 结论 综上所述,无论是经典意义下的无线电波形解析还是新兴交叉学科里的创新实践探索,AM-PM 特征都展现出强大的适应能力广阔的应用前景。未来随着硬件设备精度不断提高以及软件算法持续演进,相信围绕此类主题的研究将会取得更多突破性的进展成果。
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