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RSS订阅原创 关于的感知
这是一个非常核心的问题。我们分三个层次来拆解：为什么通信波形也能测出 Delay-Doppler、感知到底在“感”什么，以及如何用数学工具（FIM/CRB）来评估和优化感知的性能。
2026-06-02 11:25:23
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原创 MIMO飒飒水水
能否分别举例这四个这四个变换（FT、FS、DTFT、DFT）构成了数字信号处理（DSP）最核心的四大基石。它们完美地体现了：一个域的会导致另一个域的；一个域的会导致另一个域的。为了让你彻底看清它们的区别，我们用同一个物理场景（一个正弦波信号）在四种不同时域条件下的处理方式来举例，并进行严格的数学计算。
2026-06-02 11:14:37
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原创 一、三类论文的“层级关系”（最关键）把整个CAPA知识体系分成三层：[特殊字符] 第1层：物理 + 数学本源（必须先看）代表：Holographic MIMO Communications U
CAPA = 连续信道模型（第1层） + 近场物理（第2层） + 性能分析（第3层）\boxed{ \text{CAPA = 连续信道模型（第1层） + 近场物理（第2层） + 性能分析（第3层）} }CAPA = 连续信道模型（第1层） + 近场物理（第2层） + 性能分析（第3层）。
2026-04-23 09:56:23
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原创 关注推荐热榜专栏圈子New付费咨询知学堂搜索你感兴趣的内容…直答消息5私信34创作中心频分多址 (FDMA)、时分多址 (TDMA)、码分多址 (CDMA) 和
消息5私信34频分多址 (FDMA)、时分多址 (TDMA)、码分多址 (CDMA) 和正交频分多址 (OFDMA) 的数学描述首发于。
2026-04-17 10:11:21
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原创 一、 ESPRIT 与 MUSIC 的对比讲解两者都属于空间谱估计（Spatial Spectrum Estimation）中的超分辨率算法，其核心目标都是从接收到的信号中分辨出入射角（AoA）。1.
数学上：重点看矩阵论（特征分解、子空间投影）。这是看懂 SpotFi 第 4 章的核心。物理上：只需要理解相位随距离线性变化这一原理。SpotFi 的难点：其实不在天线，而是在于它如何处理 WiFi 芯片自带的随机相位偏移（SFO/STO）。下一步阅读建议在读 SpotFi 时，重点关注它如何构建。它把 3 根天线和 30 个子载波重排成一个矩阵，这本质上是把“频率扫描”当成了“空间扫描”，这是该论文最天才的地方。
2026-04-17 09:26:01
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原创 什么是CSI感知？
中文：自相关系数 = 时间差 τ 的协方差 / 0 时刻自协方差（归一化）符号解释Cov[⋅,⋅]：协方差τ：时间滞后物理意义：衡量 CSI 随时间变化快慢，越快变化→动作越快噪声 / 信道分布：CN 是无线基础模型估计核心：LS 无先验、MMSE 用统计更准多径：CIR 时域、CFR 频域，互为傅里叶变换感知核心：CSI = 静态 + 动态；ACF → 速度；动作改变相位 / 幅度需要我把这些公式整理成一页可打印速记版吗？无线信号传播的多径效应。
2026-04-15 15:34:15
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原创 RF 内容
英文名称频率范围：通常指频率在300kHz 至 300GHz之间的电磁波。在物理学中，当电流在导体中流动时，会产生电磁场；当这个电流的频率达到一定高度（通常是每秒变化一万次以上）时，电磁场就会脱离导体向空间传播，形成无线电波。
2026-04-15 11:25:03
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原创 OTFS的
OTFS = OFDM + DD域到时频域的变换。如果把 SFFT/ISFFT 去掉，剩下的部分本质上就是一个标准的OFDM系统。在高频、高速移动环境下，OFDM 的子载波正交性会因多普勒频移而崩溃；而 OTFS 因为在 DD 域处理信号，能够有效地捕捉多普勒偏移，保持通信稳定。
2026-04-10 11:00:13
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原创 通信基础复习+重要知识点记忆
发送端：用单极性方波表示 0/1不再需要方波，直接通过抽样 + 门限判决，一步回到 0101这样整个链路就完全通了👍OFDM时域波形太乱，分不开→ 必须先 FFT 变到频域，把每个子载波分开→ 在频域完成 “等效抽样”→ 再对每个频域点判决具体推导一下每一步，公式标注理由下面我给你一步一步完整推导，从接收时域波形开始，直到判决输出数据，每一步都配公式 + 物理意义，严格对应你刚才的疑问：OFDM 时域波形太乱分不开→ 做 FFT 变到频域→ 频域分开每个子载波→ 等效抽样、判决接收连续时域波形。
2026-04-03 16:57:21
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原创 ODDM OTFS学习
步骤核心假设输出形式LTV 模型信道随时间变化多径离散化信道稀疏多普勒建模移动 → 相位旋转局部平稳短时间内 τp,fp\tau_p, f_pτp,fp 近似常数Delay–Doppler 展示延迟 + 多普勒分解核心思路：从时变卷积 → 离散路径 → 多普勒 → 局部平稳 → Delay–Doppler 表示如果你愿意，我可以帮你画一张直观图，把每条路径的 delay + Doppler和输出信号叠加关系展示出来，直观理解 ISAC/OTFS/多径多普勒。
2026-04-03 13:50:52
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原创 未来该看的代码模型
（开启目标检测的大门）YOLOv5（掌握实际落地最快的模型）UNet（掌握像素级分类）（跟上最新的 AI 浪潮）WZMIAOMIAO。
2026-04-02 09:30:25
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原创 FCN网络学习
这是一个非常标准的、工业级的全卷积网络（FCN）变体。ResNet的深度表达能力。的大感受野。HDC的平滑特征采集。的稳定训练策略。这套架构非常适合作为你研究语义通信 (Semantic Communication)中“特征提取”部分的基准模型（Baseline）。
2026-03-29 11:37:37
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原创 空洞卷积（Dilated Convolution）
不要在所有层都用同样的空洞率（比如一直用 $r=2$），而应该采用一种类似“锯齿状”的组合（如 $1, 2, 3$ 或 $1, 2, 5$）。这样小空洞率的层可以填补大空洞率层留下的缝隙。小贴士：在语义分割任务中，如果你发现模型对细小物体的识别很差，或者预测图上有明显的“棋盘格”纹路，通常就是空洞卷积设计不当导致的。
2026-03-29 11:09:42
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原创 转置卷积的解释
这张图片详细讲解了**转置卷积（Transposed Convolution）**的运算原理、步骤以及输出尺寸的计算公式。转置卷积通常用于深度学习中的上采样（Upsampling）操作。
2026-03-27 09:31:34
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原创 怎么读一篇论文(通信, AI）
文章结构 1. Titile 2. Abstract 3. Introduction 4. Method 5. Exp 6. Conclusion第一遍 1. Titile 2. Abstract 3. Conclusion 4. 简单看下method和exp的图表 第二遍：过一遍整个文章 1. 不用太在意细节，例如公式等 2. 要看懂图和表在干什么 3. 流程图是什么样 4. 算法大体是什么样 5. 结果中的图是什么样 6. 方法是如何与别人对比的，差距多大。第三遍：是否需要往下精度？
2026-03-03 16:16:23
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原创 LeNet-5学习
这里经过了卷积-池化-卷积-池化（最后这个池化带Flatten，变为400的一个向量作为下一步的输入）-全连接层120-全连接层84-全连接层10。
2026-02-25 11:30:53
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空空如也
空空如也
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