44、可见光通信中的调光与多输入多输出技术解析

可见光通信中的调光与多输入多输出技术解析

1. 脉冲宽度调制(PWM)与离散多音调制(DMT)结合

在物理层将PWM调光与基于DMT的可见光通信(VLC)相结合,可以实现调光控制和数据传输的解耦。通过在DMT子载波上采用频谱效率高的调制方案,如正交幅度调制(QAM),可实现高达513 Mbps的数据速率。DMT用于补偿LED的频率依赖性。由于PWM频谱包含高频成分,PWM的参考(载波)信号频率必须至少是DMT最高子载波频率的两倍,以减少子载波干扰。较慢的PWM速率会导致显著的频谱混叠,从而增加子载波引起的干扰。

基本的PWM - DMT VLC系统工作流程如下:
1. 发射端
- 输入数据序列d(t)首先使用多级QAM转换为符号序列,以提高频谱效率。
- 经过串并转换(S/P)后,使用逆快速傅里叶变换(IFFT)进行调制。IFFT的输出是多载波信号,表达式为:
[x(t)=\Re\left{\sum_{k = 0}^{N_{sc}-1}s_{k}\exp(-j\omega_{k}t)\right},0\leq t\leq T]
其中,(s_{k})是在第k个子载波信道中传输的符号,(\omega_{k} = 2\pi k/T),(N_{sc})是子载波数量,(T)是DMT符号的持续时间。
- 为了确保驱动LED的信号始终为正,在对LED进行强度调制之前,将直流电压(v_{dc})添加到乘法器的输出。复合信号表示为:
[y(t)=x_{mc}(t)p_{pwm}(t)+v_{dc}(t)]
其中,(p_{pwm}(t))是周期性PWM信号,调光水平与(M_{pwm})相同。

在人工智能研究的前沿,自然语言理解技术正受到广泛关注,其涵盖语音转写、跨语言转换、情绪判别及语义推断等个分支。作为该领域的基石方法之一,基于大规模文本预先训练的语言表征模型,能够从海量语料中学习深层的语言规律,从而为各类后续应用任务提供强有力的语义表示支持。得益于硬件算力的提升模型架构的持续优化,这类预训练模型已在项自然语言理解评测中展现出卓越的性能。 本文重点探讨中文环境下的三项典型自然语言处理任务:TNEWS新闻主题归类、OCEMOTION情感倾向判断以及OCNLI语义推理验证。这三项任务分别对应文本分类、情感分析逻辑推理三大核心方向,共同构成了从基础文本理解到复杂语义推演的技术链条。 TNEWS新闻主题归类任务旨在对涵盖政治、经济、科技、体育等领域的新闻文本进行自动类别划分。该任务要求模型准确识别文本主旨并完成分类,属于典型的文本分类问题。 OCEMOTION情感分析任务则专注于从社交媒体、论坛评论等短文本中识别用户的情感极性。情感分析作为文本理解的重要维度,可为商业决策、舆情监测等提供关键依据,具有显著的应用价值。 OCNLI语义推理任务需要模型依据给定的前提语句假设语句,判断后者是否可由前者逻辑推导得出。该任务检验模型对语句间语义关联推理关系的理解能力,是衡量自然语言理解深度的重要标杆。 在上述任务中,数据分布的标签类别不均衡现象构成主要挑战。标签指单一文本可能归属个类别,而不均衡则表现为各类别样本数量差异悬殊。这种不平衡分布易导致模型过度拟合数类别,从而削弱其泛化性能。为应对该问题,本方案综合采用了数据重采样、损失函数加权调整等技术,以提升模型在少数类别上的识别效果。 深度学习方法是实现上述任务的核心技术路径。通过设计层神经网络结构,模型能够自动提取文本的深层特征,并建立从原始输入到任务目标的端到端映射。本方案所涉及的技术体系包括卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络以及基于自注意力机制的Transformer架构等。 参赛者需对提供的数据集进行预处理分析,构建高效的深度学习模型,并通过训练、验证测试环节系统评估模型性能。借助天池平台提供的强大算力资源预训练模型基础,参赛者可进一步优化模型设计,提升任务表现。 本次研究不仅着眼于在特定评测任务上取得优异成绩,更致力于深入探索中文自然语言处理中的实际难题,为未来智能化应用学术研究积累方法经验技术储备。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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