关于一些单位 毫/微/纳/皮/飞/阿 | 千/兆/吉

本文深入探讨了信息技术领域的关键词和细分技术领域的标签,涵盖了从基础到高级的技术知识,包括但不限于开发工具、嵌入式硬件、音视频基础、AI音视频处理等。通过详细解析这些关键词和标签,为读者提供了一个全面的技术框架。
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Symbol     Prefix     Exponent
y             yocto-      (10)-24:10的-24次方
z             zepto-      (10)-21:10的-21次方,以下简略
a              atto-         (10)-18       阿(托)
f                femto-       (10)-15      飞(母托), 毫微微
p              pico-         (10)-12      皮(可),微微
n              nano-         (10)-9         纳(诺),毫微
u              micro-       (10)-6         微
m             milli-         (10)-3        毫
-                -            (10)0
k               kilo-           (10)3         千
M             mega-       (10)6         兆
G             giga-         (10)9         吉
T              tera-          (10)12  
P              peta-         (10)15
E             exa-          (10)18        艾(克沙)   
Z              zetta-        (10)21
Y             yotta-          (10)24
注意:字母大小写的区别。正指数的前缀,大多含有“a”的字符音元;而负指数的前缀,大多含有“o”的字符音元。 
补充一点:正指数的前缀符号中,多数符号大写,唯代表kilo的符号“k”是小写,以区别于代表温度的符号:大写的“K” 。
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【RIS 辅助的 THz 混合场波束斜视下的信道估计与定位】在混合场波束斜视效应下,利用太赫兹超大可重构智能表面感知用户信道与位置(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“IS 辅助的 THz 混合场波束斜视下的信道估计与定位”展开,重点研究在太赫兹(THz)通信系统中,由于混合近场与远场共存导致的波束斜视效应下,如何利用超大可重构智能表面(RIS)实现对用户信道状态信息和位置的联合感知与精确估计。文中提出了一种基于RIS调控的信道参数估计算法,通过优化RIS相移矩阵提升信道分辨率,并结合信号到达角(AoA)、到达时间(ToA)等信息实现高精度定位。该方法在Matlab平台上进行了仿真验证,复现了SCI一区论文的核心成果,展示了其在下一代高频通信系统中的应用潜力。; 适合人群:具备通信工程、信号处理或电子信息相关背景,熟悉Matlab仿真,从事太赫兹通信、智能反射面或无线定位方向研究的研究生、科研人员及工程师。; 使用场景及目标:① 理解太赫兹通信中混合场域波束斜视问题的成因与影响;② 掌握基于RIS的信道估计与用户定位联合实现的技术路径;③ 学习并复现高水平SCI论文中的算法设计与仿真方法,支撑学术研究或工程原型开发; 阅读建议:此资源以Matlab代码实现为核心,强调理论与实践结合,建议读者在理解波束成形、信道建模和参数估计算法的基础上,动手运行和调试代码,深入掌握RIS在高频通信感知一体化中的关键技术细节。
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