浅述Internet的特点与社会发展

互联网作为信息时代的产物,正深刻改变着我们的生活方式、生产模式和社会结构。它不受时空限制,提供海量信息,知识更新迅速,使得学习、生活、工作更加便捷高效。互联网在社会生产、生活便利、产业结构调整、科技需求等方面发挥着重要作用,同时也带来信息安全等挑战。

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浅述Internet的特点与社会发展

Internet是“电脑”的延伸,在当近社会,不会用电脑,不会使用Internet就似乎可以说你不会生存。Internet正改变着我们的生活方式,改变着人类的生产模式。Internet是社会发展的产物,同时,也以最快的速度影响着社会的发展。这里,我就自己的调查,浅谈一下我对这方面的认识。

一、电子计算机(俗称“电脑”)的问世将人类带入信息时代。

1946年,第一台电子计算机ENIAC的出现具有着划时代的意义,虽然ENIAC是一个庞然大物,每天要吃掉好多的电量,但是它每秒五千次的运算速度,在当时不能不说是一个奇迹。事隔半个多世纪,ENIAC的子孙已经进化了四代,从电子管到晶体管再到集成电路,最后到大规模甚至超大规模集成电路。电子技术的革新,使计算机的体积越来越小,越来越轻便,外形越来越美观,“吃”的电能越来越少,而运算速度却是原来的一百倍甚至几百倍。高速的运算速度和巨大的存储容量,使人脑在电脑面前除了拥有独立思维的优势之外,似乎显得那么原始。虽然ENIAC是为了战争而研制出来的,但它的子孙却最终热爱和平,它成为人类搜集、整理和分析信息的得力助手。

二、Internet的产生是一个必然的社会现象。

有了计算机,人们搜集、分析和整理整理信息就显得方便得多,信息的容量也成倍增加了,可是“一根竹杆开不动大船,万人划桨才能破千层浪”。为了加快信息的流通速度,人们迫切地需要为这些高速的信息快车修一条特殊的路。

人们从电话网和电视网联想到了计算机网络,电话是将变化的声音转换成变化的电流,然后再把变化的电流用同样的方式还原成声音。电视广播等则是将各种模拟信号转换成变化的电磁波,用高频电磁波发射出去,通过卫星等多种形式传送到世界各地。计算机的原理与之相似,所不同的是,计算机传送的不是模拟信号,而是数字信号。计算机固然很聪明,运算速度很快,但其实它只认得两个数字0和1。用现代的传输的设备将一串的数字信号发射出去是完全可能的。只是,计算机用0和1表示信息的意义不尽相同,有时同样的口形却可能表示的意义完全不同,这就如同一个只懂汉语的中国人遇上只懂英语的美国人,只懂英语的美国人遇上只懂日语的日本人一样,信息就不能进行交流。

国际统一标准解决了这一难题。毕竟社会发展是全人类的事儿。人们需要对电子计算机这一高科技产品提供一个统一的尺度,它才能在世界上所有国家和地区的公路上奔跑。首先,计算机硬件和软件的生产垄断,使计算机从内部结构到运转模式都有了较大程度上的统一。同时,TCP/IP、IPX等多种计算机语言翻译协议的出台,使多台计算机之间的交流成为可能。

人类的需要,社会的发展,技术的支持促使了国际计算机互联网络Internet的必然产生。

三、计算机网络的出现将人类又带入了一个新的纪元——е时代。

е时代对于现代人来说一点儿也不陌生,因为我们正处在这样的一个时代,知识网络化,生活制度化,学习多样化,工作模块化,生产自动化。我们不仿来举个简单的例子。

例一:只要我们打开IE浏览器,登上任何一个网站,我们都可以接触到丰富的知识量。有时事新闻、生活导读、社会热点追踪,还有与各网站相适应的特色内容,以及各式各样的促销广告等等。如果我们想找某个相关问题,比如查找与“世界杯”或者“电子技术”相关的问题,只要我们运用搜索引擎,输入相关内容,Internet就能很快找到网上你想到的所有已注册的知识。因为Internet已经把全世界的大图书馆都连在了一起,将各大电视台、杂志社连在了一起,它是众人共同建造的知识宝塔。

例二:以前,我们要出一次远门,需要提前好几天才能订到一张合适的飞机票或者火车票。因为这个座位是否在别的站台已售出,是否已经有人定售等等,这些大量的数字需要长时间的运算,现在有了计算机网络,计算机自己就能以最快的速度帮我们算得清清楚楚。你随时到任何一家售票站或者打一个电话就可以知道下一班飞机什么时候起飞?是否还有空位?等等。以前我们需要提前做的准备工作,现在可以交给计算机去做,而我们只要提前安排好行程就可以了。我们可以更加自如地来安排我们的生活。

例三:以前我们学习上遇上了难题,解决的办法只有两种——问老师或是看更多的书。问老师,时间总是受到限制,而且有时还会有心理压力;看书又太慢,而且常常还不知从哪里看起。现在不同了,上网去,网上有最好的老师,有最广阔的交流方式。学生也可以不用和老师面对面的,可以有问必答,答错了也不用看脸色。大家都知道,人不可能是完全相同的,尤其是人的思维。所以,学习的时候,有的人学得快,有的人学得慢,这是老师们最头疼的事儿。现在不用愁了,有了计算机网络,我们可以进行选择性的学习,学习可以由学生自己主宰了。

例四:一个大型的工作需要许多人共同努力,比如开发一个功能强大的财经管理软件,全部由一个人来做,很难把它做到最快、最好。世界闻名的软件开发组织——Microsoft微软公司就有着大量的员工,他们常常都是许多人共同来做一件事,这样不仅可以提高软件开发的速度,而且还可以提高软件开发后的可使用度。有了网络,我们才能够实现这种高科技的合作。

例五:在一个大型的核电站里却并没有太多的员工,这是为什么呢?这是因为这是一项危险的工作,而这种危险的工作就只有交给机器人去做。批处理程序使生产过程高度的自动化。这已是当代社会最常见的生产方式了。

四、Internet的特点分析。

综上所述,我认为Internet具有以下几个鲜明的特点。

(一)不受时空限制,随时随处可及。

计算机将世界上最主要的电脑和自己的电脑连在了一起,通过卫星和无线电波传输信号,是没有国界的,它也不受时间限制,只要你愿意,你随时都可以上网,在任何一个有计算机网络的地方找到你所想要的知识。

(二)信息量大,知识全面。

计算机本身就能存储大量的知识信息。Internet将多台存有大量知识信息的计算机连在了一起,不用说大家也可以想象其知识总量有多少。当然,我们不排除这里头有重复的知识点,但是,重复的知识信息在Internet中是没有生命力的,很快就会被高速发展变化的知识体系所淹没。Internet中包含的知识是相当全面的。因为它不仅包含的已有的知识结构体系,还包括许多事物的及时发展信息,如天气预报、股市行情等等。

(三)知识更新迅速,紧跟时代步伐。

计算机中的信息是以光速在流通的,我们不需要向世界各地都派送记者团,事实上,世界各地都有记者,他们已经采集到了当地的最新信息。只是互不相通罢了,现在有了国际互连计算机网络Internet问题就简单多了,我们可上网去找到各国各地的新闻报道……

(四)信息组织,易于控制。

由于Internet打破了时间和空间的限制,我们可以方便地在网上交流、学习和工作,那么,我们就可以用这种方式组织专家对某些问题进行辅导,这样就更容易组建一个全新的课堂。

(五)信息多元,不易管理。

由于Internet具有开放性,所以网上的资料也是形形色色的,什么都有。那么其中也有不健康的内容,对此,我们只有不断学习政治理论思想,提高思想政治觉悟,从而不被Internet上不健康的内容所影响。Internet本身没有这样的免疫力。

五、Internet与社会发展。

社会的发展产生了计算机,也产生了Internet,而与此同时Internet也在最大程度地推动着社会的进步和发展。主要体现在如下几个方面。

(一)Internet给社会生产提供了丰富的资源信息。

网上技术资源丰富,我们可以最快捷地学到最先进的技术和管理经验。这也就可以迅速地跟上国际发达水平,提高工作和生产效率。

(二)Internet给我们的生活带来了更多的方便。

除了前面提到的例子外,现在我们购物也可以在网上定购,方便快捷。同时,Internet也与之相应地提高了我们的生活节奏。

(三)Internet的出现,在一定程度上调整了产业结

Internet使社会分工更加细致,第三产业也开始变得发达起来。比如,网上购物业,网上银行等等。这些都是Internet后出现的新生事物。

(四)Internet对科技的要求越来越高。

从其本向而言,Internet的安全就是一个问题,近年来所出现的形形色色的网络犯罪就是一个例子。

综上所述,我认为Internet是社会发展进步过程中的必然产物,它也必然地推动着社会的发展和进步,同时不断地给社会的发展提出更高的要求。

Internet是一个新生事物,它的蓬勃发展证明了它旺盛的生命力,但是它自身也有待完善,这也是期待着社会的进一步发展。

作为未来社会的一个建设者,我们有必要学好这方面的知识,掌握这方面的能力。


<think>我们正在讨论的是I/Q正交调制解调的基本原理,并使用MATLAB进行仿真。根据用户提供的引用,我们知道QAM(正交振幅调制)是一种使用I/Q调制的典型技术。在正交调制中,我们将信号分解为同相(I)分量和正交(Q)分量,然后分别用两个正交的载波(通常为余弦和正弦)进行调制。###I/Q正交调制原理在正交调制中,基带信号被分成两个分量:I(In-phase)和Q(Quadrature)。这两个分量分别两个频率相同但相位相差90度(即正交)的载波相乘,然后相加得到调制信号。数学表达式如下:设基带信号表示为复数形式:$s(t)=I(t)+jQ(t)$调制过程:$$s_{mod}(t)=I(t)\cos(2\pif_ct)-Q(t)\sin(2\pif_ct)$$或者写成:$$s_{mod}(t)=\text{Re}\left\{[I(t)+jQ(t)]e^{j2\pif_ct}\right\}$$其中,$f_c$是载波频率。###I/Q正交解调原理解调过程是调制的逆过程。接收信号分别同相载波$\cos(2\pif_ct)$和正交载波$-\sin(2\pif_ct)$相乘,然后通过低通滤波器(LPF)来恢复出I和Q分量。具体步骤如下:1.接收信号$s_{mod}(t)$同相载波相乘:$$I'(t)=s_{mod}(t)\cdot2\cos(2\pif_ct)=I(t)+[I(t)\cos(4\pif_ct)+Q(t)\sin(4\pif_ct)]$$2.接收信号$s_{mod}(t)$正交载波相乘(注意符号,通常取负正弦):$$Q'(t)=s_{mod}(t)\cdot[-2\sin(2\pif_ct)]=Q(t)+[Q(t)\cos(4\pif_ct)-I(t)\sin(4\pif_ct)]$$3.然后,将上两个结果通过低通滤波器滤除高频分量(即二倍频项),得到原始的I(t)和Q(t)。注意:乘以2是为了补偿解调过程中的功率损失(在理想情况下,可以恢复出原信号的幅度)。###MATLAB仿真示例下面我们用一个简单的QPSK(四进制相移键控)调制解调的仿真作为示例,因为QPSK是QAM的一种特例,而且原理相同。我们按照以下步骤进行:1.生成随机二进制数据。2.将二进制数据映射为QPSK符号(即产生I和Q分量)。3.进行正交调制(使用载波频率fc)。4.加入高斯白噪声(模拟信道)。5.进行正交解调。6.解调后信号通过低通滤波器(本例中,由于是理想情况,我们使用积分清除的方式,实际也可以用滤波器)。7.判决恢复数据。由于篇幅限制,我们仅给出关键代码和步骤说明。```matlab%仿真参数Fs=1000;%采样频率(Hz)fc=100;%载波频率(Hz)必须小于Fs/2T=1;%仿真时间(s)N=Fs*T;%采样点数dataLen=1000;%数据长度(比特数),QPSK每2比特为一个符号M=4;%QPSK调制阶数%1.生成随机二进制数据data=randi([01],dataLen,1);%2.映射为QPSK符号(格雷编码)%将二进制数据分组,每两个比特映射为一个QPSK符号symbols=qammod(data,M,'InputType','bit','PlotConstellation',false);%由于是QPSK,我们也可以手动映射,但使用qammod更方便(QPSK是4-QAM,即QAM4)%提取I和Q分量I=real(symbols);Q=imag(symbols);%上采样(每个符号一个采样点,为了模拟实际情况,我们需要将符号率提高到采样率)%这里为了简单,我们假设一个符号对应一个采样点,所以先不进行上采样(实际上需要过采样,这里简化)%3.正交调制t=(0:N-1)'/Fs;%时间向量%注意:由于每个符号对应一个采样点,而符号数只有dataLen/2(每个符号2比特),所以我们需要对I和Q进行插值到采样点数N%但是我们的数据长度dataLen必须等于N?这里我们重新设置数据长度以适应采样点数%调整:我们按照每个符号持续Fsym个采样点,这里我们令符号率Fsym=50(符号/秒),则每个符号持续Fs/Fsym个采样点Fsym=50;sps=Fs/Fsym;%每个符号的采样点数%重新生成数据长度:我们需要生成N/sps个符号(这里N是总采样点数,必须为整数倍)num_symbols=floor(N/sps);%重新生成数据(确保num_symbols*log2(M)是整数,且小于等于N)data=randi([01],num_symbols*log2(M),1);symbols=qammod(data,M,'InputType','bit');I=real(symbols);Q=imag(symbols);%对符号序列进行上采样(插零)I_up=upfirdn(I,ones(1,sps),sps,1);%上采样因子sps,并加矩形脉冲成型(保持一个符号持续时间内幅度不变)Q_up=upfirdn(Q,ones(1,sps),sps,1);%截断使长度为NI_up=I_up(1:N);Q_up=Q_up(1:N);%调制I_carrier=I_up.*cos(2*pi*fc*t);Q_carrier=-Q_up.*sin(2*pi*fc*t);%注意:这里用负号,因为调制公式是I*cos-Q*sins_mod=I_carrier+Q_carrier;%4.加入高斯白噪声SNR_dB=30;%信噪比(dB)s_power=mean(abs(s_mod).^2);%信号功率noise_var=s_power/(10^(SNR_dB/10));%噪声方差noise=sqrt(noise_var/2)*randn(N,1);%实噪声,方差为噪声方差(由于实信号,噪声功率为方差)s_rx=s_mod+noise;%5.正交解调I_demod=s_rx.*(2*cos(2*pi*fc*t));%乘以2是为了补偿能量Q_demod=s_rx.*(-2*sin(2*pi*fc*t));%同样乘以2%6.低通滤波:滤除两倍载频分量%设计一个低通滤波器,截止频率略高于基带信号的带宽(例如,Fsym/2)%这里使用简单的平均滤波器(移动平均)作为低通滤波器%注意:实际应用可能需要更合适的滤波器(如FIR滤波器)lpf=ones(1,sps)/sps;%长度为sps的移动平均I_lpf=filter(lpf,1,I_demod);Q_lpf=filter(lpf,1,Q_demod);%但是,由于我们使用矩形脉冲成型,且符号持续时间内的采样点不变,我们可以通过抽取每个符号中间采样点的方式(积分清除)%这里我们使用低通滤波后再下采样(因为之前使用了过采样)%下采样:取每个符号周期的中间点(避免滤波器的群延迟影响,我们跳过前面sps-1个点,取每个符号的最后一个点)I_down=I_lpf(sps:sps:end);%从第sps个点开始每隔sps个点取一个(因为我们的移动平均滤波器有延迟,我们取每个符号的最后一个采样点)Q_down=Q_lpf(sps:sps:end);%由于滤波器延迟,我们可能需要调整符号个数(这里我们取的数量可能比原始符号数少)%7.判决:根据I_down和Q_down的值,判决出符号symbols_rx=I_down(1:num_symbols)+1j*Q_down(1:num_symbols);%只取前num_symbols个,确保长度匹配data_rx=qamdemod(symbols_rx,M,'OutputType','bit');%解调为比特%计算误码率ber=sum(data~=data_rx)/length(data);disp(['误码率BER:',num2str(ber)]);%展示部分信号波形及星座图%...(此处省略,用户可自行添加绘图代码)```**注意**:上代码中的载波频率fc符号率(Fsym)的关系应满足Nyquist准则,同时载波频率应远大于符号率(通常fc>Fsym),以避免频谱混叠。此外,我们使用的矩形脉冲成型(矩形窗)并不是最优的,实际系统中会使用根升余弦等滤波器进行脉冲成型。###相关说明-**调制映射**:QPSK映射使用了格雷码,这样相邻星座点只有一个比特不同,可以降低误码率。-**采样符号率**:实际系统中,基带信号需要经过脉冲成型(通常使用根升余弦滤波器)以避免码间串扰(ISI)。本示例中使用了简单的矩形脉冲(零阶保持)。-**信噪比**:通过调整SNR_dB可以改变信道条件。-**解调部分**:低通滤波器的设计是关键,这里使用了简单的移动平均,但实际中会使用设计好的低通滤波器。###总结通过这个仿真,我们可以看到I/Q正交调制解调的基本过程:将基带信号分离成I/Q两路,分别用正交载波调制,解调时使用正交载波相干解调再通过低通滤波器恢复基带信号。这种调制方式在数字通信中被广泛应用,如QPSK、QAM等。§§相关问题§§1.如何改变调制方式为16QAM?2.在实际系统中,脉冲成型滤波器如何设计?3.I/Q不平衡会对系统性能产生什么影响?4.为什么在解调时需要使用低通滤波器?5.除了加性高斯白噪声信道,还可以模拟哪些信道?[^1]:MATLAB仿真:QAM系统调制解调过程。[^2]:数字调制解调matlab仿真设计概。</think> ### I/Q正交调制解调的基本原理 #### 一、核心原理 **I/Q调制**通过两路正交载波传输复数信号: - **同相分量 (I路)**:携带实部信息,调制 $\cos(2\pi f_ct)$ 载波 - **正交分量 (Q路)**:携带虚部信息,调制 $-\sin(2\pi f_ct)$ 载波 调制公式: $$s(t) = I(t)\cos(2\pi f_ct) - Q(t)\sin(2\pi f_ct)$$ **解调原理**: 1. 接收信号分别正交载波相乘: $$ \begin{align*} r_I(t) &= s(t) \cdot 2\cos(2\pi f_ct) \\ r_Q(t) &= s(t) \cdot (-2\sin(2\pi f_ct)) \end{align*} $$ 2. 通过低通滤波器(LPF)提取基带信号: $$ \begin{cases} \hat{I}(t) = \text{LPF}\{r_I(t)\} \\ \hat{Q}(t) = \text{LPF}\{r_Q(t)\} \end{cases} $$ #### 二、MATLAB仿真示例 ```matlab %% 参数设置 fs = 1e6; % 采样率 1MHz fc = 100e3; % 载波频率 100kHz T = 1e-3; % 信号时长 1ms t = 0:1/fs:T-1/fs; %% 生成基带信号(QPSK示例) data = randi([0 3], 1, 100); % 生成四进制数据 modulated = pskmod(data, 4); % QPSK调制 I = real(modulated); % I分量 Q = imag(modulated); % Q分量 %% I/Q调制 carrier_I = cos(2*pi*fc*t); carrier_Q = -sin(2*pi*fc*t); tx_signal = I .* carrier_I + Q .* carrier_Q; % 合成调制信号 %% 信道(加入高斯白噪声) SNR = 20; % 信噪比20dB rx_signal = awgn(tx_signal, SNR, 'measured'); %% I/Q解调 rx_I = rx_signal .* (2*carrier_I); rx_Q = rx_signal .* (-2*carrier_Q); % 低通滤波器设计 lpFilt = designfilt('lowpassfir', 'PassbandFrequency', 0.1, ... 'StopbandFrequency', 0.15, 'PassbandRipple', 1, ... 'StopbandAttenuation', 60, 'SampleRate', fs); % 滤波提取基带信号 demod_I = filter(lpFilt, rx_I); demod_Q = filter(lpFilt, rx_Q); %% 信号恢复 received = complex(demod_I, demod_Q); rec_data = pskdemod(received, 4); % QPSK解调 %% 误码率计算 err_rate = sum(data ~= rec_data)/length(data); disp(['误码率: ' num2str(err_rate)]); ``` #### 三、关键过程说明 1. **调制端**: - 基带信号分为 $I(t)$ 和 $Q(t)$ 两路 - 分别调制到相位差 $90^\circ$ 的正交载波 - 合成信号实现频谱搬移 2. **解调端**: - 相干解调需精确同步载波相位 - 低通滤波器需满足:$f_{\text{cutoff}} < 2f_c$ - 解调增益通过 $\times 2$ 补偿能量损失 3. **MATLAB实现要点**: - `designfilt()` 设计线性相位FIR滤波器 - `awgn()` 函数添加高斯噪声 - 复数运算实现IQ合成分解 #### 四、典型应用场景 1. 现代数字通信系统(4G/5G) 2. 软件定义无线电(SDR) 3. 雷达信号处理 4. 卫星通信系统[^1] > **仿真要点**:实际系统中需考虑载波同步、定时恢复和I/Q不平衡补偿。正交调制解调显著提高了频谱利用率,是现代通信系统的核心技术[^2]。
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