写在前面：本篇文章是最近学习OFDM基本原理的一些思考，主要参考了华为《MIMO-OFDM技术原理》中第9章的内容，很多问题是大学本科时没有学明白的，以此记录一下，供个人学习使用。1 正交多载波调制原理OFDM是一种特殊的正交多载波传输技术，传统的多载波传输技术需要通过保留频率间隔来保证传输的可靠性，OFDM通过保证频域多个子载波之间的正交性来实现传输，不同的正交的子载波不影响其他子载波上信息的传
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2023-10-12 21:54:22
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目录 1.OFDM的产生和发展 2.串并转换 3.子载波调制 4.DFT的实现 5.保护间隔、循环前缀和子载波数的选择 6.加窗技术 7.RF调制 8.OFDM基本参数的选择 OFDM是一种特殊的多载波传输方案，它可以被看做是一种调制技术，也可以被当作一种复用技术。多载波传输把数据流分解成若干子比特流，这样每个字数据流将具有低比特率，从而降低速率符号并行发送的传输系统。它也是对多载波调制（MCM）
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2023-11-20 17:58:34
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OFDM也是一种频分复用的多载波传输方式，只是复用的各路信号(各路载波)是正交的。OFDM技术也是通过串/并转换将高速的数据流变成多路并行的低速数据流，再将它们分配到若干个不同频率的子载波上的子信道中传输。不同的是OFDM技术利用了相互正交的子载波，从而子载波的频谱是重叠的，而传统的FDM多载波调制系统中子载波间需要保护间隔，从而OFDM技术大大的提高了频谱利用率。 l&nb
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2024-02-04 11:34:13
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OFDM简介OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)即正交频分复用技术，实际上OFDM是MCM(Multi Carrier Modulation)，多载波调制的一种。通过频分复用实现高速串行数据的并行传输, 它具有较好的抗多径衰弱的能力，能够支持多用户接入。 OFDM技术由MCM（Multi-Carrier Modulation，多载波调制）
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2024-04-02 09:22:29
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1. OFDM 调制技术介绍OFDM 调制的基本原理是将原有的传输数据序列分配在多个不同的子载波上并行传输。因此，在通信速率保持不变的前提的下，可以将每一个子载波上的信号持续时间（码元长度）延长数倍，以降低由多径效应引起的码间干扰，从而提高数据传输的可靠性。1.1 OFDM 与传统频分复用（FDM）的对比OFDM 与传统 FDM 技术的不同之处为：OFDM的每个子载波之间是相互正交的，因此，OFD
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2024-10-15 22:17:36
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性能调优——Oracle索引技术的应用与剖析
最近这段时间，总是想写一些有关性能调优的文章。但是苦于没有一个实际的案例，本人又不愿空谈理论，因为这些理论随便在网上就能找到，而且基本上千篇一律，因为理论上的那些东西就那么多，再怎么讲也不如一个实际案例生动。还好上天不负有心人，前些天让我碰到了一个实际的案例。这个实际案例是这样，本人所在的城市的某个政府职能部门，要推出一项新的服务，这项
当oracle的DML操作性能受到影响可以从以下因素方面来考虑改善新能。 1)where子句的效率 where子句是否的条件关联是否利用到了索引，统计信息的维护例直方图等来帮助提升效率的手段 2）索引带来的成本 索引虽然为查询提升了效率但是对于增删改操作确定带来了成本。向表中插入一条
# 使用Python实现OFDM子载波调制的指南
## 引言
正交频分复用（OFDM）是一种高效的调制技术，广泛用于现代通信系统。在这篇文章中，我将指导你如何使用Python实现OFDM子载波调制，提供清晰的步骤和代码示例，帮助刚入行的小白建立基础。
## 流程概述
下面是实施OFDM调制的步骤。表格中展示了每一步的关键活动：
| 步骤 | 活动
说明：以下文字，灰色为吹水文，黑色为正文，蓝色为采用实际应用中的参数所作的说明。 起因是这样的。时间回到07年底，4G方兴之时，同桌隔壁的隔壁"小白"同学说看不太明白OFDMA的原理，让我讲解一下。我一向对自己的技术水平、逻辑思考能力和表达技巧还是蛮有自信的，因此轻笑一声就答应了。半小时后，在尝试了从时域、频域以及物理意义等各方面讲解，但均无法从“小白”的眼神中抹除那份迷茫之后，我竖起了白旗，让
OFDM通过进一步压缩载波间隔，使得在同一带宽，信号数目增加，信号输出量增加，频带利用率上升。LTE标准中多为下行传输方案。5G中因为使用的调制方式仍然是OFDM。1.串并转换进行IFFT，即由单点变N点，增加了系统的抗干扰能力。2.增加循环前缀消除码间干扰，加CP增加冗余符号信息，保证正交性，减少多载波间干扰。常规CP：14；扩展CP：12；OFDM的优势与不足：优势：抗衰落能力强；频带利用率高
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2024-05-14 08:02:47
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要搞明白如何让python调用C/C++代码(也就是写python的extension)，你需要征服手册中的<>厚厚的一章。在昨天花了一个小时看地头晕脑胀，仍然不知道如何写python的extension后，查阅了一些其他书籍，最终在<>书中找到了教程。1。 首先要明白的是，所谓的python扩展(也就是你提供给python的c/c++代码，不一定是c/c++代码，可以是其
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2023-08-04 16:09:17
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1.需要安装的包tkinterx
2.需要引用的库import tkinter as tk3.创建一个窗体win1=tk.Tk()#常见窗口对象
win1.title('MY main')#添加窗体名称
win1.geometry('670x470')#设置窗体大小
win1.mainloop()#执行窗体4.弹出一个对话框import tkinter as tk
from tkinter imp
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2023-06-20 20:17:41
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作者：vera吧噗DFT与FFT算法当中，实际上作了周期性延拓。这是因为计算机进行处理的数据是有限时间段内的，而傅立叶变换要求的是时间从负无穷到正无穷的积分，因此必需要做延拓。这里就涉及到了谱泄漏问题。如图：假定信号是正弦波，如果信号不是整数个波长的话，则延拓的结果将使原本光滑的曲线出现奇点。如下图：
时域中的突变点在傅立叶变换下会对频谱有明显的影响，即谱泄漏（Spectral leakage）。
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2023-09-18 14:04:17
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一、为什么要进行分窗？1. 分窗的作用减少频谱泄露。频谱泄露详解见：【20211228】【信号处理】从 Matlab 仿真角度理解频谱泄露 （参考：数字信号预处理--加窗的重要性） （参考：为什么要对信号加窗）
何时、何地应用何种窗函数?为了减少泄漏，需要对信号施加窗函数。但施加窗函数的依据是什么呢？各种情况下应该施加什么类型的窗函数呢？在我们讨论窗函数的使用之前，让我们回想一下FFT变换三个基本属性：变换过程中能量必须守恒。也就是说，时域信号中的能量要与频域中的能量相等。FFT是在时域和频域之间变换信号。时域描述表明何时发生，频域描述表明是怎么发生的。FFT变换假设信号是重复、连续的周期信号。首先，让我
# 信号加窗的基本概念与Python实现
信号处理是现代通信、音频处理和信号分析等领域的重要基础，而信号加窗是信号处理中的一个关键步骤。通过将信号分段，使用窗函数可以改善频谱分析中的泄漏现象，使得频域分析的结果更加准确。本文将介绍信号加窗的基本概念、常用窗函数以及如何在Python中实现信号加窗，并通过示例代码进行说明。
## 一、信号加窗的基本概念
在信号分析中，经常会遇到需要将连续信号转
原创
2024-09-26 07:15:20
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数组和链表代表着计算机最基本的两种存储形式：顺序存储和链式存储，所以他俩可以算是最基本的数据结构。数组是一种基础数据结构，可以用来处理常见的排序和二分搜索问题，典型的处理技巧包括双指针、滑动窗口等，数组是数据结构中的基本模块之一。因为字符串是由字符数组形成的，所以二者是相似的。1 滑动窗口1.1 定义&
# FFT与Hanning加窗的作用
在信号处理领域，快速傅里叶变换（FFT）是一种广泛应用于频域分析的工具。FFT通过将时域信号转换为频域信号，使我们能够观察到信号的频谱特征。然而，由于FFT对信号的处理会引入一些窗函数效应，因此加窗技术变得尤为重要。本文将介绍Hanning窗的定义以及它在FFT中的作用，并提供相应的代码示例。
## Hanning窗的定义
Hanning窗是一种平滑的窗
17. Scipy Tutorial- 非整周期信号加窗17.1 什么是加窗？使用FFT分析信号的频率成分时，分析的是有限的数据集合。 FFT认为波形是一组有限数据的集合，一个连续的波形是由若干段小波形组成的。 对于FFT而言，时域和频域都是环形的拓扑结构。时间上，波形的前后两个端点是相连的。 如测量的信号是周期信号，采集时间内刚好有整数个周期，那么FFT的上述假设合理。下面以采样率200$Hz$
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2024-01-31 11:52:25
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当输入信号的频率不是FFT分辨率的整数倍时，信号的能力就会向整个频域扩散，此时那些幅度比较小频点就会被覆盖，使得小幅度频点观察不出来，加窗之后可以防止能量外泄，这样就可以分析那些小幅度频点的特性！ 可以通俗的理解为防止频率泄露这是数字信号处理的相关知识了。数字信号处理的主要数学工具是傅里叶变换．而傅里叶变换是研究整个时间域和频率域的关系。不过，当运用计算机实现工程测试信号处理时，不可能对无限长的信
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2023-07-17 21:17:30
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