字符串编码解码这些知识我有了解一些，因为刚接触python，这些东西在python中的表现就有点陌生了，这里记录下遇到的相关实例供学习参考。问题1首先，当我们编辑py脚本时，如果直接输出中文，会报错：#!/usr/bin/python
print '你好'
'''
SyntaxError: Non-ASCII character '\xe4' in file xxx, but no encodin
目录1.FM的调制原理2.FM的解调原理3.FM调制解调的代码4.FM调制解调结果图5.优缺点 1.FM的调制原理FM是频率调制，是用基带信号控制载波的频率，其实现原理如下图所示，基带信号经过积分器，然后和载波信号一起输入给调相器，基带信号控制载波的频率，实现FM的调制。2.FM的解调原理FM的解调原理如下图所示，FM信号经过信道传输之后，通过鉴频器变成调幅调频波，然后经过移相器，包络检波器得到
转载
2023-09-20 16:36:40
725阅读
1、频率调制原理 ①、从公式可以看出FM和PM就是是否对基带信号进行积分的区别，FM需要积分，PM不需要积分； ②、将基带信号(PM)或积分后的基带信号(FM)，直接放入(控制)调制信号的瞬时相位偏移； ③、等到FM或PM调制信号。2、解调原理①、相干解调已知锁相环电路具备频率解调的功能，主要是先将调制信号进行下变频，将频率调制信号分解成低频(
转载
2023-08-26 14:11:46
732阅读
1.算法概述那么FM调制端的基本原理图如下所示： FM解调 FM解调的基本原理框图为： 在不考虑频偏的情况下，FM解调运算就相当于FM调制的逆运算，任务的第一步比较简单，所以这里关于FM解调的原理就不在叙述。 对该系统进行系统仿真，在仿真之前，要将系统做进一步的模块化从而有利于仿真分析。
转载
2024-01-04 19:39:18
220阅读
1. FM调制与解调的数学原理1.1 FM调制中的常用指标 FM是模拟调制中的一种，也就是频率调制。就是把基带信号用载波的频率来承载。直接的表现方式是调角，也是一种非线性调制。 角度调制时，已调信号的振幅恒定，信息是通过角度来承载的。 对于FM调制，基带信号的信息，是通过频率来承载的，需要满足的关系是，基带信号与瞬时角频偏呈线性关系。 其中 Kf 是调频灵敏度，也就是 单位基带信号的
转载
2023-09-28 18:26:43
288阅读
近日，PyTorch 团队发布了 PyTorch 1.8 版本。该版本整合了自去年 10 月 1.7 版本发布以来的 3000 多次 commit，提供了编译、代码优化、科学计算前端 API 方面的主要更新和新特性。值得一提的是，该版本新增了对 AMD ROCm 的支持。此外，PyTorch 1.8 版本还为大规模训练 pipeline 和模型并行化、梯度压缩提供了特性改进。该版本的主要亮点如下：
转载
2023-09-26 15:15:50
96阅读
在数字通信领域，调制解调（Modulation and Demodulation）是一个至关重要的过程，尤其是在无线通信和广播领域。本文将聚焦于“Python FM调制解调”的实现，展开一系列关于其应用及实现的分析和对比。
## 背景定位
在当今的数字通信环境中，调制技术使我们能够将信息有效地传输。频率调制（FM）由于其高抗干扰能力和优良的音频质量，广泛应用于广播、卫星通信等多个场景。
##
# Python实现FM解调
频率调制（FM）是一种广泛应用于广播和通信系统的调制方式。其基本概念是通过改变信号的频率来传递信息。本篇文章将介绍如何在Python中实现FM解调，并使用示例代码帮助读者更好地理解这一过程。
### FM解调的基本概念
FM解调的目的是从接收到的调制信号中恢复原始的信息信号。FM解调常用的方法之一是使用相位锁定环（PLL）或带通滤波器。这些方法可以有效地从频率变
# FM信号盲解调（Python实现）
## 引言
调频信号（FM信号）是一种通过改变载波频率来传递信息的调制方式。在无线通信中，FM信号由于其抗干扰能力强、传输质量高而被广泛应用。然而，在接收后解调FM信号时，尤其是在不知道信号参数的情况下，实现盲解调是一个挑战。本文将介绍如何使用Python进行FM信号的盲解调，并配以代码示例。
## FM信号基础知识
FM信号通过改变载波的频率来表示
1.算法描述
基于simulink的FM调制解调系统仿真
2.仿真效果预览
matlab2022a仿真结果如下：
3.MATLAB核心程序
原创
2023-04-19 21:15:06
447阅读
一，FM算法：1，逻辑回归上面进行了交叉特征。算法复杂度优化从O(n^3)->O(k*n^2)->O(k*n)。2，本质：每个特征都有一个k维的向量，代表的是每个特征都有k个不可告人的信息。（FFM：面对不同的字段field都有k个不可告人的信息。）所以，得到了n*k的矩阵，每一行就是每一个特征的向量。3，原理推导：https://zhuanlan.zhihu.com/p/379632
转载
2023-07-21 23:50:37
259阅读
# 如何在Python中实现FM算法
随着数据科学和机器学习的发展，FM（Factorization Machine）算法逐渐成为了推荐系统和预测分析中的一种重要方法。对于刚入行的小白来说，实现FM算法可能会有些陌生。在这篇文章中，我们将逐步介绍如何在Python中实现FM算法，包括所需的步骤和代码解读。
## 实现流程概览
在实现FM算法之前，我们可以先了解一下整体流程。以下是实现FM算法
FM算法全称叫因子分解机( Factorization Machines )，而FFM( Field-aware Factorization Machines )算法是FM算法的特例，这两个算法通常解决稀疏数据下的特征组合问题。1. FM算法FM算法的模型是多项式模型，模型的表达式如下：\[y(\boldsymbol{x})
转载
2024-05-27 17:41:01
92阅读
# Python正交解调：理论与实践
正交解调是一种用于解调调制信号的技术，广泛应用于电子通信和信号处理领域。通过使用正交解调，我们能够从复杂的信号中提取出有用的信息。在本篇文章中，我们将通过简单的Python代码示例，探索正交解调的基本概念与实现方法。
## 正交解调的基本原理
正交解调的核心思想是将调制信号分解为两个正交信号分量：一个用于载波的同相分量（I分量），另一个用于正交分量（Q分
原创
2024-10-12 06:03:57
70阅读
主要内容：动机FM算法模型FM算法VS 其他算法 一、动机在传统的线性模型如LR中，每个特征都是独立的，如果需要考虑特征与特征直接的交互作用，可能需要人工对特征进行交叉组合；非线性SVM可以对特征进行kernel映射，但是在特征高度稀疏的情况下，并不能很好地进行学习；现在也有很多分解模型Factorization model如矩阵分解MF、SVD++等，这些模型可以学习到特征之间的交互隐
转载
2023-07-21 23:50:20
104阅读
FM点击关机按钮的时候： FMplay.java : public boolean onCheckedChanged(View view, boolean checked) {
switch(view.getId()) {
case R.id.power_toggle:
Log.d("yzy","onCheck
转载
2023-07-03 13:25:49
49阅读
# 相干解调及Python代码实现指南
作为入门开发者，理解相干解调的概念及其实现步骤是非常重要的。相干解调是一种信号处理技术，用于从载波信号中提取原始信息。本文将为你详细介绍其流程及在Python中的实现方法。
## 流程概述
下面是相干解调的一般步骤流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 载波信号生成 |
| 2 | 信号混频 |
| 3
matlab2013b1. 用MATLAB仿真多符号检测（MSD）和Turbo乘积码的编解码2. 研究Turbo码同步参数的优化设计及其
原创
2022-10-10 15:13:38
1528阅读
1 内容介绍在信息的发送与接收中肯定是离不开传输的.信号的传输过程中会有很多种因素导致信息的安全性收到侵犯,信息的原始性会失真,所以,更高的要求,更高的质量,更好的服务引领我们在信息的传送过程中进行改善.而调制解调技术是信号传输的基本和核心.基本就是调制解调技术原始是MATLAB的实现,QPSK就是调制解调的核心所在,QPSK是一种数字调制方式,数字调制解调其安全性好不容易被破解,频率普的利用率也
原创
2022-09-05 09:10:12
2162阅读
2FSK信号的产生 数字频率调制又称频移键控（FSK），二进制频移键控记作2FSK。数字频移键控是用载波的频率来传送数字消息，即用所传送的数字消息控制载波的频率。2FSK信号便是符号“1”对应于载频f1，而符号“0”对应于载频f2（与f1不同的另一载频）的已调波形，而且f1与f2之间的改变是瞬间完成的。2FSK信号还可以看作两个不同载频的ASK信号的叠加。因此2FSK信号的时域表达式又可
转载
2023-11-20 13:55:43
641阅读
