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：
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2023-09-26 15:15:50
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# 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
原创
2024-11-01 08:39:39
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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
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2023-09-20 16:36:40
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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(
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2023-08-26 14:11:46
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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。
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2024-01-04 19:39:18
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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。
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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
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2023-09-28 18:26:43
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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
# 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
原创
2024-10-29 05:43:19
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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
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说在前面 我觉得没有什么错误是调试器无法解决的，如果没有，那我再说一遍，如果有，那当我没说一、抛出异常raise 语句抛出异常，使程序在我们已经知道的缺陷处停下，并进入到 except raise句法： raise关键字ValueErrorValueError >>> raise ValueError('This is a error mess
一、连续相位调制原理1、CPM信号模型CPMC信号的实数域数学表达式： 上式中，A表示符号能量，fc表示载波频率，I为发送的码元数据 T表示码元周期，承载了待发送的码元信息，表示CPM基
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2023-10-18 20:14:33
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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
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Simulink生成FMU第一步：首先搭建一个模型（MATLAB的工作路径应于此模型路径一致，根据所需建立接口数量，路径不可包含中文或者数值开头路径）第二步：对模型进行设置（固定步长，求解器4）固定步长一定要设置，否则导入的fmu运行会报错：0.001第三步：导出FMU协同仿真文件（默认保存位置是MATLAB当前工作路径，路径不可包含中文或者数值开头路径）Simulink导入fmu模型文件第一步：
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2023-07-21 22:14:18
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桥式整流器是利用二极管的单向导通性进行整流的最常用的电路，常用来将交流电转变为直流电。桥式整流电路的工作原理 桥式整流电路的工作原理如下：e2为正半周时，对D1、D3加正向电压，Dl、D3导通；对D2、D4加反向电压，D2、D4截止。电路中构成e2、D1、Rfz 、D3通电回路，在Rfz 上形成上正下负的半波整流电压，e2为负半周时，对D2、D4加正向电压，D2、
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2024-02-03 10:02:37
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?要点Python空间滤波器：?卷积计算实现均值滤波器。?非线性中值滤波器。?最大值/最小值滤波器。?一阶导数滤波器：索贝尔(sobel)滤波器、普鲁伊特(Prewitt)滤波器、坎尼(Canny)滤波器。?二阶导数滤波器：拉普拉斯滤波器、高斯拉普拉斯滤波器。?弗朗吉(frangi)滤波器。Python图像增强方法：?图像线性逆变换。?伽玛校正。?对数变换。?直方图均衡化。?对比度拉伸。?sigm
# 用Python实现DPSK调制解调
DPSK（Differential Phase Shift Keying）是一种相位调制技术，它充分利用了相位的变化来传输信息。在DPSK中，信息的发送是通过相邻符号间相位的变化来表达的。这使得DPSK在多径环境下具有更好的抗干扰能力。当信号受到噪声干扰或失真时，DPSK系统仍然可以可靠地解调信息。本文将使用Python实现DPSK的调制和解调过程，并提供
# 因子分解机（FM）的原理及PyTorch实现
因子分解机（Factorization Machine，FM）是一个有效的回归与分类的模型，特别适用于稀疏数据。最初由Steffen Rendle于2012年提出，FM的设计初衷是利用低维向量表示高维稀疏特征的交互关系，从而简化模型的复杂性并提高预测精度。
## FM的基本原理
FM模型的核心思想是通过一个因子分解的方式来建模特征之间的交互。
Python解调是一项重要的开发技能，它可以帮助我们在编写Python代码时更加高效地调试和排查错误。对于刚入行的小白来说，掌握Python解调技巧是一个必经的过程。在本文中，我将向你介绍Python解调的流程和具体步骤，并提供相应的代码示例，帮助你快速入门。
## Python解调流程
在开始学习Python解调之前，我们先来了解一下整个解调流程。下表展示了Python解调的步骤及需要做的事
原创
2024-02-02 10:56:53
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目录1.AM的调制原理2.AM的解调原理3. AM调制解调的代码4.AM调制解调结果图5.AM的优缺点 1.AM的调制原理AM的调制原理如下图所示，基带信号m(t)和直流量A0相加，然后和高频载波相乘实现AM信号的调制。2.AM的解调原理AM的解调原理如下图所示，AM信号经过信道传输之后，再和载波相乘，然后经过低通滤波，隔直流之后恢复出原始基带信号。3. AM调制解调的代码AM.m文件，主文件%
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2024-02-04 01:53:14
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