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  • 如果已经得到UWB信号谱,那么通过信号谱如何计算带宽及中心频率呢? 一般来说,UWB信号谱可以通过直接测量或者由OptiSystem得到,是离散谱。通过拟合的方法,可以求得其中心频率及带宽。以下是自定义的求中心频率...
    对于超宽带(UWB)信号,相对带宽或带宽及中心频率是其中两个重要的参数。如果已经得到UWB信号谱,那么通过信号谱如何来计算带宽及中心频率呢?
    一般来说,UWB信号谱可以通过直接测量或者由OptiSystem得到,是离散谱。通过拟合的方法,可以求得其中心频率及带宽。以下是自定义的求中心频率和带宽的函数find_UWB
     
    1. %==========================================================================
    2. %Name: function [cw,bw_low,bw_up,val_low,val_up,val_max]=find_UWB(filename)
    3. %Desc: 已知由OptiSystem产生的UWB脉冲的频谱文件(.txt)
    4. % 求其中心频率和-10dB带宽
    5. %Parameter: [in]finename,UWB频谱文件,该频谱文件已经去除了直流
    6. %Return: [out]cw,返回中心频率的值
    7. % [out]bw_low,返回-10dB带宽所对应的低端频率
    8. % [out]bw_up,返回-10dB带宽所对应的高端频率
    9. % [out]val_low,返回bw_low所对应的UWB频谱值(dBm)
    10. % [out]val_up,返回bw_up所对应的UWB频谱值(dBm)
    11. % [out]val_max,返回UWB频谱最大值(dBm)
    12. %Author: yoyoba(stuyou@126.com)
    13. %Date: 2014-1-7
    14. %Modify: 2014-1-7
    15. %=========================================================================
    16. function [cw,bw_low,bw_up,val_low,val_up,val_max]=find_UWB(filename)
    17. uwb=load(filename); %已除去直流分量的UWB频谱
    18. uwb_f=uwb(:,1); %读入频率值
    19. uwb_val=uwb(:,2); %读入频谱值
    20. imax=find(diff(sign(diff(uwb_val)))==-2)+1; %由OptiSystem产生的UWB频谱是离散谱
    21. %有些频点的值为0,为了后续的数据拟合,需要把不为0的点单独提取出来,即寻找极大值
    22. uwb_val_max=uwb_val(imax); %频谱中的一系列极大值
    23. uwb_ff_max=uwb_f(imax); %极大值所对应的频率点
    24. p5_uwb_val_max=polyfit(uwb_ff_max,uwb_val_max,5); %5阶多项式差值
    25. deltaf=uwb_ff_max(1):1e+6:uwb_ff_max(end); %频率间隔1MHz
    26. p5val=polyval(p5_uwb_val_max,deltaf); %计算频率间隔为1MHz对应的频谱值
    27. [p5max,ip5max]=max(p5val); %频谱最大值及所在位置
    28. p5max_10dB=p5max-10; %最大值-10dB
    29. p5val_10dB=p5val-p5max_10dB; %频谱值-10dB
    30. ibw=find(diff(sign(diff(abs(p5val_10dB))))==2)+1; %寻找频谱值-10dB之后绝对值的最小值的位置
    31. bw_low=deltaf(ibw(1)); %-10dB带宽低端频率
    32. bw_up=deltaf(ibw(2)); %-10dB带宽高端频率
    33. val_low=p5val(ibw(1)); %bw_low所对应的UWB频谱值(dBm)
    34. val_up=p5val(ibw(2)); %bw_up所对应的UWB频谱值(dBm)
    35. val_max=p5max; %UWB频谱最大值(dBm)
    36. cw=bw_low+(bw_up-bw_low)/2; %中心频率
    对于使用OS得到的UWB信号谱:posi_1_1_f.txt,调用该函数,计算其中心频率及带宽,如下:

     
    1. filename='posi_1_1_f.txt';
    2. [cw,bw_low,bw_up,val_low,val_up,val_max]=find_UWB(filename);
    3. uwb=load(filename);
    4. plot(uwb(:,1)*1e-9,uwb(:,2),'k','linewidth',2);
    5. hold on
    6. plot([bwlow,bwup]*1e-9,[val_low,val_up],'r','linewidth',2);
    7. axis([0,15,-100,-75]);
    8. xlabel('Frequency(GHz)');
    9. ylabel('Power (dBm)');
    10. set(get(gca,'XLabel'),'FontSize',14,'FontName','Times New Roman');
    11. set(get(gca,'YLabel'),'FontSize',14,'FontName','Times New Roman');
    12. set(gca,'FontName','Times New Roman','FontSize',14)

    结果为:

    find_UWB.rarcall_find_UWB.rarposi_1_1_f.txt
     
    展开全文
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  • 遇到个实际问题,需要做一个半波对称阵子天线!我的问题是:频率是个扫频范围,那么这个波长怎么确定啊?不同的频率对应的波长不同,而如果波长不同,那么实际的天线尺寸...以中心频率计算中心频率 f = (fmin + f...

    遇到个实际问题,需要做一个半波对称阵子天线!

    我的问题是:频率是个扫频范围,那么这个波长怎么确定啊?

    不同的频率对应的波长不同,而如果波长不同,那么实际的天线尺寸怎么定啊?

    按照中心频率,半波阵子的带宽很窄不可能做很宽

    回前面的:

    1、半波振子的带宽很窄,那是多少呢?能不能给出个相关的数据或例子啊?

    2、如果我想扫频从01G,这个范围,用什么天线比较适合呢?

    以中心频率计算,中心频率 f = (fmin + fmax) / 2或者:f = sqrt(fmin*fmax)

    最简单的办法是用微带印刷振子,槽线平衡器馈电,也就是一面是微带线,另一面做成对称的槽线,振子直接做在槽线上。这种天线带有接地板,印刷板垂直焊接在接地板上,振子极化方向与板子平行。单个天线调的好可以达到6-7dBi,单向波束,带宽大约20-30%,但也不能太宽,否则方向图就变了。

    lui1978说的是半波对称振子吗

    还是缝隙振子?

    半波对称振子的带宽与振子宽度也有关系,越宽带宽相应也会更宽

    做到25%带宽还是可以的

    半波对称振子按中心频率来算,要做宽点带宽,前面的法子可以

    先按照中心频率的波长粗略的设计下,可以仿真也可以直接动手做个,接着就是调节下驻波,先把谐振点找到,还有就是要注意扼流,不然馈线上电流太大也不行。

    TO shiren1983:

    有没有实例可以参考下啊?

    调节驻波找谐振点和扼流,具体怎么做啊?

    调节振子长短就可以找谐振点,至于驻波就是靠改变振子宽度,形状,间距以及介质板材参数

    微带天线扼流的调节还没用过,,,谁给讲解以下?

    申明:网友回复良莠不齐,仅供参考。如需专业帮助,请学习业界专家讲授的天线设计视频培训教程。

    展开全文
  • 对中波调幅广播传输系统进行仿真,模型参数指标...接收机选频放大滤波器带宽为12KHz ,中心频率为1000kHz 。 在信道中加入噪声。当调制度为0.3时,设计接收机选频滤波器输出信噪比为20dB ,要求计算信道中应该加入...

    对中波调幅广播传输系统进行仿真,模型参数指标如下。

    1)基带信号:音频,最大幅度为1。基带测试信号频率在100~6000Hz 内可调。

    2)载波:给定幅度的正弦波,为简单起见,初相位设为0,频率为550k~1605kHz 内可调。

    接收机选频放大滤波器带宽为12KHz ,中心频率为1000kHz 。 在信道中加入噪声。当调制度为0.3时,设计接收机选频滤波器输出信噪比为20dB ,要求计算信道中应该加入噪声的方差,并能够测量接收机选频滤波器实际输出信噪比。

    一、仿真参数设计

    系统工作最高频率为调幅载波频率1605kHz ,设计仿真采样率为最高工作频率的10倍左右,因此取仿真步长为

    8max 1 6.231010step t s f -==?

    相应的仿真带宽为仿真采样频率的一半,即

    1

    8025.72step W kHz t == 设基带测试正弦信号为()cos 2m t A Ft π= ,载波为

    ()cos2c c t f t π=,则调制度为为 a m 的调制输出信号 ()s t 为

    ()(1cos2)cos2a c s t m Ft f t ππ=+

    显然,()s t 的平均功率为

    20.54a m P =+

    设信道无衰减,其中加入的白噪声功率谱密度为

    02N ,那么仿真带宽内噪声的方差为 20022N W N W

    σ=?= 设接收选频滤波器的功率增益为1,带宽为B ,择选通滤波器的输出噪声功率为

    展开全文
  • 我国出现数千台服务器数据中心机房,运行功率为数十兆瓦或更高(天河2号高达24兆瓦),而如何可靠安全地为这些数据中心的IDC设备供电时限制IDC设备发展的一个难点。IBM、Google、Facebook等公司在这些做了先行的研究...
  • 注:因为在数据量很大的时候,根据中心极限定理,频率是等于概率的。③ 统计 p(嫁) =首先,整理训练数据,嫁的样本数如下,一共有6个:p(嫁) = 6/12(12是总样本数) = 1/2p(不帅|嫁) 统计满足样本数如下,有3个:则...

    朴素贝叶斯如何求得样本特征对应的类别的概率?

    ① 朴素贝叶斯公式可以使得贝叶斯公式展开为:

    be275867123b68a808ae73be95887cb3.png

    ② 展开式中对每一个局部的进行统计计算。

    注:因为在数据量很大的时候,根据中心极限定理,频率是等于概率的。

    ③ 统计 p(嫁) =

    • 首先,整理训练数据,嫁的样本数如下,一共有6个:

    d18c0b1e5f0af64e5cc05979d3f4a689.png
    • p(嫁) = 6/12(12是总样本数) = 1/2
    • p(不帅|嫁) 统计满足样本数如下,有3个:

    c2a3730d2456e6c561e811d2c4cf2c88.png
    • 则 p(不帅|嫁) = 3/6 = 1/2
    • p(性格不好|嫁) 统计满足样本数如下,有一个:

    cf9bfac82d632525aafceb9686c7eb7d.png
    • 则 p(性格不好|嫁) = 1/6
    • p(矮|嫁) 统计满足样本数如下,有一个:

    eadb5f1ab5d0f1a3de6e7defbb6bd7a4.png
    • 则 p(矮|嫁) = 1/6
    • p(不上进|嫁) 统计满足样本数如下,有一个:

    12c9dab3d12a8710b674686e740aa294.png
    • 则 p(不上进|嫁) = 1/6
    • 下面开始求分母,p(不帅)、p(性格不好)、p(矮)、p(不上进)
    • 统计样本如下:

    81e04cfd646d8ada8e061dea6f37170a.png
    • 不帅统计如红色所示,占4个,p(不帅) = 4/12 = 1/3

    2a3a0d20f1e0ec053a025c195d034c73.png
    • 性格不好统计如红色所示,占4个,那么p(性格不好) = 4/12 = 1/3

    159196eb91e9bf7a3229625974b5bb1e.png
    • 身高矮统计如红色所示,占7个,那么p (身高矮) = 7/12

    eeb182a8fc26b16b7864500b9f5c4aaa.png
    • 不上进统计如上红色所示,占4个,那么p(不上进) = 4/12 = 1/3

    ④ p(不帅、性格不好、身高矮、不上进|嫁) 的所需项全部求出来了,带入进去即可:

    be275867123b68a808ae73be95887cb3.png

    = (1/2*1/6*1/6*1/6*1/2)/(1/3*1/3*7/12*1/3)

    ⑤ 下面根据同样的方法来求p(不嫁|不帅,性格不好,身高矮,不上进),完全一样的做法。

    注:公式如下:

    b4396d4db541010a76e2e41630f53f8c.png

    注:一个一个来进行统计计算,这里与上面公式中,分母是一样的,于是我们分母不需要重新统计计算。

    • p(不嫁) 根据统计计算如下(红色为满足条件):

    533f7587abd1ff5847d2bf785a7c22a2.png
    • 则 p(不嫁)=6/12 = 1/2
    • p(不帅|不嫁) 统计满足条件的样本如下(红色为满足条件):

    a7d5f2798cd79ed26d2d684d03607fa3.png
    • p(不帅|不嫁) = 1/6
    • p(性格不好|不嫁) 据统计计算如下(红色为满足条件):

    3a59554152fc2faf449cd8116e71617a.png
    • p(性格不好|不嫁) =3/6 = 1/2
    • p(矮|不嫁) 据统计计算如下(红色为满足条件):

    c0a3635526089df38a2a53aeaf07a7cb.png
    • p(矮|不嫁) = 6/6 = 1
    • p(不上进|不嫁) 据统计计算如下(红色为满足条件):

    bc948cb741fafd0f6fe9edd85f2d37d7.png
    • 则 p(不上进|不嫁) = 3/6 = 1/2
    • 根据公式:

    b4396d4db541010a76e2e41630f53f8c.png
    • p(不嫁|不帅、性格不好、身高矮、不上进) = ((1/6*1/2*1*1/2)*1/2)/(1/3*1/3*7/12*1/3)

    注:可以通过比较 p(不嫁|不帅、性格不好、身高矮、不上进) 和 p(嫁|不帅、性格不好、身高矮、不上进) 的概率,来判断样本特征应该对应哪个类别。

    Python基础积累(numpy)

    numpy数组合并

    import numpy as np
    A = np.array([1,1,1])
    B = np.array([2,2,2])
    
    # 第一种方法:直接合并后打印
    print(np.vstack((A,B)))
    
    # 第二种方法:合并后赋值,然后打印
    C = np.vstack((A,B))
    print(C)

    运行结果:

    [[1 1 1]
    [2 2 2]]
    [[1 1 1]
    [2 2 2]]

    注:vertical stack 上下合并,组成一个多维数组。

    print(A.shape,B.shape,C.shape)

    运行结果:

    (3,) (3,) (2, 3)

    注:从shape中看出A,B均为拥有3项的数组(数列),C拥有2*3项的数组。

    D = np.hstack((A,B))
    print(D)
    print(A.shape,B.shape,D.shape)

    运行结果:

    [1 1 1 2 2 2]
    (3,) (3,) (6,)

    注:horizontal stack 左右合并。

    参考文献:

    1. 知乎/忆臻/带你理解朴素贝叶斯分类算法

    "♥每天积累一点点♥"

    展开全文
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