《數字信號處理》、《通信原理》、《機器學習》近期網課、DDPG算法的總結

《數字通信原理》

OFDM

正交頻分複用技術,實際上OFDM是MCM(Multi Carrier Modulation),多載波調製的一種。通過頻分複用實現高速串行數據的並行傳輸, 它具有較好的抗多徑衰弱的能力,能夠支持多用戶接入。
OFDM技術由MCM(Multi-Carrier Modulation,多載波調製)發展而來。OFDM技術是多載波傳輸方案的實現方式之一,它的調製和解調是分別基於IFFT和FFT來實現的,是實現複雜度最低、應用最廣的一種多載波傳輸方案。
將信道分成若干正交子信道,將高速數據信號轉換成並行的低速子數據流,調製到在每個子信道上進行傳輸。正交信號可以通過在接收端採用相關技術來分開,這樣可以減少子信道之間的相互干擾(ISI) 。每個子信道上的信號帶寬小於信道的相關帶寬,因此每個子信道上可以看成平坦性衰落,從而可以消除碼間串擾,而且由於每個子信道的帶寬僅僅是原信道帶寬的一小部分,信道均衡變得相對容易。

PFDM

光頻分複用

CDMA

碼分多址
碼分多址是指利用碼序列相關性實現的多址通信 。碼分多址(CDMA)的基本思想是靠不同的地址碼來區分的地址。每個配有不同的地址碼,用戶所發射的載波(爲同一載波)既受基帶數字信號調製,又受地址碼調製,接收時,只有確知其配給地址碼的接收機,才能解調出相應的基帶信號,而其他接收機因地址碼不同,無法解調出信號。

AWGN

加性高斯白噪聲 AWGN(Additive White Gaussian Noise) 是最基本的噪聲與干擾模型。加性噪聲:疊加在信號上的一種噪聲,通常記爲n(t),而且無論有無信號,噪聲n(t)都是始終存在的。因此通常稱它爲加性噪聲或者加性干擾。白噪聲:噪聲的功率譜密度在所有的頻率上均爲一常數,則稱這樣的噪聲爲白噪聲。如果白噪聲取值的概率分佈服從高斯分佈,則稱這樣的噪聲爲高斯白噪聲。

TDMA

時分多址(Time division multiple access,縮寫:TDMA) 是一種爲實現共享傳輸介質(一般是無線電領域)或者網絡的通信技術。它允許多個用戶在不同的時間片(時隙)來使用相同的頻率。用戶迅速的傳輸,一個接一個,每個用戶使用他們自己的時間片。這允許多用戶共享同樣的傳輸媒體(例如:無線電頻率)。
注:實際上只有幾毫秒

載波

載波或者載頻(載波頻率)是一個物理概念,是一個特定頻率的無線電波,單位Hz,是一種在頻率、幅度或相位方面被調製以傳輸語言、音頻、圖象或其它信號的電磁波。

核心網

核心網;簡單點說,可以把移動網絡劃分爲三個部分,基站子系統,網絡子系統,和系統支撐部分比如說安全管理等這些。核心網部分就是位於網絡子系統內,核心網的主要作用是把A口上來的呼叫請求或數據請求,接續到不同的網絡上。
在這裏插入圖片描述

採樣定律

採樣定理說明採樣頻率與信號頻譜之間的關係,是連續信號離散化的基本依據。
在進行模擬/數字信號的轉換過程中,當採樣頻率fs.max大於信號中最高頻率fmax的2倍時(fs.max>2fmax),採樣之後的數字信號完整地保留了原始信號中的信息,一般實際應用中保證採樣頻率爲信號最高頻率的2.56~4倍;採樣定理又稱奈奎斯特定理。

信道編碼和信源編碼

(1)數字信號在傳輸中往往由於各種原因,使得在傳送的數據流中產生誤碼,從而使接收端產生圖象跳躍、不連續、出現馬賽克等現象。所以通過信道編碼這一環節,對數碼流進行相應的處理,使系統具有一定的糾錯能力和抗干擾能力,可極大地避免碼流傳送中誤碼的發生。誤碼的處理技術有糾錯、交織、線性內插等。
(2)信源編碼的作用之一是設法減少碼元數目和降低碼元速率,即通常所說的數據壓縮。碼元速率將直接影響傳輸所佔的帶寬,而傳輸帶寬又直接反映了通信的有效性。作用之二是,當信息源給出的是模擬語音信號時,信源編碼器將其轉換成數字信號,以實現模擬信號的數字化傳輸。模擬信號數字化傳輸的兩種方式:脈衝編碼調製(PCM)和增量調製(ΔM)。

信源譯碼是信源編碼的逆過程。

在這裏插入圖片描述

在這裏插入圖片描述
下圖爲編碼過程
在這裏插入圖片描述

《數字信號》
在這裏插入圖片描述
在這裏插入圖片描述
幅頻響應:把頻率信號幅度上做的改變
相頻特性:相位的改變
在這裏插入圖片描述

DDOG算法的原理

貝爾曼等式

貝爾曼方程(Bellman Equation)也被稱作動態規劃方程(Dynamic Programming Equation),由理查·貝爾曼(Richard Bellman)發現。

動態規劃方法的五個特點:
①在策略變量較多時,與策略窮舉法相比可降低維數;
②在給定的定義域或限制條件下很難用微分方法求極值的函數,可用動態規劃方法求極值;
③對於不能用解析形式表達的函數,可給出遞推關係求數值解;
④動態規劃方法可以解決古典方法不能處理的問題,如兩點邊值問題和隱變分問題等;
⑤許多數學規劃問題均可用動態規劃方法來解決,例如,含有隨時間或空間變化的因素的經濟問題。
在這裏插入圖片描述
這裏介紹的比較詳細添加鏈接描述
在這裏插入圖片描述
在這裏插入圖片描述
在這裏插入圖片描述

《機器學習》

模式識別求得正確率
在這裏插入圖片描述

在這裏插入圖片描述
在這裏插入圖片描述

發表評論
所有評論
還沒有人評論,想成為第一個評論的人麼? 請在上方評論欄輸入並且點擊發布.
相關文章