spectrum

本篇使用的是 MATLAB R2018b 频谱分析仪Spectrum Analyzer设置 设置 结果 设置 1.打开Simulink Library Browser，在1框中输入spectrum即可找到2，即Spectrum Analyzer频谱分析仪。 2.将Spectrum Analyzer拖至Simulink仿真界面中并双击Spectrum Analyzer，弹出以下界面。 3.现在进行频谱分析仪Spectrum Analyzer设置（如频谱负半轴）。 ①点击图标1出现右侧红框2内参数，按照图中参数设置即可； ②注意将黄框3中Two sided spectrum勾选， 运行仿真后 即可显示频谱负半轴。 结果 利用伯努利二进制生成器生成速率为100000bps的伯努利二进制序列，利用频谱分析仪Spectrum Analyzer观察伯努利二进制序列的频谱，结果如下图所示。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4265622/blog/4924869

论文关键字：Intel，NR，Bandwidth Part， SCS， Channel Bandwidth， UE， RF Capability 论文链接：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1712/1712.09724.pdf 部分内容笔记： III. 射频能力受限的终端 问题场景： NR定义的CBW（Channel Bandwidth，通道带宽）很宽，因此，就有必要考虑那些射频能力有限的终端应该如何来处理？这些终端可能无法覆盖网络侧所定义的宽带载波（a wideband carrier）。 特别是在NR的早期阶段，UE的射频能力还不算高的情况下，换言之UE也会随着NR的部署的推进而不断增强能力。 进一步举例说明问题场景： 如图-1所示，如Case-A所示，这些终端可以在一条射频链路上覆盖整个宽的CBW；如Case-B所示，多个终端的射频链路才能够覆盖整个宽的CBW。 换言之，NR系统需要支持具有不同射频能力的终端在相同网络中共存的能力。 【TODO猜想：LTE中如果是一个20M的载波，是不是有系统消息会通知UE，让它在配置信息的时候，必然配置成20M带宽？--- 在粗略阅读其他3GPP规范的时候，得到的答案是肯定的，有相应的RRC的消息IE能够承载该信息。后续再写一篇针对BW相关的信令交互的研究笔记。】 备选解决方案： 备选-1

DCM 共由四部分组成，如图 12-6 所示。其中最底层仍采用成熟的 DLL 模块；其次分别为数字频率合成器（ DFS ， Digital Frequency Synthesizer ）、数字移相器（ DPS ， Digital PhaseShifter ）和数字频谱扩展器（ DSS ， Digital Spread Spectrum ）。不同芯片模块的 DCM 输入频率范围是不同的，例如： Virtex -4SX 系列芯片，低输入模式的外范围为 1~210MHz ，高输入模式的范围为 50~350MHz ；而 Spartan 3E 系列低、高两种模式的范围都只能是 0.2~333MHz 。 （ 1 ） DLL 模块 DLL 主要由一个延时线和控制逻辑组成。延时线对时钟输入端 CLKIN 产生一个延时，时钟分布网线将该时钟分配到器件内的各个寄存器和时钟反馈端 CLKFB ；控制逻辑在反馈时钟到达时采样输入时钟以调整二者之间的偏差，实现输入和输出的零延时，如图 12-7 所示。具体工作原理是：控制逻辑在比较输入时钟和反馈时钟的偏差后，调整延时线参数，在输入时钟后不停地插入延时，直到输入时钟和反馈时钟的上升沿同步，锁定环路进入“锁定”状态，只要输入时钟不发生变化，输入时钟和反馈时钟就保持同步。 DLL 可以被用来实现一些电路以完善和简化系统级设计，如提供零传播延迟

2020年，Python可学吗？ 答案是 可 。 近些年，Python 的火热有目共睹，作为一种功能强大的高级编程语言，在2018 年的时候它的流行程度就得到了大幅提高。 Stack Overflow网站编程语言浏览量统计数字 Python不仅在 IEEE Spectrum 编程语言排行榜中，还是在其他榜单如 TIOBE 上，它也仍位居前列。无论是 后端开发、前端开发、爬虫开发，还是人工智能、金融量化分析、大数据、物联网 等，Python应用无处不在。不仅如此，Python还含有优质的文档、丰富的AI库、机器学习库、自然语言和文本处理库。尤其是Python中的机器学习， 实现了人工智能领域中大量的需求。 同时近些年很多互联网公司不管对前端岗位、后端岗位、测试、运维、数据分析岗位都希望可以具备Python的相关的技能，更有的企业直接招聘python后端开发工程师，由此可见， Python的发展前景是不可估量的 。 IEEE Spectrum 编程语言排行榜 TOP10 网上关于Python的吹嘘千篇一律，很多人都觉得掌握了Python就掌握了人工智能，数据分析等方面的知识，就一定找的到工作，其实并非如此。 那么，如何掌握Python，并拿到大厂的高薪offer呢？ 只有从基础逐步深入，再经历名企的真实实战项目的打磨，才能够提升自己实战开发能力

EEMD 基本原理 EMD 基本原理 希尔伯特黄变换（ Hilbert-Huang Ttansform,HHT ）作为 一种信号数据分析方法，由经验模态分解（ EMD ）和希尔伯特谱 分析（ Hilbert Spectrum Analysis,HSA ）组成。经验模态分解 是希尔伯特黄变换的重要组成部分，能够很好地处理非线性、 非平稳信号，与小波变换等时频分析方法相比，这种方法有许 多优点。小波变换要求输入的信号是平稳的，否则会产生虚假 的谐波，而且小波基函数的选择对结果也是有影响的，而 EMD 方法则不存在上述问题。由 EMD 分解，将信号中不同尺度（频 率）的波动或趋势项逐级分解而得到一系列包含了原信号不同 时间尺度、局部特征信息的固有模态函数（ Intrinsic Mode Function,IMF ，显示出信号数据内在的振荡模式。目前已有 很多学者从不同方面对ＥＭＤ进行了研究，应用在信号分析、机 械故障诊断、生物医学、气象环境、降雨径流等方面。但 EMD 仍然存在一定的缺陷，即在分解后的各ＩＭＦ分量中有模态混 叠现象出现。而集合经验模态分解法（ EEMD ）作为 EMD 的改 进方法，对这一缺陷进行了弥补，能更好地对数据进行分析。 作为 EMD 的改进方法， EEMD 的基本原理与 EMD 相似。 EEMD 的基本思路［ ９］是：在信号中加入高斯白噪声，组成一个 混合序列

文/黄康瑄 来源/智能相对论（ID：aixdlun） 上周末，由于新冠疫情而不断推迟的NBA 2020-2021季前赛终于开打。失去卫冕机会后，因伤病而沉寂了去年整个赛季的勇士队又遭遇了汤普森报销、格林和怀兹曼核酸检测呈阳性等一连串不幸，可谓命运多舛。“战术鬼才”泰伦·卢成为快船主教练后，小卡连季前赛都得乖乖上场。即便如此，快船在第一战对阵没有詹姆斯的湖人，依然以六分惜败，可说是出师不利。 卢指导们的工作可不只安排上场阵容一项，还包括战术制定、球员训练、临场指挥、球队管理、新秀挑选。现今，人工智能已经能承担其中部份职责，甚至在某些方面做的比人类教练更加出色，教练的饭碗似乎受到了威胁。 除了主力球员们的实力， 情报资料的获取、分析与应用也对战术制定乃至比赛胜负有着至关重要的影响。 尤其是一年一度、采取循环赛制的NBA，无论是季前赛、常规赛、季后赛还是明星赛，每场赛事都是数据资料的珍贵情报源，谁能从中挖取更多有效情报，谁就能更了解对手，在比赛中先发制人、抢占先机。在球员交易和新人选秀上也是如此。毕竟知己知彼，百战不殆。 如今，在竞争激烈的NBA赛场上，最了解球员的早已并非球队教练、也不是对阵多次的老对手、甚至不是球员自己，而是人工智能。 滴水不漏的AI监控 过去，获取球队及球员资料的方式只有一个——目测。藉由观看比赛，记录每位球员的投篮、罚球、犯规、篮板、抄截等攻防数据，再经由统计分析

原理 　　短时傅里叶变换(Short Time Fourier Transform, STFT) 是一个用于语音信号处理的通用工具.它定义了一个非常有用的时间和频率分布类, 其指定了任意信号随时间和频率变化的复数幅度. 实际上,计算短时傅里叶变换的过程是把一个较长的时间信号分成相同长度的更短的段, 在每个更短的段上计算傅里叶变换, 即傅里叶频谱. 短时傅里叶变换通常的数学定义如下: 其中, DTFT (Decrete Time Fourier Transform) 为离散时间傅里叶变换. 其数学公式, 如下所示: 　　其中, x(n) 为在采样数 n 处的信号幅度. ω ~ 的定义如下: 　　实现时, 短时傅里叶变换被计算为一系列加窗数据帧的快速傅里叶变换 (Fast Fourier Transform, FFT)，其中窗口随时间 “滑动” (slide) 或“跳跃” (hop) 。 Python 实现 　　在程序中, frame_size 为将信号分为较短的帧的大小, 在语音处理中, 通常帧大小在 20ms 到 40ms 之间. 这里设置为 25ms, 即 frame_size = 0.025 ; 　　 frame_stride 为相邻帧的滑动尺寸或跳跃尺寸, 通常帧的滑动尺寸在 10ms 到 20ms 之间, 这里设置为 10ms, 即 frame_stride = 0.01

在 Tiobe 指数近 20 年的历史中，Python 第一次成为第二大流行语言。 Tiobe 这么多年以来发布的指数中，29 岁的 Python 首次超过了 25 岁 Java，成为第二受欢迎的编程语言。 在 最新的 Tiobe 指数 中，数据科学和机器学习项目的首选语言 Python，现在排名仅次于 C 语言，排在第二位，将 Java 打落到第三位。 2020 年 10 月编程排行榜前 3 名 这是 Tiobe 指数近 20 年的历史上，第一次出现 Java 和 C 语言不是两大顶级语言的情况。第三也是 Java 在 Tiobe 指数中的最低位置。Tiobe 指数使用多个搜索引擎上的查询来得出其 评级 。 Python 显示比一年前的位置上升了 2.27%，这与同期 Java 下降了 -4.47% 形成鲜明对比。 历年前 10 名编程语言的年度平均排名 在 7 月份开发者分析机构 RedMonk 的编程语言受欢迎程度排名 中，Python 也从 Java 手中抢走了第二名。不过，RedMonk 将 JavaScript 列为顶级语言。这是 RedMonk 的前两名首次不由 Java 或 JavaScript 组成。 根据电气工程出版物《IEEE Spectrum》的最新流行度排名， Python 已经是最受欢迎的语言 。 虽然 Python