频谱效率

基于AD6655的数字直放站系统的设计 http://www.c114.net ( 2009/5/18 13:23 ) 1 引言 随着 移动通信 业务的迅猛发展， 直放站 作为改善 移动 网信号弱区盲区的重要设备，以其具有投资较少、结构简单、安装方便灵活等优点广泛应用于2G移动网。而目前2G 网络 仍使用模拟设备的直放站。对于第三代移动通信系统，各国提出了多种不同标准，但要统一标准非常困难。未来的移动通信系统存在着多频、多模、多体制和多标准等问题，这就限制了各种设备的互通和兼容，因此对 软件无线电 技术在直放站中的应用提出了切实需求。为了提高 3G 直放站的性价比，采用数字技术统一3G直放站的硬件平台是一种较好的解决方案。这里提出了一种以AD6655为数字中频信号采集系统核心的通用、可扩展的硬件平台设计。 2 AD6655简介 2.1 性能特性 AD6655是 ADI 公司的一款高度集成的分集接收机，内置有低延迟的峰值检测器、RMS信号功率 监测 器、两个14bit的A／D转换器以及一个数字下变频转换器(DDC)。AD6655采用1.8 V和3.3 V供电电源；当工作在32.7～70 MHz带宽内，采样速率为150 MS／s时，SNR为74.0 dBc；而在70MHz带宽内，SFDR为84 dBc。因此，该器件适用于TD-SCDMA、 WCDMA 、 CDMA2000 、

bo主有话说： 喜欢音乐的小伙伴相信都或多或少看到过一些频谱，简单的比如QQ音乐，酷狗等一些音乐软件上面都有一些，可惜的是这些频谱嵌入到软件界面上，好看的就那么一两个，并不能满足一些人对音乐的渴望，至少对我来说，是这样的。当然，还可以使用雨滴，AE来制作非常炫酷的频谱，但是这两个软件却也有一些弊端。通过雨滴，我们可以制作一些悬挂在桌面的频谱，但是制作这样的频谱，需要使用雨滴的编程语法进行开发，这对小白并不是很友好。而AE呢，这真的可谓是一个重量级的大BOSS，使用AE可以制作出非常非常非常炫酷的频谱！但是AE本身是一个图形视频处理软件，它只能在视频中嵌入频谱，并不能把频谱摆在桌面。 在去年的时候，我曾发过一篇帖子，说自己想做一个这样的软件，本来只是随口一说，没想到却有几千的浏览量，再加上我的学习目标并不是web、android开发，因此下定决心去做这个软件（Specinker），以便了解一些音视频处理相关的编程技术。 Specinker能干嘛？ specinker提供了一些基本的可视化图形，通过这些图形，可以拼凑出很多炫酷的频谱，比如： 比如拼凑第一个频谱，只需使用三个环形轨道的频谱，分别是点，柱，线就能构成 specinker目前只提供2种轨道：线型和环型 每一种轨道提供3种形状：点、线、柱 不同轨道和形状都有特殊的属性设置选项 支持对形状旋转，调色板调色，手势拖动，属性微调

原文地址 本篇文章是对 论文“Wu Z , Pan S , Chen F , et al. A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks[J]. 2019.” 的翻译与笔记。 论文链接 目录 1. 什么是图神经网络？ 2. 有哪些图神经网络？ 3. 图卷积网络(Graph Convolution Networks,GCN) 4. 图注意力网络(Graph Attention Networks) 5. Graph Autoencoders 6. Graph Generative Networks 7. Graph Spatial -Temporal Networks 8. 图神经网络的应用 1. 什么是图神经网络？ 在过去的几年中，神经网络的成功推动了模式识别和数据挖掘的研究。许多机器学习任务，如目标检测、机器翻译和语音识别，曾经严重依赖手工的特征工程来提取信息特征集，最近被各种端到端的深度学习范式（例如卷积神经网络（CNN）、长短期记忆（LSTM）和自动编码器）彻底改变了。在许多领域中，深度学习的成功部分归因于快速发展的计算资源（如GPU）和大量训练数据的可用性，部分归因于深度学习从欧氏空间数据中提取潜在表示的有效性。 尽管深度学习在欧氏空间中的数据方面取得了巨大的成功，但在许多实际的应用场景中的数据是从非欧式空间生成的

重构前后对比： 由于期末临近，同学哀求老师给时间复习，就推迟到考试结束一星期之后，这也给了充足的时间，对软件进行了一次彻彻底底的重构！！ 有多彻底？我重构之前这个项目的代码只界面部分就已经七千多行了，这次重构小到基本控件，大到整个界面，引擎，都重新写了，唯一留下的，还是那个颜色选择控件。 为什么要重构？有三方面原因： 1、性能跟不上，内存占用太多：起初频谱引擎的响应速度为25ms刷新一次，也就是说25ms之内要分析波形，根据波形，绘制轨道，得到轨道后，又要根据属性，绘制图形。而我在代码设计之初并未考虑效率问题，导致软件做好之后频谱有轻微的卡顿，起初我以为是音频数据的问题，因此还特意写了一个缓冲算法，进行平滑，勉强能够用得下去。而内存就更夸张了，每创建一个频谱，内存要多几十MB，而删除之后还不会减少，我明明有把对象析构啊！ 2、界面粗糙，操作困难：界面丑不丑大家各有各的看法=.=，操作困难倒是真的，那个时候还没写手势拖动的功能，要移动频谱，只能在那个微调框那里，输入数据或拖动滑动条，手都给弄酸了 3、代码混乱，扩展困难：写代码的时候只管当下想要什么，就写什么，而没有把目标放长远，为以后的扩展给预留位置。 我是如何解决性能和内存问题的： 按照常规的界面，我都是在窗口的绘图事件之中创建画笔，然后进行绘图，这样做常规的界面通过事件绘图，看不出又什么区别，但是我这里25ms刷新一次

1 为什么需要LTE-U 标准的LTE技术只能部署在授权频谱，不能直接部署在非授权频谱。随着LTE技术和应用的逐步成熟，授权频谱中的数据流量越来越饱和，有必要考虑将流量从授权频谱分流一部分到非授权频谱。经过运营商、设备商和芯片厂商等的共同努力，目前可以将LTE流量分流到非授权频谱的主流技术是：LTE-U、LAA（Licensed Assisted Access）、LWA和MulteFire。 图1 聚合授权频谱和非授权频谱的主流技术 2 LTE-U的优势 最先开发出来的是LTE-U技术，LTE-U的全称是LTE in Unlicensed spectrum，即非授权频谱上的LTE。该技术将LTE部署到非授权频谱，并采用标准LTE空口协议完成通信。 采用LTE-U技术，就可以利用集中调度、干扰协调、HARQ重传、CA载波聚合等技术，可以获得更好的鲁棒性和频谱效率，提供更大的覆盖范围和更好的用户体验。LTE-U可以将授权频段作为主载波，终端跟基站可以在授权频段上建立无线资源控制连接，通过载波感知获取当前空闲的非授权频段资源，实现授权频段和非授权频段的载波聚合，从而有效提升系统的性能和吞吐量，解决室内数据流量的增长需求和频谱匮乏问题。 LTE-U和LTE/LTE-A的差别只是工作在不同的频段，可以使用现有的LTE部署，不需要对网络结构进行改动，只需要对基站进行升级

前言 　　语言是一种复杂的自然习得的人类运动能力。成人的特点是通过大约100块肌肉的协调运动，每秒发出14种不同的声音。说话人识别是指软件或硬件接收语音信号，识别语音信号中出现的说话人，然后识别说话人的能力。特征提取是通过将语音波形以相对最小的数据速率转换为参数表示形式进行后续处理和分析来实现的。因此，可接受的分类是从优良和优质的特征中衍生出来的。Mel频率倒谱系数(MFCC)、线性预测系数(LPC)、线性预测倒谱系数(LPCC)、线谱频率(LSF)、离散小波变换(DWT)和感知线性预测(PLP)是本章讨论的语音特征提取技术。这些方法已经在广泛的应用中进行了测试，使它们具有很高的可靠性和可接受性。研究人员对上述讨论的技术做了一些修改，使它们更不受噪音影响，更健壮，消耗的时间更少。总之，没有一种方法优于另一种，应用范围将决定选择哪种方法。 本文主要的关键技术：mel频率倒谱系数(MFCC)，线性预测系数(LPC)，线性预测倒谱系数(LPCC)，线谱频率(LSF)，离散小波变换(DWT)，感知线性预测(PLP) 1 介绍 　　人类通过言语来表达他们的感情、观点、观点和观念。语音生成过程包括发音、语音和流利性[1,2]。这是一种复杂的自然习得的人类运动能力，在正常成年人中，这项任务是通过脊椎和颅神经连接的大约100块肌肉协调运动，每秒发出大约14种不同的声音

代码来源于 http://bigsec.net/b52/scipydoc/frequency_process.html 观察信号的频谱 　　数据通过FFT转换成频域信号，对频域信号进行分析，再通过IFFT转换成时域信号。 import numpy as np import pylab as pl import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] mpl.rcParams['font.serif'] = ['KaiTi'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False sampling_rate = 8000 #取样频率 fft_size = 512 #fft长度 t = np.arange(0, 1.0, 1.0/sampling_rate) #假设取样频率为fs, 取波形中的N个数据进行FFT变换。那么这N点数据包含整数个周期的波形时，FFT所计算的结果是精确的。于是能精确计算的波形的周期是: n*fs/N。 #对于8kHz取样，512点FFT来说，8000/512.0 = 15.625Hz，前面的156.25Hz和234.375Hz正好是其10倍和15倍。 #选取整数倍的数据，查看当fft后的数据在频谱中形成整数周期时的情况。 x = np.sin(2

1，频谱利用率与频谱效率 https://wenku.baidu.com/view/57ea20e8172ded630b1cb634.html 频谱利用率定义为：频谱每小区每MHz支持的多少对用户同时打电话；而对于数据业务来讲，定义为每小区每MHz支持的最大传输速率 在多纤芯频谱灵活光网络中：double spectrumRatio = (double)totalSpectrum/(linkNum*WaveNumber*CoreNumber*utilizationTime); 来源： https://www.cnblogs.com/Limer98/p/11417654.html