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PhaseEstimation_载波相位估计_相位估计_VV算法_源码.zip

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简介:
本资源提供了一种名为VV算法的载波相位估计方法的源代码实现。适用于研究与开发需要进行精确相位估计的应用场景,有助于提高通信系统的性能和可靠性。 PhaseEstimation_载波估计_载波相位_载波相位估计_vv算法_相位估计_源码.zip

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  • PhaseEstimation___VV_.zip
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    本资源提供了一种名为VV算法的载波相位估计方法的源代码实现。适用于研究与开发需要进行精确相位估计的应用场景,有助于提高通信系统的性能和可靠性。 PhaseEstimation_载波估计_载波相位_载波相位估计_vv算法_相位估计_源码.zip
  • PhaseEstimation___VV_.zip
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    本资源提供了一种名为VV算法的载波相位估计方法,旨在解决信号处理中精确测量载波相位的问题。适合科研与工程应用。 PhaseEstimation_载波估计_载波相位_载波相位估计_vv算法_相位估计.zip
  • _PhaseEstimation_VV__
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    本项目聚焦于通信系统中的关键问题——载波相位估计,提出了一种创新性的VV算法,专门用于提升信号接收质量与稳定性。该算法在复杂的无线环境中展现出卓越的性能和精度,在减少相位误差方面具有显著优势。通过精确的数学建模和高效的计算方法,PhaseEstimation_VV算法能够有效解决传统载波同步技术中的难点,为现代通信系统提供可靠且先进的解决方案。 此程序采用VV算法进行载波相位估计,能够准确地估算出初始的载波相位差,并且该算法具有较高的估计精度。
  • 改进型的线性插值
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    本研究提出了一种基于线性相位插值的改进型载波相位估计算法,有效提升了通信系统的性能和稳定性。 本段落提出了一种基于线性相位插值(LPI)的增强型载波相位估计(CPE)算法,并对其在112 Gb/s偏振复用16进制正交幅度调制(DP-16QAM)系统中的性能进行了仿真和实验研究。该算法通过在线性相位插值的基础上对数据块平均的CPE算法获得的估计相位噪声进行处理,显著提升了相位噪声估计准确度。仿真结果显示,在采用增强型CPE算法时,相位估计误差方差降低了26%,其线宽容忍度是基于数据块平均算法的两倍。在112 Gb/s DP-16QAM实验系统中测试了该增强型算法,并发现当误码率(BER)为3.8×10^-3时,采用增强型CPE算法所需的光信噪比(OSNR)降低了0.7 dB。仿真与实验结果表明,基于LPI的CPE算法性能与基于窗口扫描算法相当,但增强了硬件效率,复杂度减少了99.2%。
  • 偏差的研究
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    本研究专注于分析和开发针对无线通信系统的载波相位偏差估计算法,旨在提升数据传输精度与稳定性。通过对现有技术的改进及创新方法的应用,力求实现更加精确、高效的信号同步处理,进而提高整个通信链路的质量和可靠性。 由于估计频偏与实际频偏之间总会存在一定的误差,为了消除剩余的频率偏差,本段落提出了一种新的相位偏差估计算法。该算法通过将短时间段内的剩余频偏转换为相位偏差来处理这一问题,并对所提出的算法、Zheng算法和Fitz算法进行了性能仿真比较。 在信噪比较高的情况下,Zheng算法与Fitz算法都能够有效地消除相位跳变的影响。然而,在信噪比较低的情况下,这两种方法都会出现明显的相位跳变现象,从而严重影响信号解调的结果,并导致误码率的上升。相比之下,本段落所提出的算法无论是在高信噪比还是在低信噪比条件下都能有效解决相位跳变问题。 利用该算法校正后的性能与无相偏情况下的表现基本一致,因此可以有效地应对各种条件下的相位偏差挑战。
  • FFT频率_All_phase.rar_全__全
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    本资源提供了一种基于全相位技术的FFT频率估计方法,特别适用于提高相位差估计精度。通过利用全相位特性优化信号处理过程,实现更准确、高效的频率分析和测量。 全相位FFT(apFFT)时移相位差法多频测试程序内置了5种不同的频率设置,能够提供精确的幅值、频率和相位估计,在仿真过程中表现出很高的精度。
  • 的APES/APES
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    APES(Amplitude and Phase Estimation)算法是一种用于信号处理领域的先进技术,尤其擅长于相位和幅度的同时估计,在雷达、通信等领域展现出卓越性能。 功率谱估计算法非常经典且有效。非参数谱估计中的APES算法主要用于振幅与相位的估计。
  • APFFT实验代.zip_APFFT频率分析_全_
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    本资源包含全相位APFFT实验代码,用于进行高效的频域分析与精确的全相位估计。适用于信号处理和通信领域中相位算法的研究与应用开发。 全相位APFFT与传统的FFT算法在频率和相位估计方面有所不同。
  • MATLAB机标定-relative_pose: 姿集合
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    本项目提供多种算法实现MATLAB环境下的相机相对位姿估计,适用于研究与开发需求,促进计算机视觉领域技术进步。 该存储库包含用于校准相机相对位姿估计的算法集合,并使用C++和Matlab API实现。其中包括以下求解器: - 传统的五点算法(5P),基于Hartley的经典实现。 - 四点算法(4P-RA):已知旋转角度的情况下进行姿态估算。 - 在平面运动且未知平面方向时的四点算法 (4P-ST0): - 具有已知旋转角度并在不知道平面方向下的三步法(3P-RA-ST0),适用于在特定约束条件下工作。 与其他相对位姿估计算法相比,这些方法(即 4P-RA、4P-ST0 和 3P-RA-ST0)利用了额外的传感器/运动限制条件,并且不需要外部校准。这得益于 SE(3) 不变量的独特特性。该存储库是以下论文的源代码: Li, Bo and Martyushev, Evgeniy and Lee, Gim Hee. Relative Pose Estimation of Calibrated Cameras with Known SE(3) Invariants. ECCV.
  • Phase_Compensation_mod_v1_MOD_恢复_恢复_Viterbi-Viterbi_恢复_
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    本资源提供了一种改进版的Viterbi-Viterbi算法实现,专注于优化通信系统中的载波恢复与相位补偿。通过精确的相位估计和调整,显著提高了数据传输的质量和可靠性。包含详细注释的源代码便于学习和应用。 载波恢复可以基于Viterbi-Viterbi算法进行相位恢复。