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OFDM信号的EVM分析:用于评估PAPR和EVM的MATLAB模型

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简介:
本文章介绍了一种基于MATLAB的模型,用于对OFDM信号进行EVM(误差矢量幅度)分析,并评估其峰均功率比(PAPR)。通过该模型可以深入理解OFDM系统的性能指标及其优化方法。 这是分析OFDM信号PAPR和EVM的模型。

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客服
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  • OFDMEVMPAPREVMMATLAB
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    本文章介绍了一种基于MATLAB的模型,用于对OFDM信号进行EVM(误差矢量幅度)分析,并评估其峰均功率比(PAPR)。通过该模型可以深入理解OFDM系统的性能指标及其优化方法。 这是分析OFDM信号PAPR和EVM的模型。
  • EVM指标下发射调制精度
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    本研究聚焦于EVM(误差向量幅度)指标,深入探讨并量化了发射信号在各种调制方式下的精度表现,为无线通信系统的优化提供了理论依据和技术支持。 本段落介绍了发射信号调制精度的EVM分析方法,并详细阐述了影响EVM的各项指标。
  • EVM在WiFi关键参数中
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    本文深入探讨了EVM(误差矢量幅度)在Wi-Fi通信系统中关键参数的应用与影响,分析其对信号质量、传输效率及稳定性的作用机制。 WiFi关键参数EVM分析 本段落将对WiFi通信中的一个重要技术指标——EVM(误差向量幅度)进行详细探讨与分析。 首先,我们将介绍EVM的基本概念及其在无线通信系统中的作用。接着,通过实例展示如何测量和计算EVM值,并解释其对于信号质量的影响。最后,文章还将讨论改善WiFi网络中EVM性能的方法和技术手段。 通过对这一关键参数的研究,希望读者能够更好地理解并优化自身的WiFi连接环境。
  • 风险:构建风险
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    本课程聚焦于信用风险分析的核心理论与实践方法,深入探讨如何运用统计学和机器学习技术建立有效的信用风险评估模型。通过案例研究和实操练习,帮助学员掌握识别、量化及管理信贷业务中的潜在违约风险的关键技能,助力金融机构优化风险管理策略,提升运营效率和安全性。 信用风险分析模型的创建背景:贷款在现代社会扮演着重要角色。一方面,贷款本身不会直接创造收入;另一方面,如果借款人未能履行其财务义务,则存在一定的风险。因此,建立一个能够预测潜在违约行为的风险评估模型显得尤为重要。 为了实现这一目标,我们可以利用机器学习技术来处理和分析数据中的复杂模式与关系。具体来说,可以应用逻辑回归、决策树、随机森林和支持向量机等算法进行信用风险的建模工作,并通过集成方法及重采样策略进一步优化预测性能。 本项目的目标在于探讨如何在实际的数据集中运用这些机器学习工具来构建有效的监督式模型以评估信贷申请人的违约可能性。通过对逻辑回归、决策树、随机森林以及支持向量机这四种算法的结果进行比较分析,可以确定哪一种方法最适用于给定数据集或特定应用场景,并提出相应的改进建议。 具体步骤包括: 1. 根据提供的数据集划分训练和测试样本; 2. 分别应用逻辑回归、决策树、随机森林和支持向量机等四种算法构建模型; 3. 对比不同算法的预测效果,评估各自的优缺点; 4. 运用集成方法(如bagging, boosting)及重采样技术(例如SMOTE处理不平衡数据问题),以提高整体模型性能。 综上所述,本研究旨在开发一种能够准确预测信用风险的监督式机器学习系统。
  • ADS仿真计算ACPR、EVMPAE
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    本文章详细介绍如何运用ADS软件进行射频通信系统中的ACPR(相邻信道功率比)、EVM(误差矢量幅度)及PAE(功率放大器效率)的仿真与计算,为工程师提供精确评估和优化无线设备性能的方法。 采用ADS快速计算系统ACPR、EVM和PAE的仿真设计,适用于通信设计和无线射频设计领域。
  • 欧拉视频放大EVM(Matlab).zip
    优质
    欧拉视频放大EVM(Matlab) 是一个基于Matlab开发的工具包,利用欧拉公式和先进的算法技术实现高质量的视频放大功能。此资源提供了一个强大的平台,用于研究与应用视频分辨率增强技术,在保持图像清晰度的同时提升视频画质。 这是利用欧拉算法进行视频放大的源程序。关于算法的原理可以参考我的博客。
  • SH366000 EVM 户指南 V0.2.rar
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    该资源为SH366000 EVM用户指南V0.2版本压缩文件,包含评估模块使用说明、配置方法及相关技术文档。 SH366000 EVM评估板是用于SH366000/SH367000电池管理系统的完整评估工具。它包含了应用电路、电流取样电阻、热敏电阻,以及PC通讯工具SmartTools和上位机软件。此EVM能够对2至4串的锂离子及锂聚合物电池组进行电量监控与预测、电芯平衡调节、关键参数监测,并防止过充、过放、短路和过流等危险情况的发生。用户可以通过上位机读取SH366000 DataFlash的内容,根据需求修改控制参数并记录充放电数据。
  • PyEVM: Python版本EVM实现
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    PyEVM是一款用Python语言编写的以太坊虚拟机(Ethereum Virtual Machine, EVM)实现工具,为开发者提供了灵活且易于调试的环境。 EVM(欧拉视频放大率)的Python实现是关于《欧拉视频放大倍率》在Python中的应用。我们的目标是揭示肉眼难以或无法看到的视频时间变化,并以指示性的方式展示这些细节。我们采用的标准方法称为“欧拉视频放大”,通过输入标准视频序列,进行空间分解和帧的时间滤波处理,然后将得到的数据信号放大来显示隐藏的信息。这种方法能够帮助可视化脸部血液流动以及其他微小运动的现象。 我们的技术可以实时运行,并在用户选择的特定时间频率上展示现象。为了使用EVM方法,您需要安装OpenCV3库,因为当前版本不直接支持Python 3环境下的自动安装过程。下载适用于Python 3的OpenCV版本后,请通过pip命令进行手动安装。
  • TPA3140D2 EVM 户手册(中文版)
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    本用户手册为TPA3140D2 EVM提供了详尽的操作指南和技术参数说明,旨在帮助工程师和开发者更好地理解和使用该音频放大器评估模块。 TPA3140D2 EVM 中文用户手册提供了关于 TPA3140D2 评估模块的详细使用指导和技术参数介绍,帮助用户更好地理解和操作该设备。文档内容覆盖了从硬件连接到软件配置的各项步骤,并且包含了故障排查和常见问题解答等实用信息。通过这份手册,使用者可以充分利用TPA3140D2的功能进行音频放大器的设计与开发工作。
  • OFDM PAPR减小:OFDM PAPR减小-MATLAB开发
    优质
    本项目利用MATLAB实现多种算法来减少正交频分复用(OFDM)信号峰均功率比(PAPR),旨在优化通信系统的性能和效率。 **OFDM PAPR降低:MATLAB开发** 正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)是无线通信系统中广泛采用的一种多载波调制技术,它将高速数据流分割成多个较低速率的子载波,从而提高了频谱效率。然而,OFDM的一个主要缺点在于其较高的峰均功率比(Peak to Average Power Ratio, PAPR)。高PAPR会导致非线性失真,在实际系统中增加发射机功耗,并可能损害性能表现。因此,降低OFDM信号的PAPR成为研究重点。 在MATLAB环境中开发OFDM PAPR降低方法通常涉及以下关键技术: 1. **定义PAPR**: OFDM信号在一个符号周期内的最大功率与平均功率之比被称为PAPR。高PAPR意味着较高的峰值,这要求功放工作于更宽的动态范围内,增加了能耗。 2. **计算PAPR**: 在MATLAB中通过计算样本平方的最大值和平均值得到OFDM信号的PAPR。首先对OFDM符号进行快速傅里叶变换(FFT),然后取实部或虚部的平方,并最后计算这些平方值最大与平均比。 3. **降低PAPR的技术**: - **选样-剪裁**:通过剪裁超过一定阈值的信号样本来减少峰值,是最简单的降PAPR方法。然而这种方法会导致失真,需要补偿滤波器改善。 - **随机相位加性噪声(CPFSK)**:在OFDM符号上添加随机相位使信号分布更均匀以降低PAPR。虽然简单但可能会影响比特错误率性能。 - **部分传输序列(PTS)**:将一个OFDM符号分割为多个子序列,每个有不同相位组合后可减少峰值功率,并通过优化这些组合能在不影响性能的情况下降低PAPR。 - **交错子载波编码(ISE)**:改变信号的相位分布以达到降峰均比的目的。 - **分布式放大器网络(DAN)**:这是一种硬件解决方案,通过分散功放间的信号来降低峰值功率。 4. **性能评估**: 在MATLAB中可以通过对比PAPR直方图、平均功率和比特错误率曲线等方法来评估不同降峰均比技术的效果。常用的性能指标包括10%概率的PAPR(PAPR@10%)以及克拉克-加伯积分。 5. **代码实现**: 一个可能包含以下MATLAB脚本和函数的文件夹`OFDM_PAPR_reductn.zip`可以用于仿真不同降峰均比技术并比较其效果。 - `generate_OFDM_signal.m`: 生成OFDM信号 - `calculate_PAPR.m`: 计算PAPR值 - `clip_signal.m`: 实现选样-剪裁功能 - `PTS_reduction.m`: 部分传输序列降峰均比方法实现 - `plot_results.m`: 绘制性能比较图表 通过这些代码,可以仿真和对比各种PAPR降低技术以找到适合特定应用场景的最佳策略。MATLAB作为强大的数学与信号处理工具为OFDM PAPR的研究提供了便利的环境。