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2022年11月14日

摘要：码元：时间间隔相同的符号表示一个二进制数，这样的时间间隔内的信号成为（二进制）码元比如：10101001010101100110 不同的颜色表示码元一般可以把码元看作是一个存放一定信息量（包括什么类型的信息量），如果只存放比特（也就是一个字节），那么就有20个码元，这时候码元率就是比特率；那如阅读全文

posted @ 2022-11-14 15:38 bokeyuan-aa 阅读(528) 评论(0) 推荐(0) 编辑

python怎么找文件

摘要：绝对路径：绝对路径是从根目录出发的路径，路径中的每个文件之间用斜杠进行分隔相对路径：从一个参考位置出发，表示从这个位置看，其他文件处于什么路径，用相对路径时，用·表示文件当前所在的目录，用..表示更上一层的父目录，如果继续沿着父目录的方向进行攀爬，则表示为：../.. 表示当前节点所属目录的父目录阅读全文

posted @ 2022-11-14 00:38 bokeyuan-aa 阅读(386) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2022年11月11日

信道增益

摘要： channel gain 一个通俗的解释：信道增益可随/不随时间变化。假设答主处于静止状态下，一直在家里躺着用流量刷抖音，那么此时信道增益可以近似认为不变，因为周边环境没有发生任何变化，电磁波传播路径较为稳定。如果题主处于移动状态，那么信道增益会随收多普勒频移、天线相位、路损、波束成形矢量等因素有阅读全文

posted @ 2022-11-11 22:59 bokeyuan-aa 阅读(1541) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2022年11月10日

势博弈

摘要：势博弈是策略博弈的一个子集，每个势博弈都服从一个势函数。在利用博弈论研究分布式优化的时候，最重要的问题：博弈是否具有有限递增属性（FIP）。 FIP：一个势博弈的递增路径是有限长度的或博弈主体经过有限次的迭代之后可以达到纳什均衡，那么该博弈具有有限递增属性。FIP保证了很多自我利益驱动的博弈的收敛阅读全文

posted @ 2022-11-10 16:47 bokeyuan-aa 阅读(810) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2022年11月9日

信道与链路的关系

摘要：一、信道容量和吞吐量信道容量是指互信息量的最大值。具体地说，在一定带宽和信噪比（信干比）下，借助某种编码方式实现无差错传输时可以达到的最大速率，是一个上界，在实际应用中，传输速率小于等于信道容量。考察的对象主要是实际物理信道传输信息的能力，不针对特定的传输技术及编码方案。吞吐量是指某个系统在单位阅读全文

posted @ 2022-11-09 23:45 bokeyuan-aa 阅读(494) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2022年11月4日

一些通信基础知识

摘要：码率：某时刻信道传输的速率信道容量：信道能无失真传输的最大码率（速率），信息论里面是信道能无失真传输的最大信息量，互信息的最大值；单位符号的信道容量：C= 1/2log（1+P/N）比特/符号单位时间的信道容量：C= wlog（1+P/N）比特/秒通信原理里最大比特率带宽：信道可以不失真地传输信号的阅读全文

posted @ 2022-11-04 15:17 bokeyuan-aa 阅读(687) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2022年11月3日

np.round()

摘要：返回浮点数的四舍五入值阅读全文

posted @ 2022-11-03 20:37 bokeyuan-aa 阅读(19) 评论(0) 推荐(0) 编辑

np.clip（）

摘要：参数数量及其作用 np.clip是一个截取函数，用于截取数组中小于或者大于某值的部分，并使得被截取部分等于固定值。函数如下： np.clip( a, a_min, a_max, out=None): 该函数的作用是将数组a中的所有数限定到范围a_min和a_max中。部分参数解释：a：输入矩阵；a 阅读全文

posted @ 2022-11-03 20:29 bokeyuan-aa 阅读(192) 评论(0) 推荐(0) 编辑

tf.train.Saver()

摘要： tf.train.Saver() 作用：保存和加载模型saver = tf.train.Saver()saver.save(sess, ‘路径 + 模型文件名’）在创建这个 Saver 对象的时候， max_to_keep 参数表示要保留的最近检查点文件的最大数量，创建新文件时，将删除旧文件，默认为阅读全文

posted @ 2022-11-03 19:42 bokeyuan-aa 阅读(152) 评论(0) 推荐(0) 编辑

tf中求最大值、最小值

摘要：一，tensorflow中有一类在tensor的某一维度上求值的函数。如：求最大值tf.reduce_max(input_tensor, reduction_indices=None, keep_dims=False, name=None) 求平均值tf.reduce_mean(input_ten 阅读全文

posted @ 2022-11-03 19:30 bokeyuan-aa 阅读(280) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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