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自适应波束成形 matlab 腹肌是天天练还是隔天练好?

2020-10-08知识6

波束成形为什么突然这么受关注 在阵列处理的范畴内,波束成形技术就是从传感器阵列重构源,通过增加期望信源的贡献或抑制干扰源实现的分离。目前的波束成形主要分为经典波束成形和自适应波束成形两个方向。经典波束成形,需要已知来波方向,然后据此实现分离。因此需要在波束成形之前有很好的波达方向估计,否则性能会有明显下降。经典波束成形器主要有空间匹配滤波波束成形器和Capon波束成形器等.

波束成形的基本原理 波束成形,源于自适应天线的一个概念。接收端的信号处理,可以通过对多天线阵元接收到的各路信号进行加权合成,形成所需的理想信号。从天线方向图(pattern)视角来看,这样做相当于形成了规定指向上的波束。例如,将原来全方位的接收方向图转换成了有零点、有最大指向的波瓣方向图。同样原理也适用用于发射端。对天线阵元馈电进行幅度和相位调整,可形成所需形状的方向图。如果要采用波束成形技术,前提是必须采用多天线系统。例如,多进多出(MIMO),不仅采用多接收天线,还可用多发射天线。由于采用了多组天线,从发射端到接收端无线信号对应同一条空间流(spatial streams),是通过多条路径传输的。在接收端采用一定的算法对多个天线收到信号进行处理,就可以明显改善接收端的信噪比。即使在接收端较远时,也能获得较好的信号质量。MIMO可大大提高网络传输速率、覆盖范围和性能。当基于MIMO而同时传递多条独立空间流时,系统的吞吐量可成倍地提高。MIMO系统支持空间流的数量取决于发送天线和接收天线的最小值。如发送天线数量为3,而接收天线数量为2,则支持的空间流为2。在市场上,经历了三年3×3模式的量产磨合期后,今年4X4模式崭露头角,立刻引起了业界重视。

电子信息专业研究生想做算法工程师具体需要学什么? 算法工程师一定要慎重考虑,比如我,第一个职位就是算法工程师,那时候觉得钱多+职位听上去好听,所以就…

腹肌是天天练还是隔天练好? 腹肌是一块耐力很强的肌肉,恢复也快。天天练和隔天练,其实看你练的效果和你自己的身体素质。1.如果你每天只练10分钟,且休息时间很长,我建议你天天练因为练的量不够,腹肌被撕裂得肌肉不多,因此恢复的比较快,那么第二天就可以再继续训练。2.如果腹部肥肉比较多,我建议你每天做15分钟简单的腹部运动,加上30分钟有氧,此时腹部可以天天练。毕竟,身体比较胖,难以支撑起你的身体做太剧烈的腹部运动。运动不剧烈,恢复的就比较快,因此可以天天练。2.如果一次性练20分钟以上,且练的节奏很快,比如组间只休息1分钟左右。那么我建议你隔天练,因为肌肉的恢复时间需要24小时以上。如果天天以这个强度练,不仅你精神承受不了,对你的肌肉也是有损伤的。其次,肌肉的合成需要蛋白质,如果每天练,就算你恢复的很快,蛋白质的补充可能也跟不上,因为你不可能只练腹肌。总结腹肌隔天练比较好,有以下几个好处。1.隔天练精神不劳累,每天去练,难免会厌烦。2.每天练给身体足够的恢复时间,让肌肉长的更快。3.每天练腹肌必定会占用你练其他部位的时间。希望可以帮助到您~

3G4G通信体制是什么? 一 4G简述 在移动通信领域,每10年就发生一次革命性变化。80年代的第一代模拟移动通信系统和90年代的第二代蜂窝移动通信系统主要用于话音业务和支持电路交换类型的业务,。

MATLAB 程序详解(关于波束形成) 你这里有两个程序,第二个程序与第一个实质上是一样的,区别就是信号与导向矢量的写法有点不同,这里我就不注释了。还有,我下面附了一段我自己的写的程序,里面有SIM算法。G-S正交化算法等。是基于圆阵形式的,你的算法是基于线阵的,他们程序上的区别在于导向矢量的不同。我的算法是某项目中的,保证好使。建议学习波束形成技术,注意把程序分块,例如分成,求导向矢量;最优权值;形成波束等等。程序如下:4单元均匀线阵自适应波束形成图clearclcformat long;v=1;M=4;N=1000;快拍数f0=21*10^3;信号与干扰的频率f1=11*10^3;f2=15*10^3;omiga0=2*pi*f0;信号与干扰的角频率omiga1=2*pi*f1;omiga2=2*pi*f2;sita0=0.8;信号方向sita1=0.4;干扰方向1sita2=2.1;干扰方向2for t=1:N%信号adt(t)=sin(omiga0*t/(N*f0));a1t(t)=sin(omiga1*t/(N*f1));a2t(t)=sin(omiga2*t/(N*f2));endfor i=1:M%信号的导向矢量:线阵的形式ad(i,1)=exp(j*(i-1)*pi*sin(sita0));a1(i,1)=exp(j*(i-1)*pi*sin(sita1));a2(i,1)=exp(j*(i-1)*pi*sin(sita2));endR=zeros(M,M);for t=1:Nx=adt(t)*ad+a1t(t)*a1+a2t(t)*a2;阵列对信号的完整响应R=R+x*x';信号的协方差矩阵endR=R/N;。

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