Python
Java
PHP
IOS
Android
Nodejs
JavaScript
Html5
Windows
Ubuntu
Linux
灵星之光-1:调制解调、卷积神经网络异曲同工
无线通信中的解调 以QAM调制为例 QAM编码的个数 类似图像分类中的类别的个数 调制的过程 类似 深度学习的过程 不同的是 通信中的模型 不需要训练 特征是直接预先编码好了 解调的过程 就是 分类的过程 根据收到的各种变形的电磁波的波形
技术灵星之光
调制解调
卷积神经网络
特征提取
技术至简-8:调制解调到底是什么样的数学运算?---从时域和频域两个角度看调制解调的本质
目录 1 从时域的角度看调制 原始信号与载波信号的相乘 2 从频率的角度看调制 原始信号的频谱搬移到载波信号的频谱附近 3 从时域的角度看解调 调制后信号与载波信号的相乘 4 从频率的角度看解调 把载波频谱附近的原始信号的频谱搬移到原始信号
技术至简
调制解调
时域
频域
频谱搬移