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介绍_跳功能

其中:跳控制器为核心部件,包括跳图案产生、同步、自适应控制等功能;合器在跳控制器的控制下合成所需频率;数据终端包含对数据进行差错控制。   与定通信相比,跳通信比较隐蔽也难以被截获。 这种跳方式称为常规跳(Normal FH)。随着现代战争中的电子对抗越演越烈,在常规跳的基础上又提出了自适应跳。它增加了频率自适应控制和功率自适应控制两方面。      模糊跳给出的跳码序列与传统的跳码序列相比更加均匀,也更难预测。   90年代末有人提出了混沌(chaotic)跳序列。其基本思想是通过混沌系统的符号序列来生成跳序列。 跳通信网可以分为同步通信网和异步通信网。跳通信网有多种组网方式,如分频段跳组网方式、全频段正交跳组网方式等。 此外,CHESS跳电台与一般的跳电台还有所不同,它以DSP为基础,采用了差动跳(DFH)技术。

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    开发者如何搭建有业务价值的数据中

    过去几年,数据中非常的火,但是对于企业的数据管理者来讲,每天都会面临一个挑战,就是如何挖掘数据中的业务价值。 数据的业务价值在哪里? 企业对于数据中、数据价值的三大期待 数据中在2019年成为数字化转型的下一个趋势,特别是在本土的数字化转型市场,我们发现数据中的百度搜索指数比数字化转型更高,这说明数据中被很多企业所认可和接受。 为什么数据中会成为企业数字化转型的下一个趋势,它代表了企业什么样的诉求? 我做了一个研究,从466份数据中调研中获取到行业对于数据中的三大期待: 1、希望数据中距离业务更近,能够直接为业务产生价值。 2、希望数据中系统能提供多样化的数据服务而不仅是报表。 某多产业板块数据中案例总结 我们在2017年做了一个双中的案例,该企业是一个多业态的物流集团,包括航空货运、物流、零售、机场、跨境电商等多形态业务,集团总部希望打通各业态的用户、订单、支付、产品、服务数据

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    5G的SSB点与小区中心点区别

    先结合4G网络中UE开机扫搜网的过程来理解小区点号ARFCN的作用: LTE小区进入服务状态后,UE开机扫PSS/SSS同步信号完成同步,并计算PCI解扰PBCH中MIB消息来获取SFN,再结合 从以上过程来看,LTE小区的中心点与SS同步信号的中心点实际上是一样的位置,那5G为什么要独立设置SSB点呢? 关注n77&n78&n79三段频谱中SCS 30Khz情况下,点栅格步长是偶数2,意味着中心点号必须是偶数。 5G RAN2.0则按照协议要求不再携带dl-CarrierFreq信元,并且如果频带RB个数为偶数,则SSB点与小区中心点相同,如果频带RB个数为奇数,SSB点号比小区中心点号少(6×SCS) 也就是说此场景中RB136中SCS6子载波起始点为小区中心点,而SCS0子载波起始点为SSB点,所以中间相差6个子载波。

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    小程序-云开发-开发者工具 VS 云控制

    ,然后进行开发 那么问题来了,开发者工具对于开发者来说,并不陌生,它就是一个写微信小程序以及管理微信小程序代码的工具 下面就一起来看看开发者工具以及云控制的 本文适合初学者,如果你是大神,可直接绕过 说完了开发者工具,那么是时候该接触下云控制了 云控制 现在前端比较流行的一词就是无服务serverless开发模式,而云开发就是这种方式 它提供了一整套云服务及简单、易用的 API 和管理界面,以尽可能降低后端开发成本 ,让开发者能够专注于核心业务逻辑的开发、尽可能轻松的完成后端的操作和管理 云开发提供了一个控制用于可视化管理云资源(图片存储,数据库操作,云函数等)。 这个云控制相当于就是可视化的后端管理系统,可以上传文件,新建云函数,管理一些资源的终端 当然在小程序微信开发者工具里: 目录树的cloudfunction那个文件夹就是后端服务,只不过云开发的云服务( 5个G,如果想要进行扩容的话,那么就要花钱了 在后续的文章中,也会不断的接触这个云开发控制的,可以跟着官方云开发文档走一遍的,熟悉,熟悉各个操作的 结语 本文主要介绍了微信开发者工具以及控制,云控制的使用

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    Python实现“EMDEEMDVMD+Hilbert时图”与“CWT小波时图”

    Python实现“EMD\EEMD\VMD+Hilbert时图”与“CWT小波时图”   信号处理中常需要分析时域统计量、频率成分,但不平稳信号的时域波形往往复杂、无序,且傅里叶变换得到的频率成分是该时间段内的平均频率 由于网上只有CWT小波时图的python代码,笔者自编了不同分解算法+Hilbert时图的代码与其比较。   EMD分解所得IMF分量,可知分量1存在模态混叠现象:   时图: b、EEMD分解+Hilbert时图   EEMD分解所得IMF分量,可知分量1仍然存在模态混叠现象:    时图,相比EMD,300Hz更加集中: c、VMD分解+Hilbert时图   VMD分解所得IMF分量,默认模态个数设为10,可知基本能准确分出100、200、300Hz分量,但还存在端点效应 :   时图,频率成分更加集中,效果更好: 2、CWT小波时图   连续小波时图是转载自知乎文章 连续小波变换(CWT)时图绘制 python实现 # -*- coding: utf-

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    振动耐久试验——正弦扫

    振动竖直方向和水平方向简图 目前主流振动多是单向振动,可将体调节为竖直方向和水平方向(如图0),从而实现对产品三个方向分别试验。 也有三向解耦的三轴振动可以实现三个方向同时振动控制,但目前应用还不太广泛。 — 正弦扫——线性扫 线性扫,即每个时间段内均为纯正弦信号,频率线性变化(等差),幅值为定义的正弦扫曲线。 线性扫 04 — 正弦扫——对数扫 对数扫,即每个时间段内均为纯正弦信号,频率对数变化(等比),幅值为定义的正弦扫曲线。 ? 图2. 振动自身的控制系统是如何避免此偏差的呢?实际上对于扫试验来说,振动的控制软件不用FFT。 因其可以精确的知道当前的扫频频率。

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    【项目实战-16】SSO触发限

    不带登录态访问5W QPS:jmeter->waf->1个公网CLB->web接入层(Node,40机器) 带登录态访问4.5K  QPS:jmeter->waf->1个公网CLB->web接入层(Node ,40机器)->sso服务(校验登录态) 从上面来看,出问题的链路是:Web接入层(Node,40机器)->sso服务(校验登录态) 2.查看Web接入层和SSO服务的资源占用。 Web接入层 :带登录态访问时CPU明显不高,而不带登录态时高达80%(单Node机器) 48.png SSO服务:机器负载并不高,带宽也不高。 49.png 50.png 4.询问了sso服务的同学,是触发了控。 51.png 5.对压测机器IP加白后,还是触发了控。 52.png 6.sso服务的开发查了日志发现,触发总量控。 53.png 7.放开总量阈值,还是触发控制,原因是整个链路上的机器都要加白。

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    【幅均衡带通滤波器】基于FPGA的幅均衡带通滤波器的设计

    1.软件版本 matlab2013b,quartusii121. 2.本算法理论知识 带通滤波器在数字幅均衡功率放大器中一个重要的组成部分,在介绍带通滤波器之前,我们首先来详细介绍一下数字幅均衡功率放大器 由于AD输入幅度限制,信号先经过衰减网络衰减两倍,再经过抗混叠滤波并使用AD对输入信号进行采样,将采样结果送入FPGA做幅均衡。最后通过DA输出并滤波,经过D类功放后即可得到大功率信号。 ·数字幅均衡模块设计 数字幅均衡模块的原理图如图4-3所示,如果要实现对带阻网络的完全补偿,那么FIR滤波器应与带阻网络互为逆系统.带阻网络的系统函数可以通过点法测得,然后使用MATLAB 图2 数字幅均衡模块的原理图 ·D/A输出电路设计 根据题目的指标及系统频率的要求,我们需要一款频率超过40KHz的模数输出芯片。

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