1.1 问题描述 1.2 Bayes检测 1.3 二元实高斯信号检测 1.4 高斯分布充分统计量时的PEP一般计算公式 1.5 二元复高斯信号检测 1.6 多元复高斯信号检测

一般译码原理 捕错译码 大数逻辑译码 仿真流程及Gaussian噪声的产生 用生成多项式的根定义循环码 BCH码 RS码 一般译码原理 捕错译码 大数逻辑译码 仿真流程及Gaussian噪声的产生

1.1 问题描述 1.2 Bayes检测 1.3 二元实高斯信号检测 1.4 高斯分布充分统计量时的PEP一般计算公式 1.5 二元复高斯信号检测 1.6 多元复高斯信号检测

3.1 问题描述 3.2 随机参量的Bayes估计 3.3 ML估计 3.4 估计量的性质 3.5 线性最小均方误差估计 3.6 最小二乘估计

§9．1 正交振幅调制(QAM) §9．2 最小移频键控(MSK) §9．3 高斯最小移频键控(GMSK)

在数字通信系统中,信道的传输特性和传输过程中噪声的存在是影响通信性 能的两个主要因素。本章将要讨论的最佳接收,就是研究在噪声干扰中如何有效 地检测出信号 信号统计检测所研究的主要问题可以归纳为三类 第一类是假设检验问题,它所研究的问题是在噪声中判决有用信号是否出 现 第二类是参数估值问题,它所研究的问题是在噪声干扰的情况下以最小的误 差定义对信号的参量作出估计

1. General Chebyshev函数和综合 1.1 General Chebyshev函数 1.2 General Chebyshev有理分式求解 1.3 General Chebyshev函数例子 2. 耦合矩阵求解 3.1 耦合矩阵的解析解法 3.2 耦合矩阵的优化解法 3.3 耦合矩阵的CAD解法

匹配滤波器是以抽样时刻信噪比最大为标准,构造接收机结构。而在数字通 信中,人们更关心判决输出的数据正确率。因此,使输出总误码率最小的最小差 错概率准则,更适合于作为数字信号接收的准则。为了便于讨论最小差错概率最 佳接收机,我们需首先建立数字信号接收的统计模型

在数字通信系统中,接收机输入信号根据其特性的不同可以分为两大类, 类是确知信号,另一类是随参信号。 所谓确知信号是指,一个信号出现后,它的所有参数(如幅度、频率、相位、 到达时刻等)都是确知的。如数字信号通过恒参信道到达接收机输入端的信号。 在随参信号中,根据信号中随机参量的不同又可细分为随机相位信号、随机 振幅信号和随机振幅随机相位信号(又称起伏信号)

1. 耦合谐振腔微波滤波器的一般原理 2. K和J倒置变换器的实际实现 3. 微波谐振腔 4. 耦合谐振腔滤波器实例