一、bpsk调制原理？

与模拟通信系统相比，数字调制和解调同样是通过某种方式，将基带信号的频谱由一个频率位置搬移到另一个频率位置上去。不同的是，数字调制的基带信号不是模拟信号而是数字信号。

在大多数情况下，数字调制是利用数字信号的离散值去键控载波。对载波的幅度、频率或相位进行键控，便可获得ASK、FSK、PSK等。这三种数字调制方式在抗干扰噪声能力和信号频谱利用率等方面，以相干PSK的性能最好，目前已在中、高速传输数据时得到广泛应用。

二、bpsk调制的频率？

BPSK (Binary Phase Shift Keying)-------二进制相移键控。是把模拟信号转换成数据值的转换方式之一，利用偏离相位的复数波浪组合来表现信息键控移相方式。BPSK使用了基准的正弦波和相位反转的波浪，使一方为0，另一方为1，从而可以同时传送接受2值(1比特)的信息。

由于最单纯的键控移相方式虽抗噪音较强但传送效率差，所以常常使用利用4个相位的QPSK和利用8个相位的8PSK。

三、bpsk调制解调原理？

bpsk调制原理

与模拟通信系统相比，数字调制和解调同样是通过某种方式，将基带信号的频谱由一个频率位置搬移到另一个频率位置上去。不同的是，数字调制的基带信号不是模拟信号而是数字信号。 在大多数情况下，数字调制是利用数字信号的离散值去键控载波。对载波的幅度、频率或相位进行键控，便可获得ASK、FSK、PSK等。这三种数字调制方式在抗干扰噪声能力和信号频谱利用率等方面，以相干PSK的性能最好，目前已在中、高速传输数据时得到广泛应用。 

四、bpsk调制原理优点缺点？

bpsk调制原理的优点和缺点是:

由于BPSK相干载波恢复可能出现相位模糊,所以实用中经常采用DBPSK调制,是相移键控的非相干形式,它不需要在接收机端恢复相干参考信号。

非相干接收机容易制造而且便宜,因此在无线通信系统中被广泛使用。虽然DBPSK差分解调降低了接收机复杂度的优点,但它的能量效率比相干BPSK低3dB。且差分BPSK的抽样判决点波形较相干BPSK 要差

五、bpsk调制码元持续时间怎么算？

计算误码率一般和码元速率没什么关系 设参数r=A2/2n2；A为接收信号幅度，n为噪声功率； 非相干接收：2fsk：1/2e-r/2 相干接收：2fsk：1/2erfc（根号下r/2） 2dpsk：1/2e-r 2psk：1/2erfc（根号下r） 都可以非相干接收，ask如am，可以包络检波，psk可以利用相位差检波。

六、ook调制比bpsk调制差3db原理分析？

幅移键控”又称为“振幅键控”，记为ASK。也有称为“开关键控”（通断键控）的，所以又记作OOK信号。ASK是一种相对简单的调制方式。幅移键控（ASK）相当于模拟信号中的调幅，只不过与载频信号相乘的是二进制数码而已。

幅移就是把频率、相位作为常量，而把振幅作为变量，信息比特是通过载波的幅度来传递的。二进制振幅键控（2ASK），由于调制信号只有0或1两个电平，相乘的结果相当于将载频或者关断，或者接通，它的实际意义是当调制的数字信号为“1”时，传输载波；当调制的数字信号为“0”时，不传输载波。其中s（t）为基带矩形脉冲。一般载波信号用余弦信号，而调制信号是把数字序列转换成单极性的基带矩形脉冲序列，而这个通断键控的作用就是把这个输出与载波相乘，就可以把频谱搬移到载波频率附近。

其解调电路用鉴幅器，最简单的使用二极管检波，和调幅收音机差不多，收音机解出声音信号，这个解出开关信号（数字信号）

七、bpsk调制电路工作原理及工作过程？

bpsk调制原理

与模拟通信系统相比，数字调制和解调同样是通过某种方式，将基带信号的频谱由一个频率位置搬移到另一个频率位置上去。不同的是，数字调制的基带信号不是模拟信号而是数字信号。

在大多数情况下，数字调制是利用数字信号的离散值去键控载波。对载波的幅度、频率或相位进行键控，便可获得ASK、FSK、PSK等。这三种数字调制方式在抗干扰噪声能力和信号频谱利用率等方面，以相干PSK的性能最好，目前已在中、高速传输数据时得到广泛应用。

八、信号调制怎么实现？

信号调制是利用信号调制器来实现调制后的信号传输

九、机器学习能否实现听歌输出钢琴谱？

理论可行，实际也可行的。

不说别的，我一学长他本科毕设做的就是对音乐的自动绘制五线谱...然后根据五线谱合成音乐，据他所说效果还不错，和你这任务本质上是一致的。

当然，他的模型用的是lstm..如果有兴趣你自己就可以尝试下。

十、机器学习实现图像识别

机器学习实现图像识别

随着科技的不断发展，机器学习在图像识别领域取得了突破性进展。机器学习是一种人工智能的技术，通过让计算机学习和改进，使其能够在没有明确编程的情况下执行特定任务。图像识别是一种将计算机系统配置为能够识别和解释图像的技术，它能够识别数字图像中的对象、人物、场景等。

实现图像识别的关键在于训练机器学习模型，使其能够从大量的图像数据中学习并进行预测。下面将介绍几种常用的机器学习算法，用于实现图像识别：

1. 支持向量机（SVM）

支持向量机是一种监督学习算法，常用于模式识别、分类以及回归分析。在图像识别中，SVM可以通过将图像映射到高维空间，找到最佳的超平面，从而实现对图像的分类和识别。

2. 卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络是一种深度学习算法，特别适用于图像处理任务。CNN通过使用卷积层、池化层等结构，可以有效地提取图像特征，并实现对图像的自动识别和分类。

3. 循环神经网络（RNN）

循环神经网络是一种适用于序列数据的神经网络算法，可以在图像识别任务中捕捉图像的上下文信息。RNN通过循环结构实现对序列数据的处理，适用于需要考虑时序关系的图像识别任务。

除了以上提到的算法外，还有许多其他机器学习算法可用于实现图像识别。在选择算法时，需要根据具体的图像识别任务和数据特点来进行权衡和调整，以达到最佳的识别效果。

图像识别的挑战与应用

虽然机器学习在图像识别领域取得了显著进展，但仍然面临着一些挑战。例如，当图像复杂度较高、光照条件不佳或存在遮挡时，机器学习模型的准确性可能会受到影响。

尽管如此，图像识别技术仍然在许多领域得到广泛应用。在医疗领域，图像识别可用于医学影像分析和疾病诊断；在安防领域，图像识别可用于监控和人脸识别等；在自动驾驶领域，图像识别可用于实现智能交通系统等。

随着技术的不断进步和发展，相信机器学习在图像识别领域的应用前景将会更加广阔，为各行业带来更多的便利和机会。

结语

机器学习实现图像识别是当今人工智能领域的研究热点之一，它为人类带来了许多新的机遇和挑战。通过不断探索和创新，我们相信图像识别技术将在未来取得更大的突破，为社会的发展和进步做出更大的贡献。