タグ付けされた質問 「digital-communications」

iPhoneの磁気ストリップカードリーダーからバイナリデータを抽出するという難しい課題に直面しています。これは、カードの磁化がどのように見えるかです： ソース カードをスワイプしたときにiPhoneが受け取る.WAVは次のとおりです（期待をかけすぎないでください、これはボーナスポイントカードです;））。ちなみに、異なる速度での3回のスワイプです。これは、使用しているスワイプの未加工のSInt16ダンプです。 ここで誰かがやったようです が、実際にキャプチャしたデータを処理するのは特に簡単ではありません。 読み取りは「ゼロ」の不定数で開始（および終了）します-波は2つのZEROSが収集された後にのみ繰り返されることに注意してください。これはNSに続いてSNを表します。 （3行のそれぞれが私が別のカードをスワイプすることを表していることに注意してください。この画像の一番下のカードは15歳ですので、このショットでは見えない場所で磁場が明らかに著しく低下しています） これにより、アルゴリズムはクロックティックを確認できます。 クロックティックごとに磁場が反転します。 また、バイナリ1の場合、ティックの中央で磁場が正確に反転します。 シーケンスは常に1101 + 0（パリティビット）開始センチネルで始まります。上記のグラフの3つの測定値すべてでこれを選択できます。これは、質問の冒頭でリンクしたcosmodroの記事でより明確に示されています。 磁気劣化の例を次に示します（下のカードの読み取りについてさらに詳しく説明します）。 この波形を対応するバイナリシーケンスに変換する賢明な方法を見つけようとしています。 詳細を説明するPDFを1つ見つけましたが、使用しているアルゴリズムがわかりません。 このPDFには興味深い画像が1つ含まれています。 この図のように赤と青の線を抽出できれば、どちらかを使用してデータを抽出できますが、構造の背後にあるロジックを理解することはできません。 これが私の質問です：バイナリシーケンスを抽出するにはどうすればよいですか？ PS。スワイプ速度は一定にならないことに注意してください。そのため、クロックが決定されたら、1つのティックから次のティックに常に調整する必要があります。 PPS。自己相関はティックのペアをキャッチしますか？（ダニがNS SNを代替するように見える...） 編集（12年6月）：これについて多くの助けが必要でしたが、最終的にはしっかりした読者（http://www.magstripedecoder.com/）を完成させました。助けてくれたみんなありがとう！IRCのefnetチャンネルで#musicdspをお勧めします。数学に慣れるのに挑戦するのに十分な熱心な人なら、本当に難しいです！

23 digital-communications  demodulation 

私は8次のIIRフィルターを実装しようとしていますが、これまで読んだすべてのアプリケーションノートと教科書には、2次のセクションとして2を超える次数のフィルターを実装するのが最善であると書かれています。tf2sosMATLABで2次セクションの係数を取得するために使用しましたが、予想どおり、4 2次セクションの6x4係数が得られました。SOSとして実装する前は、8次フィルターには7つの以前のサンプル値を保存する必要がありました（および出力値も）。ここで、2次セクションとして実装するとき、フローが入力から出力までどのように機能するか、2つの前のサンプル値のみを保存する必要がありますか？または、最初のフィルターの出力はx_in2番目のフィルターのように送られますか？

20 filters  filter-design  infinite-impulse-response  biquad  audio  image-processing  distance-metrics  algorithms  interpolation  audio  hardware  performance  sampling  computer-vision  dsp-core  music  frequency-spectrum  matlab  power-spectral-density  filter-design  ica  source-separation  fourier-transform  fourier-transform  sampling  bandpass  audio  algorithms  edge-detection  filters  computer-vision  stereo-vision  filters  finite-impulse-response  infinite-impulse-response  image-processing  blur  impulse-response  state-space  linear-systems  dft  floating-point  software-implementation  oscillator  matched-filter  digital-communications  digital-communications  deconvolution  continuous-signals  discrete-signals  transfer-function  image-processing  computer-vision  3d 

通信のコンテキストで、音響信号でもRF信号でも、送信信号のドップラーシフトの推定（およびその後の補償）に適した方法はどれかと考えていました。 質問：具体的には、ドップラーシフトの程度がパケットの持続時間にわたって変化している場合、推定（追跡）し、それを補正する最善の方法。トレーナーシーケンスがあるとします。また、信号通過帯域BWがその搬送波のオーダーであると仮定することもできます。（例えば、通過帯域信号が2500-7500 Hzから存在する場合、そのBWはキャリアと同様に5000Hzです。） コンテキストの追加の背景： 私の研究中に見つけた1つの方法： トレーナーシーケンスがあり、その周波数がわかっているため、最初に受信周波数を推定します。 次に、媒体内の波の速度、既知の送信周波数、新しい推定ドップラーシフト周波数に関連する比率でパケット全体をリサンプリングします。 これはシミュレーションではうまく機能しますが、弱点は周波数推定が非常に正確でなければならないことです。また、パケットの持続時間中にドップラーシフトが変化しないことも想定します。 パケットの持続時間中にドップラーが変化しているときに問題を解決するために利用できる他の方法はありますか？上記の方法の意見は何ですか？ どうもありがとう！

16 digital-communications 

ソフトウェアでBPSK信号の位相を回復するためのオプションは何ですか？オンラインで見つけることができる唯一のリソースには回路図が含まれています。アナログ回路に不慣れな人々にこれを説明しようとする人は誰もいないようです。 理論上、キャリアリカバリがどのように機能するかについての説明が必要です。また、擬似コードまたはコード例も気に入っています。

13 digital-communications  demodulation  phase  bpsk  qpsk 

デジタル信号を成形するために使用されるフィルターがあり、フィルターの組み合わせによってISIが発生しないようにするには、どの「一致した」フィルター、がSNRを最大化しますか？p （x ）p（バツ）p(x)q（x ）q（バツ）q(x) デジタル通信では、信号対雑音比を最大化するために整合フィルターが使用されます。多くの場合、ルートレイズドコサインフィルターは、信号を整形するために使用されます。これは、周波数空間で制限されており、同じフィルターを受信信号に適用して、シンボル間で信号対雑音比（SNR）を改善できるためです-干渉（ISI）。 ただし、最適でないフィルタを使用して信号を整形する場合、受信機で同じフィルタを使用するとISIが発生する可能性があります。受信側で最適なフィルターの選択が何であるかはすぐにはわかりません。 私の理解では、最大化することでSNRが最大化されるため、フィルターがISI（引き起こさないという制約を満たしながらこれを最大化したいのため、整数であり、）シンボル幅です。∫p （x ）q（x ）dバツ∫p（バツ）q（バツ）dバツ\int{p(x)q(x)dx}p （x ）∗ q（x ）= 0p（バツ）∗q（バツ）=0p(x)*q(x) = 0x = k Tバツ=kTx=kTkkkTTT おそらく、制約のラグランジュ乗数でオイラー-ラグランジュ方程式を解くことでこれを行うことができます。もっと簡単な方法はありますか、それとも間違いを犯しているか、間違った方向に進んでいますか？

12 matched-filter  digital-communications 

私は、パイロットトーン、サイクリックプレフィックス、またはその他の技術を使用して、OFDMでシンボル同期がどのように行われるかを理解しようとしています。 私はいくつかの説明を提供する次の回答を読みましたが、それでも完全に理解していません。 OFDM信号を復調する方法 後続のチャネル推定アルゴリズムに必要なタップ数を推定する方法は？ 特定の質問： 1）パイロットトーンはどのようにして見つけられますか？サブキャリアの通常のデータと何が違うのですか？シンボルの開始と終了を決定するためにどのように使用できますか？ 2）上記の答えを正しく理解していれば、循環プレフィックスを使用してシンボルの開始/終了を見つけることができます。これは、遅延と自動相関するためです。ただし、循環プレフィックスは、ISIを「吸収」するために存在します。では、プレフィックスがISIで変更されている場合、この自動相関はどのようにして成功するのでしょうか。

11 digital-communications  ofdm 

低周波水中通信に使用するのに最適な変調タイプは何かについての一般的な考えをDSPハイブマインドにpingしたかったのです。多くのことを学ぶことができるので、このプロジェクトを選びました。 いくつかのコンテキスト： 500 Hz未満の低周波数（明らかに、キャリアデータと変調データの両方） たとえば、BPSは200 Hzが良いでしょう。 確かにマルチパスがあります。 周波数は、ドップラーにより、元の周波数の約0.3％の最大係数で不鮮明になる可能性があります。 これまでに見つけたもの： 私はOFDMについて考えていましたが、チャネル推定ははるかに簡単ですが、ドップラー効果に対してはるかに敏感であることを学びました。 チャープ変調についても考えていましたが、そのようなことをした人はいますか？ あなたの考えは何ですか？ 編集：（マルチパスチャネル、bps = 200 Hzの場合）の「最悪の場合」のシナリオと思われるものをいくつか添付しました。チャネルは時間領域のビット数で表されるため、次の反射が到着する前に通過するビット数をより簡単に確認できます。 ケース1： ケース2： ケース3： ケース4： ノート： 見てわかるように、私はほぼ常に同じ大きさの第2のパスを持っていますが、メインパスに固定する準備ができています。 200 bps（5秒）で1000ビットのパケットの場合、チャネルが大幅に変化する可能性があると思いますが、同時に、パケットの長さと内容を完全に制御できます。 ドップラーによる周波数オフセットは比較的「正常に動作」している、つまり突然の「ジャーク」はないと想定できます。キャリアの不一致による周波数オフセットも同様に考えることができます。

10 digital-communications  modulation 

無線通信でマルチキャリア変調技術として使用されるOFDM（直交周波数分割多重）とGFDM（一般化周波数分割多重）の違いを理解しようとしています。私が知る限り、OFDMは直交サブキャリアを使用し、GFDMは送信機を設計するときに非直交サブキャリアを使用します。研究分野で議論されてきたように、GFDMは5Gシステムの変調技術になる可能性があります。 誰かがGFDMの設計とOFDMとの違いについてさらに説明していただけますか 送信機を設計するときにGFDMを使用する目的は何ですか？サブキャリアはIFFTの直後に作成されますか？ GFDMでは、サブキャリアを作成するときにIFFTブロックはどのように機能しますか？ GFDMのサブキャリアパルス整形についてはどうですか？ 前もって感謝します！

10 digital-communications  ofdm 

AWGNチャネルを介した通信の基本的な概念の理解に戸惑っています。離散時間AWGNチャネルの容量は次のとおりです。 C=12log2(1+SN)C=12log2⁡(1+SN)C=\frac{1}{2}\log_2\left(1+\frac{S}{N}\right) そして、それは入力信号がガウス分布を持っているときに達成されます。しかし、入力信号がガウスであることはどういう意味ですか？それは、コードワードの各シンボルの振幅がガウスアンサンブルから取得されなければならないことを意味しますか？特別なコードブック（この場合はガウス）を使用することとM-aryシグナリングで信号を変調することの違いは何ですか（MPSKなど）。

9 digital-communications  gaussian  information-theory 

アクセス可能な出力周辺機器がオーディオインターフェイスのみであるコンピュータシステムから、以上でデータストリームを出力する必要があります。このインタフェースは、合理的なスペック、有する96 kHzのサンプリングレートと24 - ビット分解能が、出力段は、AC結合です。使用できる出力チャネルは1つだけです。良い仮定は、それが− 1 dB未満の減衰で4 Hzから40 kHzの通過帯域を持つバンドパスフィルターのように動作することです。また、SNR は90 dBです。エミッタに他の複雑さの制約はありません。40 kbit / s40 kbit/s40\textrm{ kbit/s}96 kHz96 kHz96\textrm{ kHz}242424ビットbit\textrm{bit}4 Hz4 Hz4\textrm{ Hz}40 kHz40 kHz40\textrm{ kHz}−1 dB−1 dB-1\textrm{ dB}90 dB90 dB90\textrm{ dB} エミッターとレシーバーを接続しているケーブルに追加のノイズ/減衰はありません。 レシーバーは、 Cortex-M3 MCUを備えた組み込みシステムです。必要に応じて、同様のオーディオ取得パフォーマンスを想定できます。追加の専用復調チップ（このような低周波数にそのようなものが存在する場合）はオプションになる可能性があります。120 MHz120 MHz120\textrm{ MHz} この状況にはどのデジタル変調方式が適していますか？ ホイールの再発明を妨げるコードライブラリ（ソフトウェア定義のラジオライブラリ？）はすでにありますか？ 私がインスピレーションを探すことができる同様の制約を持つ既存のアプリケーションはありますか？

8 demodulation  digital-communications  embedded-systems 

母音の2秒の発音を録音しました。信号の最初の0.12秒程度を以下に示します。 これで、この信号を圧縮するための自己回帰（AR）8次モデルを構築しました。（実際には、160個のサンプルまたは一度に0.02秒をモデル化しているだけです。）arMatlabのSystem Identification Toolboxの関数は、「最適な」スペクトルフィットのパラメーターを推定できます。 私の問題は、モデルフィルターへの確率的入力を選択することです。ホワイトノイズより良いものがあると思います。周期性（0.02秒あたり14周期）は、同じ周期のインパルス列が適切だと思います。 もしそうなら、どのように振幅を選択し、どのように周期性を見つけますか？ACFとPSDの推定はかなりうるさいです。私は正しい軌道に乗っていますか？

8 digital-communications  autoregressive-model  speech 

QAMノイズのほとんどのIQグラフでは、コンスタレーションは中心から離れるほど歪みが大きくなるようです。 この非線形歪みの原因は何ですか？なぜQAM星座は次のような形になっていないのですか？

8 digital-communications 

画像に示されているように、位相回転のために16QAMコンスタレーションがずれています。この場合、回転量は約であることがわかりますが、これは一般的には当てはまりません。実世界のデータの場合、位相はゆっくり変化する時間関数になる可能性があるため、一定の修正係数を適用するだけでは不十分です。θ = π/ 4θ=π/4\theta = \pi/4θ （t ）θ(t)\theta(t) 対称性を持つコンスタレーションによる位相のあいまいさの問題を解決する差分マッピングスキームを知っていますが、がスライスを実行することを知っている必要があります。π/ 2π/2\pi/2θθ\theta 提案された解決策の1つは、受信したコンスタレーションポイントを最も近いQAMコンスタレーションポイントにマッピングし、その結果をフェーズロックループに与えることですが、が時間とともに変化する場合にこれがどのように実行されるかは明確ではありません。θθ\theta シンボルを復元するためにどのようなテクニックがありますか？私はすでにフィードバックループに基づいてさまざまなキャリア回復スキームを試してみましたが、成功していません。また、フェーズを見つける必要を回避できる意思決定指向のアプローチに興味があります。

7 digital-communications  phase  demodulation 

デジタル通信受信機では、マッチドフィルター（SRRCフィルター）を使用しています。さまざまな文献で、マッチドフィルターの場所は2つの異なる場所で言及されています。1つは、ADCの直後にタイミング回復システムのリサンプラが続き、もう1つは、タイミング回復プロセスのリサンプラの後にタイミングエラー検出器（TED）が続くところです。 私の理解では、実際にはリサンプラーの後でなければなりません。補間係数は444 送信機側では、つまり 444シンボルごとのサンプル。したがって、シンボルレートが2 MHz2 MHz2\textrm{ MHz}、サンプルレートは 8 MHz8 MHz8\textrm{ MHz}。 さて、受信機側で、私が使用しているADCが 40 MSps40 MSps40\textrm{ MSps} つまり、サンプルレートは 40 MHz40 MHz40\textrm{ MHz}、これは 202020 シンボルレートの倍数、または 555トランスミッタのサンプルレートを掛けます。オリジナルのトランスミッタサンプリングレートに戻るのは、リサンプリング後のみです。そのため、SRRCフィルター（オーバーサンプリングレート444）を採用することができます。それ以外の場合、リサンプラーの前に使用する場合は、SRRCフィルターを使用する必要があります（オーバーサンプリングレート202020）。これにより、フィルター係数の数が増加し、ハードウェアコストが増加します。 私の理解は正しいですか？

7 digital-communications  matched-filter 

OFDMシステムがレイリーチャネルで動作している場合、iidを使用するという前提が（実用的な観点から）正確/有効であるとはどの程度かを理解したいと思います。これは、チャンネルがフラットでゆっくりとしたフェージングに遭遇する必要があることを意味しますか？そうでない場合、どのような条件下で、iidの仮定は実際に受け入れられると見なすことができますか？ ヒントはありますか？

7 digital-communications  ofdm  fading-channel