根据频分复用的通信原理，用 Matlab 采集两路以上的信号（如语音信号），选择合适的 高频载波进行调制，得到复用信号。然后设计合适的带通滤波器、低通滤波器，从复用信号 中恢复出所采集的语音信号。设计中各个信号均需进行时域和频域的分析。 设计要求： 设计要求： （1） 用 Matlab 做出采样之后信号的时域和频域波形图 （2） 选择合适的高频载波，得到复用信号，并做出其频谱图 （3） 设计合适的带通滤波器，并画出带通滤波器的频率响应图 （4） 对滤波后的信号进行解调，画出解调后各路信号的频谱图 （5） 设计合适的低通滤波器，画出低通滤波器的频率响应，做出恢复后信号的时域和频 域波形图。

用代码缓存复用技术提升Android即时编译器效率.pdf

本文为38.212物理层的复用与信道编码的英文版原文，包括上下行链路传输信道和控制信息的具体要求。

浮云E绘图支持快速开发各类状态图、电子图纸、流程图等。 如果需要画viso、亿图等静态流程、状态等图，直接用浮云E绘图编辑器即可。 如果需要可动态更新图形状态的图，需要用到浮云E绘图编辑器+绘图DLL+其他业务系统(如网络图的网络连接业务模块、流程图的流程进展模块数据)。 本Demo源码详细实现了： 绘图DLL完整加载、更新编辑器生成的静态图元 实现多种业务数据（按Type、按Title或者按Name等）方式的关联业务系统对象，并实时更新图形的展现形式（线、区域、文字、图片的颜色、粗细、风格等） 使用浮云E绘图二次开发的流程： 1. 先使用浮云E绘图编辑器.exe绘制图形 2. 保存绘图数据文件（2个示例文件） 3. 创建第三方C#/VC等工程，集成FYDC.dll和API接口声明（参看Demo） 4. 调用接口函数读写绘图数据，显示图形、更新图形属性，关联业务对象（参看Demo）。

多输入多输出不连续正交频分复用（MIMO NC-OFDM）系统是认知无线电（CR）系统的常用体制，由于授权用户占用而导致的载波不连续情况下的信道估计是影响该系统性能的关键技术问题。提出一种基于压缩感知（CS）的MIMO NC-OFDM 系统的信道估计方法——稀疏自适应匹配追踪（SAMP）算法。SAMP 算法在重构过程中先对信号稀疏度进行初始估计，然后自适应调整步长逐步逼近信号，相较于其他贪婪算法，能够在稀疏度未知的情况下准确重建稀疏信号。仿真结果表明，SAMP算法提高了重构精度，在实际应用中易于实现。

快速内存技术，又叫内存复用技术。适用于：频繁申请指定大小内存块场景，比如通信协议处理等。 文件里面包含.h文件和.cpp文件，无任何第三方依赖。代码目前不支持跨平台使用。

针对采用GFDM（Generalized Frequency Division Multiplex）多载波调制的移动通信系统中，非正交性引起的ICI（Inter Carrier Interference）、OOBE（Out of Band Emission）问题，以及在衰落信道条件下存在的时域、频域选择性衰落问题，提出了根据干扰信号能量预估值来调整原型滤波器参数以降低干扰的方法.在此基础上，采用结合了压缩感知的低复杂度预编码算法，在降低计算复杂度的同时能进一步提高频谱效率.使用Matlab 软件搭建模型验证上述方法，仿真结果表明，采用上述降低干扰的方法可以将GFDM系统BER（Bit Error Rate）控制在较低水平.

采用光子灯笼作为模式复用/解复用器,搭建了6×6的模分复用通信实验系统,利用6个模式作为独立传输信道,采用相位调制-相干检测的方式,通过离线信号处理,在10 km少模光纤的传输条件下实现了6×8.5 Gbit/s信号的良好传输。实验结果表明:当LP01、LP11a、LP11b、LP21a、LP21b、LP02模式的接收功率分别为-37.84 dBm、-36.47 dBm、-36.20 dBm、-35.27 dBm、-35.37 dBm、-35.79 dBm时,各路信号的误码率均可达到10 -3以下。

1、将PS流转为ES流，输出为一帧ES流 2、简单组合成一帧，一般为私有流(根据mark标志组合) 3、主要针对payloadtype 98，解复用且组成一帧ES流(根据mark标志组合) 4、将不完整的MPEG4帧组合成一个完整帧 5、将不完整的MPEG2帧组合成一个完整帧 6、主要针对无序的ES流组合成一帧ES流 7、将TS流转为ES流(输出不一定为完整帧) 8、将ES流转为PS流，输入必须为一帧es流 9、将音频流转为PS流

研究了一种基于卡尔曼（Kalman）滤波的OFDM时变信道估计与跟踪问题。首先建立时变多径信道的状态方程和测量方程，然后将信道冲击响应近似为一个低阶自回归滑动平均过程，利用导频的先验信息估计出Kalman滤波器的初始值和时变参数，并通过Kalman滤波跟踪信道的时变特性。仿真实验表明，该方法在时变多径信道下具有较好的性能，与传统信道估计方法相比，在均方误差和误码率等性能指标上有了较大的改进。