通讯 CommPy是一个开源工具箱，使用NumPy和SciPy在Python中实现数字通信算法。 目标 提供在数字通信系统的研究，设计和实现中使用的算法的可读性和可用性。 可用功能 卷积码的编码器（多项式，递归系统的）。 支持所有速率和穿刺矩阵。 用于卷积码的维特比解码器（硬判决输出）。 用于卷积码的MAP解码器（基于BCJR算法）。 比率为1/3的系统并行级联Turbo码的编码器。 Turbo解码器，用于速率为1/3的系统并行级联Turbo码（基于MAP解码器/ BCJR算法）。 具有最小多项式和环原子集的二进制伽罗瓦域GF（2 ^ m）。 为（n，k）循环码创建所有可能的生成多项式。 随机交织器和解交织器。 LDPC码的置信传播（BP）解码器和三角系统编码器。 具有瑞利或Rician衰落的SISO通道。 具有瑞利衰落或Rician衰落的MIMO信道。 二进制擦除通道

作为通信系统的重要组成部分，同步技术是对通信系统进行正确的保护，一直是通信系统研究的热点。 四相相移键控（QPSK）电路结构相对简单，并具有良好的频带利用率，在现代通信中有着广泛的应用。 针对QPSK相干解调的载波同步进行了相应的研究。 通过比较几个载波恢复环路，选择四元松尾环作为载波恢复环路。 首先，对数字锁相环的核心部分进行分析和实现，最后通过Simulink工具完成系统的实现。

Constellation diagram 星座图解析

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Electric vehicle conductive charging system – Part 24: Digital communication between a d.c. EV charging station and an electric vehicle for control of d.c. charging

Copyright  2014 John Wiley & Sons, Inc 总页数：802 Contents 1 Introduction 1 1.1 Historical Background 1 1.2 The Communication Process 2 1.3 Multiple-Access Techniques 4 1.4 Networks 6 1.5 Digital Communications 9 1.6 Organization of the Book 11 2 Fourier Analysis of Signals and Systems 13 2.1 Introduction 13 2.2 The Fourier Series 13 2.3 The Fourier Transform 16 2.4 The Inverse Relationship between Time-Domain and Frequency-Domain Representations 25 2.5 The Dirac Delta Function 28 2.6 Fourier Transforms of Periodic Signals 34 2.7 Transmission of Signals through Linear Time-Invariant Systems 37 2.8 Hilbert Transform 42 2.9 Pre-envelopes 45 2.10 Complex Envelopes of Band-Pass Signals 47 2.11 Canonical Representation of Band-Pass Signals 49 2.12 Complex Low-Pass Representations of Band-Pass Systems 52 2.13 Putting the Complex Representations of Band-Pass Signals and Systems All Together 54 2.14 Linear Modulation Theory 58 2.15 Phase and Group Delays 66 2.16 Numerical Computation of the Fourier Transform 69 2.17 Summary and Discussion 78 3 Probability Theory and Bayesian Inference 87 3.1 Introduction 87 3.2 Set Theory 88 3.3 Probability Theory 90 3.4 Random Variables 97 3.5 Distribution Functions 98 3.6 The Concept of Expectation 105 3.7 Second-Order Statistical Averages 108 3.8 Characteristic Function 111 3.9 The Gaussian Distribution 113 3.10 The Central Limit Theorem 118 3.11 Bayesian Inference 119 3.12 Parameter Estimation 122 3.13 Hypothesis Testing 126 3.14 Composite Hypothesis Testing 132 3.15 Summary and Discussion 133 4 Stochastic Processes 145 4.1 Introduction 145 4.2 Mathematical Definition of a Stochastic Process 145 4.3 Two Classes of Stochastic Processes: Strictly Stationary and Weakly Stationary 147 4.4 Mean, Correlation, and Covariance Functions of Weakly Stationary Processes 149 4.5 Ergodic Processes 157 4.6 Transmission of a Weakly Stationary Process through a Linear Time-invariant Filter 158 4.7 Power Spectral Density of a Weakly Stationary Process 160

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