零强制均衡器 迫零均衡器是指在通信系统中使用的一种线性均衡算法，它应用信道频率响应的逆函数。 该程序是Matlab中的零强制均衡器的实现和误码率的计算。 理论 迫零均衡器是指在通信系统中使用的一种线性均衡算法，它应用信道频率响应的逆函数。 考虑具有频率响应F（f）的信道，令均衡器的频率响应为C（f）。 均衡器的构造必须使C（f）= 1 / F（f）。 当在均衡器末尾接收到信号时，由于C（f）F（f）= 1，所以消除了信道噪声。 方法 该项目中使用的软件是MATLAB。 将产生随机噪声信号，该噪声信号将被视为信道噪声。 将确定信道噪声的频率响应，并将其通过迫零均衡器，并计算BER。 算法 •以位数或符号为输入•通过以0等于N的概率生成0,1来完成输入初始化•将调制技术选择为fsk，bpsk和qpsk•噪声作为高斯白噪声，通过瑞利添加0dB方差通道•完成信号的均衡•完成误差的计算•模拟的BER

矩阵的求逆，编写的函数，有利于直接调用，方便，快捷

计算概率分布的相关参数时，一般使用 scipy 包，常用的函数包括以下几个： pdf：连续随机分布的概率密度函数 pmf：离散随机分布的概率密度函数 cdf：累计分布函数 百分位函数（累计分布函数的逆函数） 生存函数的逆函数（1 – cdf 的逆函数） 函数里面不仅能跟一个数据，还能跟一个数组。下面用正态分布举例说明： >>> import scipy.stats as st >>> st.norm.cdf(0) # 标准正态分布在 0 处的累计分布概率值 0.5 >>> st.norm.cdf([-1, 0, 1])# 标准正态分布分别在 -1， 0， 1 处的累计分布概率值 array(

主要介绍了python 计算概率密度、累计分布、逆函数的例子,具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧