在探讨本文提到的“基于降采样的低复杂度小区搜索算法”之前，有必要首先了解小区搜索在LTE系统中的作用及其重要性。小区搜索是移动通信中终端与网络通信的前提，涉及寻找基站并建立接入的过程。在LTE系统中，小区搜索包括对主同步信号（PSS）和辅同步信号（SSS）的检测，这两个信号帮助移动终端实现与小区的同步，并能够正确识别小区ID。 文章中提到的主同步信号（PSS）由Zadoff-Chu（ZC）序列构成，ZC序列以其良好的相关特性，尤其适用于实现定时同步。不过，传统算法对于PSS的检测通常具有较高的复杂度，因此需要寻求优化方案来降低计算量和提高实时性。 为了应对这一挑战，论文提出了基于滤波降采样的主同步信号检测算法。在实现过程中，算法利用了匹配滤波器和降采样技术，并且引入了频域循环卷积替代时域相关运算的思路，这样的设计显著降低了算法的复杂度，同时保持了高性能。 降采样是一种信号处理技术，它通过降低采样率来减少数据量，这可以在保证信号质量的同时减轻处理负荷。在本算法中，通过结合降采样过程和匹配滤波器，能有效降低处理PSS信号所需的计算资源。 匹配滤波是一种信号处理方法，它最大化了接收信号与参考信号的相关性。这通常用于信号的检测过程，尤其是对特定信号模式的识别。通过匹配滤波器，可以提高信号检测的准确性和效率。 在频域中实现循环卷积是一种常见的信号处理手段，它允许在频域内完成时域卷积运算，对于周期性信号处理具有良好的适用性。在本算法中，循环卷积的使用替代了传统的时域相关运算，这有助于减少运算量，进一步降低算法复杂度。 通过仿真实验，该算法在高斯白噪声（AWGN）信道以及多输入多输出（MIMO）信道条件下表现良好，性能与算法复杂度的降低一同被证实。这表明该算法在实际应用中具有一定的应用价值和鲁棒性。 此外，论文中还涉及了LTE技术的背景知识，包括LTE的定义、它的关键技术以及TD-LTE的相关信息。LTE是一种长期演进的无线通信标准，采用了频分多址（FDMA）、MIMO技术等，拥有高数据速率和低延迟的特点，这使得LTE成为当前移动通信的重要技术之一。而TD-LTE作为中国主导的标准，在传输速率、网络延迟等方面都有优异表现，但同样也面临不少技术挑战。 本文所提出的低复杂度小区搜索算法通过降采样和匹配滤波技术有效降低了PSS检测算法的复杂度，提高了小区搜索过程的效率，对于推动LTE无线通信技术的发展具有实际意义和潜在的应用前景。

vi，NI程序，降采样率A加权，使用NI系统测试时候可以借鉴

针对软件无线电接收机数字下变频中高速数字信号的降采样需求，利用半带滤波器及级联积分梳状滤波器，设计了一种半带滤波器前置的多级抽取滤波器架构。通过Simulink搭建系统模型验证之后，利用Xilinx ISE 12.3在Xilinx xc5vsx95t-2ff1136 FPGA上实现了一种下采样率为64的抽取滤波器。Modelsim仿真结果表明，该抽取滤波器设计是有效的，达到了设计指标。

为了将Sigma-Delta ADC中的SDM（Sigma-Delta Modulator）的输出码流降采样以达到Nyquist采样频率，基于实际的AUDIO CODEC项目，本文对两种数字滤波器（FIR（Finite Impulse Response）和IIR（Infinite Impulse Response））的MATLAB设计进行了描述和比较。其所需处理的SDM输出码流的过采样频率为11.2896MHz，数字滤波器完成256倍的降采样最终达到采样频率为44.1MHz，在音频范围内其最终仿真结果均达到SNDR在14bits以上。

提出了一种完整的降采样FIR滤波器的设计和硬件实现方法。该方法首先利用matlab工具箱自带的FDAtool设计出降采样FIR滤波器的系数，然后采用横向抽头式结构进行硬件实现。硬件实现时，先利用FIR滤波器系数对称的特点将乘法器的数目减半进行初步优化，然后采用移位相加的硬件结构来取代所有的乘法器，从而使降采样通过在滤波器中加入降采样控制单元来一并完成。

fieldtrip工具箱 “subject01” 被试的网格数据——降采样设置为10。

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LTE 系统在下行采用了OFDM 技术。OFDM 技术将高速数据流调制到相互正交的N 路子载波上，因此易受频偏的影响，尤其在多普勒频偏较大的高速环境下会受到严重的干扰。本文依托LTE 系统，提出一种针对高速铁路场景的信道估计方法，在基于最小二乘（least squares，LS）估计的基础上，针对高速移动环境提出相应的处理方法，包括基于循环前缀（cyclic prefix，CP）的频偏估计和时域能量集中等处理，仿真分析结果表明，与传统方法相比更适合高速场景，在车速达到500 km/h时仍然保持良好的误码率，具有一定的实用价值。

函数原型 resample(self, rule, how=None, axis=0, fill_method=None, closed=None, label=None, convention=‘start’, kind=None, loffset=None, limit=None, base=0, on=None, level=None) 比较关键的是rule,closed,label下面会随着两个用法说明 降采样 对时间数据细粒度增大，可以把每天的数据聚合成一周，可以求和或者均值的方式进行聚合 下面给出列子 times=pd.date_range('20180101',period

pcl pcl 一，功能描述 1，视差图点云创建， 2，鼠标选取点云创建区域与待匹配物体， 3，点云滤波， 4，点云超体聚类， 5，LCCP分割， 6，点云降采样 7，ICP匹配 8，点云显示。 二，功能解释 1，视差图点云创建 点云创建部分 使用四元数旋转参数 q(0.5,0,0,0) 与位移参数（0，0，0）使创建的点云为以相机坐标系为原点。 采用原图进行 1/4 采样的方式加速点云创建。 2，鼠标选取点云创建区域与待匹配物体 待创建区域的选取是在RGB图像上进行的，通过鼠标左键获取选取区域的对角坐标，存储在Pt1与pt2中，鼠标右键点选待匹配物体，坐标点存储在pt3中。 3，点云滤波 滤波主要采用了统计滤波器：pcl::StatisticalOutlierRemoval 与半径滤波器：pcl::RadiusOutlierRemoval 4, 点云超体聚类 pcl::Supervoxe