第三章 载波频偏估计算法的研究 相干检测通信系统接收机的特点是利用一个本振激光器(LO)与接收到的 载波调制信号进行相干以获得基带信号。理论上，要求本振激光器的振荡频率与 信号载波的频率完全相同。但实际上，光通信系统中激光器的振荡频率高达几百 THz，在目前的光器件的工艺条件下，两个激光器的振荡频率与我们所预先设置 的振荡频率都不可能完全吻合，即每个激光器都肯定有一定量的振荡频率偏移。 假设每个激光器的可能的振荡频偏的范围是[-X，+X]Hz，则两个激光器的相对频 偏(载波频偏)的范围就可能为[．2)(’+2X]Hz。载波频偏估计算法的目的就是通 过对离散数字基带信号的处理，去除载波频偏对调相系统中符号相位的影响。 目前应用于相干光传输系统接收机中的前馈式全数字载波频偏估计算法，主 要有两种，分别为四次方频偏估计算法和基于预判决的频偏估计算法。本章详述 了这两种算法的原理、算法参数，给出了这两种算法在l 12Gb／s PM．DQPSK系 统中的仿真结果。针对目前硬件实现所面临的器件处理速率不足这一重要问题， 设计了这两种算法的并行处理结构的方案。此外，还设计了基于预判决的频偏估 计算法的初始化方案。最后，横向比较了现有的几种载波频偏估计算法。 3．1四次方频偏估计算法 3．1．1四次方频偏估计算法的原理 四次方频偏估计算法【lI】是根据M次方频偏估计算法而来的。M次方频偏估 计算法，是应用于相位调制相干接收系统中，去除本地振荡和信号载波之间的频 率偏差对调相信号的基带信号相位的损伤。之所以叫做M次方，是因为算法通 过对复数符号进行M次方运算，从而利用调制信息相位的M倍为一个恒定不变 的相位值这一结论，去除调制信息相位并进行频偏估计。宅E(D)QPS'K调制方式 下，M=4，M次方频偏估计算法就可以称为“四次方频偏估计算法"。该算法是 一种前馈式频偏估计算法，无需反馈环路。 四次方频偏估计算法的原理图如图3．1所示。 图3-1四次方频偏估计算法原理框图 14

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易语言是一种专为初学者设计的编程语言，它采用了贴近自然语言的设计，使得编程过程更加直观易懂。在“易语言计算N次方”这个主题中，我们将深入探讨如何使用易语言来执行基本的数学运算，特别是计算数字的N次方、求N次方根以及相关的算法实现。 计算N次方是指将一个数（底数）自乘N次，其公式为`a^n`，其中a是底数，n是指数。在易语言中，可以使用循环结构和乘法运算符（*）来实现这个功能。例如，若要计算2的5次方，可以先设置一个变量`base`为2，另一个变量`power`为5，然后通过`for`循环将`base`自乘`power`次，最终得到结果。 ```易语言 .变量 base = 2 // 底数 .变量 power = 5 // 指数 .变量 result = 1 // 结果初始化为1 .循环 (power) .结果 *= base // 在每次循环中，将result乘以base .end循环 .显示 result // 输出结果 ``` 求N次方根则是计算一个数的1/N次方，这在易语言中可以通过计算N次方的逆运算来实现。如果已知`x`是`a`的N次方，即`x = a^n`，那么`a`就是`x`的1/N次方，即`a = x^(1/n)`。为了实现这个运算，我们可以将上述计算N次方的程序稍作修改，把乘法改为除法，并改变循环条件。 ```易语言 .变量 number = 64 // 要开方的数 .变量 n_root = 3 // 开n次方 .变量 root = 1 // 初始猜测的根 .循环 (n_root) .root /= number // 在每次循环中，将root除以number .end循环 .显示 root // 输出结果 ``` 需要注意的是，上述算法仅适用于整数次方。对于非整数次方，易语言通常需要借助浮点数运算，这可能涉及到更复杂的算法，如牛顿迭代法或者二分查找法。牛顿迭代法通过不断逼近根的值来寻找N次方根，而二分查找法则是在已知范围内通过不断缩小搜索范围来找到近似解。 在易语言计算N次方源码的压缩包中，可能包含了一些实现这些功能的源代码文件，这些文件可能包含了具体的函数定义和调用示例，有助于学习者理解和应用这些数学运算。通过阅读和分析这些源码，学习者可以更好地掌握易语言的编程技巧，并加深对N次方和开N次方运算的理解。 易语言计算N次方的实现涉及基本的数学运算和编程逻辑，对于初学者来说，这是一个很好的练习项目，可以帮助他们巩固循环、条件判断和数值运算等基础知识，同时也能提高他们解决实际问题的能力。

（1）高斯谱模型 高斯谱的表达式如下所示： 2 3 ( ) exp( ( ) )d dB f f W f a f    (5-16) 其中， a为一个常数，它的取值为 1.665，以使得 3 ( / 2) 0.5 dB W f  ； d f 是杂波的中 心频率，代表了杂波的平均多普勒频率，也可以理解为杂波的平均速度； 3dB f 为 两个半功率点之间的频率带宽。在进行地杂波相关模型建立时，我们一般把 0 f 取 为 0， 3dB f 约为风速的 3%。 公式（5-16）也可以表示成如下形式： 2 2 ( ) exp[ ( ) / 2 ] d c W f f f    (5-17) 2 c  表示地杂波频率分布的均方根值，它与散射体速度分布的均方根值 v  有如下的 关系 2 v c     。 （2） n次方谱模型 n次方功率谱的表达式如下所示： 3 1 ( ) 1 ( / ) n dB W f f f   (5-18) 其中， n为正整数，取值范围在 2-5 之间， 3n  即为立方谱， 2n  即为平方谱。 3dB f 为两个半功率点之间的频率带宽，杂波谱方差 3 1.33exp(0.2634 ) dB f v ， v 为 风速。 杂波的功率谱特性通常与环境、杂波的性质等因素相关。在本文中我们主要 考虑的是在地面雷达背景下的杂波模型建立，而该雷达的典型杂波环境有草地、 灌木、树林、庄稼地等。因而我们采用高斯谱这种典型杂波谱模型进行建模仿真。 地杂波功率谱如图 5-2 所示。 对于高斯分布的杂波谱，影响谱峰高度和杂波谱宽度的一个主要因素就是高 斯分布的方差，也就是公式（5-18）中的 3dB f ， 3dB f 越小，杂波谱越集中，谱峰高 度越高。

研究了在PLC或运动控制器在微多轴同步运动时，如何通过一条5次方曲线，将从轴的位置运动更光滑平顺。   现在一般伺服运动中，如果是控制电机走固定位置的方式，上位控制系统PLC一般都是让伺服走一个梯形的位置块。这种模式都是单轴的运动模式，在这种情况下，每个轴的运动都是独立的，而不是关联的。在这类运动方式下，如果要将2个轴或者多个轴的运动建立联系，只能通过上位PLC将2个轴或多个轴进行逻辑关联。   例如在某个时间节点，PIC通过逻辑判断要某2个轴一起运动，则发出一个触发信号，触发2个轴开始运行先前设定好的速度指令或者位置指令。但是在这个模式下，一旦PLC发出触发指令后，2个轴就开始各自进行运动，在完成当前运动前，PLC是无法进行过程干预，或者2个轴之间是无法进行速度或者位置关联的。所以，这类模式是无法保证过程中的2个轴的关联性。   如果在运行的过程中，任意一个轴的速度有变化，或者位置有波动，其他轴是无法获知这个情况，还是会根据之前的设定继续完成该步骤。

可以求任意底数的N次方，不会有溢出现象，要求底数是实数，底数可以是小数，指数是实数，整数。

计算机软件-商业源码-12 计算x的y次方.zip

分别用蛮力法、分治法、减治法求a的n次方，并比较运行时间

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十次方社交平台 《十次方社交系统》采用目前主流的微服务系统架构 SpringBoot+SpringCloud+SpringData进行开发，前端技术采用Vue.js 。系统整体分为 三大部分：微服务、网站前台、网站管理后台。功能模块包括文章、问答、招聘、活 动、吐槽、交友、用户中心、搜索中心及第三方登陆等。 《十次方社交系统》项目融合了Docker容器化部署、第三方登陆、SpringBoot、 SpringCloud、SpringData 、人工智能、爬虫、RabbitMQ等技术。 技术架构 后端架构：SpringBoot+SpringCloud+SpringData+StringMVC（Spring全家桶） 前端架构：Node.js+Vue.js+ElementUI+NUXT 视频资料V1 视频资料V2