深入浅出通信基础学习知识原理.doc

.* 很多原理一旦上升为理论，常常伴随着繁杂的数学推导，很简单的本质反而被一大堆公式淹没，通信原理因此让很多人望而却步。 非常复杂的公式背后很可能隐藏了简单的道理。 真正学好通信原理，关键是要透过公式看本质。 信号与系统、数字信号处理中很多复杂的公式其本质都是很简单的，我们可以通过图、动画等方式更好、更透彻地理解这些公式和原理，而不是仅仅局限于会套用这些公式（我大学毕业时就是这个水平，相信很多人和我一样）。这个帖子面向的主要是非通信专业和通信专业在大学没真正学明白的人（我就是这样的人，不是我不想学明白，大学里老师讲的太抽象了，很难理解），大部分人对“希尔伯特空间”没有什么概念，所以虽然你能用上述理论将傅立叶级数讲得很简单，但大部分人无法理解和接受。，“深入浅出通信原理”就是希望用尽可能少的公式推导和大量的图片，让大家真正理解通信原理。虽然这样有时候会显得啰嗦，但对大部分读者来讲是只有好处没有坏处的。 以复傅立叶系数为例，很多人都只是会套公式计算，真正理解其含义的人不多。对于经常出现的“负频率”，真正理解的人就更少了。 复傅立叶系数.JPG (35.04 KB) 2010-4-11 21:06 连载1：从多项式乘法讲起 连载2：卷积的表达式 连载3：利用matlab计算卷积 连载4：将信号表示成多项式的形式 连载5：著名的欧拉公式 连载6：利用卷积计算两个信号的乘积 连载7：信号的傅立叶级数展开 连载8：时域信号相乘相当于频域卷积 连载9：用余弦信号合成方波信号 连载10：傅立叶级数展开的定义 连载11：如何把信号展开成复指数信号之和？ 连载12：复傅立叶系数 连载13：实信号频谱的共轭对称性 连载14：复指数信号的物理意义－旋转向量 连载15：余弦信号的三维频谱图 连载16：正弦信号的三维频谱图 连载17：两个旋转向量合成余弦信号的动画 连载18：周期信号的三维频谱图 连载19：复数乘法的几何意义 连载20：用成对的旋转向量合成实信号 连载21：利用李萨育图形认识复信号 连载22：实信号和复信号的波形对比 连载23：利用欧拉公式理解虚数 连载24：IQ信号是不是复信号？ 连载25：IQ解调原理 连载26：用复数运算实现正交解调 连载27：为什么要对信号进行调制？ 连载28：IQ调制为什么被称为正交调制？ 连载29：三角函数的正交性 连载30：OFDM正交频分复用 连载31：OFDM解调 连载32：CDMA中的正交码 连载33：CDMA的最基本原理 连载34：什么是PSK调制？ 连载35：如何用IQ调制实现QPSK调制？ 连载36：QPSK调制信号的时域波形 连载37：QPSK调制的星座图 连载38：QPSK的映射关系可以随意定吗？ 连载39：如何使用IQ调制实现8PSK？ 连载1：从多项式乘法说起 多项式乘法相信我们每个人都会做： 通信原理1.1.JPG (19.36 KB) 2010-4-9 22:54 再合并同类项的方法得到的，要得到结果多项式中的某个系数，需要两步操作才行，有没有办法一步操作就可以得到一个系数呢？ 下面的计算方法就可以做到： 通信原理1.2.JPG (10.79 KB) 2010-4-9 22:54 这种计算方法总结起来就是： 反褶：一般多项式都是按x的降幂排列，这里将其中一个多项式的各项按x的升幂排列。 平移：将按x的升幂排列的多项式每次向右平移一个项。 相乘：垂直对齐的项分别相乘。 求和：相乘的各结果相加。 反褶、平移、相乘、求和－这就是通信原理中最常用的一个概念“卷积”的计算过程。 连载2：卷积的表达式 1.JPG (13.29 KB) 2010-4-10 00:08 利用上面的计算方法，我们很容易得到： c(0)=a(0)b(0) c(1)=a(0)b(1)+a(1)b(0) c(2)=a(0)b(2)+a(1)b(1)+a(2)b(0) c(3)=a(0)b(3)+a(1)b(2)+a(2)b(1)+a(3)b(0) 其中：a(3)=a(2)=b(3)=0 在上面的基础上推广一下： 假定两个多项式的系数分别为a(n)，n=0~n1和b(n)，n=0~n2，这两个多项式相乘所得的多项式系数为c(n)，则： c(0)=a(0)b(0) c(1)=a(0)b(1)+a(1)b(0) c(2)=a(0)b(2)+a(1)b(1)+a(2)b(0) c(3)=a(0)b(3)+a(1)b(2)+a(2)b(1)+a(3)b(0) c(4)=a(0)b(4)+a(1)b(3)+a(2)b(2)+a(3)b(1)+a(4)b(0) 以此类推可以得到： 2.JPG (4.07 KB) 2010-4-10 00:08 上面这个式子就是a(n)和b(n)的卷积表达式。 通常我们把a(n)和b(n)的卷积记为：a(n)*b(n)，其中的*表示卷积运算符。 连载3：利用matlab计算卷积 表面上看，卷积的计算公式很复杂，计算过程也很麻烦（反褶，平移，相乘，求和），实际上使用Matlab很容易计算。 以上面的a(n) = [1 1]，b(n) = [1 2 5]的卷积计算为例： >> a = [1 1]; >> b = [1 2 5]; >> c = conv(a,b); >> c c = 1 3 7 5 后面很多地方的讲解都会用到matlab，没用过matlab的同学，请到网上下载个matlab 7.0，安装后，将上面前4行内容拷贝到命令窗口中执行，即可得到上面的执行结果。 为了更好地理解卷积（多项式相乘，相当于系数卷积），我们用matlab画一下高中学过的杨辉三角。 杨辉三角是一个由数字排列成的三角形数表，一般形式如下： 1 1 1 1 2 1 1 3 3 1 1 4 6 4 1 1 5 10 10 5 1 1 6 15 20 15 6 1 其中每一横行都表示(a+b)^n（此处n=1，2，3，4，5，6，∙∙∙∙∙∙）展开式中的系数。 杨辉三角最本质的特征是，它的两条斜边都是由数字1组成的，而其余的数则是等于它肩上的两个数之和。 >> x=[1 1];y=[1 1]; >> y y = 1 1 >> y=conv(x,y) y = 1 2 1 >> y=conv(x,y) y = 1 3 3 1 >> y=conv(x,y) y = 1 4 6 4 1 >> y=conv(x,y) y = 1 5 10 10 5 1 >> y=conv(x,y) y = 1 6 15 20 15 6 1 连载4：将信号表示成多项式的形式 多项式乘法给了我们启发：如果信号可以分解为类似多项式的这种形式： 1.JPG (31.39 KB) 2010-4-11 16:35 存不存在满足这个条件的x呢？ 前人早就给出了答案，那就是： 2.JPG (22.79 KB) 2010-4-11 16:35 附：前面推导过程中用到的几个三角公式： 连载5：著名的欧拉公式 1.JPG (7.71 KB) 2010-4-12 19:45 这就是著名的欧拉公式。 对于欧拉公式，大家知道结论就可以了，想知道怎么得来的同学请参考下面的证明。 欧拉公式的证明（利用泰勒级数展开）： 连载6：利用卷积计算两个信号的乘积 下面我们举个具体的例子来体会一下“如果信号可以分解为类似多项式的这种形式： 1.JPG (25.94 KB) 2010-4-13 20:55 会涉及一系列的三角函数公式，计算过程非常麻烦。具体的计算过程这里就不列了，大家可以试一下，看看有多麻烦。 连载7：信号的傅立叶级数展开 上面这种把信号表示成形式类似于多项式的方法，本质上就是傅里叶级数展开，多项式中各项的系数实际就是傅里叶系数： 1.JPG (10.79 KB) 2010-4-14 19:07 以频率为横轴，傅里叶系数为纵轴，画出的图就是频谱图。 2.JPG (14.55 KB) 2010-4-14 19:07 前面我们已经知道：[ 3，17，28，12 ]＝[1, 5, 6 ]*[ 3, 2 ] 因此很容易得出：时域相乘，相当于频域卷积。 连载8：时域信号相乘相当于频域卷积 连载9：用余弦信号合成方波信号 前面为了利用卷积，我们将信号表示成了多项式的形式，用多个复指数信号合成我们所需的信号。 为了更好地理解多个复指数信号合成所需信号，我们先来看一下用多个余弦信号合成方波信号的过程。 直流分量叠加一个cos(x)余弦分量：y=0.5+0.637.*cos(x); 1.JPG (22.59 KB) 2010-4-16 19:43 再叠加一个cos(3x)余弦分量：y=0.5+0.637.*cos(x)-0.212.*cos(3*x); 2.JPG (23.06 KB) 2010-4-16 19:43 再叠加一个cos(5x)余弦分量：y=0.5+0.637.*cos(x)-0.212.*cos(3*x)+0.127.*cos(5*x); 3.JPG (23.18 KB) 2010-4-16 19:43 连载10：傅立叶级数展开的定义 连载11：如何把信号展开成复指数信号之和？ 前面我们已经把信号展开成了直流分量、余弦分量和正弦分量之和，可是如何把信号展开成复指数信号之和呢？ 1.JPG (15.81 KB) 2010-4-18 21:04 将上述公式代入前面的傅立叶级数展开式中，我们就可以得到一个很简洁的复指数形式的傅立叶展开式。建议大家动手推导推导，这样可以加深印象。 2.JPG (26.79 KB) 2010-4-18 21:04 其中： 连载12：复傅立叶系数 1.JPG (24.8 KB) 2010-4-19 22:48 2.JPG (7.65 KB) 2010-5-3 12:03 3.JPG (17.6 KB) 2010-4-19 22:48 连载13：实信号频谱的共轭对称性 1.JPG (26.28 KB) 2010-4-20 23:29 连载14：复指数信号的物理意义－旋转向量 1.JPG (63.31 KB) 2010-4-21 20:58 2.JPG (6.44 KB) 2010-4-21 20:58 加上时间轴t，我们来看旋转向量的三维图： 3.JPG (34.34 KB) 2010-4-21 21:54 注：x轴为实轴，y轴为虚轴 旋转向量在x-y平面的投影： 4.JPG (33.48 KB) 2010-4-21 21:50 旋转向量在x-t平面的投影： 5.JPG (35.82 KB) 2010-4-21 21:50 旋转向量在y-t平面的投影： 6.JPG (51.32 KB) 2010-5-10 23:13 连载15：余弦信号的三维频谱图 1.JPG (18.71 KB) 2010-4-22 22:40 2.JPG (27.16 KB) 2010-4-22 22:40 3.JPG (36.26 KB) 2010-4-23 22:40 连载16：正弦信号的三维频谱图 1.JPG (23.45 KB) 2010-4-23 22:41 连载17：两个旋转向量合成余弦信号的动画 附件动画演示的是：两个旋转方向相反的向量合成余弦信号。 这个动画是利用MATLAB制作并转成.avi文件的。方法没掌握好，动画的生成（转存为avi文件）花了不少于半小时的时间。请matlab高手指点一下。谢谢！ 横轴是实轴，纵轴是虚轴。 连杆代表向量，连杆首尾相连代表向量相加，连杆的末端所经过的轨迹就是合成的信号。 初始位置的连杆代表的向量就是信号的复傅立叶系数。 下载地址: http://bbs.c114.net/attachment.php?aid=91340 连载18：周期信号的三维频谱图 连载19：复数乘法的几何意义 1.JPG (36.57 KB) 2010-4-28 00:01 2.JPG (61.53 KB) 2010-4-28 00:01 连载20：用成对的旋转向量合成实信号 1.JPG (19.23 KB) 2010-4-28 23:01 注：图中蓝色的向量即代表复傅立叶系数，即t=0时刻旋转向量所在的位置。 注意两点： 1、由于初始相位关于实轴对称，旋转角速度相同，旋转方向相反，合并后的旋转向量只在实轴上有分量，在虚轴上没有分量。得到这样的结论是因为：我们分析的信号本身是实信号。 2、正负频率对应的复傅立叶系数合并，是向量相加，不是简单的幅度相加。 从前面的分析来看，虽然我们通过复傅立叶级数展开将实信号分解为了一系列的旋转向量之和（由此引出了复数，使得实信号的表达式中出现了复数），但由于逆时针和顺时针旋转的向量成对出现，而且成对出现的旋转向量的初始相位关于实轴对称，旋转的角速度相同，旋转方向相反，所以这些旋转向量合成的结果最终还是一个实信号（只在实轴上有分量，虚轴上的分量相互抵消掉了）。 连载21：利用李萨育图形认识复信号 通过前面的讲解，我们对实周期信号及其频谱有了一定的认识。 很多人会想到这个问题：如何理解复信号？ 我们来回忆一下物理中学过的李萨育图形：当我们使用互相成谐波频率关系的两个信号分别作为X和Y偏转信号送入示波器时，这两个信号分别在X轴、Y轴方向同时作用于电子束而描绘出稳定的图形，这些稳定的图形就叫“李萨育图形”，如下图所示： 1.JPG (13.05 KB) 2010-4-30 00:49 2.JPG (59.37 KB) 2010-4-30 00:49 附：画出李萨育图形的matlab程序 for f=1 :5 ; t=0:0.001:1000; x= cos (2*pi*t); y= sin (2*pi*f*t) ; subplot(1,5,f) ;plot(x,y) ; axis off; end 连载22：实信号和复信号的波形对比 在下面两张图中：x轴（实轴）、y轴（虚轴）所在的平面是复平面，t轴（时间轴）垂直于复平面。 上图为实信号f(t)=cos(2πt)的波形图。 下图为复信号f(t)=cos(2πt)+jsin(2πt)的波形图。 对比这两张图，很容易得出：实信号在复平面上投影时只有实轴方向有分量，而复信号在复平面上投影时实轴和虚轴方向都有分量。 1.JPG (63.06 KB) 2010-4-30 22:49 t=0:0.001:10; x=cos(2*pi*t); subplot(2,1,1);plot3(x,t,0*t); set(gca,YDir,reverse); grid on; x=cos(2*pi*t) ; y=sin(2*pi*t) ; subplot(2,1,2);plot3(x,t,y); set(gca,YDir,reverse); grid on; 再看一个复信号，该信号在复平面上的投影就是前面介绍过的李萨育图形中的第2张图。 2.JPG (68.44 KB) 2010-4-30 23:34 t=0:0.001:10; x=cos(2*pi*t) ; y=sin(4*pi*t) ; plot3(x,t,y); set(gca,YDir,reverse); grid on; 连载23：利用欧拉公式理解虚数 用到复数的地方都会涉及到虚数“j”。数学中的虚数一般用“i”表示，而物理中一般用“j”表示，物理中之所以不用“i”表示虚数，主要是因为物理中经常用 “i”表示电流。 如果追溯起来，在高中的时候我们就学过虚数了。具体说来，我们第一次接触虚数应该是在解一元三次方程的时候。 1.JPG (35.48 KB) 2010-5-3 20:12 2.JPG (36.19 KB) 2010-5-3 20:12 连载24：IQ信号是不是复信号？ 1.JPG (31.6 KB) 2010-5-5 23:54 连载25：IQ解调原理 IQ解调原理如下图所示： 1.JPG (36.85 KB) 2010-5-7 00:10 2.JPG (33.2 KB) 2010-5-7 00:10 3.JPG (31.87 KB) 2010-5-7 00:10 t=-1:0.001:1; f=1; y=cos(2*pi*2*f*t); subplot(1,2,1);plot(t,y); y=sin(2*pi*2*f*t); subplot(1,2,2);plot(t,y); 连载26：用复数运算实现正交解调 1.JPG (23.53 KB) 2010-5-7 22:15 2.JPG (27.55 KB) 2010-5-7 22:15 回到前面的正交调制解调原理框图，如果我们把调制、信道传输、解调过程看作一个黑箱，那么在发送端送入黑箱的复信号被原封不动地传送到了接收端，表面上我们实现了复信号的发送和接收，实质上在信道上传输的是实信号s(t)=a cosω0t – b sinω0t。 连载27：为什么要对信号进行调制？ 1.JPG (57.65 KB) 2010-5-9 09:40 连载28：IQ调制为什么被称为正交调制？ 讲了半天IQ调制，还没说为什么这种调制方法又被称为“正交”调制呢？ 答案是：因为IQ信号被调制到了一对正交的载波上。 前面我们已经看到了，IQ调制用的载波一个是余弦波，另一个是正弦波。为什么说余弦波和正弦波是正交的呢？ 这是因为正弦波和余弦波满足如下两个条件： 1）正弦波和余弦波的乘积在一个周期内的积分等于0。即： 1.JPG (53.73 KB) 2010-5-10 23:29 连载29：三角函数的正交性 1.JPG (25.87 KB) 2010-5-11 21:27 2.JPG (38.9 KB) 2010-5-11 21:27 3.JPG (39.5 KB) 2010-5-11 21:27 4.JPG (46.43 KB) 2010-5-11 21:27 5.JPG (40.1 KB) 2010-5-11 21:27 6.JPG (54.62 KB) 2010-5-11 21:27 载30：OFDM正交频分复用 1.JPG (32.37 KB) 2010-5-12 23:45 3.JPG (30.32 KB) 2010-5-12 23:45 调制后的数据到了接收端才能被解调出来。 连载31：OFDM解调 连载32：CDMA中的正交码 不只是正交调制中用到的三角函数之间具备正交性，有一些码（矩形脉冲串）也具有这种特性，例如：CDMA中所用的walsh码。 下面我们来看看walsh码，这是一种正交码。 Walsh码在码分多址系统（CDMA、WCDMA等）中一般被用于区分不同的信道，不同的用户将分配不同的信道（使用不同的walsh码）来传业务，“码分多址”中的“码”就包括walsh码。 1.JPG (45.17 KB) 2010-5-14 23:31 2.JPG (20.55 KB) 2010-5-14 23:32 连载33：CDMA的最基本原理 如何利用walsh码同时传送多路数据呢？ 1.JPG (45.4 KB) 2010-5-15 21:43 3.JPG (29.68 KB) 2010-5-15 21:43 实际上这就是所谓的CDMA（即“码分多址”）的最基本原理。 连载34：什么是PSK调制？ 前面我们讲了IQ调制和解调的原理，下来我们看一下如何应用IQ调制来实现MPSK调制（QPSK、8PSK等）、MQAM调制（16QAM、64QAM等）。 先来了解一下BPSK（Binary Phase Shift Keying，二相相移键控） 1.JPG (34.88 KB) 2010-5-17 21:39 连载35：如何用IQ调制实现QPSK调制？ 1.JPG (37.24 KB) 2010-5-18 23:43 2.JPG (33.27 KB) 2010-5-18 23:43 连载36：QPSK调制信号的时域波形 1.JPG (29.58 KB) 2010-5-19 21:05 2.JPG (39.44 KB) 2010-5-19 21:05 %输入信号 >> subplot(4,1,1); >> t=0:0.001:8; >> d=[0 0 ;0.5 1;1 1;1.5 0;2 1 ;2.5 1;3 0;3.5 0;4 0;4.5 1 ;5 1 ;5.5 0 ;6 1 ;6.5 1 ;7 0 ;7.5 0]; >> s=pulstran(t-0.25,d,rectpuls,0.5);plot(t,s) ; >> axis([0 8 -0.5 1.5]); >> text(0.25,1.2,0) ; text(0.75,1.2,1) ; text(1.25,1.2,1) ; text(1.75,1.2,0) ; >> text(2.25,1.2,1) ; text(2.75,1.2,1) ; text(3.25,1.2,0) ; text(3.75,1.2,0) ; >> text(4.25,1.2,0) ; text(4.75,1.2,1) ; text(5.25,1.2,1) ; text(5.75,1.2,0) ; >> text(6.25,1.2,1) ; text(6.75,1.2,1) ; text(7.25,1.2,0) ; text(7.75,1.2,0) ; % I路信号 >> subplot(4,1,2); >> t=0:0.001:8; >> a=1/sqrt(2); >> d=[0 -a ;1 +a;2 -a;3 +a; 4 -a ;5 +a;6 -a;7 +a]; >> s=pulstran(t-0.5,d,rectpuls);plot(t,s) ; >> axis([0 8 -2 2]); >> text(0.5,1.5,-0.7) ; text(1.5,1.5,+0.7) ;text(2.5,1.5,-0.7) ;text(3.5,1.5,+0.7); >> text(4.5,1.5,-0.7) ; text(5.5,1.5,+0.7) ;text(6.5,1.5,-0.7) ;text(7.5,1.5,+0.7); % Q路信号 >> subplot(4,1,3); >> t=0:0.001:8; >> d=[0 +a;1 -a;2 -a;3 +a; 4 +a;5 -a;6 -a;7 +a]; >> s=pulstran(t-0.5,d,rectpuls);plot(t,s) ; >> axis([0 8 -2 2]); >> text(0.5,1.5,+0.7) ; text(1.5,1.5,-0.7) ; text(2.5,1.5,-0.7) ; text(3.5,1.5,+0.7) >> text(4.5,1.5,+0.7) ; text(5.5,1.5,-0.7) ; text(6.5,1.5,-0.7) ; text(7.5,1.5,+0.7) %QPSK调制信号 >> subplot(4,1,4); >> t=0:0.001:8; >> d1=[0 -a ;1 +a;2 -a;3 +a; 4 -a ;5 +a;6 -a;7 +a]; >> s1=pulstran(t-0.5,d1,rectpuls).*cos(2*pi*5*t) ; >> d2=[0 +a;1 -a;2 -a;3 +a; 4 +a;5 -a;6 -a;7 +a]; >> s2=pulstran(t-0.5,d2,rectpuls).*sin(2*pi*5*t); >> plot(t,s1-s2) ; >> axis([0 8 -2 2]); >> text(0.3,1.5,3\pi/4) ; text(1.3,1.5, 5\pi/4) ; text(2.3,1.5,7\pi/4) ; text(3.3,1.5,\pi/4) ; >> text(4.3,1.5, 3\pi/4) ; text(5.3,1.5, 5\pi/4) ; text(6.3,1.5,7\pi/4) ; text(7.3,1.5,\pi/4) ; 1.JPG (32.37 KB) 2010-5-12 23:45 3.JPG (30.32 KB) 2010-5-12 23:45 连载37：QPSK调制的星座图 1.JPG (33.98 KB) 2010-5-20 22:35 2.JPG (39.07 KB) 2010-5-20 22:35 3.JPG (49.17 KB) 2010-5-20 23:12 连载38：QPSK的映射关系可以随意定吗？ 1.JPG (47.87 KB) 2010-5-21 21:31 2.JPG (38.38 KB) 2010-5-21 21:31 3.JPG (39.94 KB) 2010-5-21 21:31 还以发送数据是11为例，接收数据误判为10和00的概率要高于误判为01的概率。11误判为10错了1个比特，但11误判为00却错了2个比特。 综上所述，在相同的信道条件下，采用00↔π/4、01↔3π/4、10↔5π/4、11↔7π/4映射关系的QPSK调制的误比特率要高于采用00↔π/4、01↔3π/4、11↔5π/4、10↔7π/4映射关系。 象00、01、11、10这样，相邻的两个码之间只有1位数字不同的编码叫做格雷码。QPSK调制中使用的就是格雷码。 十进制数 自然二进制数 格雷码 0 0000 0000 1 0001 0001 2 0010 0011 3 0011 0010 4 0100 0110 5 0101 0111 6 0110 0101 7 0111 0100 8 1000 1100 9 1001 1101 10 1010 1111 11 1011 1110 12 1100 1010 13 1101 1011 14 1110 1001 15 1111 1000 连载39：如何使用IQ调制实现8PSK？ 1.JPG (35 KB) 2010-5-22 22:23 2.JPG (7.06 KB) 2010-5-22 22:23 连载40：如何使用IQ调制实现16QAM？ 1.JPG (29.6 KB) 2010-5-23 21:02 2.JPG (29.83 KB) 2010-5-23 21:02 3.JPG (26.59 KB) 2010-5-23 21:02 4.JPG (31.13 KB) 2010-5-23 21:06 注：前面讲的PSK调制（QPSK、8PSK），星座图中的点都位于单位圆上，模相同（都为1），只有相位不同。而QAM调制星座图中的点不再位于单位圆上，而是分布在复平面的一定范围内，各点如果模相同，则相位必不相同，如果相位相同则模必不相同。星座图中点的分布是有讲究的，不同的分布和映射关系对应的调制方案的误码性能是不一样的，这里不再展开去讲。 连载41：什么是码元？ 我的理解：码元，就是经过调制后得到的信号波形的最小单位（时间长度相等），其承载的bit信息量和其调制方式有关。1.JPG (52.16 KB) 2010-5-24 21:14 2.JPG (59.11 KB) 2010-5-24 21:14 连载42：各种数字调制方式的性能比较 1.JPG (42.14 KB) 2010-5-25 21:26 2.JPG (23.8 KB) 2010-5-25 21:26 连载43：利用IQ调制实现BPSK调制 1.JPG (38.27 KB) 2010-5-26 21:32 2.JPG (9.35 KB) 2010-5-26 21:32 连载44：利用旋转向量理解BPSK调制 1.JPG (21.86 KB) 2010-5-28 00:14 2.JPG (36.28 KB) 2010-5-28 00:14 3.JPG (12.96 KB) 2010-5-28 00:14 连载45：利用旋转向量理解BPSK解调（一） 1.JPG (46.59 KB) 2010-5-29 00:57 2.JPG (19.63 KB) 2010-5-29 00:57 3.JPG (22.44 KB) 2010-5-29 00:57 4.JPG (26.87 KB) 2010-5-29 00:57 5.JPG (20.86 KB) 2010-5-29 00:57 连载46：利用旋转向量理解BPSK解调（二） 1.JPG (59.7 KB) 2010-12-22 18:57 2.JPG (32.35 KB) 2010-12-22 18:57 3.jpg (44.2 KB) 2010-12-22 18:57 [ 本帖最后由 chenaijun 于 2010-12-22 18:57 编辑 ] s 连载47：利用旋转向量理解BPSK解调（三） 1.JPG (20.67 KB) 2010-6-1 00:26 2.JPG (30.72 KB) 2010-6-1 00:26 [ 本帖最后由 chenaijun 于 2010-6-1 00:26 编辑 ] 连载48：用复数运算实现BPSK调制和解调 1.JPG (32.56 KB) 2010-8-28 21:01 2.JPG (25.42 KB) 2010-5-31 23:13 连载49：利用实数运算实现BPSK调制和解调 1.JPG (36.49 KB) 2010-8-28 21:03 连载50：利用旋转向量理解正交调制 1.JPG (38.76 KB) 2010-6-2 23:46 2.JPG (68.6 KB) 2010-6-2 23:46 3.JPG (32.98 KB) 2010-5-22 22:23