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时间：2025-06-15
根据物质的光谱来鉴别物质及确定它的化学组成和相对含量的方法叫光谱分析。其优点是灵敏，迅速。历史上曾通过光谱分析发现了许多新元素，如铷，铯，氦等。根据分析原理光谱分析可分为发射光谱分析与吸收光谱分析二种；根据被测成分的形态可分为。
3、实战数字信号处理之四十二 频率平坦衰落信道建模：瑞利过程和莱斯。平坦衰落的莱斯统计信道模型可以通过两个参数来描述：Ω和κ。 [公式] 是视线路径和散射路径的总功率，κ是视线路径和散射路径的功率比。可以通过设置变量[公式] 和 [公式] 来模拟简单的莱斯衰落信道，如图所示。设置 κ = 0，导致瑞利平坦衰落信道。Ricean 和 Rayleigh 衰落模型假设所有散射波都到达，
4、回波损耗与传输损耗区别。- 瑞斯衰落信道——是较瑞利衰落利于处理的情况，它具有明显的主路径和多个较弱的间接路径。 多径衰落环境下的信号接收：- 采用适当的分集技术与合并处理；- 自适应均衡；- 前向纠错编码；- 高性能传输技术——如TCM，复合编码，OFDM等。电波在自由空间传播的损耗公式为：Lbs(dB) = 32.45 + 20。
5、一文讲透无线信道衰落：快衰落与慢衰落。瑞利衰落，多路径信号叠加，其幅度服从瑞利分布，如同自然界的随机性；而莱斯衰落则涉及线性传播，LoS和NLoS功率的比例影响其分布特征，展示了衰落的多样性。通过比较瑞利信道模型（-40dB的典型）与高斯分布（>15dB的特性），我们能更深入地理解不同衰落模型对通信性能的影响。无线信道的复杂性揭示了通信工。
1、实战数字信号处理之四十二 频率平坦衰落信道建模：瑞利过程和莱斯。如功率谱密度）反映了信号的统计特性，如Jakes功率谱密度或频移高斯功率谱密度，后者常用于特定通信系统如GSM。代码和Matlab脚本可用于生成这些统计特性的可视化图，如图11.7、11.8和11.9。总结来说，频率平坦衰落信道的包络建模是通过瑞利或莱斯过程，结合特定的统计参数和多普勒效应来描述的。
2、瑞利信道怎么用 matlab做仿真。如果是最简单的平坦瑞利衰落，将星座图映射后的信号，乘以功率为1的复高斯信号就完成了。在接收端判决前，除以信道系数（即前边的复高斯信号），就可以判决了。这样肯定是0误码率。在加入衰落后，还可以加入不同功率的白噪声，进而得到SNR－BER曲线。如果多径，还要在接收端引入均衡，均衡有很多种。可以。
3、瑞利衰落信道&QPSK的均衡策略(ZF&MMSE)分析。瑞利衰落信道是根据特定模型定义的，而噪声的添加在MATLAB中有两种常见方法。针对QPSK调制解调，我们编写了相应的函数，但在处理大量比特时，如2e7，会遇到矩阵处理的限制。通过分析，我们发现单输入单输出系统中，信道传输矩阵H的对角特性允许我们简化处理。在噪声方差为0时，即执行ZF均衡，相当于除以瑞利。
4、nakagami分布和瑞利分布的区别。莱斯分布的概率密度函数为 4) Nakagami信道：瑞利和莱斯分布与实验数据有时不太吻合，因此人们提出了能吻合更多实验数据的一种更通用的信道衰落分布，就是Nakagami-m衰落。其分布为下式 Pr为平均功率，G(m)为伽马函数，m为衰落参数。m=1时上式退化为瑞利衰落；令，则上式近似为衰落参数为k的瑞利衰落。
5、瑞利衰落包络的平方服从什么分布。瑞丽信道的模型a+bi形式，a，b独立同分布，一般求瑞丽的包络||a+bi||2近似满足自由度为2的卡方分布。因为均值一般为0，如果将方差提出来，就可以化为自由度为2的卡方分布。