PM-DQPSK

一种关于PM海谱的Matlab仿真程序，效果很好，推荐新手学习（A Matlab simulation program for PM sea spectrum）。

该项目实现了DQPSK信号在加性高斯白噪声(AWGN)信道下的非相干检测，并提供MATLAB代码。该实现参考了K Vasudevan所著《数字通信和信号处理》一书中的第2.6节。

TETRA是一些国家的警察、消防员或救护车等部门使用的“Walky Talky”的数字版本。此Simulink模型实现了物理层的一部分，如规范ETSI EN 300 392-2 V3.4.1中所述。这包括：- 卷积编码- 打乱- 时隙生成- 调制/解调- 误码率比较虽然不完整！请注意，卷积编码与规范中的编码不同，并且缺少块编码和交织。该模型包括PI/4-DQPSK调制。该规范还包括其他调制方案。

Matlab、Python和R中的并行编程研讨会 受众：了解如何使用上述语言之一进行编码以执行串行任务，但希望了解如何进行并行编码的任何人。 先决条件：- 脚本语言之一- Linux基础知识- ssh进入远程系统- 文件系统导航- 在远程系统上编辑文件- 使用Matlab、Python或R进行编程 课程资料： 第1天 - 并行计算简介- 09:00 am - 09:15 am：介绍- 09:15 am - 10:15 am：并行计算基础- 10:15 am -10:30 am：休息- 10:30 am - 12:30 pm：并行计算最佳实践- 12:30 pm - 01:30 pm：午餐- 01:30 pm - 03:30 pm：在并行计算中使用Slurm- 03:30 pm - 03:45 pm：休息- 03:45 pm - 04:45 pm：分析您的代码 第2天 - 并行Matlab和高吞吐量计算- 09:00 am - 09:15 am：介绍

此文档包含了2018年美国各州PM2.5数据，提供了详细的空气质量统计信息。数据分析显示，PM2.5对环境和健康有重要影响，反映了空气污染的严重程度。

基于数据挖掘和机器学习，该研究比较了三种模型（LSTM、自回归和SVM）对德里地区PM2.5空气水平的预测能力。实验结果表明，支持向量回归模型在预测准确率方面优于其他模型，通过输入包括氮氧化物、二氧化硫等其他污染物的信息，模型能够更全面地预测PM2.5浓度。该研究重点关注了德里阿南德·维哈尔地区，这是一个严重受污染的地区。

随着大数据时代的来临，数据中心正快速升级至100Gbit/s及以上的光纤网络。同时，它们放弃了传统的On-off-keying（OOK）数据编码，转向复数调制技术，以降低光波信号的带宽占用并减少延迟，从而显著提高了光纤链路的数据传输效率。

这是关于pi/4 DQPSK蒙特卡罗仿真程序的matlab源代码，欢迎查阅。

MATLAB实现常见幅度调制方法 本项目提供使用 MATLAB 实现常见幅度调制方法的代码，包括： AM （幅度调制） DSB（双边带调制） SSB（单边带调制） FM（频率调制） PM（相位调制） 每个调制方法对应一个独立的 .m 文件，运行即可生成相应的调制信号波形图。 文件说明： ammod.m：生成AM调制信号，对应波形图 Figure3.jpg dsbmod.m：生成DSB调制信号，对应波形图 Figure2.jpg pmmod.m：生成PM调制信号，对应波形图 Figure4.jpg fmmod.m：生成FM调制信号，对应波形图 Figure5.jpg ssbmod.m：生成SSB调制信号，对应波形图 Figure6.jpg 运行环境: MATLAB 使用方法: 下载所有 .m 文件和对应的 .jpg 文件。 将所有文件放置于同一文件夹下。 在 MATLAB 中打开目标 .m 文件并运行。

城市信息数据库的SQL脚本，包含('10100','北京','北京','中国','北京','北京','39.904989','116.405285')等城市信息。