文件名称：cognitive-aether:认知无线电网络中能量检测的框架
文件大小：1.17MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-07 20:42:18
JupyterNotebook
认知以太 用于认知无线电网络中经典和高级能量检测解决方案开发的Python框架。 该框架提供了一种环境来生成OFDM数据，通过不同的信道（AWGN慢衰落，瑞利，赖斯）传输它，并在信道失真的情况下接收它。所有处理后的信号（格雷码，OFDM TX，OFDM RX，噪声，卷积，贝叶斯收缩RX去噪，Visu Shrking RX去噪）都可以保存在熊猫数据帧和CSV文件中。此外，该框架旨在通过合成具有广泛通道变化和信号失真的数据集来支持机器学习/深度学习解决方案的开发。 注意：此框架的开发正在进行中，更多功能即将到来。 所需信号功率：3.9613800508360746 [W] = [V ^ 2]初始信号功率：9.161147906881277 [W] = [V ^ 2]信号幅度重缩放因子：0.6575795636029015 [Volts] RX信号功率：3.9614。噪声功率：1.9854，SN
【文件预览】：
cognitive-aether-main
----.gitignore(363B)
----README.md(1KB)
----src()
--------ofdm_modulator.py(5KB)
--------model_dev()
--------constants.py(277B)
--------models()
--------__pycache__()
--------__init__.py(0B)
--------communications_module()
----requirements.txt(104B)
----ofdm_energy_detection.ipynb(1.12MB)
----generate_ofdm_dataset.ipynb(1.79MB)