电子工程代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|ECE310

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数字信号处理器(DSP)将现实世界的信号,如语音、音频、视频、温度、压力或位置,经过数字化处理,然后以数学方式处理它们。数字信号处理器被设计用于快速执行数学功能,如 “加”、”减”、”乘 “和 “除”。

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  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
电子工程代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|ECE310

电子工程代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|Primary Transmitter Detection

Transmitter detection techniques emphasize detecting low power signals from any PU. Low power signals mix with noise from the environment and make it hard for the CR user to detect primary signals. A low signal-to-noise ratio, multipath fading effects, and time depression make primary transmissions detection very difficult for the $\mathrm{CR}$ user. We discuss some primary transmitter detection techniques including energy detection, coherent detection, and matched filter detection.

This technique does not require CR users to have knowledge of PU signal characteristics, and it is easy to implement. Because of this, it is widely used to detect primary transmissions. Let us assume $S(n)$ is the signal received by the CR user, $W(n)$ is white Gaussian noise, and $P(n)$ is the original signal from the PU.
$$
\begin{gathered}
H_0: S(n)=W(n) \
H_1: S(n)=W(n)+h P(n)
\end{gathered}
$$
Hypothesis $H_0$ indicates the absence of a PU and hypothesis $H_1$ indicates the presence of PU transmissions. $h$ denotes the channel gain between the primary and secondary transmissions. Then, the average energy $S$ of $N$ samples is
$$
S=1 / N \sum_{n=1}^N S(n)^2
$$
The CR user collects $N$ samples, calculates the average energy, and compares it with a threshold $\lambda$. If the average energy is greater than the threshold, $\lambda$, then the CR user concludes that primary transmissions are present. To measure the performance, we denote the probability of the false positive (CR detects the presence of PU transmissions when there is no PU transmission) as $P_f$ and probability of the detection as $P_d$
$$
\begin{aligned}
&P_f=P\left(S>\lambda \mid H_0\right) \
&P_d=P\left(S>\lambda \mid H_1\right)
\end{aligned}
$$
To improve the performance, we need to keep the PU’s transmission secured. Therefore, the false positive probability should be less than $0.1$ and the detection probability should be greater than $0.9$.

电子工程代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|Primary Receiver Detection

The most effective way to detect PU transmissions is to detect the primary receivers who are receiving from the primary channel. The circuit in Fig. 5 shows a simple RF receiver. It has a local oscillator that emits a very low power signal for its leakage current in the circuit. A CR user can detect the leakage signals from the RF receiver circuit and identify the presence of primary transmissions. This detection technique solves both the hidden terminal and shadowing effect problems. Since the signal power is very low, it is very challenging and costly to implement the circuit for primary receiver detection.

When primary signal features like modulation type, pulse shape, operating frequency, packet format, noise statistics, etc., are known, matched filter detection can be an optimal detection technique. If these parameters are known, the CR user only needs to calculate a small number of samples. As the signal-to-noise ratio decreases, the $\mathrm{CR}$ user needs to calculate a greater number of samples. The disadvantages of this technique are the complexities in low signal-to-noise ratio, the high cost of implementation, and the very poor performance if the features are incorrect.

In a broader sense, a signal can be called a cyclostationary process if its statistical properties vary cyclically with time. In [6], the authors presented a signal classification procedure that extracts cyclic frequency domain profiles and classifies them by comparing their log-likelihood with the signal type in the database. This technique can work very well in a low SNR. The drawback of this technique is that it needs a huge amount of computation and thus, a high-speed sensing is hard to achieve [7].

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数字信号处理代考

电子工程代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|Primary Transmitter Detection

发射机检测技术强调检侧来自任何 PU 的低功率信号。低功率信号与环境橾声混合在一起,使 CR 用户难以检测 到主要信号。低信橾比、多径衰落效应和时间衰减使得初级传输检测非常困难CR用户。我们讨论了一些主要的 发射机检测技术,包括能量检测、相干检测和匹配滤波器检测。
该技术不需要 CR 用户具有 PU 信号特性的知识,并且易于实现。正因为如此,它被广泛用于检测初级传输。让 我们假设 $S(n)$ 是CR用户接收到的信号, $W(n)$ 是高斯白橾声,并且 $P(n)$ 是来自 $\mathrm{PU}$ 的原始信号。
$$
H_0: S(n)=W(n) H_1: S(n)=W(n)+h P(n)
$$
假设 $H_0$ 表示不存在 $\mathrm{PU}$ 和假设 $H_1$ 指示 $\mathrm{PU}$ 传输的存在。 $h$ 表示初级和次级传输之间的信道增益。那么,平均能 量 $S$ 的 $N$ 样品是
$$
S=1 / N \sum_{n=1}^N S(n)^2
$$
CR用户收藏 $N$ 采样,计算平均能量,并将其与阈值进行比较 $\lambda$. 如果平均能量大于阈值, $\lambda$ ,则 CR 用户断定存在 主要传输。为了衡量性能,我们将误报的概率表示为 (CR 在没有 $\mathrm{PU}$ 传输时检测到 $\mathrm{PU}$ 传输的存在) 为 $P_f$ 和检 测概率为 $P_d$
$$
P_f=P\left(S>\lambda \mid H_0\right) \quad P_d=P\left(S>\lambda \mid H_1\right)
$$
为了提高性能,我们需要确保 PU 的传输安全。因此,误报概率应小于 $0.1$ 并且检测概率应大于 $0.9$.

电子工程代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|Primary Receiver Detection

检测 PU 传输的最有效方法是检测从主信道接收的主接收器。图 5 中的电路显示了一个简单的 RF 接收器。它有一个本机振荡器,由于其在电路中的泄漏电流而发出一个非常低的功率信号。CR 用户可以检测来自 RF 接收器电路的泄漏信号并识别主要传输的存在。这种检测技术解决了隐藏终端和阴影效应问题。由于信号功率非常低,因此实现初级接收器检测电路非常具有挑战性且成本很高。

当调制类型、脉冲形状、工作频率、数据包格式、噪声统计等主要信号特征已知时,匹配滤波器检测可能是最佳检测技术。如果这些参数已知,CR 用户只需计算少量样本。随着信噪比的降低,CR用户需要计算更多的样本。这种技术的缺点是低信噪比的复杂性、实施成本高以及如果特征不正确则性能很差。

从广义上讲,如果一个信号的统计特性随时间呈周期性变化,则该信号可以称为循环平稳过程。在 [6] 中,作者提出了一种信号分类程序,该程序提取循环频域配置文件并通过将它们的对数似然与数据库中的信号类型进行比较来对其进行分类。这种技术在低 SNR 下可以很好地工作。这种技术的缺点是需要大量的计算,因此很难实现高速传感[7]。

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随机过程代考

在概率论概念中,随机过程随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数,则称此函数为样本函数,这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中,样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化,随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布,和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型,后验分布可以解析或近似,例如,马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要,包括点估计,如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外,所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

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机器学习代写

随着AI的大潮到来,Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比,Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用,因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”,也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多,跨学科范围广,所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题,StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。

多元统计分析代考


基础数据: $N$ 个样本, $P$ 个变量数的单样本,组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序;变量定量:数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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