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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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电子工程代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|Network Architecture of Cognitive Radio Networks
This subsection describes the network architecture and components of a CRN. Figure 1 depicts the whole network system. User devices, primary base stations, and CR base stations are the components of a basic CRN. In Fig. 1, there are two channels: channel 1 and channel 2. One primary base station operates in channel 1 and another in channel 2. Transmissions with the primary base station are done through licensed channels by mobile users, and the transmissions are called primary transmissions (denoted by solid lines). Transmissions with the CR base station can be done through either licensed or unlicensed channels and these transmissions are called secondary transmissions (marked by dotted lines). There is also another kind of trañsmission in which any usēr devicee can transmit directly to anothèr userr device.. Therefore, transmissions in a CRN can be grouped into three classes:
- Primary transmissions: Primary transmissions are most prioritized transmissions and cannot be compromised by other transmissions. These transmissions are done in a licensed channel between primary base stations and PUs. Primary transmissions are denoted by solid lines in Fig. 1.
- Secondary transmissions: Secondary transmissions are done in the absence of primary transmissions. Transmissions between the CR base station and the $\mathrm{CR}$ user are usually secondary transmissions.
- Secondary ad hoc transmissions: User-to-user communications are called ad hoc transmissions. These transmissions can continue without base stations or other components of the network architecture. Users create their own network topology and adapt any routing protocols of ad hoc networks. Users in the gray area form an ad hoc network in Fig. 1. There are a lot of routing protocols for mobile ad hoc networks. For example, the proposed routing algorithm in [1], which ensures a fair amount of communications among nodes and improves the load concentration problem, can be used in secondary ad hoc networks. The on-demand cluster-based hybrid routing protocol proposed in [2] is also applicable here.
电子工程代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|Spectrum Sensing
Secondary transmissions depend on spectrum sensing information, so this step should be done very accurately. Inaccurate sensing detection can lead to interferences with the PU that are highly unexpected. Though false alarms (in which channel is not occupied, but is detected as occupied) do not create interferences with the primary transmissions, it makes the CR user choose a channel from a narrower range of channels. As a result, a channel must be shared with many CR users and there would be increased competition among $\mathrm{CR}$ users to access the channel. The authors of [3] present a classification of spectrum sensing techniques. First, they classify sensing techniques into three groups: noncooperative sensing, cooperative sensing, and interference-based sensing. Noncooperative sensing is again classified into three groups: energy detection, matched filter detection, and cyclostationary feature detection. The classification is depicted in Fig. 2.
In noncooperative sensing, CR users do not share sensing information with one another. A CR user makes a decision about the PU’s presence using its own sensing information. We discuss primary transmitter detection and primary receiver detection, which are presented in $[4,5]$, in the following subsection.
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 $\mathrm{CR}$ 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 CR user. We discuss some primary transmitter detection techniques including energy detection, coherent detection, and matched filter detection.
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|Network Architecture of Cognitive Radio Networks
本小节描述了 CRN 的网络架构和组件。图 1 描绘了整个网络系统。用户设备、主基站和CR基站是基本CRN的组成部分。在图 1 中，有两个信道：信道 1 和信道 2。一个主基站在信道 1 中运行，另一个在信道 2 中运行。移动用户通过许可信道与主基站进行传输，传输称为初级传输（用实线表示）。可以通过许可或非许可信道与CR基站进行传输，这些传输称为二次传输（用虚线标记）。还有另一种传输方式，其中任何用户设备都可以直接传输到另一个用户设备。因此，
- 主传输：主传输是最优先的传输，不能被其他传输影响。这些传输是在主基站和 PU 之间的许可信道中完成的。初级传输在图 1 中用实线表示。
- 二次传播：二次传播是在没有一次传播的情况下进行的。CR基站与CR用户通常是二次传输。
- 辅助自组织传输：用户到用户的通信称为自组织传输。这些传输可以在没有基站或网络架构的其他组件的情况下继续进行。用户创建自己的网络拓扑结构并适应自组织网络的任何路由协议。图1中灰色区域的用户组成了一个ad hoc网络。移动ad hoc网络的路由协议有很多。例如，[1] 中提出的路由算法可确保节点之间的公平通信量并改善负载集中问题，可用于二级 ad hoc 网络。文献[2]中提出的基于按需集群的混合路由协议也适用于此。
电子工程代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|Spectrum Sensing
二次传输依赖于频谱感知信息，所以这一步应该做的非常准确。不准确的传感检测会导致对 PU 的干扰，这是非常意外的。虽然误报（其中信道未被占用，但被检测为被占用）不会对主传输产生干扰，但它会使 CR 用户从更窄的信道范围中选择一个信道。因此，一个频道必须与许多 CR 用户共享，并且会增加之间的竞争CR用户访问频道。[3] 的作者提出了频谱感测技术的分类。首先，他们将感测技术分为三类：非合作感测、合作感测和基于干扰的感测。非合作感知又分为三组：能量检测、匹配滤波器检测和循环平稳特征检测。分类如图 2 所示。
在非合作感知中，CR 用户不相互共享感知信息。CR 用户使用自己的感知信息来决定 PU 的存在。我们讨论初级发射器检测和初级接收器检测，它们在[4,5], 在下面的小节中。
发射机检测技术强调检测来自任何 PU 的低功率信号。低功率信号与环境噪声混合在一起，使CR用户检测主要信号。低信噪比、多径衰落效应和时间衰减使得 CR 用户很难检测一次传输。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。
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随机过程代考
在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 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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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，工具箱允许您学习和应用专业技术。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。