电子工程代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|ELEC3104

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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|ELEC3104

电子工程代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|Need for Advancement in Wireless Technologies

The performance metrics such as packet loss, throughput and delay of WiMAX are measured on the basis of optimal boundary per WiMAX cell under different WiMAX network models. The performance metrics considered are spectral efficiency, throughput, transmit power, percentage of successful links, PAPR, BER.

SNR and CINR. This chapter mainly focusses on spectrum sensing techniques to achieve better spectral efficiency [5].

Recently, there is a lot of demand for tremendous technologies such as 3G, 4G and $5 \mathrm{G}$, where voice-only communications are transitioned into multimedia type applications $[6,7]$. These applications may be mobile TV, mobile P2P, streaming multimedia, video games, video monitors, interactive video, 3D services and video sharing. These high data rate applications consume more and more energy to guarantee quality of service [8]. However, the current frequency allocation schemes are unable to handle the requirements of recent higher data rate systems due to the limitations of the frequency spectrum.

Therefore, more efforts are kept on efficient frequency spectrum usage, and then a solution is found by Joseph Mittola [9], in the name of cognitive radio. The basic definition given by him is that cognitive radio (CR) is a type of a transceiver which can intelligently sense or detect unusable communication channel, and instantly allocate those channels to the unlicensed users without disturbing occupied channels [10]. Though there is no formal meaning of cognitive radio, various definitions can be seen in several contexts. A cognitive radio is, as defined by the researchers at Virginia Tech, ‘A software defined radio with a cognitive engine brain’ [11, 12]. The evolution of SDR in current technologies is provided in Fig. 2. The physical, data link and network layers of OSI model can be implemented by using SDR as shown in Fig. 3. The SDR Forum proposed a multi-tiered definition of SDR by providing the use of open architectures for advanced wireless systems and supports deployment and development [13-15]. An abstraction of the five-tier definition is illustrated in Fig. 4, where the length of the arrow represents the distribution of the software content within the radio [16].

Software-defined radio architecture comprises three sections such as radio frequency (RF), intermediate frequency (IF) and baseband section [17, 18]. It is observed from Fig. 5 that an RF signal received by smart antenna is sent to the hardware (here USRP) in which various components are inbuilt such as daughterboard, ADC/DAC, FPGAs, DSPs and ASICs. This hardware converts RF signal to IF signal and then to low-frequency baseband signal (digitized) and that will be sent to a personal computer (PC) for baseband signal processing in the transmitter (Tx) path. In this experimentation, an open-source software, GNU Radio, is employed as a software to perform baseband processing in which most of the signal processing blocks are inbuilt. All the reverse operations are performed in receiver (Rx) path such that baseband signal is converted to analogue by DAC and then sent into the air by RF hardware.

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

Generally, energy detection performance is measured in terms of probability of false alarm $P_{f a}$ (detection algorithm falsely decides that $\mathrm{PU}$ is present when it actually is absent) and probability of detection $P_d$ (correctly detecting the PU signal). Mathematically, $P_{f a}$ and $P_d$ can be expressed as [16]:
$$
\begin{aligned}
&P_{f a}=P_r\left(\text { signal is detectedl } H_0=P_r\left(u>\lambda \mid H_0\right)=\int_\lambda^{\infty} f\left(u \mid H_0\right) d u\right. \
&P_d=P_r \text { (signal is detected } H_1=P_r\left(u>\lambda \mid H_1\right)=\int_\lambda^{\infty} f\left(u \mid H_1\right) d u
\end{aligned}
$$
where $f\left(u \mid H_i\right.$ ) denotes the probability density function (pdf) of test statistic under hypothesis $H_i$ with $i=0,1$.

Thus, we target at maximizing $P_d$ while minimizing $P_{f a} . P_d$ versus $P_{f a}$ plot depicts receiver operating characteristics (ROC) and is considered as an important performance indicator. The receiver operating characteristics $(\mathrm{ROC})$ for various number of sensing samples, such as 10,50, 100 and 200, are presented in Fig. 7a, b, c and d, respectively [16]. It can be observed from Fig. 7 that the probability of detection $\left(p_d\right)$ is increased with the number of sensing samples. In our simulations, some assumptions are made such as the primary signal is deterministic, and noise is real Gaussian with mean 0 and variance 1 [17]. The probability of detection for Rayleigh channel is calculated by the averaging the probability of detection for AWGN channel [18].

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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|Need for Advancement in Wireless Technologies

WiMAX 的丢包率、吞吐量和延迟等性能指标是在不同WiMAX 网络模型下每个WiMAX 小区的最佳边界的基础上测量的。考虑的性能指标是频谱效率、吞吐量、发射功率、成功链接的百分比、PAPR、BER。

SNR 和 CINR。本章主要关注频谱感知技术,以实现更好的频谱效率[5]。

最近,对 3G、4G 和5G,其中纯语音通信转换为多媒体类型的应用程序[6,7]. 这些应用可能是移动电视、移动P2P、流媒体、视频游戏、视频监视器、交互式视频、3D服务和视频共享。这些高数据速率应用消耗越来越多的能量来保证服务质量[8]。然而,由于频谱的限制,当前的频率分配方案无法满足最近更高数据速率系统的要求。

因此,人们在高效频谱使用上付出了更多的努力,然后 Joseph Mittola [9] 以认知无线电的名义找到了解决方案。他给出的基本定义是,认知无线电(CR)是一种收发器,可以智能地感知或检测不可用的通信信道,并在不干扰占用信道的情况下立即将这些信道分配给未授权用户[10]。尽管认知无线电没有正式含义,但可以在多种情况下看到各种定义。根据弗吉尼亚理工大学研究人员的定义,认知无线电是“具有认知引擎大脑的软件定义无线电”[11、12]。SDR在当前技术中的演进如图2所示。OSI模型的物理层、数据链路层和网络层可以使用SDR实现,如图3所示。SDR 论坛通过为高级无线系统提供开放架构的使用并支持部署和开发,提出了 SDR 的多层定义 [13-15]。五层定义的抽象如图 4 所示,其中箭头的长度表示无线电中软件内容的分布 [16]。

软件定义无线电架构包括三个部分,例如射频 (RF)、中频 (IF) 和基带部分 [17、18]。从图 5 可以看出,智能天线接收到的射频信号被发送到硬件(此处为 USRP),其中内置了各种组件,如子板、ADC/DAC、FPGA、DSP 和 ASIC。该硬件将 RF 信号转换为 IF 信号,然后转换为低频基带信号(数字化),然后发送到个人计算机 (PC) 以在发射机 (Tx) 路径中进行基带信号处理。在本实验中,使用开源软件GNU Radio作为执行基带处理的软件,其中大部分信号处理块都是内置的。

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通常,能量检侧性能是根据误报概率来衡量的 $P_{f a}$ (检测算法错误地决定 $\mathrm{PU}$ 在实际上不存在时存在) 和检测概 率 $P_d$ (正确检测 PU 信号)。在数学上, $P_{f a}$ 和 $P_d$ 可以表示为 $[16]$ :
$P_{f a}=P_r\left(\right.$ signal is detectedl $H_0=P_r\left(u>\lambda \mid H_0\right)=\int_\lambda^{\infty} f\left(u \mid H_0\right) d u \quad P_d=P_r$ (signal is
在哪里 $f\left(u \mid H_i\right)$ 表示假设下检验统计量的概率密度函数 $(\mathrm{pdf}) H_i$ 和 $i=0,1$.
因此,我们的目标是最大化 $P_d$ 同时最小化 $P_{f a} . P_d$ 相对 $P_{f a}$ 该图描绘了接受者操作特征 (ROC),并被视为重要的 性能指标。接收器操作特性(ROC)对于各种数量的传感样本,例如 10,50、100 和 200,分别如图 7a、b、c 和 $d$ 所示 [16]。从图 7 可以看出,检测概率 $\left(p_d\right)$ 随看传感样本的数量增加。在我们的模拟中,做出了一些假
设,例如主信号是确定性的,噪声是真实的高斯分布,均值为 0 ,方差为 1 [17]。瑞利信道的检测概率是通过平 均 AWGN 信道的检测概率计算的 [18]。

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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

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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。

R语言代写问卷设计与分析代写
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