现代通信中,IQ调制基本上属于是标准配置,因为利用IQ调制可以做出所有的调制方式. 但是IQ调制到底是怎么工作的,为什么需要星座映射,成型滤波又是用来干嘛的.这个呢,讲通信原理的时候倒是都会泛泛的提到一下,但由于这部分不好出题,所以通常不会作为重点.但换句话说即使目前国内的大部分讲通信原理的老师,恐怕自己也就是从数学公式上理解了一下.真正的物理上的通信过程是怎么样的,恐怕他们也不理解.所以说到底国内的通信课程,大多都停留在“黑板通信”的程度,稍微好一点的呢,做到的“仿真通信”的程度.离实际的通信

http://www.cnblogs.com/touchblue/archive/2013/01/15/2861952.html 现代通信中.IQ调制基本上属于是标准配置,由于利用IQ调制能够做出全部的调制方式. 可是IQ调制究竟是怎么工作的.为什么须要星座映射.成型滤波又是用来干嘛的. 这个呢,讲通信原理的时候倒是都会泛泛的提到一下,但因为这部分不好出题,所以通常不会作为重点.但换句话说即使眼下国内的大部分讲通信原理的老师.恐怕自己也就是从数学公式上理解了一下.真正的物理上的通信过程是怎么样的

IQ调制的原理 (一)调制基本原理 (二)调制基本原理 利用IQ调制实现MPSK(QPSK 8PSK BPSK)和MQAM(16QAM 64QAM)调制     (一)利用IQ调制实现QPSK调制   QPSK调制的星座图     星座图,就是说一个坐标,如高中的单位圆,横坐标是I,纵坐标是Q,相应于投影到I轴的,叫同相分量,同理投影到Q轴的叫正交分量.由于信号幅度有差别,那么就有可能落在单位圆之内.具体地说,64QAM,符号有64个,等于2的6次方,因此每个符号需要6个二进制来代表才够用.这6

Storm 实战:构建大数据实时计算(阿里巴巴集团技术丛书,大数据丛书.大型互联网公司大数据实时处理干货分享!来自淘宝一线技术团队的丰富实践,快速掌握Storm技术精髓!) 阿里巴巴集团数据平台事业部商家数据业务部 编著 ISBN 978-7-121-22649-6 2014年8月出版 定价:59.00元 184页 16开 编辑推荐 Storm以其简单.灵活.健壮而著称.随着大数据实时处理需求的强劲增长,Storm的出现填补了大数据处理生态系统的缺失,并被越来越多的公司所采用. <Storm实战

  数据导入计算 数据的重要意义就不需要我多说了吧,本项目中的数据来源是来自荆艺系统(熟悉物流报关的朋友应该知道)导出的一张Excel,包含了一段时间内整个公司所有销售的全部记录,保密级别那是杠杠的,下面开搞!! 首先在Controllers文件夹下面添加一个控制器 命名DataInfoAndCalController.cs 在他默认action上面右击添加视图,就会在Views文件夹下面创建对应的视图,这样可以避免拼写错误. 这个View个页面很简单,引用了”_Layout.cshtml“页面

#!/usr/bin/python import threading import json import time from elasticsearch import Elasticsearch from elasticsearch import helpers import os import sys import argparse host_list = [ {"host":"1.58.55.11","port":9200}, {"

1.Student类:类中有五个变量,分别是学号,姓名,三门成绩 package test3; public class Student { private int num; private String name; private double Chinese; private double English; private double math; private double avg; public Student() { } @Override public String toStrin

http://edu.51cto.com/roadmap/view/id-29.html http://my.oschina.net/infiniteSpace/blog/308401 大数据实时计算工程师/Hadoop工程师/数据分析师职业路线图 描述 本路线图是一个专门针对大数据实时处理.Hadoop工程师和数据分析师所设计的课程体系介绍,在实时计算方向主要包括了从数据收集框架.集群协调框架.数据缓存框架到实时计算框架都全面进行深度解析,让一个普通的开发人员迅速成为实时计算领域的领跑者.也从

双在论坛上找到一个问题,有关读取txt里面的数据进行计算的问题. 尝试解决这个问题,获取每一行的X和Y的浮点数据即可.读取文本文件每一行,判断是否为空行,是否符以分隔符号(,)分隔的两个数值.每个数值是double类型的,就是我们需要获取的数据. 先把这些数据,存储于一个文本文件内,文本名为data.txt 1 169.868592016381,-73.2891742320069 169.388181055691,-73.5364222712322 169.750305089806,-73.60

前言 在上一篇文章 你公司到底需不需要引入实时计算引擎? 中我讲解了日常中常见的实时需求,然后分析了这些需求的实现方式,接着对比了实时计算和离线计算.随着这些年大数据的飞速发展,也出现了不少计算的框架(Hadoop.Storm.Spark.Flink).在网上有人将大数据计算引擎的发展分为四个阶段. 第一代:Hadoop 承载的 MapReduce 第二代:支持 DAG(有向无环图)框架的计算引擎 Tez 和 Oozie,主要还是批处理任务 第三代:支持 Job 内部的 DAG(有向无环图),以

目标:Flume实时监控目录sink到hdfs,再用sparkStreaming监控hdfs的这个目录,对数据进行计算 1.flume的配置,配置spoolDirSource_hdfsSink.properties,监控本地的一个目录,上传到hdfs一个目录下. agent1.channels = ch1agent1.sources = spoolDir-source1agent1.sinks = hdfs-sink1 # 定义channelagent1.channels.ch1.type =

import java.io.BufferedWriter; import java.io.FileWriter; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.Scanner; /*有五个学生,每个学生有3门课的成绩,从键盘输入以上数据 (包括学生号,姓名,三门课成绩),计算出平均成绩,将原有的数据和计算出的平均分数存放在磁盘文件"stud"中.*/ public class Test

北京太速科技有限公司 大数据智能计算,是未来的一个发展趋势,大数据计算系统主要完成数据的存储和管理:数据的检索与智能计算. 特别是在智能城市领域,由于人口聚集给城市带来了交通.医疗.建筑等各方面的压力,需要城市能够更合理地进行资源布局和调配,智慧城市是通过物与物.物与人.人与人的互联互通能力.全面感知能力和信息利用能力,通过物联网.移动互联网.云计算等新一代信息技术,实现城市高效的政府管理.便捷的民生服务.可持续的产业发展.引入了大数据处理技术.大数据是智慧城市的核心智慧引擎.智慧安防.智慧交通

5月15日 阿里云DataWorks正式推出Stream Studio,正式为用户提供大数据的实时计算能力,同时标志着DataWorks成为离线.实时双计算领域的数据中台. 据介绍,Stream Studio基于阿里巴巴Flink实时计算引擎,支持DAG和SQL双模式开发流计算作业,并支持DAG与SQL互转:支持Function Studio在线开发UDF并一键发布:支持线上数据采集与本地调试:支持作业运维和智能诊断:极大地降低了流计算作业开发门槛,提高了开发效率.通过DataWorks已有的数

1 /*50 [程序 50 文件 IO] 2 题目:有五个学生,每个学生有 3 门课的成绩,从键盘输入以上数据(包括学生号,姓名,三门课成 3 绩),计算出平均成绩,将原有的数据和计算出的平均分数存放在磁盘文件"stud"中. 4 */ 5 6 /*分析 7 * 1.自定义类student,包括学号,姓名,科目1成绩,科目2成绩,科目3成绩,平均成绩 8 * public class 类名{ 9 *.数据类型 属性名称1: 10 *.数据类型 属性名称2: 11 * - 12 * }

float是8个有效位, 做个试验: 输出如下: 上面说明了什么: 1, 18/2.2 是除不尽的, 因为是define,所以没有给ratio变量赋值类型,但是从sizeof输出的结果是8,所以系统默认给ratio的类型是double类型了. 即是是除进了 #define  ratio 8.8  这样就算是有限的小数,也是double类型的. 2,%.3f是可以输出小数点三位的,但是我们看到循环部分是1818181818....然后输出3位小数的时候,就是进一了,出现了182,这个2就是进位得到

自己的思考: 1.接收任务到任务的分发和协调   nimbus.supervisor.zookeeper 2.高容错性                            各个组件都是无状态的,状态要自己去处理 3.消息                                 消息在流式框架的作用和可靠性处理,消息可靠处理的原理 4.事务消息                            1.finishbatch    2.commit的强顺序性   3.事务性spout分为

这个系列文章之前因为私事荒废了很久,继续更新--之前与老大谈论架构时,老大和我聊了聊分布式数据处理之中的Lambda结构,之前在<Designing Data-Intensive Applications>这本书之中,作者 Martin Kleppmann也在文中涉及到了通过重型批处理与灵活的流处理相结合的方式来构建分布式计算系统.所以这次也是借这个机会重新梳理Lambda架构与后续由Jay Kreps提出改进的Kappa架构,结合个人对于数据系统的思考,展开聊一聊分布式计算系统的一些设计思路

datediff语法格式:datediff(day,开始时间,结束时间) 一.应用举例: 上面的代码,将查询 'created_time' > '2016-09-20'  的所有记录. 如果要查询'created_time' < '2016-09-20'  的所有记录,有两个方法: 1.把最后的>1,改成<0; 2.把两个字顺序互调,变成 datediff(day,created_time,'2016-09-20')>0 二.讲解 1.语法:datediff(计算单位,开始时

//文件 /* =============================================================== 题目:从文本文件"high.txt"中取出运动员的身高数据,并计算平均值,方差和标准差. =============================================================== */ #include<stdio.h> #include <math.h> #define hh pr