fm演算法

❶ AM和FM信號的帶寬各是什麼

AM和FM信號的帶寬如下：

1、AM信號：頻率帶寬為2 * fh，即調制信號頻率的兩倍。 雙邊帶AM信號僅包含兩個邊帶，沒有載波分量。

2、FM信號：帶寬= 2 *（△f + fm）= 2（mf +1）fm（其中「mf」是調頻指數，「fm」是調制信號的頻率，而「Δf」是最大頻率偏差 ）。

FM也是一種調制方法，即使在27-30MHz的短波范圍內，作為業余無線電，太空和衛星通信應用中使用的頻帶，也有調頻（FM）方法。

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各種外部干擾，加工業和自然電干擾等，主要通過產生寄生振幅調制並形成雜訊，對調制波產生影響。調頻系統可以使用限幅的方法來消除干擾引起的寄生調幅。 AM系統中調幅信號的幅度是可變的，因此不能使用幅度限制，並且很難消除外部干擾。

另外，信號的信噪比越大，抗干擾能力越強。解調後獲得的信號的信噪比與調制系數有關。調制系數越大，信噪比越大。由於FM系數遠大於AM系數，因此FM波在FM廣播中具有較高的信噪比和較低的干擾雜訊。

❷ FM的頻譜計算

在簡單頻率調制中，兩個振盪器都只用正弦曲線（Sinusoidal）的波形。不過，由於頻率調制技術可以製造出非常豐富的頻譜，這使得作曲家也不必用頻譜過於復雜的波形完成FM合成。事實上，如用一個頻譜成分非常豐富的波形作為調制體來調制另一個聲音（載波體），調制後的頻譜會極其復雜，以至於聽起來非常粗糙、刺耳。
在載波頻率的任何一邊有一些頻譜構成，其間隔距離與調制的頻率相一致。這些上邊頻和下邊頻是成對地根據調制頻率（fm）的泛音數組合在一起的。用數學的語言解釋，一個簡單的FM頻譜顯示的頻率是fc±kfm.k是一個整數（Integer），可以假定為任何大於或等於0的值，載波成分就是由k=0來顯示的。
頻譜構成中的能量分配，部分地根據頻率偏離的量影響。這種偏離（Deviation縮寫為d）是由調制振盪器產生的。當d=0時，指沒有任何調制發生。增加偏離指數就會產生邊頻，從而獲得更大的能量，但是以犧牲載波頻率的能量為代價。偏離越大，在邊頻之間分配的能量越寬，就會帶來有振幅變化的更大的邊頻數。因此，偏離可以擔當控制FM信號頻譜邊頻的角色。
假如輸入載波為1000Hz調制體為250Hz，那麼根據FM頻譜分配計算原則，最終，所得頻率調制後的輸出頻率值應該如圖13-7所示。每個頻譜成分的振幅是由偏離指數和調制頻率決定的。
頻率調制的效果有時與加法合成有類似的地方，兩者的本質區別是，加法合成在基本波形上加上諧波分音，一層又一層，基本波形與其諧波分音同時存在，而FM合成加上去的波形卻完全調制了其基本波形而產生另一種十分復雜的波形，因此，頻率調制技術與加法合成技術是截然不同的兩種合成技術。

❸ w= mmax/ fm是計算什麼的

高中物理公式總結 物理定理、定律、公式表 一、質點的運動（1）------直線運動 1）勻變速直線運動 1.平均速度V平＝s/t（定義式） 2.有用推論Vt2-Vo2＝2as 3.中間時刻速度Vt/2＝V平＝(Vt+Vo)/2 4.末速度Vt＝Vo+at 5.中間位置速度Vs/2＝[(Vo2+Vt2)。

❹ FM信號功率計算

FM信號:帶寬= 2 *(△f + fm)= 2(mf +1)fm(其中「mf」是調頻指數,「fm」是調制信號的頻率,而「Δf」是最大頻率偏差 )。

❺ 荔枝fm收聽量怎麼算的

能增加你的收聽量，可是沒有什麼太大的意義，因為你想增加排名的話，你的粉絲增長量才是計算你排名的核心指標。
希望能解決您的問題。

❻ 豆瓣FM 的推薦演算法是怎樣的

豆瓣FM的推薦演算法沒有停止，反而是在不斷演進當中，伴隨著它成長的用戶，會慢慢發現越來越多的驚喜與滿意。豆瓣FM是中國互聯網實踐個性化服務的一個很好的土壤，其中糅合了包括演算法、ui/ue、數據清洗與整合、音頻分析技術、用戶行為分析、編輯與運營、後台架構等等大量的因素，即便是推薦演算法也只是演算法技術中的一部分。單論推薦演算法，就最簡單的演算法，也會極大地受到其它因素的影響，比如單曲推薦功能、新版的上線，對於演算法的學習與積累都會起到極大的正面作用。

❼ 調制信號是單一頻率的正弦波時，fm調頻指數怎樣計算

調頻指數Mf是最大頻偏Δfm與調制信號頻率F的比值：Mf=Δfm/F。

調制目的有三點：1）便於無線發射，減少天線尺寸；2）頻分復用，提高通信容量；3）提高信號抗干擾能力。為了充分利用信道容量，滿足用戶的不同需求，通信信號採用了不同的調制方式。

❽ FM演算法和loglog演算法的區別

log(y)=k*log(x)+b
y=e^(log(x^k)+b)
y=e^b*e^(log(x^k))
即y=e^b*x^k
你只要按上面的式子弄一下，loglog出來就是直線。
比如：
loglog下2*x+3
可以：
x=1:100;
y=exp(3)*x.^2;
loglog(x,y)

❾ FM演算法有什麼優點

FM演算法可以解決高維稀疏特徵下的特徵組合問題