fm算法

❶ AM和FM信号的带宽各是什么

AM和FM信号的带宽如下：

1、AM信号：频率带宽为2 * fh，即调制信号频率的两倍。 双边带AM信号仅包含两个边带，没有载波分量。

2、FM信号：带宽= 2 *（△f + fm）= 2（mf +1）fm（其中“mf”是调频指数，“fm”是调制信号的频率，而“Δf”是最大频率偏差 ）。

FM也是一种调制方法，即使在27-30MHz的短波范围内，作为业余无线电，太空和卫星通信应用中使用的频带，也有调频（FM）方法。

(1)fm算法扩展阅读：

各种外部干扰，加工业和自然电干扰等，主要通过产生寄生振幅调制并形成噪声，对调制波产生影响。调频系统可以使用限幅的方法来消除干扰引起的寄生调幅。 AM系统中调幅信号的幅度是可变的，因此不能使用幅度限制，并且很难消除外部干扰。

另外，信号的信噪比越大，抗干扰能力越强。解调后获得的信号的信噪比与调制系数有关。调制系数越大，信噪比越大。由于FM系数远大于AM系数，因此FM波在FM广播中具有较高的信噪比和较低的干扰噪声。

❷ FM的频谱计算

在简单频率调制中，两个振荡器都只用正弦曲线（Sinusoidal）的波形。不过，由于频率调制技术可以制造出非常丰富的频谱，这使得作曲家也不必用频谱过于复杂的波形完成FM合成。事实上，如用一个频谱成分非常丰富的波形作为调制体来调制另一个声音（载波体），调制后的频谱会极其复杂，以至于听起来非常粗糙、刺耳。
在载波频率的任何一边有一些频谱构成，其间隔距离与调制的频率相一致。这些上边频和下边频是成对地根据调制频率（fm）的泛音数组合在一起的。用数学的语言解释，一个简单的FM频谱显示的频率是fc±kfm.k是一个整数（Integer），可以假定为任何大于或等于0的值，载波成分就是由k=0来显示的。
频谱构成中的能量分配，部分地根据频率偏离的量影响。这种偏离（Deviation缩写为d）是由调制振荡器产生的。当d=0时，指没有任何调制发生。增加偏离指数就会产生边频，从而获得更大的能量，但是以牺牲载波频率的能量为代价。偏离越大，在边频之间分配的能量越宽，就会带来有振幅变化的更大的边频数。因此，偏离可以担当控制FM信号频谱边频的角色。
假如输入载波为1000Hz调制体为250Hz，那么根据FM频谱分配计算原则，最终，所得频率调制后的输出频率值应该如图13-7所示。每个频谱成分的振幅是由偏离指数和调制频率决定的。
频率调制的效果有时与加法合成有类似的地方，两者的本质区别是，加法合成在基本波形上加上谐波分音，一层又一层，基本波形与其谐波分音同时存在，而FM合成加上去的波形却完全调制了其基本波形而产生另一种十分复杂的波形，因此，频率调制技术与加法合成技术是截然不同的两种合成技术。

❸ w= mmax/ fm是计算什么的

高中物理公式总结 物理定理、定律、公式表 一、质点的运动（1）------直线运动 1）匀变速直线运动 1.平均速度V平＝s/t（定义式） 2.有用推论Vt2-Vo2＝2as 3.中间时刻速度Vt/2＝V平＝(Vt+Vo)/2 4.末速度Vt＝Vo+at 5.中间位置速度Vs/2＝[(Vo2+Vt2)。

❹ FM信号功率计算

FM信号:带宽= 2 *(△f + fm)= 2(mf +1)fm(其中“mf”是调频指数,“fm”是调制信号的频率,而“Δf”是最大频率偏差 )。

❺ 荔枝fm收听量怎么算的

能增加你的收听量，可是没有什么太大的意义，因为你想增加排名的话，你的粉丝增长量才是计算你排名的核心指标。
希望能解决您的问题。

❻ 豆瓣FM 的推荐算法是怎样的

豆瓣FM的推荐算法没有停止，反而是在不断演进当中，伴随着它成长的用户，会慢慢发现越来越多的惊喜与满意。豆瓣FM是中国互联网实践个性化服务的一个很好的土壤，其中糅合了包括算法、ui/ue、数据清洗与整合、音频分析技术、用户行为分析、编辑与运营、后台架构等等大量的因素，即便是推荐算法也只是算法技术中的一部分。单论推荐算法，就最简单的算法，也会极大地受到其它因素的影响，比如单曲推荐功能、新版的上线，对于算法的学习与积累都会起到极大的正面作用。

❼ 调制信号是单一频率的正弦波时，fm调频指数怎样计算

调频指数Mf是最大频偏Δfm与调制信号频率F的比值：Mf=Δfm/F。

调制目的有三点：1）便于无线发射，减少天线尺寸；2）频分复用，提高通信容量；3）提高信号抗干扰能力。为了充分利用信道容量，满足用户的不同需求，通信信号采用了不同的调制方式。

❽ FM算法和loglog算法的区别

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出来就是直线。
比如：
loglog下2*x+3
可以：
x=1:100;
y=exp(3)*x.^2;
loglog(x,y)

❾ FM算法有什么优点

FM算法可以解决高维稀疏特征下的特征组合问题