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webrtc音频数据流流程图

于 2020-12-05 发布
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代码说明:

webrtc音频数据流流程图,只是整理了数据流的流向,方便了解代码.

下载说明:请别用迅雷下载,失败请重下,重下不扣分!

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  • 种改进的TOA——AOA混合定位算法
    混合定位中很不错的一篇文章,看过之后很受启发在TOA和AOA误差服从零均值的高斯分布时,以上⑧无AOAQ阵中AOATOA/AOA混合定位算法的克拉美一罗下界(CRLB)为:校准离差取rP=(GQG)90Q阵中AOA校准离差取(x-x1)/其中:G=(x-x r(y-m)/r(19)洲6050(x)2(+(y-y))(x-x)(+(y-y)0.020.040.060080.100.12(x-x1)AOA标准离差(stda,单位radx-图1都市环境中算法性能比较3仿真与分析为了检验和比较算法在实际蜂窝网络信道环境中的定位性能,假定在一蜂窝网络中,小区半径为2500m,参与TOA测量的BS为服务BS和4个相邻的BS,其位置坐标分别为(0,0),(4330,2500),(4330,2500),(0,5000),(-4330,2500)。假定由测量系统造成的TOA测量误差服从均值为0,方差为30米的高斯分布,信道环境造成的NIOS误差满是TP1.5信道模型14,服务BS始终能够提供AOA,AOA测量误差服从均值为0和一定标准差的高斯分布。图1为都市环境中假定只有服务BS能视距(LOS)传播时,MS在服务小区内均匀分布,在不同AOA标准差下算法定位误差在125m内的概率。图中可见,Q矩阵中σα的取值对算法定位性能有很大影响,在AOA标准差较小时用TOA测量值η近似替代σa能取得更好的定位性能,这是由于WLS算法采用了Q阵加权。此外,120只要AOA测量值达到一定精度(标准差小于一定值),采用10-10A-A0A00TOAAOA混合定位法就能取得比单纯TOA定位更好的性能。图29080为乡村环境中在不同AOA标准差下,由单纯TOA及 TOA/AOA70定位法(Q矩阵中取n=r)得到的由均方根误差(RMSE)表示的定位性能。由图2可见,乡村环境中由于TOA测量精度较高,30对AOA的精度要求也高。只有当AOA标准差更小(小于10-3)AOA标准离差(og)时,混合定位算法才能取得比单纯TOA定位更好的性能。图2乡村环境中算法性能比较为了检验MS与服务BS距离对算法定位性能的影响,在一般都市环境中可以假定MS位于与服务BS具有不同距离的两个位置(1200,0)和(2400,0)分别进行定位估计,五个BS具有非视距TOA测量值的概率分别为:0、0.2、04、0.6、0.8、1,服务BS能够提供的AOA测量误差分别服从均值为0,标准差为01、0.0lrad的高斯分布,Q矩阵中用r近似替代σn,对每个位置在每种条件下分别进行100次测量,算法在无AOA及具有两种标准差的AOA时的定位结果(RMSE)如图3、4所示仿真结果表明:AOA参与卜AOA标准离差=001AOA标准离差=0,01定位只有在AOA本身误差不大AOA标准离差=0.1AOA标准离差=0.1无AOA无AOA的情况下,才能对定位性能有改200善;如果AOA本身误差增大150则对TOA定位结果并不会有改l00善;MS距离服务BS越近,则50采用混合定位算法的效果越好。00.00.204060.810000.20.40.608104结论BS非视距概率Bs非视距概率图3个同标准差时算法图4不同标准差时算法本文的分析和仿真结果表性能比较(1200,0)性能比较(2400,0)明,只要服务BS提供的AOA测量值达到一定精度,合理选择Q矩阵中AOA标准差取值,本文提出的 TOA/AOA混合定位算法就o1994-2012ChinaAcademicJournalElectronicPUblishingHouseAllrightsreservedhttp:/www.cnki.neto1994-2012ChinaAcademicJournalElectronicPUblishingHouseAllrightsreservedhttp:/www.cnki.net
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    高通QCAT Log分析工具QCAT is an integrated software package that allows you to decode the contents of binary log files generated by the Qualcomm Mobile Diagnostic Monitor (MDM), CDMA Air Interface Tester (CAIT), and Qualcomm Extensible Diagnostic Monitor Professional™ (QXDM Pro) tools.QCAT is compatible
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    支持向量机(SVM)是2O世纪9O年代初由Vapnik等人提出的一类新型机器学习方法,此方法能够在训练样本很: 的情况下达到很好的分类推广能力。本文应用SVM 算法时车牌中的汉字字符进行识别,无字符特征提取提高了识别速度,并且可得到较高的识别率。实验讨论了SVM 算法用于字符识别时,不同的核函数时识别率的影响。实验结果表明,用SVM 算法进行车牌字符识别具有较高的识别率。
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    2021-05-07下载
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  • 基于matlab仿真的ofdm系统基带信号在多径信道下的传输.rar
    【实例简介】基于MATLAB实现OFDM系统基带信号在频率选择性衰落信道条件下的发送与接收。 题目及要求: 仿真系统构成:信号输入(为随机比特流)、OFDM调制、仿真信道传输、OFDM解调、信号输出(可能存在误码的比特率); 仿真分析内容:根据输入、输出比特流计算不同信噪比条件下的误码率,并绘制曲线。 对调制的要求:OFDM调制的子载波间隔为15KHz,循环前缀长度及子载波数目可调,各子载波使用QPSK调制。 对应博客:https://blog.csdn.net/weixin_43723423/article/details/106343471
    2021-12-15 00:39:13下载
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  • ENVI_HJ1A1B_Tools V3.2.zip
    ENVI下环境小卫星数据预处理工具,包括辐射定标、格式转换等,一次性进行批处理,方便快捷
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  • 基于模糊PID控制的智能小车控制器的研制
    中文期刊网下的 只为挣点分 希望作者别追究责任 一个研究生论文 很不错的 很有用 本人绝没骗人
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