QPSK是一种常用的数字调制技术，它将数据信号调制到一个载波波形上，通过改变载波的相位来表示数据 这种调制技术因其相对高效的频谱

### QPSK信号的产生 在MATLAB中生成QPSK信号主要涉及以下几个步骤： 1. **二进制数据生成**：首先，我们需要生成或提供一串二进制数据，这将是我们要传输的信息。 2. **符号映射**：在QPSK调制中，每两位二进制数据会映射为一个符号，这意味着每个符号可以代表4种可能的状态之一（00、01、10、11）。这一步涉及将二进制数据分成两位一组，并将每组映射到一个特定的相位上。例如，00、01、10和11可能分别映射到相位0°、90°、180°和270°。 3. **调制**：在这个阶段，映射后的符号会调制到载波上。具体来说，每个符号会根据其对应的相位改变载波的相位，从而生成QPSK信号。这可以通过在MATLAB中使用相应的数学公式和函数来实现。 4. 波形生成：最后，根据上述调制过程，我们可以生成并可视化QPSK信号的波形，以便于观察和分析。

基于改进Apriori算法的地铁故障关联规则挖掘

地铁作为城市公共客运的重要载体， 其系统设备在运营过程中难免发生一些故障 。 因此， 应用数据挖掘技术 对已有地铁故障数据进行关联规则挖掘， 分析其影响， 对故障预警与风险危害评估具有重大意义 。 针对地铁故障数 据种类多样 、 影响程度难以界定等问题， 建立考虑故障关联的改进 Apriori 算法， 与经典的 FP-Growth 算法进行对比， 对地铁故障关联规则进行研究， 优化该算法的基本思想和流程 。 选取某地铁 2020 年设备故障数据为例， 对其进行详 细地分析， 基于 Python 语言实现建模仿真， 输出得到车载 ATP 故障 、 信号设备故障等多类故障之间的关联规则结果， 为地铁故障影响程度分析 、 故障诊断 、 故障预警 、 风险危害等级划分等提供重要的参考依据 。

基于支持向量机的通信干扰效果在线评估算法

针对当前干扰效果第三方评估与实际干扰效果脱节问题， 提出了一种基于支持向量机的 干扰效果在线评估算法。 首先， 以通信电台为作战对象分析了其抗干扰行为参数; 其次， 提出 了以通信信号体制、 功率、 编码方式行为参数变化作为干扰效果在线评估依据的方法， 构造了 行为学习样本库; 最后， 通过仿真实验验证了算法的有效性， 利用 Link － 16 的仿真平台进行了 实验， 验证了样本库的可靠性。

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短波通信协议智能识别技术研究

现代化作战中，信息对抗很大程度上决定了战争的走向。战场通信主要依靠短 波通信方式实现， 短波通信协议识别是信息对抗和民用应急快速组网的技术基础。 随着短波通信协议的不断更新， 短波通信涌现出了更复杂的形式，对协议识别提出 了更高的要求。 因此，引入智能化的短波通信协议识别有着潜在的应用价值。本文 重点研究了数据链路层的短波通信协议识别方法。 深入研究目前常用的短波通信协议数据帧格式，首先建立了基于数据链路层 的短波通信协议识别框架和工作流程。其中包含预处理模块、分类识别模块和输出 模块。 在实验室条件下，获取真实短波信号困难。因此，本文通过软件建立了短波 通信信号生成模块。 按照模块化的思想完成了五种常用的短波通信协议的物理层 和数据链路层实现，并在短波信道内添加了可配置的多径干扰、突变和噪声干扰以 模拟真实的信道环境。通过信号生成模块生成了训练信号和测试信号的数据集。 在预处理模块，直接对数据流进行帧切分会造成部分数据帧空集现象，本文以 帧同步码为标志将数据流切分成帧。提出了一种适用于比特流数据的 N-Eclat算法， 实现对帧同步码进行识别。用信号生成模块产生的数据进行测试。

基于深度学习的通信信号种类识别研究

通信信号种类识别技术是基于信号处理和模式识别理论的技术，旨在通过对接收到的信号进行分析和判断，确定信号的特征和种类。该技术被广泛应用于电子对抗、无线电侦察、认知无线电、网络安全等领域。随着现代通信技术的不断发展，各种新通信设备和协议不断涌现，使得通信信号种类迅猛增加。同时，由于个别信号协议之间具有很高的相似度，造成信号种类难以准确区分。这些问题对传统的通信信号种类识别方法带来了巨大的挑战。因此，为适应现代通信系统高速化、智能化、实时化的通信需求，开展针对通信信号种类识别的研究在军事和民用领域都具有非常重要的意义。本文以深度神经网络为基础，针对通信信号种类识别技术涉及的自动调制识别、信道编码识别、以及特定协议信号识别等技术领域开展深度研究

融合SENet和Trans...mer的应用层协议识别方法.caj

协议识别技术在网络通信和信息安全领域具有至关重要的地位和作用。针对现有基于时空特征的协议识别方法提取协议特征不充分、不全面的问题，提出了一种基于SENet和Transformer的应用层协议识别方法。协议识别技术很重要。方法关注协议数据的时空特征，由加入SENet注意力的残差网络构成的空间特征提取模块和Transformer网络编码器构成的时间提取模块组成。空间特征提取阶段，在残差网络结构中加入SE块获取多个卷积通道间的联系，自适应地为通道分配权重，提取不同通道中更加活跃的协议空间特征；时间特征提取阶段，由基于多头注意力机制的Transformer编码器通过堆叠的方式构建时间特征提取模块，利用输入数据的位置信息全面地获取协议数据的时间特征。通过对更加充足的空间特征和更加全面的时间特征的提取和学习，可以获得更有效的协议识别信息，进而提高协议识别性能。ISCX2012和CSE_CIC_IDS_2018混合数据集上的实验结果表明，所提模型的总体识别准确率达到了99.20%，F1值达到98.99%，高于对比模型。

python调制识别数据及代码

数据集包含了从-20dB 到+18dB 总共 20 个信噪比（步长为 2）下的 11 种调制信号， 包括 AM-DSB、 AM-SSB 和 WBFM 三种模拟调制信号，以及 BPSK、 QPSK、 8PSK、 CPFSK、 GFSK、 PAM4、 QAM16 和 QAM64 八种数字调制信号。其中信号的中心频率为 200KHz，采样频率为 1Msamp/s，且每个信噪比下每种调制信号包含 1000 个信号。其中每个信号包含 IQ 两路数据，且每一路数据都包含有 128 个采样点。

随机 Transformer；变分自编码器；多维时间序列；异常检测

针对已有基于变分自编码器（ VAE）的多维时间序列（ MTS）异常检测模型无法在隐空间中传播随机变量间的长时依赖性问题，提出了一种融合 Transformer 编码器和 VAE 的随机 Transformer MTS 异常检测模型（ ST-MTS-AD）。在 ST-MTS-AD 的推断网络中， Transformer 编码器产生的当前时刻 MTS 长时依赖特征和上一时刻随机变量的采样值被输入多层感知器，由此生成当前时刻随机变量的近似后验分布，实现随机变量间的时序依 赖。采用门控转换函数（ GTF）生成随机变量的先验分布， ST-MTS-AD 的生成网络由多层感知器重构 MTS 各时刻取值分布，该多层感知器的输入为推断网络生成的 MTS 的长时依赖特征和随机变量近似后验采样值。ST-MTS-AD 基于变分推断技术学习正常 MTS 样本集分布，由重构概率对数似然确定 MTS 异常片段。 4 个公开数据集上的实验表明， ST-MTS-AD 模型比典型相关基线模型的 F1 分数有明显提升。

专升本知识点和题型大全

专升本英语和高数是两门重要的考试科目，以下是针对这两门科目的一些介绍和备考建议： 1. 英语考试：专升本英语考试通常会涉及到英语听力、阅读、写作等方面的内容。备考建议包括： - 找到合适的备考资料，如教材、复习笔记等，多做英语听力、阅读、写作方面的练习题。 - 建立良好的英语学习习惯，如每天坚持听英语、读英语、说英语、写英语等练习，保持语言技能的技巧。 - 多参加英语角等社交活动，增强英语听说能力和社交互动能力。 2. 高数考试：专升本高等数学考试主要是考察考生的数学运算能力和数学建模能力。备考建议包括： - 充分掌握高数基本概念和公式，如数列、极限、导数、积分、微分方程等。 - 多做高数练习题，包括基础题目和解题技巧题目，理解每道题目的解题思路和方法。 - 参加各种高数辅导班、高数学习小组等，多与同学交流、学习，提高数学解题思维和技巧。 在备考中，合理安排时间，充分掌握考试要点，积极参加模拟考等练习，对于考生备考专升本英语和高数考试都是非常有帮助的。