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5 5G-Basisstationen pro Minute produzieren? ZTE ist großartig! Populärwissenschaft: Signal- und Spektrumwissen!

Erscheinungsdatum: 2021Quelle des Autors: KinghelmAufrufe: 877


1. Populärwissenschaft: 5 5G-Basisstationen pro Minute produzieren? ZTE ist großartig



Die Verbreitungsrate von 5G nimmt allmählich zu und immer mehr Nutzer leben ein 5G-Leben. Im Bereich 5G ist ZTE ein nicht zu übersehendes Unternehmen. Seit der groß angelegten kommerziellen Nutzung von 5G hat ZTE eine Entwicklungswelle eingeleitet.

Auf dem jüngsten Mobile World Congress 2021 gab ZTE bekannt, dass seine 5G-Produktionsbasis in Nanjing Binjiang es geschafft hat, 5 5G-Basisstationen pro Minute zu produzieren, und die Produkte werden in die ganze Welt verschickt. Darüber hinaus zeichnet sich das Entwicklungspotenzial von 5G in der iterativen Entwicklungsphase allmählich ab, die Zahl der 5G-Basisstationen wird weiter wachsen und in der zweiten Hälfte dieses Jahres könnte die groß angelegte Lieferung und der Bau von 5G-Basisstationen eingeläutet werden ist auch eine Chance für ZTE.



2. Populärwissenschaft: Signal- und Spektrumwissen!


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Einführung in Signale



Einführung in Signale


Wir stoßen in unserem Leben oft auf Signale. Zum Beispiel Aktiendiagramme, Pulsdiagramme von Herzschlägen usw. Im Bereich der Kommunikation, sei es GPS, Mobiltelefonsprache, Radio oder Internetkommunikation, senden und empfangen wir Signale. Kürzlich wurde vermutet, dass das U-Bahn-Kommunikationssystem von Shenzhen mit dem WLAN-Signal in Konflikt steht, d. h. die U-Bahn-Antenne empfing das WLAN-Signal und das Signal wurde fälschlicherweise als U-Bahn-Kommunikationssignal angesehen. Unsere soziale Informatisierung basiert auf Signalen.


Ein Signal ist eine zeitlich oder räumlich variierende Sequenz. In der Signalverarbeitung bezeichnen wir mit „Signal“ häufig ein eindimensionales Signal, also eine Sequenz, die sich nur in einer einzigen Zeit- oder Raumdimension ändert. Ein solches Signal kann mathematisch als Funktion f(t) oder f(x) ausgedrückt werden. Einem eindimensionalen Signal entspricht ein mehrdimensionales Signal. Ein Bild ist beispielsweise ein zweidimensionales Signal, das sich mit den beiden Raumdimensionen x und y ändert und mathematisch als f(x, y) ausgedrückt wird. Sofern nicht anders angegeben, bezieht sich der Begriff „Signal“ im Folgenden auf ein eindimensionales Signal.


Obwohl Signale so weit verbreitet sind, sind Signale im mathematischen Sinne nichts Mysteriöses, sondern nur gewöhnliche Sequenzen (Funktionen). Die Methode der Signalverarbeitung kann auf Signale in jedem Bereich angewendet werden (sei es Kommunikation, Finanzen oder andere Bereiche), was auch den Reiz der Signalverarbeitung ausmacht.



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einfach harmonisch



einfach harmonisch


Sinuswellen und Kosinuswellen werden zusammenfassend als einfache Harmonische bezeichnet. Einfache Harmonische sind die häufigsten Schwankungen in der Natur.




Sinus


Eine Sinuswelle kann als Funktion geschrieben werden:



Es ist ersichtlich, dass eine einfache Harmonische drei Parameter hat: Amplitude (A, Amplitude), Frequenz (f, Frequenz) und Phase (phi, Phase). Diese drei Parameter steuern jeweils unterschiedliche Eigenschaften der Sinuswelle. Indem wir sie anpassen, können wir unterschiedliche Sinuswellensignale erhalten.

Oben links: Original. Oben rechts: 2x Amplitude


Unten links: 2x Frequenz. Unten rechts: Phasenverschiebung


Man erkennt, dass die „Berge“ umso dichter sind, je höher die Frequenz ist. Je höher die Amplitude, desto höher ist der „Berg“. Die Phase ändert sich und die Position des „Berges“ bewegt sich nach links und rechts. (Freunde sagen, dass ich „den Ton mit der Lautstärke kontrolliere“: Wenn Singen die Frequenz ändern soll, ändert es die Amplitude.)

 

Die funktionale Form der Kosinuswelle ähnelt der der Sinuswelle, die durch cos dargestellt wird. Wir können aus einer Sinuswelle eine Kosinuswelle erzeugen, indem wir die Sinuswelle verändern.



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Fourier-Transformation


Fourier-Transformation


Einfache Harmonische sind zwar einfach, haben aber wichtige Auswirkungen auf die Signalverarbeitung. Fourier war ein Ingenieur, der entdeckte, dass praktisch jedes Signal durch Addition einfacher Harmonischer angenähert werden kann. Das ist der Satz von Fourier (Fourier-Inversionssatz): Durch Hinzufügen einfacher Harmonischer kann jedes Signal erhalten werden. Daher können komplexe Signale in viele einfache Harmonische zerlegt werden. Ein Signal entsteht durch Addition einfacher Harmonischer mehrerer Frequenzen. Eine einfache Harmonische, aus der ein Signal besteht, wird als Signalkomponente bezeichnet.

 

Die folgende Abbildung zeigt beispielsweise, wie wir die Überlagerung einfacher Harmonischer nutzen können, um uns kontinuierlich dem blauen Signal anzunähern:

 

图片

Wikipedia

 

Bei der Fourier-Transformation handelt es sich um eine Reihe fester Berechnungsmethoden, mit denen die verschiedenen Komponenten des Signals (d. h. an, bn oben) berechnet werden. Bei der Signalverarbeitung kann das Signal Fourier-transformiert und in eine Kombination einfacher Harmonischer umgewandelt werden. Durch die separate Steuerung der einfachen harmonischen Komponenten bei jeder Frequenz können wir die Signalverarbeitung effizienter durchführen. Wenn wir beispielsweise kommunizieren, können wir hochfrequente einfache harmonische Signale verwenden. Die Antenne, die das Signal empfängt, kann jedoch Störsignale von anderen Frequenzen empfangen. Zu diesem Zeitpunkt können wir eine Fourier-Transformation des empfangenen gemischten Signals durchführen und nur die Hochfrequenzkomponenten des Ziels extrahieren. Dies ist eine gängige Methode zur Reduzierung des Signalrauschens. Der Prozess der Fourier-Transformation ist etwas kompliziert, aber es gibt bereits zahlreiche Programme, die Ihnen dabei helfen können. Sie benötigen lediglich das Eingangssignal und der Computer ermittelt die Komponenten für Sie.

 

Wenn das Signal f(x) beispielsweise periodisch ist, können wir es wie folgt umwandeln:



Das heißt, ein Signal kann als Summe vieler einfacher Harmonischer betrachtet werden. Die obigen Parameter a und b sind Parameter, die aus dem Originalsignal erhalten werden können:



a, b stellen die Stärke (und Phase) der einfachen harmonischen Komponenten des Signals bei jeder Frequenz dar. Auf diese Weise wird das Signal in die Summe einfacher Harmonischer zerlegt. Da einfache Harmonische relativ leicht zu verstehen sind, können wir die Mechanismen hinter komplexen Signalen verstehen, indem wir diese Komponenten untersuchen.



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Spektrum


Frequenzbereich


Durch die Fourier-Transformation können wir die einfachen harmonischen Komponenten verschiedener Frequenzen eines Signals f(t) erhalten. Die Amplitude jeder Komponente stellt die Stärke dieser Komponente dar. Durch Zeichnen der Stärke jeder Frequenzkomponente kann das Spektrum des Signals ermittelt werden. Das folgende Bild zeigt beispielsweise das aus der täglichen Niederschlagsreihe erhaltene Spektrum:



Es ist ersichtlich, dass die einfache harmonische Komponente mit einer Periode von 1 Jahr einen offensichtlichen Höhepunkt aufweist. Das heißt, das Gewicht des Einjahreszyklus ist relativ stark. Dafür gibt es physikalische Gründe. Denn der Niederschlag ändert sich immer regelmäßig mit den vier Jahreszeiten. Durch Signal->Fourier-Transformation->Spektrum können wir aus der Perspektive einfacher harmonischer Komponenten verstehen, welche einfachen harmonischen Mechanismen durch komplexe Signale synthetisiert werden.

 

Bildverarbeitung


Die Fourier-Transformation kann auch für mehrdimensionale Signale verwendet werden. Wenden Sie die Fourier-Transformation auf ein zweidimensionales Signal, also ein Bild, an:



Links ist das 2D-Signal (Bild, f(x,y)). Schwarz und Weiß können durch numerische Werte, also Signalwerte, dargestellt werden. Rechts ist das Spektrum des 2D-Bildes zu sehen. Die X-Achse stellt die Frequenz in x-Richtung dar, die Y-Achse stellt die Frequenz in y-Richtung dar und Schwarz und Weiß stellen die Amplituden verschiedener Frequenzkomponenten dar. In der unteren Reihe wurde Lenna absichtlich mit Rauschen versetzt und verursachte eine entsprechende Veränderung im Spektrum. Die Mitte des Spektrums stellt die Amplitude des Niederfrequenzsignals dar, und der Teil des Spektrums, der weiter von der Mitte entfernt ist, stellt die Amplitude des Hochfrequenzsignals dar. Wir vergleichen unten mit dem Bild mit zusätzlichem Rauschen.

 

Lenna und ihr Spektrum


Fügen Sie nun dem Bild Rauschen hinzu. Wie Sie sehen können, wurden dem Originalbild viele kleine „Flecken“ hinzugefügt. Diese Spots werden mit dem Originalsignal gemischt. Es ist schwierig, diese Lärmpunkte einzeln zu lokalisieren. Andererseits haben diese Geräusche aber auch bestimmte Eigenschaften: Der räumliche Maßstab (dh die Größe) dieser Geräusche ist klein.


Dieses Verständnis des Bildrauschens kann anhand des Spektrums bestätigt werden. Wie Sie dem Spektrum rechts entnehmen können, wird das Hochfrequenzsignal (der außermittige Teil) deutlich verstärkt. Die Hochfrequenzkomponenten entsprechen Signalen mit kleinen räumlichen Maßstäben. Es ist ersichtlich, dass das Rauschen im Frequenzspektrum liegt und sich in einem bestimmten Hochfrequenzbereich konzentriert. Auf diese Weise unterscheidet sich das mit dem Originalbild vermischte Rauschen spektral vom Bild. Durch die Hochfrequenzfiltertechnologie können Geräusche herausgefiltert werden. Dies ist auch eine großartige Möglichkeit, Bilder zu entrauschen.


(Wenn Sie etwas über Bildverarbeitung wissen, kennen Sie den Namen Lenna. Sie ist ein Playboy-Mädchen, aber auch eine Göttin der Bildverarbeitung. Sie können nach „Lenna Vollbild“ suchen, um das vollständige Bild zu finden. Lenna Jetzt eine alte Dame der die Entwicklung der Bildverarbeitung „miterlebt“ hat.)


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Zusammenfassen


Signale können in einfache harmonische Komponenten verschiedener Frequenzen zerlegt werden. Dies hilft uns, komplexe Signale besser zu verstehen. Die Fourier-Transformation ist ein grundlegendes Werkzeug in der Signalverarbeitung (und Bildverarbeitung). Durch die Fourier-Transformation können wir das Frequenzspektrum des Signals erhalten.


Das Frequenzspektrum gibt uns eine andere Perspektive auf das Verständnis des Signals. In der Welt der Frequenzen können wir im Originalsignal viele Informationen finden, die möglicherweise übersehen werden, wie zum Beispiel saisonale Veränderungen des Niederschlags oder verstärkter Lärm.


Die "Königshelm„Die Marke wurde ursprünglich von der Golden Navigator Company registriert. Golden Navigation ist ein Direktvertriebshersteller von GPS-Antennen und Beidou-Antennen. Das Unternehmen genießt in der Beidou-GPS-Navigations- und Positionierungsbranche einen sehr hohen Ruf und Ruf. Seine Forschungs- und Entwicklungsprodukte sind weit verbreitet Wird in der BDS-Satellitennavigation und der drahtlosen Positionierung usw. verwendet. Zu den Hauptprodukten gehören: RJ45-RJ45-Netzwerk, Netzwerkschnittstellenstecker, HF-Stecker-Adapterkabel, Koaxialkabelstecker, Typ-C-Stecker, HDMI-Schnittstelle, Typ-C-Schnittstelle, Pin Header, SMA, FPC, FFC-Antennenanschluss, wasserdichter Antennensignalübertragungsanschluss, HDMI-Schnittstelle, USB-Anschluss, Anschlussklemmenleitung, Anschlussklemmenblock, Anschlussblock, Hochfrequenz-RFID-Etikett, Positionierungs- und Navigationsantenne, Kommunikationsantennen-Antennenkabel, Kleber Stabantenne, Saugnapfantenne, 433-Antenne, 4G-Antenne, GPS-Modulantenne usw. Weit verbreitet in der Luft- und Raumfahrt, Kommunikation, Militär, Instrumentierung und Sicherheit, Medizin und anderen Branchen.


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