1341
现在我们做的这个是收发器。
收发器跟我们做的这个曼彻斯特一样的，汉明码一样的。
发送器我们加噪了。
这边信号用量化有符号数加噪，得到line_out。
我们可以看到噪声的信号。
1342
我们量化的时候，正向是63，负项是到-64。
信号的振幅是64。
为什么我们不做从127到-128呢？
从127到-128没有噪声叠加的空间了。
我们现在给出噪声叠加的空间。
63再往上面还可以加噪，到65，到127。
-64往下还可以加噪，-65，-128。
1343
噪声是随机取样的，叠加上去。
这是量化的结果。
更接近于真实。
现在把噪声再提高。
1344
S/N，信噪比。
S是signal，N是噪声。
提高到信号比噪声小。
噪声比信号大。
信号是64。
提高到67。
顶~~~~~~~~~~~~~~~~~
1345
这个时候，信噪比已经是小于1了。
重新编译一下噪声。
查看波形。
我们下午做练习呢，就做信噪比小于1的。
我们看看线性相关。
线性相关还是有误码。
还是有问题。
这是最小二乘法。
最小值虽然变成7万了，最小值在增加，但是跟其它数比较，仍然是差一个数量级。
仍然是最小值。
非常稳定地判定给最小值。
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信噪比在小于1的情况之下，仍然能够进行正常通信。
我们现在再增加噪声。
改为70。
重新编译一下噪声。
查看波形。
线性相关还是有误码。
最小二乘法。
虽然最小值在增加，现在8万多了。
但是跟其它的非相关的比较，仍然是非常明显差一个数量级。
其它都是二三十万。
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信号是64，噪声是70。
信噪比是0.9。
我们今天就做到这。
我们再做一个阈值出来。
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我们要获得一个最小二乘法，它的距离小于多少，就可以判断了？
当然现在是带经验色彩。
阈值我们就定在12万上。
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好，现在有这个阈值，我们就可以讨论一个方案。
做反调。
黑板上的仅供参考。
