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Ci第一次用KEY代进去算，第二次用KEY的反码代进去算。
这两个S值里面，大的那个值，为判决。
在绿皮书教材里面，取了一个阈值。
它避免做有符号的运算。
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扩频的时候要有一个算法，即便是得到了基带边界，要从31个比特的序列里面还原出基带的比特位。
没有受到噪声干扰的情况之下，基带的1对应的31个比特，是秘钥的反码。
基带的0对应的是M序列的原码。
所以说很容易判断。
收到的是原码判断为0，收到的是反码，判决为1。
这是完全没有受到噪声干扰。
问题是如果有噪声干扰，这31个比特不是每个都能正确收到，可以用这个公式来算。
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Ci是M序列，这个M序列，第一次我们代秘钥的原码，第二次代当前秘钥的反码来算。
这样会算到2个S值，一个是原码的S值，一个是反码的S值。
S值是什么呢？
就是它的统计值。
如果受到噪声干扰以后，这个统计值将不再是31了。
会比31更小。
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扩频的时候，有噪声干扰，那就是说不是一个比特，一个比特没有问题。
甚至是有一半的比特被干扰了，理论上它都能恢复。
比方说31个比特，有15个比特反了，那么根据这个公式都能恢复过来。
现在我们看到有一半比特反了，这里面体现不了信噪比，这就引入了另外一个问题，就是量化的问题。
香农定理里面，他说的是信噪比。
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我们做仿真的时候，把其中一个取反，取反两到三个，一直到15个，但是你要取反多于一半了，16、17个，这个公式就不起作用了。
是不是？
这个里面体现不了信噪比。
如何做信噪比呢？
就是在前面代码的基础上，加上量化的部分。
无论它的调制方式是什么样的，最终都是以特殊的物理形式，量化的形式，在信道中传输的。
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类似于调幅。
如果受到噪声干扰，一定是把0变成1，把1变成0。
这就是扩频之后的第二个问题，量化的问题。
然后还有对齐。
我们先休息十分钟。
（休息）
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完全没有受到噪声干扰的情况之下得到A。
在受到干扰的情况下，先代上KEY，然后再代上KEY的反码，得到两个S值。
只要哪个值到达阈值，它不可能两者都为真。
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S的KEY，和S的反码的KEY，这两个哪个到达阈值，把A就判给谁。
如果是S的KEY到达阈值，那么A就应该判给它对应的0。
反码的判给1。
这个是用统计判决。
但是呢，我们现在的代码里面，用了统计判决以后，误码率仍然很大。
而我们真实的通信系统里面，象蓝牙、WIFI等，却没有用这种方法来做。
没有用统计判决来做。
用的是另外一种方法。
它比统计判决的效果会更好，就是最小二乘法。
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通信里面单独加上一个同步的方法，实际上是不可能的，这种方法早就被淘汰了。
我们在串行通信里面说过，两个信道的延迟特性不一样。
解扩的问题，通过统计判决法，或者通过线性相关，在这之后，我们还会介绍最小二乘法。
如果有时间，我们希望我们的练习用最小二乘法。
或者是这两种方法我们都做。
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这是第一个问题。
第二个问题，就是在接收端有量化的问题。
串行通信，单比特，发送器的dsss_out。
无线通信要发送到太空之中，或者说光纤通信要发送到传输介质之中。
它要进调制器。
