<aside> <img src="/icons/condense_yellow.svg" alt="/icons/condense_yellow.svg" width="40px" /> Python | 嵌入式 | 数字信号 | 物理 | 动态 | 调制解调 | 响应式 | 射频 | 无线电 | 连续 | 正弦波 | 频率 | 混叠 | 量化 | 模数转换 | 幅度 | 分辨率 | 离散 | 误差 | 噪声 | 采样 | 时域图 | 滤波 | 算法 | 频谱分析 | 基带 | 功率谱 | 傅里叶 | 频谱图 | 波形 | 信噪比 | 矢量 | 复频 | 奇偶校验 | 低密度 | 软决策对数似然比 | 公式 | 方程

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🎯要点

1. 嵌入式数字信号处理物理计算公式或方程及Python实现：
   1. 🎯离散信号取样：🖊生成连续正弦波，🖊对比不同采样率，🖊混叠。
   2. 🎯量化过程：🖊模数转换后的模拟幅度映射到一组离散值，🖊分辨率和离散级别，🖊误差和噪声。
   3. 🎯模数转换和数模转换：🖊采集信号时抗混叠滤波器和过采样，🖊信号重建，🖊绘制时域图，🖊自定义处理参数并观察结果。
   4. 🎯数字滤波设计：🖊修改信号频率：低通、高:通、带通、带阻，🖊绘制每种类型的幅度响应，🖊使用方法或算法：窗口法、Parks McClellan 算法和最小二乘法。
   5. 🎯信号频谱分析：🖊计算频谱，绘制频谱图，🖊光谱分析：傅里叶级数和复傅里叶级数，方波和锯齿波谐波分析，展示任意周期波形的频谱内容，使用欧拉方程，🖊离散傅里叶变换：频域分析时域波形，光谱分辨率和泄漏、计算功率谱和补零技术，🖊快速傅里叶变换：使用时间抽取技术，对比离散傅里叶和快速傅里叶变换，实现频谱图。
   6. 🎯基带无线信号调制：🖊二元相移键控、正交相移键控和正交幅度调制，🖊评估加性高斯白噪声：测量信噪比，计算误差矢量幅度和误码率，🖊脉冲整形和匹配滤波：模拟二元相移键控传输，方波脉冲整形，sinc 形滤波器实现理想带宽限制响应，计算绘制升余弦滤波响应，计算绘制根升余弦匹配的过滤。
   7. 🎯分析复频域信号：🖊幅度调制解调：解调基带信号和相位误差，🖊正交幅度调制解调：快速傅里叶变换计算，计算相位误差，🖊复正交幅度调制解调：计算和绘制。
   8. 🎯频率规划：计算非线性响应影响放大器的输出，模拟交错模数转换引入杂散，计算混叠后杂散的位置。
   9. 🎯动态用户控制射频：射频系统发送端和接收端调制方式，接收端消息方式，图像传输，前向纠错和奇偶校验矩阵，使用低密度奇偶校验在硬件上编码，使用软决策对数似然比解调数据。

梗概

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