走進(jìn)現(xiàn)代通信

香農(nóng)-韋弗模式

構(gòu)建了一個(gè)直線單向的框架，描述了一般化的通信系統(tǒng)的信息傳播過程。此模式包含了信源、發(fā)射器、信道、噪聲、接收器、信宿6個(gè)部分。

1. 信源與信宿：信源即信息的源頭；信宿即信息的歸宿，是接收信息的實(shí)體。這兩個(gè)概念是相對(duì)的，在不同的場(chǎng)景下可以發(fā)生轉(zhuǎn)換，例如，收音機(jī)接收電臺(tái)信號(hào)時(shí)是信宿；發(fā)出節(jié)目聲音時(shí)是信源，此時(shí)聽收音機(jī)的人則成了信宿。

2. 發(fā)射器與接收器：編碼和解碼。

1. 信道和噪聲：

2. 通信方式：雙工、半雙工、單工。

當(dāng)代通信

3G

分為WCDMA、cdma2000、TD-SCDMA

WCDMA和cdma2000屬于頻分雙工方式（FDD），而TD-SCDMA屬于時(shí)分雙工方式（TDD）。WCDMA和cdma2000是上下行獨(dú)享相應(yīng)的帶寬，上下行之間需要一定的頻率間隔做“隔離帶”以避免干擾；TD-SCDMA則上下行采用同一頻譜，上下行之間需要時(shí)間間隔做”紅綠燈“以避免干擾。

4G

LTE

LTE系統(tǒng)引入了正交頻分復(fù)用（OFDM,orthogonal frequency division multiplexing)和多輸入多輸出（MIMO），顯著提高了頻譜效率和數(shù)據(jù)傳輸速率。

根據(jù)雙工方式的不同，LTE系統(tǒng)分為FDD-LTE和TDD-LTE。二者技術(shù)的主要區(qū)別在于空口的物理層上（例如，幀結(jié)構(gòu)、時(shí)分設(shè)計(jì)、同步等）。FDD空口上下采用成對(duì)的、不同的頻段接收、發(fā)送數(shù)據(jù)，而TDD系統(tǒng)上下行使用相同的頻段在不同的時(shí)隙上傳輸，TDD比FDD有著更高的頻率利用率。

LTE-A：

LTE-A采用了載波聚合（CA，Carrier Aggregation）、上/下行多天線增強(qiáng)、多點(diǎn)協(xié)作傳輸、中繼、異構(gòu)網(wǎng)干擾協(xié)調(diào)增強(qiáng)等關(guān)鍵技術(shù)，能大大提高無線通信系統(tǒng)的峰值數(shù)據(jù)速率、峰值頻譜效率、小區(qū)平均頻譜效率以及小區(qū)邊界用戶性能。所謂多載波聚合，就是將多個(gè)頻段的網(wǎng)絡(luò)信號(hào)聚合起來，相當(dāng)于公路從“單車道”變?yōu)榱恕岸嘬嚨馈啊?/span>

5G

根據(jù)3GPP的定義，5G的三大應(yīng)用場(chǎng)景為eMBB、mMTC、URLLC。eMBB即為增強(qiáng)移動(dòng)寬帶，超高速，為大流量移動(dòng)寬帶業(yè)務(wù)提供支持；mMTC指海量機(jī)器類通信，物聯(lián)網(wǎng)；URLLC,低時(shí)延。

一般天線的尺寸為電磁波信號(hào)的1/4波長(zhǎng)為佳。

調(diào)制

從基帶數(shù)字信號(hào)變?yōu)樯漕l信號(hào)，需要經(jīng)歷兩個(gè)步驟：

1. 基帶數(shù)字信號(hào)轉(zhuǎn)換為基帶模擬信號(hào)——數(shù)字到模擬；

2. 模擬基帶信號(hào)轉(zhuǎn)換為射頻信號(hào)——低頻到高頻。

（1）模擬信號(hào)調(diào)制（低頻到高頻） 模擬調(diào)制分為幅度調(diào)至和角度調(diào)制

• 調(diào)幅：用調(diào)制信號(hào)去控制高頻載波的振幅，使其按調(diào)制信號(hào)的規(guī)律變化，用載波的幅度去承載信息，但載波的頻率保持不變。

（接下來的沒看懂） p73

天線發(fā)射

電磁輻射原理

當(dāng)導(dǎo)體上通以高頻電流時(shí)，其周圍空間會(huì)同時(shí)產(chǎn)生電場(chǎng)與磁場(chǎng)。按電磁場(chǎng)在空間的分布特性，可分為近區(qū)（電抗近場(chǎng)）、中間區(qū)（輻射近場(chǎng)）、遠(yuǎn)區(qū)（輻射遠(yuǎn)場(chǎng)）。

天線基本原理

沒看懂 算了

無線信道與信道衰落

無噪聲的完美信道——奈奎斯特帶寬

符號(hào)速率（碼元速率）為1/T(每個(gè)碼元的傳輸時(shí)長(zhǎng)為T)時(shí)，進(jìn)行無碼間串?dāng)_傳輸所需最小帶寬為1/2T,揭示了帶寬的關(guān)系。

奈奎斯特速率和奈奎斯特帶寬是同一理論的一體兩面，奈奎斯特速率指的是在無噪聲理想低通信道情況下不發(fā)生碼間干擾的最大的符號(hào)速率，其表達(dá)式為：

C=2Hlog2N C為信息傳輸速率（單位 bit/s)，H為理想低通信道的帶寬（單位 Hz），N為一個(gè)碼元對(duì)應(yīng)的離散值個(gè)數(shù)（編碼級(jí)數(shù)或多相調(diào)制的級(jí)數(shù)）。

奈奎斯特貸款和速度證明了很重要的一點(diǎn)，那就是沒有噪聲的情況下，數(shù)據(jù)率的限制僅僅來自信號(hào)的帶寬。奈奎斯特帶寬和速率可以描述為：在無噪聲的理想情況下，如果帶寬為B，那么可被傳輸?shù)淖畲笮盘?hào)速率就是2B；反過來說 信號(hào)傳輸速率為2B，那么頻寬B的帶寬就完全能夠達(dá)到此信號(hào)的傳輸速率。

模擬

5 最長(zhǎng)回文子串

https://leetcode-cn.com/problems/longest-palindromic-substring/

樸素解法

• 枚舉字符串

• 回文串長(zhǎng)度是奇數(shù)，則依次判斷s[i-k]==s[i+k],k=1,2,3...

• 回文串長(zhǎng)度是偶數(shù)，則依次判斷s[i-k]==[i+k-1],k=1,1,3...

? ?public String longestPalindrome(String s){ ? ? ? ?String ans = ""; ? ? ? ?for(int i=0;i<s.length();i++){ ? ? ? ? ? ?//回文串為奇數(shù) ? ? ? ? ? ?int l = i-1,r=i+1; ? ? ? ? ? ?String sub = getString(s,l,r); ? ? ? ? ? ?if(sub.length()>ans.length()) ans = sub; ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?//回文串為偶數(shù) ? ? ? ? ? ?l = i-1; ? ? ? ? ? ?r = i+1-1; ? ? ? ? ? ?sub = getString(s,l,r); ? ? ? ? ? ?if(sub.length()>ans.length()) ans = sub; ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?} ? ? ? ?return ans; ? ?} ? ? ? ?String getString(String s,int l ,int r){ ? ? ? ?while(l>=0&&r<s.length()&&s.charAt(l)==s.charAt(r)){ ? ? ? ? ? ?l--; ? ? ? ? ? ?r++; ? ? ? ?} ? ? ? ?return s.substring(l+1,r); // l+1 是因?yàn)?/span> l--了，對(duì)應(yīng)的范圍應(yīng)該要+1，而r因?yàn)?/span>api的原因，是取不到的，所以不用處理。 ? ? ? ?//即 substring為 左閉右開的。 ? ? ? ? ? ?}

動(dòng)態(tài)規(guī)劃

https://leetcode-cn.com/problems/longest-palindromic-substring/solution/zui-chang-hui-wen-zi-chuan-by-leetcode-solution/

?public String longestPalindrome(String s) { ?int len = s.length(); ?if(len<2) { ?return s; ?} ? ?int maxLen =1; ?int begin = 0; ?boolean[][] dp = new boolean[len][len]; ?//dp[i][j] 表示 s[i:j] 是否是回文串 ?for(int i=0;i<len;i++) { ?dp[i][i] = true; // 單個(gè)的 都為 true ?} ?char[] charArray = s.toCharArray(); ?//遞推開始 ?//先枚舉子串長(zhǎng)度 ?for(int L=2;L<=len;L++) { // 長(zhǎng)度 ?//枚舉左邊界，左邊界的上限可以設(shè)置寬松一些 ?for(int i=0;i<len;i++) { ?//由L和i可以確定右邊界，即 j-i+1=L 得 ?int j = L+i-1; ?//如果右邊界越界，就可以退出當(dāng)前循環(huán) ?if(j>=len) break; ? ?if(charArray[i]!=charArray[j]) { ?dp[i][j] = false ; ?}else { ?if(j-i<3) {//1和2 1：表示 偶數(shù)狀態(tài)下，兩個(gè)字符相等，是回文，2 奇數(shù)下，回文。 邊界條件的判斷 ?dp[i][j] = true; ?}else { ?dp[i][j] = dp[i+1][j-1]; ?//狀態(tài)轉(zhuǎn)移，往外擴(kuò) ?} ?} ? ?//只要 dp[i][L] ==ture 成立，就表示子串s[i,L]是回文，此時(shí)記錄回文長(zhǎng)度和起始位置。 ?if(dp[i][j]&&j-i+1>maxLen) { ?maxLen = j-i+1; ?begin = i; ?} ?} ?} ?return s.substring(begin, begin + maxLen); ?}

模擬

43字符串相乘

https://leetcode-cn.com/problems/multiply-strings/

• 兩個(gè)數(shù)相乘，其最大長(zhǎng)度不會(huì)超過n+m，因此創(chuàng)建一個(gè)長(zhǎng)度為n+m的數(shù)組來接收結(jié)果。

?public String multiply(String n1, String n2) { ? ? ? ?int n = n1.length(), m = n2.length(); ? ? ? ?int[] res = new int[n + m]; ? ? ? ?for (int i = n - 1; i >= 0; i--) { ? ? ? ? ? ?for (int j = m - 1; j >= 0; j--) { ? ? ? ? ? ? ? ?int a = n1.charAt(i) - '0'; ? ? ? ? ? ? ? ?int b = n2.charAt(j) - '0'; ? ? ? ? ? ? ? ?int r = a * b; // 先得到乘法 ? ? ? ? ? ? ? ?r += res[i + j + 1]; // ?i和j都是遞減的，+1是對(duì)應(yīng)的二位數(shù)的低位。 ? ? ? ? ? ? ? ?// 例如 123 和456 若是3和6 那么算出來的i+j是4，實(shí)際只有個(gè)位，要向下再看一位 即下標(biāo)為5 而下標(biāo)5就是最低位了。 ? ? ? ? ? ? ? ?res[i + j + 1] = r % 10; ? ? ? ? ? ? ? ?res[i + j] += r / 10; ? ? ? ? ? ?} ? ? ? ?} ? ? ? ?StringBuilder sb = new StringBuilder(); ? ? ? ?for (int i = 0; i < n + m; i++) { ? ? ? ? ? ?if (sb.length() == 0 && res[i] == 0) continue; ? ? ? ? ? ?sb.append(res[i]); ? ? ? ?} ? ? ? ?return sb.length() == 0 ? "0" : sb.toString(); ? ?}

73 矩陣置零

O（1） 的空間解法。

• 使用兩個(gè)變量（r0&c0）,記錄[首行&首列]是否該被置零

• [非首行首列位置] 1、將置零信息存儲(chǔ)到原矩陣 2、根據(jù)置零信息，置零[非首行首列]的位置

• 使用r0&c0 置零[首行&首列]

? ? ?public void setZeroes(int[][] mat) { ? ? ? ?int m = mat.length, n = mat[0].length; ? ? ? ? ? ? ? ?//1 掃描[首行]和[首列] 記錄 ?[首行]和[首列]是否被置零 ? ? ? ?boolean r0=false,c0=false ; ? ? ? ?for(int i=0;i<m;i++) { ? ? ? ? if(mat[i][0]==0) { ? ? ? ? r0 = true; ? ? ? ? break; ? ? ? ? } ? ? ? ?} ? ? ? ?for(int j=0;j<n;j++) { ? ? ? ? if(mat[0][j]==0) { ? ? ? ? c0 = true; ? ? ? ? break; ? ? ? ? } ? ? ? ?} ? ? ? ? ? ? ? ?//掃描[非首行首列]的位置，如果發(fā)現(xiàn)零，將需要置零的信息存儲(chǔ)到該行的[最左方]和[最上方]的格子內(nèi) ? ? ? ?for(int i=1;i<m;i++) { ? ? ? ? for(int j=1;j<n;j++) { ? ? ? ? if(mat[i][j]==0) mat[i][0] = mat[0][j]=0; ? ? ? ? } ? ? ? ?} ? ? ? ? ? ? ? ?// 根據(jù)剛剛記錄在[最左方]和[最上方]格子內(nèi)的置零信息，進(jìn)行[非首行首列] 置零 ? ? ? ?for(int j=1;j<n;j++) { ? ? ? ? if(mat[0][j]==0) { ? ? ? ? for(int i=1;i<m;i++) mat[i][j] = 0; ? ? ? ? } ? ? ? ?} ? ? ? ? ? ? ? ?for(int i=1;i<m;i++) { ? ? ? ? if(mat[i][0]==0) Arrays.fill(mat[i], 0); ? ? ? ?} ? ? ? ? ? ? ? ?if(r0) for (int i=0;i<m;i++) mat[i][0]=0; ? ? ? ?if(c0) Arrays.fill(mat[0], 0); ?}