汇整 - 2007年01月

第一个面试

2007年1月11日上午8:30(北京时间),我接到了我的第一个电话面试。

老师是做WIRELESS COMMUNICATIONS-PHYSICAL LAYER。我在GT上看到他要招人,就直接发了EMAIL,没想到圣诞节的时候要了我的成绩单,之后就约了这个时间电话。

之前也看了论坛里有人写的经验,自己对简历和PS准备了一下解释性的说明。最担心的就是专业知识不够,随便问个什么就不知道了。

老师人很好,中国人,但估计在加拿大很多年了,语音很正,很清晰。没有我事先担心的听不懂的问题;可是的确存在我表达不清的问题。

先问了好,问了下现在的课程,聊了下学校,招人的事。然后很委婉的告诉说他想问几个问题。

问题的开始也就是我郁闷的开始。没想到问题都是概率题(我想到过会问概率的,但是我以为会问相关性,平稳个态历经性相关的问题。准备的关于LARGE-SCALE和SMALL-SCALE的东西也没有用上。

难度其实同高中的概率问题:一个关于在CHESS TABLE上面放棋子;一个关于生男生女;一个关于坐座位。其实现在想起来,的确不难。可是。。。。。。我就是都做错了。。。。。。。。

接着问了信息论 信道编码定理。我先答了信道容量公式。立刻被指出说偏了。我使劲纠正,关键时刻英语又说不清楚了。最终还是老师自己解释了一下。

老师说随机抽一个术语看知道不知道,DLC,答:不知道。

说道最后我都替老师失去了信心。结果他还是继续问了一些爱好、STENGTH、WEAKNESS等等。

我也多问了一下他的PROJECT和学校的情况。

历时90分钟,总体感觉那是相当差。最后的结果只有过些时日才知道了。

码间干扰 Intersymbol Interference(ISI)

今天自己脑袋里想了想,到底什么叫Intersymbol Interference.

最初的理解是,由于信道不是理想的,所以信道的频响 (frequency response) 是SINC函数,这样就有码间干扰了,至于为什么,不知道。

后来的理解是,由于多径效应 (multipath),先到后到的信号叠加了,这样就形成了码间干扰。

今天觉得其实这个定义就是字面上的。码间干扰即码元间的相互重叠。信道的非理想(这里指不是无限宽的频带)和多径效应都会产生时域上的码间相互串叠。但它们并不是一个东西。

(1)假设信源发出一个理想的冲击(幅度响应在频带内平稳),没有多径效应,只是信道带宽有限,那么将接收到成SINC函数一个的波形。一个理想的脉冲只产生一个SINC。码间的干扰是由于传输了多个脉冲而产生的多个SINC的延时叠加。只有当他们间隔适当宽度出现的时候(第一个零点),(也在相应的点抽样),这个码间干扰可以去除。与这个间隔相应的速率也就是Nyquist速率。 

(2)如果传输一个码元(矩形脉冲),带宽无限,只有多径效应,那么这时将是一串码元(矩形脉冲)的相互干扰和叠加。有多少叠加是跟有多少条路径一致的(此时只传送了一个码元)。对于多径效应的解决办法要看是宽带的信号还是窄带的信号。具体的思路自己还不算仔细学过,只是听过这些名字而已: equilization (均衡), diversity(分集接收), spread spectrum (扩频).

想到了再补充。

在网上无意找到小易的这个介绍,看着我快笑翻

[访谈]十大歌手之易观理:梦圆十大歌手赛 一路上有你

 张学友

    编前:易观理出生于武汉,他是电信系文艺部的部长,性格外向、十分幽默,喜欢与人打交道。唱歌、打球、看书、玩电脑游戏都是他极大的爱好。在这次校园十大歌手比赛中,他以复赛第五名(8.87分)的好成绩进入了决赛。在决赛中他演唱的曲目是张学友的《一路上有你》。

我爱张学友

我爱唱歌,我喜欢唱歌时的感觉,陶醉于与听众所产生的共鸣之中。但是曾几何时,我一直在寻找适合我的歌,在不经意之间,一位朋友说,我特别适合唱张学友的歌。我抱着试试的态度去模仿他,结果感觉唱他的歌时感觉特别好,于是张学友的歌成了我这次比赛的首选。

脚踏实地
从大一入学开始,我就进入了系文艺部,从一个小小的干事到现在的部长,脚踏实地是我对这段工作的总结,它也是我在寻求理想道路上一直所信奉的座右铭。进入校十大歌手决赛也是我现在的理想,为了这个理想我一直在脚踏实地的努力着,尽管这之中有许多的曲折。

永不言弃
这是我第二次参加校十大歌手比赛,但却是第一次进入决赛。由于上次的歌没有选好,唱歌时对歌投入得不够深,没能进入决赛。但是,放弃是不属于我的人生字典的!于是,在经过一年脚踏实地的准备后,我又来了,并且以全新的心态,更强的实力进入了决赛,相信我一定能够在决赛中正常的发挥的。
 
编后:易观理的实际行动正是对张学友《一路上有你》歌词的一种新的诠释——“一路上有你 苦一点也愿意  就算是为了分离与我相遇 一路上有你 痛一点也愿意 就算这辈子注定要和你分离”。

个人资料

姓名: 易观理
性别: 男
年级: 03
人生格言: 朋友是一切.
自我批评: 我爱听歌,爱唱歌.
最欣赏的艺人: 张学友,梁静茹
最喜欢的歌曲: 很多
  

[转贴]一个相关的讨论帖子

解释 白噪声\高斯噪声\高斯白噪声的区别?
 
白噪声,就是说频谱为一常数;也就是说,其协方差函数在delay=0时不为0,在delay不等于0时值为零;换句话说,样本点互不相关。所以,“白”与“不白”是和分布没有关系的。当随机的从高斯分布中获取采样值时,采样点所组成的随机过程就是“高斯白噪声”;同理,当随机的从均匀分布中获取采样值时,采样点所组成的随机过程就是“均匀白噪声”。
那么,是否有“非白的高斯”噪声呢?答案是肯定的,这就是”高斯色噪声“。
这种噪声其分布是高斯的,但是它的频谱不是一个常数,或者说,对高斯信号采样的时候不是随机采样的,而是按照某种规律来采样的。
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白噪声应该是自相关函数在delay=0时不为0,在delay不等于0时值为零。如果要说协方差函数,那么应该加个条件:零均值。   
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谢谢指出漏洞。另外补充一句,高斯白噪声代表最大的随机性,因而在诸多的仿真中都采用高斯白噪声。
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白噪声,我觉得应该是功率谱是一个常数,而不是频谱。 继续阅读 “[转贴]一个相关的讨论帖子”

Large-scale Path Loss vs Small-scale Fading

原来自己一直把large-scale和small-scale的都叫做fading, 这两天仔细研究了一下为什么书上从来不提large-scale fading,原来fading是指信号的波动不定,而不是attenuation。恍然大悟。

这两天为了准备一个面试,恍然大悟了好多事情。突然觉得原来好多东西都忘得差不多了,而当拣起来重新看的时候,发现原来觉得完全没有意义的数学游戏现在增加了好多物理意义。可能当时火候实在尚浅。

比如看到一个地方说从uncorrelated到independence,你说这哪记得啊。一翻概率论的书,恍然大悟。前面强调线性的无关,后面是说所有线性非线性都无关。

再比如为什么有频率,功率谱,能量谱。当初觉得,这些东西不都差不多,为什么不统一到一个概念。

继续复习和发掘新的思想。