信号编码

用户行为的二相编码信号性能这一块，Hive 配合 SQL 来搞还是挺顺手的。尤其某天某商品的购买或者浏览比例，用behavior_type过滤一下，再按visit_date查，思路清晰。嗯，代码也不复杂，像下面这样： select count(*) from bigdata_user where visit_date='2014-12-11' and behavior_type='4'; 数据搞清楚了，接下来怎么优化性能？下面这篇文章讲得挺细：《Hive 二相编码信号性能与问题总结》。讲了不少坑，比如信号冗余怎么、查询延迟怎么调优这些，适合你边看边试。

这个提交展示了如何在Matlab中编写代码，用于实现16 QAM信号的编码。如果您对16 QAM有任何疑问，请随时联系。

环境搭建 本章内容主要围绕二相编码信号性能分析所需的环境搭建展开，涵盖双操作系统安装、虚拟机安装、Linux基本操作、Hadoop安装、HBase安装、Sqoop安装以及Eclipse安装等。通过实践操作，我熟练掌握了以上软件的安装和配置方法，并对Linux操作系统、Hadoop大数据处理架构及其关键技术、HBase列族数据库概念及其原理、数据仓库概念与原理以及关系型数据库概念与原理有了更深入的理解。 Hadoop 环境配置 本次实验环境是在VMware虚拟机上安装的 Ubuntu 14.04.3 版本操作系统，Hadoop软件版本选择 2.7.4。实验目标是在Ubuntu系统中搭建伪分布式

问题和性能的总结挺有意思的，是你要是也在折腾Hive，这篇内容能给不少启发。像是整个上传流程比较顺利，前期环境准备得当——这点值得借鉴。不过在建表的时候踩了坑，嗯，这种小 bug 常见，记录下来对后面人挺大。还有个亮点是，涉及到了二相编码信号的操作，这就比较偏技术了。如果你之前没接触过，建议先看看怎么用临时表来任务，会让思路清晰多。对了，文章里还贴了不少不错的资料，比如Hive 工具使用手册、Apache Hive 框架、还有Hadoop 生态圈里的关系图。点进去看看，蛮多干货。如果你最近也在整Hive 数据仓库相关的实验，建议先把建表相关的语法熟悉下，尤其是那种坑爹的分区表设置，挺容易出错的

5.1 创建临时表进行这一部分的实验时，需要先将我们的 Hadoop、MySQL、Hive 等等服务全都启动。启动成功以后，就可以进入了 \"hive>\" 命令提示符状态，可以输入类似 SQL 语句的 HiveQL 语句。接着我们首先执行下列命令来创建临时表 user_action，将 Hive 数据仓中的数据流向 HDFS 文件系统中： hive> create table dblab.user_action(id STRING, uid STRING, item_id STRING, behavior_type STRING, item_category STRING, visit_d

通过对模拟信号样本进行编码，我们实现了PCM信号的生成，并使用NRZ信号进行调制。这些信号经过理想滤波器和RC滤波器处理，验证传输PCM信号所需的带宽。

该项目在MATLAB中实现了DPCM（差分脉冲编码调制）技术，结合Golomb编码，用于压缩CD质量的音频信号（16位/样本）。项目开发一种算法，通过DPCM技术对音频信号进行编码和解码，使用阶数N=1的线性预测子，并采用Golomb码对预测误差进行编码。同时，对不同类型的音频信号（声音、不同流派的音乐）进行了测试，评估了不同预测变量组合和量化级别对速率和SNR的影响。

语音信号的线性预测编码是自适应滤波器应用的重要方面之一，通过MATLAB程序实现优化。

在通信领域，曼彻斯特、单极和极地RZ、单极NRZ等不同线路代码的信号编码方式各具特点。这些编码方式在数据传输中发挥着重要作用，根据具体需求选择合适的编码方式能有效提高通信质量和效率。

编码概述：编码将信息转换为计算机可处理的形式，使计算机和数字设备能够存储、处理和传输信息。从简单的文本到复杂的图像，编码对于数字世界至关重要。编码类型：- 字符编码：将字符转换为数字代码，例如 ASCII 和 Unicode。- 数据编码：将数据转换为二进制形式，例如二进制和十六进制。- 媒体编码：将音视频内容转换为数字格式，例如 MP3 和 JPEG。编码优势：- 便于计算机处理和存储。- 支持数据传输和通信。- 提高数据安全性。编码工具：多种软件和在线工具可用于编码，例如：- 编码器- 解码器- 字符集转换工具