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面试辅导：35岁如何准备月薪3万的无线电算法工程师（频谱分析方向）岗位的技术面试 | 51学通信
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面试辅导：35岁如何准备月薪3万的无线电算法工程师（频谱分析方向）岗位的技术面试 | 51学通信

面试辅导：35岁如何准备月薪3万的无线电算法工程师（频谱分析方向）岗位的技术面试 | 51学通信 51学通信
2025-12-18
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导读：这篇文章其实是一位离职的35岁的朋友，在51job找到了这个月薪3W的岗位。我帮TA做了这篇面试指南。

背景说明

  • 这篇文章其实是一位离职的35岁的朋友，在51job找到了这个月薪3W的岗位。我帮TA做了这篇面试指南。
  • 但因为涉及个人隐私，细节就不提了。

无线电算法工程师（频谱分析方向）深度备考战略报告

1. 战略综述与岗位画像分析

1.1 背景评估与核心竞争力重构

针对35岁资深通信从业者的职业转型，特别是从通用软硬件及5G背景转向“无线电算法工程师（频谱分析方向）”，本报告制定了一套高强度的七日深度备考战略。基于您在5G领域的经验，对正交频分复用（OFDM）、信道估计和物理层（PHY）流程的理解是巨大的存量资产。然而，频谱分析岗位的核心在于**“非合作信号处理”**（Blind Signal Processing）——即在未知发射参数（载波频率、调制方式、波特率）的情况下，从噪声中提取特征并识别信号。这与5G标准协议栈中基于已知导频（Pilot）和同步信号（PSS/SSS）的“合作通信”有本质区别。
面试官对于35岁候选人的期望不仅限于基础知识的背诵，而是侧重于架构设计能力、工程实现的权衡（Trade-off）以及解决复杂现网问题的直觉。因此，本计划将重点放在从理论到C++高性能实现的落地能力上，特别是针对USRP（Universal Software Radio Peripheral）等SDR硬件的实时处理优化。

1.2 备考知识图谱热力图

本次备考将覆盖四大核心领域，权重分配如下：

  1. 高阶谱估计与信道化（Advanced Spectral Analysis）： 超越FFT，掌握多相滤波器组（PFB）与多速率信号处理。
  2. 信号检测与识别（Signal Identification）： 从经典的循环平稳特征到现代深度学习（CLDNN/ResNet）的自动调制分类（AMC）。
  3. 高性能计算落地（Real-Time C++ Implementation）： 内存对齐、SIMD指令集优化、无锁环形缓冲区设计。
  4. 硬件与系统架构（SDR Ecosystem）： USRP架构、射频前端非理想性（IQ不平衡、LO泄露）及其数字补偿。

2. 第一天：高阶DSP架构与频谱分析算法

目标： 建立超越教科书的工业级频谱分析认知，重点攻克多相滤波器组（PFB）和实时流处理架构。

2.1 离散傅里叶变换（FFT）的工程陷阱与窗函数权衡

在频谱监测中，FFT不仅仅是公式，更是工程妥协的产物。面试中极高概率考察“频谱泄露”与“加窗”的深层逻辑。

2.1.1 频谱泄露与窗函数选择策略

频谱泄露的本质是有限长观测时间窗造成的时域截断，导致频域上的卷积效应。对于非周期信号，矩形窗的Sinc函数旁瓣（-13 dB）会导致强信号淹没弱信号，这在动态范围要求极高的频谱监测中是致命的 1。

  • 矩形窗（Rectangular）： 主瓣最窄，频率分辨率最高，但旁瓣衰减极差。仅适用于瞬态捕捉或严格同步的周期信号。
  • 汉宁窗（Hann）： 经典的升余弦窗，消除了边界不连续性，旁瓣衰减较快（-18 dB/octave）。适用于大多数通用频谱分析，是分辨率与泄露的平衡点 3。
  • 布莱克曼窗（Blackman）： 通过三项余弦求和，将旁瓣压低至-58 dB，但代价是主瓣显著变宽。面试金句：“在需要检测强干扰旁边的微弱信号时（高动态范围场景），我会优先选择Blackman或Kaiser窗，牺牲一定的频率分辨率以换取更高的旁瓣抑制能力，从而降低虚警率。” 3。
  • 平顶窗（Flat Top）： 在通带内极其平坦，幅度误差极小（<0.1 dB），主要用于高精度的功率测量与校准，而非频率分辨 2。

2.1.2 栅栏效应与扇贝损失（Scalloping Loss）

标准FFT存在“栅栏效应”，即当信号频率落在两个频点（Bin）之间时，能量会被分散，且幅度测量值下降。对于矩形窗，最大损失可达3.92 dB。在频谱分析算法设计中，必须通过重叠处理（Overlap）或多相滤波器组来补偿这一损失 6。

2.2 多相滤波器组（Polyphase Filter Banks, PFB）

这是频谱分析岗位的核心考点。PFB是现代宽带信道化接收机的标准架构，相比直接FFT，它能提供更优异的信道隔离度。

2.2.1 PFB信道化器原理

直接FFT等效于一组滤波器，但每个滤波器的频率响应都是Sinc函数，阻带衰减极差。PFB允许设计一个高质量的原型低通滤波器（具有平坦通带和深阻带），并通过多相分解“调制”到每个FFT频点上 7。
数学与架构推导：

  1. 原型滤波器设计： 设计一个长FIR滤波器 ，其长度 （ 为通道数， 为重叠倍数/Tap数）。
  2. 多相分解： 将滤波器系数分解为 个分支。第 个分支的系数为 。
  3. 输入换向器（Commutator）： 输入信号 被依次分发到 个分支中。
  4. 滤波与FFT： 经过 个子滤波器处理后的数据进入 点FFT。FFT在此处的作用相当于一个相位旋转器，将低通滤波器的响应搬移到 个中心频率上。

优势分析（面试核心）：

  • 频谱隔离： 相比FFT，PFB能将相邻信道的泄露抑制到-80 dB甚至更低（取决于原型滤波器设计），这对于密集频谱环境下的弱信号检测至关重要 6。
  • 平坦响应： 能够实现近乎矩形的信道频率响应，使得信道内的信号幅度测量更加准确，克服了FFT的扇贝损失。
  • 计算效率： 利用Noble恒等式，将抽取操作（Downsampling）移动到滤波之前，使得滤波在低采样率下进行，极大降低了计算量 7。

2.3 快速卷积：重叠保留（Overlap-Save）与重叠相加（Overlap-Add）

在处理连续流式信号的滤波（如匹配滤波、信道仿真）时，直接线性卷积计算量过大，通常采用基于FFT的块卷积。面试中常问两者的区别及选择依据。

特性
重叠相加法 (Overlap-Add, OLA)
重叠保留法 (Overlap-Save, OLS)
输入分块
无重叠分块，长度为
有重叠分块，长度为 ，重叠 点
补零操作
必须补零至
无需补零（直接利用循环卷积特性）
输出处理
输出尾部重叠部分需累加到下一块头部
输出头部受混叠污染的 点直接丢弃
内存操作
需要读-改-写（Read-Modify-Write）操作
仅需写入操作（Write only）
实时性偏好
略低（需等待加法完成）
略高
（流式处理更顺畅）

Table 1: OLA与OLS算法特性对比.10
深度解析：
两者均基于卷积定理  。

  • OLA 的逻辑是线性卷积会导致输出长度膨胀，因此将溢出的“尾部”叠加到下一块。
  • OLS 的逻辑是利用圆周卷积计算线性卷积，由于圆周卷积在起始处会产生时域混叠（Time-domain Aliasing），OLS通过预先重叠读取数据，并在输出时直接丢弃这些受污染的采样点，从而保留中间有效的线性卷积结果。

工程推荐： 在实时C++实现中，Overlap-Save (OLS) 通常更受欢迎。因为它避免了OLA所需的重叠相加（内存读取+加法+内存写入）操作，减少了内存带宽压力，且更容易适配SIMD指令集进行流水线优化 11。

3. 第二天：信号检测与特征提取算法

目标： 掌握如何在未知噪底和信号类型的情况下检测信号存在（Sensing），并提取用于分类的统计特征。

3.1 频谱感知技术（Spectrum Sensing）

在认知无线电（Cognitive Radio）框架下，首要任务是判断 （仅噪声）与 （信号+噪声）。

3.1.1 能量检测（Energy Detection, ED）

最基础的方法，计算特定频带内的能量并与门限比较。

  • 优点： 算法复杂度低  ，无需信号先验知识（盲检测）。
  • 致命缺陷（SNR Wall）： 受限于“噪声不确定性”（Noise Uncertainty）。如果噪声功率估计误差为 ，则存在一个“信噪比墙”（SNR Wall），低于此SNR的信号无论观测多久都无法检测。例如，若噪声波动1dB，则-5dB以下的扩频信号可能永远无法通过ED检测出来 13。
  • 动态门限： 面试中应提及CFAR（恒虚警率）算法，根据背景噪声动态调整门限，以维持恒定的虚警率（ ） 15。

3.1.2 循环平稳特征检测（Cyclostationary Feature Detection, CFD）

利用人造信号的周期性统计特性（载波、码元速率、循环前缀）。

  • 原理： 计算信号的谱相关函数（Spectral Correlation Function, SCF） 。如果信号在循环频率 处存在峰值，则判定为信号。
  • 抗噪性： 高斯白噪声是平稳的，没有循环平稳性（仅在 处有值）。因此，CFD可以在极低信噪比（如 -15 dB）下区分信号与噪声，甚至区分不同调制类型的信号（如BPSK与QPSK的循环频率特征不同） 14。
  • 代价： 计算复杂度极高，通常涉及2D平面的搜索，实时性较差。

3.2 自动调制分类（AMC）：基于统计特征

在深度学习普及之前，基于高阶累积量（Higher-Order Cumulants, HOC）的特征提取是主流，至今仍是低功耗场景的首选。

3.2.1 高阶累积量（HOC）

累积量是描述信号星座图形状的统计不变量。对于零均值信号，高阶累积量具有天然的抗高斯噪声能力（高斯噪声的3阶及以上累积量理论值为0） 17。
核心特征公式与物理意义：

  • ：衡量信号的非圆对称性。
  • ：信号的平均功率。
  • ：四阶累积量。
  • ：衡量幅度的波动性 17。

分类逻辑（面试必考）：

  • PSK vs. QAM： PSK信号是恒包络（Constant Envelope），其幅度方差较小；而QAM信号幅度多变。 特征可以有效区分两者。例如，BPSK的 归一化值与其他M-PSK显著不同。
  • 16-QAM vs. 64-QAM： 当星座图阶数增加，信号分布趋向于高斯分布，累积量趋向于0。但在高信噪比下，16-QAM和64-QAM的 （六阶累积量）有明显的数值差异，可作为鉴别特征 18。

3.2.2 瞬时统计特征

  • ** **：归一化功率谱密度的最大值，用于区分单音信号（FSK）和宽带信号（PSK/QAM）。
  • ** **：绝对相位的标准差，有效区分含有相位信息的信号（PSK）与无相位信息的信号（ASK） 21。

4. 第三天：深度学习在无线电信号分类中的应用（DL-AMC）

目标： 掌握从数据预处理到网络架构设计的全流程，能够解释为何选择特定的神经网络模型（CNN/CLDNN/ResNet）处理IQ数据。

4.1 数据输入表征（Input Representation）

  1. I/Q 序列（Time Domain I/Q）： 将复数信号视为 的矩阵或双通道1D序列。这是目前最主流的端到端学习方式，能够保留完整的相位和时序信息 22。
  2. 时频图（Spectrogram/STFT）： 将信号转换为图像，利用计算机视觉（CV）领域的成熟模型（如ResNet-50）。缺点： 丢失了精细的相位信息，难以区分如BPSK/QPSK等相位调制信号，且FFT窗口长度限制了时间分辨率 24。
  3. 星座图（Constellation）： 适用于高SNR且信道均衡后的场景。在低SNR或存在频偏/相偏时，星座图会旋转或模糊，导致分类失效 20。

4.2 主流网络架构解析

4.2.1 ResNet (残差网络)

ResNet通过引入跳跃连接（Skip Connections,  ），解决了深层网络的梯度消失问题。

  • 适用性： 在处理长序列I/Q数据时，深层ResNet（如ResNet-18或ResNet-1D）能提取到更抽象的特征。
  • ResNet-1D： 针对无线电信号优化的版本，将2D卷积核替换为1D卷积核（如 或 ），在保持深度的同时大幅减少参数量，非常适合实时性要求高的SDR系统 26。

4.2.2 CLDNN (卷积长短时记忆深层神经网络)

这是一种混合架构，被认为是无线电信号分类的SOTA（State-of-the-Art）模型之一。

  • 架构逻辑： 输入  CNN层（提取局部特征，如波形边缘、频率转换）  LSTM层（提取长时序依赖，如帧结构、符号间的关联）  全连接层（分类） 28。
  • 面试高分回答： “无线电信号本质上是时间序列，且具有因果关联（Causal）。CNN擅长像匹配滤波器一样提取局部波形特征，而LSTM擅长捕捉序列的时间演化规律（如CPFSK的相位连续性）。CLDNN结合了两者优势，在RadioML数据集上通常能比纯CNN提高2-5%的准确率” 22。

4.2.3 复数值神经网络（Complex-Valued Neural Networks, CVNN）

传统NN将I/Q视为独立的实数通道。CVNN在复数域内进行加权和激活。

  • 优势： 显式地建模了相位旋转关系（ ）。研究表明，在处理受相位噪声和频偏影响的信号时，CVNN具有更好的泛化能力和收敛速度 30。

5. 第四天：射频指纹识别（RF Fingerprinting / SEI）

目标： 理解如何识别“发射机个体”而非“调制类型”。这是安全与频谱监管领域的高级技能。

5.1 物理层指纹的成因

每个硬件在制造过程中都会引入不可避免的物理缺陷，这些缺陷构成了独一无二的“指纹” 32。

  • 振荡器相位噪声： 晶振的随机抖动和漂移特性。
  • I/Q 不平衡（Imbalance）： 混频器中I路和Q路增益不一致或相位差不为90度，导致星座图拉伸或倾斜。
  • 功率放大器（PA）非线性： 在高功率区的压缩特性（AM-AM失真）和相位旋转（AM-PM失真），导致带外频谱再生（Spectral Regrowth） 32。

5.2 瞬态指纹 vs. 稳态指纹

特性
瞬态指纹 (Transient-Based)
稳态指纹 (Steady-State Based)
信号区域
设备开启或突发传输起始的微秒级爬升段
数据传输的稳定阶段（Preamble/Payload）
信息量
包含丰富的动态硬件响应（过冲、振铃）
被调制数据掩盖，指纹特征较微弱
技术难点
极难精确检测瞬态起始点（Transient Detection）
需要去除调制信息（去调制/解调）以显露指纹
应用场景
高安全性的近场认证，需高采样率捕捉瞬态
持续传输系统（WiFi/LTE/5G）的被动监测 34

5.3 深度学习在SEI中的应用

  • 数据增强（Data Augmentation）： 信道环境（多径、衰落）是变化的，而指纹是不变的。训练时必须引入模拟的信道损伤，迫使神经网络学习“设备特征”而非“信道特征” 37。
  • 差分星座图轨迹（DCT）： 一种预处理技术，通过计算相邻符号间的差分，增强PA非线性特征在图像上的表现，提升CNN识别率 24。

6. 第五天：C++ 高性能实现与内存优化

目标： 展示将算法落地为C++代码的能力，重点在于内存管理和SIMD优化。这是区分“算法研究员”和“算法工程师”的关键。

6.1 内存对齐与SIMD指令集

现代CPU（x86/ARM）的向量单元（AVX2/NEON）要求数据在内存中对齐（如32字节或64字节边界），否则会导致严重的性能惩罚甚至程序崩溃（Segfault） 38。

  • 对齐声明： 使用 alignas(32) float buffer; 或 std::aligned_alloc。
  • 结构体数组（AoS） vs. 数组结构体（SoA）：
    • AoS (std::vector<std::complex<float>>)： 实部虚部交替存储（R I R I）。SIMD加载时需要解交织（Shuffle），效率低。
    • SoA (vector<float> real, imag)： 实部虚部连续存储。可以一次加载8个实部到寄存器，8个虚部到另一个寄存器，直接进行并行计算。这是高性能SDR代码的标准写法 40。

代码示例：AVX2复数乘法优化

C++

// 概念演示：使用AVX2并行处理8个复数乘法
// (a+bi)(c+di) = (ac-bd) + i(ad+bc)
void complex_mul_avx2(float* r_out, float* i_out,
const float* r1, const float* i1,
const float* r2, const float* i2, int n) {
for (int j = 0; j < n; j += 8) {
// 加载数据到256位寄存器 (8个float)
__m256 R1 = _mm256_load_ps(&r1[j]);
__m256 I1 = _mm256_load_ps(&i1[j]);
__m256 R2 = _mm256_load_ps(&r2[j]);
__m256 I2 = _mm256_load_ps(&i2[j]);

    // 并行乘法  
    \_\_m256 ac \= \_mm256\_mul\_ps(R1, R2);  
    \_\_m256 bd \= \_mm256\_mul\_ps(I1, I2);  
    \_\_m256 ad \= \_mm256\_mul\_ps(R1, I2);  
    \_\_m256 bc \= \_mm256\_mul\_ps(I1, R2);

    // 并行加减  
    \_\_m256 R\_res \= \_mm256\_sub\_ps(ac, bd);  
    \_\_m256 I\_res \= \_mm256\_add\_ps(ad, bc);

    // 存回内存  
    \_mm256\_store\_ps(\&r\_out\[j\], R\_res);  
    \_mm256\_store\_ps(\&i\_out\[j\], I\_res);  
}  

}

引用来源：41

6.2 环形缓冲区（Circular Buffer）的设计

流式处理的核心数据结构，用于解耦生产者（硬件接收中断）与消费者（算法线程）。

  • 无锁设计（Lock-Free）： 采用单生产者单消费者（SPSC）模型，利用原子操作（std::atomic）更新 head 和 tail 指针，避免互斥锁（Mutex）带来的上下文切换开销 43。
  • 虚拟内存镜像技巧（Magic Ring Buffer）： 将同一块物理内存映射到两个相邻的虚拟地址空间。当读写越过缓冲区尾部时，硬件自动映射到头部。这使得程序可以像访问连续数组一样访问环形缓冲区，彻底消除了 if (index >= size) index = 0 的分支判断，极大提升流水线效率 44。

6.3 移动平均滤波器优化

  • 朴素算法： 每次求和  。
  • 递归算法： sum = sum - oldest + newest，复杂度  。
  • 数值稳定性： 对于浮点数，长期运行会导致累积误差。应定期重置求和或使用Kahan求和算法 45。

7. 第六天：硬件生态与系统集成（USRP & GNU Radio）

目标： 掌握SDR硬件特性，理解并解决常见的实时流错误（Underrun/Overflow）。

7.1 USRP 架构与常见错误代码

  • Overflow ('O')： 主机处理速度慢于采样率。USRP内部FPGA FIFO溢出，数据丢失。解决方案： 优化C++代码效率；增大内核Socket缓冲区 (sysctl -w net.core.rmem_max)；降低采样率 47。
  • Underflow ('U')： 主机发送数据的速度慢于DAC采样率。发射中断。解决方案： 预生成突发数据；增大发送缓冲区；检查非确定性延迟（如Python垃圾回收） 48。
  • Sequence Error ('D')： 网络丢包。通常由于以太网交换机性能不足或MTU设置不当（应开启9000字节巨型帧） 48。

7.2 GNU Radio 调度器机制

  • TPB (Thread-Per-Block)： GNU Radio为每个Block分配一个独立线程。
  • 背压机制（Backpressure）： 调度器仅在“输入缓冲区有数据”且“输出缓冲区有空间”时才调用Block的 work() 函数。
  • 性能瓶颈： 小数据块（Small Buffers）会导致频繁的线程上下文切换。优化策略： 尽量在一次 work() 调用中处理大量数据（如4096或8192个采样点），以摊薄调度开销 50。

7.3 FPGA与Host的功能划分

  • FPGA（PL侧）： 处理高采样率、高确定性的任务，如DDC/DUC（数字上下变频）、CORDIC混频、CIC/FIR滤波。
  • Host（PS/CPU侧）： 处理复杂逻辑、浮点运算、深度学习推理、协议栈控制 53。
  • RFNoC： Ettus提供的框架，允许用户将自定义模块（如FFT、加窗）卸载到FPGA上，而无需重写整个FPGA工程。加分项： 提及RFNoC的使用经验表明你具备软硬协同设计能力。

8. 第七天：全真模拟面试与行为面试辅导

目标： 综合运用前六天的知识，进行实战演练。

8.1 技术面试模拟题：设计宽带信号分类器

面试官： “我们需要在100MHz带宽内检测并分类信号，使用USRP X310，你会如何设计系统？”
参考回答架构（STAR法则）：

  1. 架构设计（Situation/Task）： “考虑到100MHz带宽对应约120MSps采样率，数据量巨大（约480MB/s）。单纯靠CPU处理可能会遇到瓶颈。我建议采用异构计算架构。”
  2. FPGA卸载（Action）： “利用RFNoC在FPGA上进行第一级处理：使用多相滤波器组（PFB）将100MHz带宽信道化为多个子带。仅将能量超过门限的子带数据回传给Host，大幅降低PCIe/Ethernet带宽压力。”
  3. 流式处理（Action）： “在Host端，使用C++实现无锁环形缓冲区接收数据。使用Overlap-Save FFT进行精细频谱分析。”
  4. 分级检测（Action）： “采用分级策略：先用能量检测快速筛选ROI，再计算高阶累积量（HOC）进行粗分类（区分PSK/QAM）。对于模糊信号，截取I/Q片段送入ResNet-1D模型（运行在GPU上）进行精细识别。”
  5. 容错（Result）： “系统需监控'O'溢出标志。若CPU负载过高，动态调整抽取率（Decimation Rate）或丢弃部分数据帧，保证系统不崩溃。”

8.2 排错题：底噪异常抬升

问题： “发现接收机底噪比理论值高20dB，可能是什么原因？”
排查思路：

  1. 增益设置： LNA增益是否过高导致ADC饱和（Clipping）？饱和会产生宽带谐波噪声。
  2. 混叠（Aliasing）： 是否有带外强信号？检查抗混叠滤波器（Anti-aliasing filter）是否正确开启，或采样率是否满足奈奎斯特准则。
  3. 量化噪声： 是否为了节省带宽将传输位宽从16-bit降到了8-bit？这会直接抬高量化噪底（6dB/bit）。
  4. 直流偏置（DC Offset）： 是否校准了LO泄露？强的DC分量会通过FFT旁瓣泄露影响全频段底噪 48。

9. 总结与建议

这份七日备考计划旨在将您过往的5G与软硬件经验转化为频谱分析领域的专业能力。您的核心优势在于系统观——理解从射频前端到数字域的全链路。在面试中，请务必强调这一点：算法不是孤立的数学公式，而是运行在受限硬件上的实时代码。
最后的三点建议：

  1. 画图： 解释PFB、CLDNN或SDR架构时，主动在白板上画框图，这能极大地增加说服力。
  2. 量化： 使用具体的数字（如“旁瓣抑制-58dB”、“ResNet-18”、“AVX2指令集”），展示工程精度。
  3. 连接： 始终将数学原理（DSP）与代码实现（C++）和硬件限制（USRP）联系起来。

祝您面试成功，顺利完成职业转型。

引用的著作

  1. Window function - Wikipedia, 访问时间为 十二月 15, 2025， https://en.wikipedia.org/wiki/Window_function
  2. Window Functions in Spectrum Analyzers | Tektronix, 访问时间为 十二月 15, 2025， https://www.tek.com/en/blog/window-functions-spectrum-analyzers
  3. Hamming vs. Hanning vs. Blackman Windows: Spectral Resolution Tradeoffs, 访问时间为 十二月 15, 2025， https://eureka.patsnap.com/article/hamming-vs-hanning-vs-blackman-windows-spectral-resolution-tradeoffs
  4. What should be considered when selecting a windowing function when smoothing a time series?, 访问时间为 十二月 15, 2025， https://dsp.stackexchange.com/questions/208/what-should-be-considered-when-selecting-a-windowing-function-when-smoothing-a-t
  5. Windowing - Fundamentals of Signal Processing - VRU - VR University, 访问时间为 十二月 15, 2025， https://vru.vibrationresearch.com/lesson/windowing-process-data/
  6. The Polyphase Filter Bank Technique - CASPER, 访问时间为 十二月 15, 2025， https://casper.berkeley.edu/wiki/The_Polyphase_Filter_Bank_Technique
  7. Polyphase Filters and Filterbanks - Kyle - DSPRelated.com, 访问时间为 十二月 15, 2025， https://www.dsprelated.com/showarticle/191.php
  8. Understanding Polyphase Filter Banks - Signal Processing Stack Exchange, 访问时间为 十二月 15, 2025， https://dsp.stackexchange.com/questions/96042/understanding-polyphase-filter-banks
  9. Understanding the concept of Polyphase Filters - DSPRelated.com, 访问时间为 十二月 15, 2025， https://www.dsprelated.com/thread/7758/understanding-the-concept-of-polyphase-filters
  10. Comparison between Overlap-Add and Overlap-Save Methods - Filo, 访问时间为 十二月 15, 2025， https://askfilo.com/user-question-answers-smart-solutions/comparison-between-overlap-add-and-overlap-save-methods-3335343134303436
  11. Overlap-Add versus Overlap-Save - Signal Processing Stack Exchange, 访问时间为 十二月 15, 2025， https://dsp.stackexchange.com/questions/2636/overlap-add-versus-overlap-save
  12. Are there any reasons to use overlap algorithm when one could do ifft(X * Y) from the complete signal as well in similiar time complexity, 访问时间为 十二月 15, 2025， https://dsp.stackexchange.com/questions/81693/are-there-any-reasons-to-use-overlap-algorithm-when-one-could-do-ifftx-y-fro
  13. Analysis Of Energy Detection Spectrum Sensing Technique In Cognitive Radio - International Journal of Scientific & Technology Research, 访问时间为 十二月 15, 2025， https://www.ijstr.org/final-print/jan2020/Analysis-Of-Energy-Detection-Spectrum-Sensing-Technique-In-Cognitive-Radio.pdf
  14. Performance analysis of Energy detection, Matched filter detection & Cyclostationary feature detection Spectrum Sensing Techniques - International Journal of Computational Engineering Research, 访问时间为 十二月 15, 2025， https://www.ijceronline.com/papers/Vol2_issue5/T02512961301.pdf
  15. Cyclostationary and energy detection spectrum sensing beyond 5G waveforms - AIMS Press, 访问时间为 十二月 15, 2025， https://www.aimspress.com/article/doi/10.3934/era.2023172?viewType=HTML
  16. Which technique has the best probability of detection between Cyclostationary and Eigen value based detection techniques? | ResearchGate, 访问时间为 十二月 15, 2025， https://www.researchgate.net/post/Which-technique-has-the-best-probability-of-detection-between-Cyclostationary-and-Eigen-value-based-detection-techniques
  17. Efficient Cumulant-Based Automatic Modulation Classification Using Machine Learning, 访问时间为 十二月 15, 2025， https://www.mdpi.com/1424-8220/24/2/701
  18. Automatic Modulation Classification of Real Signals in AWGN Channel Based on Sixth-Order Cumulants - Radioengineering, 访问时间为 十二月 15, 2025， https://www.radioeng.cz/fulltexts/2021/21_01_0204_0214.pdf
  19. Efficient Cumulant-Based Automatic Modulation Classification Using Machine Learning, 访问时间为 十二月 15, 2025， https://www.preprints.org/manuscript/202308.1779
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  54. Top 50 FPGA Engineer Interview Questions and Answers - Index.dev, 访问时间为 十二月 15, 2025， https://www.index.dev/interview-questions/fpga-engineer
  55. RF Engineer Interview Questions (2025 Guide) - Workbred, 访问时间为 十二月 15, 2025， https://workbred.co.uk/career/rf-engineer?page=interview
  56. RF Engineer Interview Questions - BarRaiser, 访问时间为 十二月 15, 2025， https://www.barraiser.com/interview-questions/rf-engineer-interview-questions

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