通信系统设计实训Word下载.docx
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认识到了matlab在通信系统设计中的巨大作用;
也坚定了我努力学习掌握matlab这一有力的数学工具的决心。
在以前的学习中,一直没能直观地理解数学软件是如何解决实际问题的。
感谢学校和老师给我们提供了这样一门实践类课程,我一定在明后天的实验中珍惜这个宝贵的机会。
七、实验代码
closeall;
clearall;
clc;
fc=10000;
fm=1000;
fs=fc*10;
%每周期采样10次
dt=1/fs;
t=0:
dt:
6/fm;
%基带信号与载波
mt=cos(2*pi*fm*t);
ct=cos(2*pi*fc*t);
%DSB波与AM波
s_am=(mt+1).*ct;
s_dsb=mt.*ct;
s_ssbu=0.5*ct.*mt-imag(0.5*sin(2*pi*fc*t).*hilbert(mt));
s_ssbl=0.5*ct.*mt+imag(0.5*sin(2*pi*fc*t).*hilbert(mt));
%dsb解调
s=s_dsb.*ct;
%dsb通过乘法器
wc=1.5*2*pi*fm/fs;
B=fir1(16,wc/pi);
%滤波器设计
so=filter(B,1,s);
%本地载波出现相偏
so1=filter(B,1,s_dsb.*cos(2*pi*fc*t+pi/8));
so2=filter(B,1,s_dsb.*cos(2*pi*fc*t+pi/4));
so3=filter(B,1,s_dsb.*cos(2*pi*fc*t+pi/3));
so4=filter(B,1,s_dsb.*cos(2*pi*fc*t+pi/2));
%fft
n=4096;
f=(0:
n-1)*fs/n;
f=f-0.5*fs;
MT=fftshift(fft(mt,n));
AM=fftshift(fft(s_am,n));
DSB=fftshift(fft(s_dsb,n));
CT=fftshift(fft(ct,n));
SSB=fftshift(fft(s_ssbu,n));
SSB2=fftshift(fft(s_ssbl,n));
S=fftshift(fft(s,n));
SO=fftshift(fft(so,n));
%时域波形输出
figure
(1);
subplot(2,1,1);
plot(t,mt);
xlabel('
t'
);
ylabel('
mt'
axis([06/fm-22.2]);
title('
基带信号'
subplot(2,1,2);
plot(t,ct);
ct'
axis([06/fm-1.11.1]);
载波信号'
figure
(2);
subplot(4,1,1);
plot(t,s_am);
AM信号'
AM调制波时域信号'
subplot(4,1,2);
plot(t,s_dsb);
DSB信号'
DSB调制波时域信号'
subplot(4,1,3);
plot(t,s_ssbu);
SSB信号'
SSB(上边带)调制波时域信号'
subplot(4,1,4);
plot(t,s_ssbl);
SSB(下边带)调制波时域信号'
%频域分析
figure(3);
subplot(3,2,1);
plot(f,abs(MT));
axis([-1.6*fc1.6*fc0350]);
f'
mt频谱图'
subplot(3,2,2);
plot(f,abs(CT));
ct频谱图'
subplot(3,2,3);
plot(f,abs(AM));
am频谱图'
subplot(3,2,4);
plot(f,abs(DSB));
dsb频谱图'
subplot(3,2,5);
plot(f,abs(SSB));
ssb上边带频谱图'
subplot(3,2,6);
plot(f,abs(SSB2));
ssb下边带频谱图'
%dsb波解调
figure(4);
subplot(3,1,1);
plot(f,abs(S));
axis([-2.5*fc2.5*fc0350]);
解调器乘法器输出信号频谱图'
subplot(3,1,2);
plot(f,abs(SO));
解调器最终输出波形频谱图'
subplot(3,1,3);
解调器输出的时域波器'
%本地载波存在相移时的幅度变化
figure(5);
plot(t,so1);
幅度'
axis([06/fm-0.60.6]);
相偏pi/8'
plot(t,so2);
相偏pi/4'
plot(t,so3);
相偏pi/3'
plot(t,so4);
相偏pi/2'
Clc;
实验二信源编码
一、教学目的:
1、掌握A律13折线的编码方法。
2、理解信道编码的作用。
3、理解量化级数、量化方法与量化信噪比的关系。
理解非均匀量化的优点。
二、仿真内容
1、对抽样信号进行均匀量化,改变量化级数和信号大小,根据MATLAB仿真获得量化
误差和量化信噪比。
2、对抽样信号进行A律压缩、均匀量化,改变量化级数和信号大小,根据MATLAB仿真
获得量化误差和量化信噪比。
三、仿真步骤及输出结果
1、均匀量化
1)产生一个周期的正弦波,以1000Hz频率进行采样,并进行8级均匀量化,用plot函数在同一张图上绘出原信和量化后的信号
2)以32Hz的抽样频率对x(t)进行抽样,并进行8级均匀量化。
绘出正弦波波形(用plot函数)、
样值图,量化后的样值图、量化误差图(后三个用stem函数)。
3)以2000Hz对x(t)进行采样,改变量化级数,分别仿真得到编码位数为2~8位时的量化信噪
比,绘出量化信噪比随编码位数变化的曲线。
另外绘出理论的量化信噪比曲线进行比较。
4)在编码位数为8和12时采用均匀量化,在输入信号衰减为0~50dB时,以均匀间隔5dB仿真
得到均匀量化的量化信噪比,绘出量化信噪比随信号衰减变化的图形。
注意,输入信号减小
时,量化范围不变;
抽样频率为2000Hz。
2、A律压缩量化
1)
对余弦信号按A律进行压缩,然后以32Hz的抽样频率进行抽样,再进行8级均匀量化。
压扩参数A=87.6。
绘出压缩前后的信号波形图(用plot函数)、样值图、量化后的样值图(后两个用stem函数)。
2)在编码位数为8和12时均匀量化、编码位数为8时A律压扩量化,在输入信号衰减为0~50dB
时,以均匀间隔5dB仿真得到量化信噪比,绘出量化信噪比随信号衰减变化的图形。
另外绘
出8和12位编码时采用均匀量化的理论量化信噪比曲线进行比较。
注意,输入信号减小时,
量化范围不变;
抽样频率为2000Hz。
四、思考题
1)量化信噪比与量化级数(或编码位数)的关系是怎样的?
实验数据表明:
量化级数越多即编码位数越多,则信噪比越高,量化噪声越小。
原因很简单级数多,则量化区间小。
又因为量化电平与实际电平差距不会超过半个量化区间。
因此,量化级数越多则量化误差越小,量化信噪比越高。
2)A律压缩量化相比均匀量化的优势是什么?
A律曲线是一个凸函数,对于小幅度样点能进行更精确的编码。
而对于大幅度信号则进行较粗狂的量化。
3)信道编码的作用是什么?
提高通信的可靠性,通过向信息码中添加校验码的方法,使得码字具有纠错检错能力。
虽然加入了冗余,牺牲了有效性,但是提升了可靠性。
五、心得体会
本次试验中,我复习了上学期的通信原理知识,补上了理论课上忽略的知识漏洞,理解了信源和信道编码的本质。
我还学会了使用matlab中的循环控制语句,并了解了matlab作为专业的数学软件,其库函数是多么的强大。
在本次试验中我还第一次在matlab中使用了函数,感觉到了m语言和C语言的共同之处。
六、实验代码
clearall;
%1均匀量化
%八级均匀量化
fs=3200;
%PS:
为能被32整除,选择了3200
1/fs:
1;
xt=0.99999999*sin(2*pi*t);
%32hz采样
t_sample=0:
1/32:
xt_sample=downsample(xt,fs/32);
%对xt(3200hz)进行量化
[xqv,~,~]=quantify(xt,3);
%第一幅图:
输入信号与量化信号
plot(t,xt);
holdon;
gridon;
plot(t,xqv,'
r'
输入信号与量化信号'
t(s)'
legend('
输入信号'
'
量化后样值'
%对抽样后的信号进行均匀量化
[xqv,xqe,~]=quantify(xt_sample,3);
%第二幅图:
采样量化信号
subplot(211);
plot(t,xt,'
k'
stem(t_sample,xt_sample,'
b.'
stem(t_sample,xqv,'
r.'
采样后样值和八级均匀量化后的样值'
采样后样值'
subplot(212);
stem(t_sample,xqe,'
八级均匀量化的量化误差'
%均匀量化信噪比随编码位数的变化
bit=2:
8;
snr=zeros(1,7);
fori=1:
7
[~,~,snr(i)]=quantify(xt,i+1);
end;
plot(bit,snr,'
b:
d'
plot(bit,20*log10(2.^bit),'
r:
仿真值'
理论值'
均匀量化信噪比随编码位数的变化'
编码位数(bit)'
量化信噪比(dB)'
%量化信噪比随信号衰减的变化情况
r=0:
5:
50;
%功率衰减比特数
Bit=[3,8,12];
snr=zeros(3,length(r));
%三行信噪比分别对应3bit8bit12bit
A=zeros(1,length(r));
forj=1:
3
fori=1:
length(r)
A(i)=1/(10.^(r(i)/20));
%按功率强度衰减后的幅度
[~,~,snr(j,i)]=quantify(A(i)*xt,Bit(j));
end
end
%第四幅图
plot(r,snr(1,:
),'
r-d'
plot(r,snr(2,:
b-d'
信号衰减(dB)'
plot(r,snr(3,:
k-d'
3bit均匀量化'
8bit均匀量化'
12bit均匀量化'
量化信噪比随信号衰减的变化情况'
%2.A律压扩量化(模拟)
A=87.6;
xt_alaw=alaw(xt,A);
%第五幅图
subplot(311);
plot(t,xt_alaw,'
原信号'
压扩后信号'
A律扩量后的信号'
%32hz抽样,再进行八级均匀量化
xt_alaw_sample=downsample(xt_alaw,fs/32);
[xqv,xqe,~]=quantify(xt_alaw_sample,3);
subplot(312);
stem(t_sample,xt_alaw_sample,'
压扩采样后样值'
采样样值及均匀量化后的样值'
subplot(313);
量化误差'
%A律压扩量化
%功率衰减
Bit=[8,12];
snr=zeros(2,length(r));
snr1=zeros(2,length(r));
2
[~,~,snr1(j,i)]=quantify(alaw(A(i)*xt,87.6),Bit(j));
figure(6);
plot(r,snr1(1,:
plot(r,snr1(2,:
c-d'
8bitA律压扩量化'
12bitA律压扩量化'
%均匀量化[量化后数组,量化误差,量化信噪比]=quantify(输入数组,量化位数)
function[xqv,xqe,snr]=quantify(x,n)
%量化级数
m=2^n;
%量化间隔,固定x变化范围为(-1,1)
delta=2/m;
signal=sign(x);
%去尾化整,量化区间左端点
q=fix(abs(x)/delta);
%区间中点
xqv=signal.*(q*delta+delta/2);
xqe=x-xqv;
S=mean(x.^2);
%功率
N=mean(xqe.^2);
snr=10*log10(S./N);
%A律压扩量化函数:
输出=alaw(输入,A值)
functiony=alaw(x,A)
y=zeros(1,length(x));
length(x);
ifabs(x(i))<
=1/A
y(i)=A*x(i)/(1+log(A));
else
y(i)=sign(x(i)).*(1+log(A*abs(x(i))))/(1+log(A));
实验三数字信号的基带传输的仿真设计
一、系统模型
二、教学目的
1、掌握基带信号的功率谱密度方法。
2、掌握数字基带传输系统的误码率计算。
3、理解码间干扰和信道噪声对眼图的影响。
三、仿真内容
1.基带信号采用不归零矩形脉冲或升余弦滚降波形,基带信号的功率谱密度分析。
2.误码率的计算:
A/σ和误码率之间的性能曲线
3.眼图的生成
四、仿真步骤及结果
1、基带信号采用矩形脉冲和根号升余弦信号波形时的功率谱,固定信息速率1bps
画出二进制不归零矩形脉冲的时域波形和功率谱。
2)画出二进制滚降系数为1的滚降频谱对应的时域波形和功率谱
2、误码率的计算
随机产生10^6个二进制信息数据,采用双极性码,映射为±
A。
随机产生高斯噪声(要求A/σ为0~12dB),叠加在发送信号上,直接按判决规则进行判决,然后与原始数据进行比较,统计出错的数据量,与发送数据量相除得到误码率。
画出A/σ和误码率之间的性能曲线,并与理论误码率曲线相比较。
3、绘制波形和眼图
1)设基带信号波形为滚降系数为1的升余弦波形,符号周期Ts=1,试绘出不同滚降系数a=0.25,0.5,0.75,1时的时域脉冲波形。
2)
随机生成一系列二进制序列,选择a=1的升余弦波形,画出多个信号的波形。
3)通过高斯白噪声信道,选择a=1的升余弦波形,分别绘制出无噪声干扰以及信噪比为30、20、10、0dB时的眼图。
1、数字基带传输系统的误码率与哪些因素有关?
基带传输系统的误码率与码间串扰及噪声有关。
2、码间干扰和信道噪声对眼图有什么影响?
无码间串扰时,眼图显示出一只睁开的、线细而清晰的大眼睛;
而在存在码间串扰时,则会看到扫描线不完全重合、眼睛张开的小且不端正。
3、观察不同滚降系数对时域波形的影响。
a=0时,传输特性同理想低通一样,因此时域波形是双极性不归零矩形信号;
随着a越来越大,时域波形的拖尾幅度越小、衰减越快;
a=1时,时域波形最窄,拖尾幅度按三次方衰减。
4、基带信号类型不同时,信号频谱有什么不同?
基带信号类型主要包括单极性不归零码、双极性不归零码、单极性归零码、双极性归零码等。
其中单极性的均有直流分量,即在频谱零点直流处有冲击,而双极性没有。
不归零码的频谱零点带宽等于1/Ts,也就是码元宽度的倒数,而归零码的第一零点带宽还与占空比有关。
六、心得与体会
本次试验中,我复习了上学期的通信原理知识,补上了理论课上忽略的知识漏洞,理解了无码间串扰传输系统设计方法的本质。
%1000个码元,每周期采样100次
N_sample=100;
N_num=1000;
1/N_sample:
N_num-1/N_sample;
%循环多次求功率谱密度periodogram
st=0;
20
d=2*randi(2,N_num,1)-3;
st_bb=rectpulse(d,N_sample);
window=boxcar(length(st_bb));
[pxx,f]=periodogram(st_bb,window,2^16,N_sample);
st=st+pxx;
st=st/20;
%累加后求均值
plot(t,st_bb);
axis([015-1.51.5]);
基带信号波形'
plot([-1*flipud(f);
f],0.5*[flipud(st);
st]);
axis([-8802]);
基带信号功率谱'
f(Hz)'
st_rc=r
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