莱斯信道中QPSK信号Matlab仿真

1 移动无线信道的定义及分类

各类信号从发射端发送出去以后,在到达接收端之前经历的所有路径统称为信道。如果其中传输的是无线电信号,电磁波所经历的路径称之为无线信道。与其他通信信道相比,无线信道是最为复杂的一种。无线传播环境是影响无线通信系统的基本因素。发射机与接受机之间的无线传播路径,因从经历简单的视距传播,到遭遇各种复杂的地物(如建筑物、山脉和树林等)所引起的反射、绕射和散射传播等而显得非常复杂。另外,移动台相对于发射台移动的方向和速度,甚至收发双方附近的移动物体也对接受信号有很大的影响。因此,这使得无线信道具有极度的随机性。

移动通信信号在空间传播中所经历的衰落大体可以分为2类, 即大尺度衰落和小尺度衰落,如图1所示。大尺度衰落是因为发射机与接收机之间的距离和两者之间障碍物(如山丘、森林、建筑物等)的遮蔽影响而造成的信号强度的衰减,它反映了移动信号在较大区域中的平均能量的减少或称为路径损失。而小尺度衰落是指当移动台在一个较小的范围运动时,引起接收信号的幅度、相位和到达角等的快速变化。

图1 移动无线信道的分类

信号在传播的过程中,受各种环境的影响会产生反射、衍射和散射,这样就使得到达接收机的信号是许多路径信号的叠加,因而这些多径信号的叠加在没有视距传播情况下的包络服从瑞利分布。当多径信号中包含一条视距传播路径时,多径信号就服从莱斯分布。根据信号多径附加时延的大小,小尺度衰落又可以分为

平坦衰落和频率选择性衰落。另外,由于移动台的移动性而导致接收到的信号产生多普勒频移(频率色散),根据多普勒扩展的大小,信道又可以分为快衰落信道

和慢衰落信道。

2 瑞利分布和莱斯分布的特性

在实际情况中对数字通信系统来说,调制符号的周期比由多径传播引起的时延扩展要大,因此在一个符号周期内的所有频率分量都会经历相同的衰减和相移。信道对于所有频率分量来说是平坦的, 因而定义这类信道为平坦衰落信道。理论分析和实测试验结果表明:平坦衰落的幅度在大多数情况下,符合瑞利分布(ray leighdistribution)或莱斯分布(ricedistribution)。由于移动通信信道的复杂性,其仿真一般是以平坦衰落信道建模为基础的,然后在此基础上,再对频率选择性信道等进行建模和仿真。

用Matlab中能生成伪随机序列的randn语句就可以得到期望的莱斯衰落序列。瑞利衰落序列可以由K=0得到。图2是一个当K=7dB时典型的莱斯衰落信号包络,

衰落幅度用分贝表示。

图2 当K =7dB时莱斯衰落信号的包络

3 MATLAB仿真

接下来,利用Matlab对莱斯分布的累积分布函数(CDF)进行近似估计。莱斯分布的累积分布函数是通过迭代法得到的,在每一步的迭代中利用Matlab中的find 和length函数来得到符合要求的衰落序列,并使用上面产生莱斯分布的M文件rice_fading.m得到K=7dB时的莱斯分布的累积分布函数(CDF)的近似估计,如图3所示。然后通过Matlab中的hist函数得到的瑞利分布PDF的估计值与式子分析求得的PDF进行比较,结果如图4所示,所得的估计值与式子分析求得的PDF非常的接近。

程序如下：

function r = rice_fading(Kdb, N,Mi)

K = 10^(Kdb/10); const = 1/(2*(K+1));

x = randn(1,N); y = randn(1,N);

r = sqrt(const*((x + sqrt(2*K)).^2 + y.^2));

rt = zeros(1,Mi*length(r)); ki = 1;

fori=1:length(r)

rt(ki:i*Mi) = r(i); ki = ki+Mi;

end

r = rt;

Kdb=7; N=100000; Mi=1;

r=rice_fading(Kdb,N,Mi);

RdB = 20*log10(r);

Rt = [min(RdB):max(RdB)];

for m = 1:length(Rt)

fade = find(RdB

Nm = length(fade); AF(m) = Nm/N;

end

semilogy(Rt,AF,'k-o');

set(gcf,'paperunits','centimeters');

set(gcf,'papersize',[5 5]);设置图像大小为5cm*5cm

grid;

运行结果为：

图3 K=7dB 时莱斯分布的CDF

程序如下：

N = 100000;

x = randn(1, N); y = randn(1, N);

r = sqrt(0.5*(x.^2 + y.^2));

step = 0.1; range = 0:step:3;

h = hist(r, range);

fr_approx = h/(step*sum(h));

fr = (range/0.5).*exp(-range.^2);

plot(range, fr_approx,'ko', range, fr,'k');

set(gcf,'paperunits','centimeters');

set(gcf,'papersize',[5 5]); 设置图像大小为5cm*5cm

grid;

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

图4瑞利分布的PDF

QPSK信号传输过程的框图如图5所示。

图5 QPSK 信号在莱斯衰落信道中传输过程的框图

在仿真过程中主要用到了Matlab工具箱中这样一些函数:产生同分布随机变量矩阵的randint函数,基带数字调制器dmodce函数,基带数字解调器ddcmodce函数,以及计算误比特数和误比特率的biterr函数。

最后得到当K=5dB与K=-inf时的误比特率(BER)的仿真曲线,如图6所示。对于莱斯衰落信道,由于多径信号中含有视距传播分量,从图6可以看出随着K值的增大,接收信号中直视波的能量增大,使得误码率的性能大为改善。分析可知当K值逐渐增大时,所得误码率的曲线会越来越接近理想曲线。

程序如下：

function r = ray_doppler(fm, M, dt, N)

T = N*dt-dt; t = 0:dt:T;

c = sqrt(2/M); w = 2*pi*fm; x = 0; y = 0;

for n = 1:M

alpha = (2*pi*n-pi+(2*pi*rand-pi))/(4*M);

ph1 = 2*pi*rand - pi;

ph2 = 2*pi*rand - pi;

x = x + c*cos(w*t*cos(alpha) + ph1);

y = y + c*cos(w*t*sin(alpha) + ph2);

end

r = sqrt(x.^2 + y.^2)/sqrt(2);

function BER = psk_rice(logEbNo,M,Kdb)

k = log2(M); EbNolin = 10.^(logEbNo/10)

Fd = 1; Fs = 1; Nit = 100000; Ns = 1000;

Tstop = 100;

forit_snr = 1:length(EbNolin)

nstd = sqrt(1/(2*k*EbNolin(it_snr)));

bit_err = 0;

for it = 1:Nit

a = randint(Ns,1,M);

s = dmodce(a,Fd,Fs,'psk',M);

r = rice_fading(Kdb,Ns,1); v_r = s.*r';

v = v_r + nstd*(randn(Ns,1) + ...

j*randn(Ns,1));

z = ddemodce(v, Fd, Fs,'psk',M);

errors = biterr(a,z);

bit_err = bit_err + errors;

ifbit_err>= Tstop

break

end

end

BER(it_snr) = bit_err/(it*Ns*k);

End

semilogy(logEbNo, BER,'k');

xlabel('Eb/No(dB)');ylabel('BER');

set(gcf,'paperunits','centimeters')；

set(gcf,'papersize',[5 5]);设置图像大小为5cm*5cm grid;

图6 莱斯衰落信道中QPSK信号传输性能的仿真

4 结论

对移动无线通信系统而言, 因为传播环境的复杂性和多样性, 无线信道的特性在接收机的设计中扮演着至关重要的角色。介绍利用Matlab对移动无线信道进行仿真的方法, 得到了传输信号在小尺度衰落信道(主要是瑞利衰落信道和莱斯衰落信道)的传输特性的估计以及QPSK调制信号在莱斯衰落信道中传播的性能估计。所得的这些结果,能够较为准确地模拟实际无线信道的主要特性,并且具有复杂度低和易于实现等优点,在通信理论研究中有较高的应用价值。

基于MATLAB的GMSK调制与解调课设报告

基于Matlab的GMSK调制与解调 1.课程设计目的 （1）加深对GMSK基本理论知识的理解。 （2）培养独立开展科研的能力和编程能力。 （3）通过SIMULINK对BT=0.3的GMSK调制系统进行仿真。 2.课程设计要求 （1）观察基带信号和解调信号波形。 （2）观察已调信号频谱图。 （3）分析调制性能和BT参数的关系。 3.相关知识 3.1GMSK调制 调制原理图如图2.2，图中滤波器是高斯低通滤波器，它的输出直接对VCO 进行调制，以保持已调包络恒定和相位连续。 非归零数字序 高斯低通滤 波器频率调制器 （VCO） GMSK已 调信号 图3.1GMSK调制原理图 为了使输出频谱密集，前段滤波器必须具有以下待性： 1.窄带和尖锐的截止特性，以抑制FM调制器输入信号中的高频分量； 2.脉冲响应过冲量小，以防止FM调制器瞬时频偏过大； 3.保持滤波器输出脉冲响应曲线下的面积对应丁pi／2的相移。以使调制指数为1／2。前置滤波器以高斯型最能满足上述条件，这也是高斯滤波器最小移频键控(GMSK)的由来。

GMSK 信号数据 3.2GMSK 解调 GMSK 本是MSK 的一种，而MSK 又是是FSK 的一种，因此，GMSK 检波也可以采用FSK 检波器，即包络检波及同步检波。而GMSK 还可以采用时延检波，但每种检波器的误码率不同。 GMSK 非相干解调原理图如图2.3，图中是采用FM 鉴频器（斜率鉴频器或相位鉴频器）再加判别电路，实现GMSK 数据的解调输出。 图3.2GMSK 解调原理图 4.课程设计分析 4.1信号发生模块 因为GMSK 信号只需满足非归零数字信号即可，本设计中选用（Bernoulli Binary Generator）来产生一个二进制序列作为输入信号。 图4.1GMSK 信号产生器 该模块的参数设计这只主要包括以下几个。其中probability of a zero 设置为0.5表示产生的二进制序列中0出现的概率为0.5；Initial seed 为61表示随机数种子为61；sample time 为1/1000表示抽样时间即每个符号的持续时为0.001s。当仿真时间固定时，可以通过改变sample time 参数来改变码元个数。例如仿真时间为10s，若sample time 为1/1000，则码元个数为10000。 带通滤 波器限幅器判决器鉴频器GMSK 信号 输出

瑞利信道仿真 matlab

实验一 瑞利信道的仿真 一 引言：瑞利信道介绍 瑞利衰落信道（Rayleigh fading channel ）是一种无线电信号传播环境的统计模型。这种模型假设信号通过无线信道之后，其信号幅度是随机的，即“衰落”，并且其包络服从瑞利分布。[1] 瑞利分布就是两个独立的高斯分布的平方和的开方一个信号都是分为正交的两部分，而每一部分都是多个路径信号的叠加，当路径数大于一定数量的时候，他们的和就满足高斯分布。而幅度就是两个正交变量和的开平方，就满足瑞利分布了。[2] 二 实验目的： 用MATLAB 软件仿真瑞利信道，产生瑞利信道的随机数，画出产生瑞利数据的CDF 和PDF ，并求瑞利数据的均植和方差。 三 实验内容： 1、实验原理： 一个随机二维向量的两个分量呈独立的、有着相同的方差的正态分布时，这个向量的模呈瑞利分布，两个正交高斯噪声信号之和的包络服从瑞利分布。信道符合瑞利分布，做出概率密度函数曲线。这里又到了瑞利分布的概率密度函数 2 22()exp() 0r 2r r p r σσ=-≤≤∞运用公式验证瑞利信道是符合瑞利分布的。 2、程序框图

3、源程序代码 % parameters setting clc; n=0:0.1:10; sigma=1; N=100000; x=randn(1,N); y=randn(1,N); M=x+j*y; r=sqrt(sigma*(x.^2+y.^2)); % q=1-exp((-(x.^2+y.^2))/(2*sigma*sigma)); % step=0.1; %range=0:step:3; h=hist(r,n); fr_approx=h/(0.1*sum(h)); pijun=sum(r)/N; junfanghe=(r-pijun).^2; junfang=sum(junfanghe)/N; u=0; % w=hist(q,n); % fr_approx1=-w/(0.1*sum(w)); % Calculate the CDF &Drawing cdf=raylcdf(n,sigma); subplot(3,1,1); plot(n,cdf); % hold on; % plot(n,fr_approx1,'ko'); % Calculate the PDF & Drawing title('Normal cumulative distribution'); pdf=raylpdf(n,sigma); subplot(3,1,2); plot(n,pdf); title('Normal probability density'); hold on; plot(n,fr_approx,'ko'); axis([0 8 0 1]) wucha=fr_approx-pdf; subplot(3,1,3); plot(n,wucha); title('wucha'); % Generate the randoms & Calculate the mean, covariance R=raylrnd(sigma,1,1000); % subplot(3,1,3);

Matlab通信系统仿真实验报告

Matlab通信原理仿真 学号： 2142402 姓名：圣斌

实验一Matlab 基本语法与信号系统分析 一、实验目的： 1、掌握MATLAB的基本绘图方法； 2、实现绘制复指数信号的时域波形。 二、实验设备与软件环境： 1、实验设备：计算机 2、软件环境：MATLAB R2009a 三、实验内容： 1、MATLAB为用户提供了结果可视化功能，只要在命令行窗口输入相应的命令，结果就会用图形直接表示出来。 MATLAB程序如下： x = -pi::pi; y1 = sin(x); y2 = cos(x); %准备绘图数据 figure(1); %打开图形窗口 subplot(2,1,1); %确定第一幅图绘图窗口 plot(x,y1); %以x，y1绘图 title('plot(x,y1)'); %为第一幅图取名为’plot(x,y1)’ grid on; %为第一幅图绘制网格线 subplot(2,1,2) %确定第二幅图绘图窗口 plot(x,y2); %以x，y2绘图 xlabel('time'),ylabel('y') %第二幅图横坐标为’time’,纵坐标为’y’运行结果如下图： 2、上例中的图形使用的是默认的颜色和线型，MATLAB中提供了多种颜色和线型，并且可以绘制出脉冲图、误差条形图等多种形式图： MATLAB程序如下： x=-pi:.1:pi; y1=sin (x); y2=cos (x); figure (1); %subplot (2,1,1); plot (x,y1); title ('plot (x,y1)'); grid on %subplot (2,1,2); plot (x,y2);

(完整word版)基于Matlab的无线信道仿真

基于Matlab的无线信道仿真 近几年，随着无线通信业务和新兴宽带移动互联网接入业务的快速增长，对无线通信系统的优化显得尤为重要。与有线信道静态和可预测的典型特点相反，在实际中，由于无线信道动态变化且不可预测，无线通信系统的性能在很大程度上取决于无线信道环境，所以对无线信道的准确理解和仿真对设计一个高性能和高频谱效率的无线传输技术显得尤其重要。 无线信道的一个典型特征是“衰落”，衰落现象大致可分为两种类型：大尺度衰落和小尺度衰落。其中，大尺度衰落主要在移动设备通过一段较长的距离时体现，它是由信号的损耗（长距离传播）和大的障碍物（如建筑物、中间地形和植物）形成的阴影所引起的，一般分为路径损耗和阴影衰落，另一方面，小尺度衰落是指当移动台在较短距离内移动时，由多条路径的相消或相长干涉所引起信号电平的快速波动，主要表现为多径衰落。它们之间的关系如图1所示。报告中分别对这几种衰落的常见模型进行了总结和仿真。 图1 各种衰落之间的关系 一、大尺度衰落 大尺度衰落是在一个较大的范围上考察功率的渐变过程，功率的局部中值随距离变化缓慢。大尺度信道模型主要研究电波传播在时间、空间、频率范围内平均特性。 1.1 路径损耗 路径损耗由发射功率的辐射扩散及信道的传播特性造成，反映在宏观长距离

上。理论上认为，对于相同收发距离，路径损耗相同。其定义为有效发射功率和平均接收功率之间的比值。几种常用的描述大尺度衰落的模型有自由空间模型、对数距离路径损耗模型、Hata-Okumura 模型。 1.1.1自由空间模型 所谓自由空间是指天线周围为无限大真空时的电波传播，它是理想传播条件。电波在自由空间传播时，其能量既不会被障碍物所吸收，也不会产生反射或散射，传播路径上没有障碍物阻挡，到达接收天线的地面反射信号场强也可以忽略不计。 自由空间模型中路径损耗计算公式： r t r t s G G c df πP P L 142 ??? ??== 其中，t P 为发射功率，r P 为接收功率，d 为发射端与接收端距离，f 为载波频率，c 为光速取8103?，t G 为发射端天线增益，r G 为接收端天线增益。转换成分贝表示： r t r t s G G f d P P L lg 10lg 20lg 2045.32lg 10dB -++==）（ 发射端与接收端均是全向天线，1==r t G G ，得图2： 图2 路径损耗随距离、频率变化曲线 1.1.2 对数距离路径损耗模型 与前面提到的自由空间路径损耗一样，在其他所有实际环境中，平均接收信号功率随距d 呈对数方式减小。通过引入随着环境而改变的路径损耗指数n 可以修正自由空间模型，从而构造出一个更为普遍的路径损耗衰落模型。

信号与系统的MATLAB仿真

成绩
课程设计说明书(计算书、论文)
题 目 信号与系统的 MATLAB 仿真
课 程 名 称 院 （系）
信号与系统 电子通信工程学院
专 业 班 级 学 生 姓 名 学 号
设 计 地 点 指 导 教 师
设计起止时间：
年
月 日
至
年
月
日

1．
课程设计应达到的目的
(1)熟悉 Matlab 软件的运行环境 (2)掌握采用 Matlab 软件程序实现信号与系统分析的方法 (3)掌握正确的编程过程和仿真分析 (4)总结对比软件仿真与硬件实验的区别及特点 2．课程设计题目及要求 《信号与系统》课程设计选题主要是要体现本课程的主要教学 内容中的重点部分，同时要求选题能过反映出信号仿真的代表性， 系统分析的应用性， 灵活性， 并且能与原本理论教学中繁琐的数学 计算相比较， 体现出软件计算的方便快捷性， 本课程设计主要包括 四个小设计部分，分别是： (1)信号的产生与简单运算：产生一个方波周期为 4π ，t[0 50]。
(2)?求解微分方程：y"(t)+3y'(t)+2y(t)=2e-2 ε(t)求 yzs； ?求卷积：e-2 ε (t)*e-3 ε (t)
t t
t
(3)求 H (s) ?
2s 2 ? 1 s 3 ? 4s 2 ? 6s ? 9
?求零、极点 ?并绘图 ?冲激响应

（4）求解差分方程：y(n)-y(n-1)-2y(n-2)=f(n) ?f(n)=( 1 )nε (n)
3
?f(n)=δ (n)
3.课程设计思路 利用信号与系统中的 matlab 常用命令集求解微分方程，并利用结 果和绘图命令绘图。
4.课程设计原理 设计原理 (1)设计一个简单程序能实现方波信号的生成。 利用Matlab软件的信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox)中的专用函数产生 信号并绘出波形。
（2） ?对于求方程的零状态响应，即是求解常微分方程。Matlab 解常微分方程式的语法是 dsolve('equation','condition')，其中equation代表常微分方程式即 y'=g(x,y)， 且须以Dy代表一 微分项y''，condition则为初始条件。 ?利用MATLAB中conv命令求解卷积。 阶微分项y' D2y代表二阶

基于matlab的通信信道及眼图的仿真 通信原理课程设计

通信原理课程设计 基于matlab的通信信道及眼图的仿真 作者: 摘要 由于多径效应和移动台运动等影响因素，使得移动信道对传输信号在时间、频率和角度上造成了色散，即时间色散、频率色散、角度色散等等，因此多径信道的特性对通信质量有着重要的影响，而多径信道的包络统计特性则是我们研究的焦点。根据不同无线环境，接收信号包络一般服从几种典型分布，如瑞利分布、莱斯分布等。因此我们对瑞利信道、莱斯信道进行了仿真并针对服从瑞利分布的多径信道进行模拟仿真。由于眼图是实验室中常用的一种评价基带传输系统的一种定性而方便的方法，“眼睛”的张开程度可以作为基带传输系统性能的一种度量，它不但反映串扰的大小，而且也可以反映信道噪声的影响。为此，我们在matlab上进行了仿真,加深对眼图的理解。 关键词：瑞利信道莱斯信道多径效应眼图 一、瑞利信道 在移动通信系统中，发射端和接收端都可能处于不停的运动状态之中，这种相对运动将产生多普勒频移。在多径信道中，发射端发出的信号通过多条路径到达接收端，这些路径具有不同的延迟和接收强度，它们之间的相互作用就形成了衰落。MATLAB中的多径瑞利衰落信道模块可以用于上述条件下的信道仿真。 多径瑞利衰落信道模块用于多径瑞利衰落信道的基带仿真，该模块的输入信号为复信号，可以为离散信号或基于帧结构的列向量信号。无线系统中接收机与发射机之间的相对运动将引起信号频率的多普勒频移，多普勒频移值由下式决定： 其中v是发射端与接收端的相对速度，θ是相对速度与二者连线的夹角，λ是信号的波长。

Fd的值可以在该模块的多普勒平移项中设置。由于多径信道反映了信号在多条路径中的传输，传输的信号经过不同的路径到达接收端，因此产生了不同的时间延迟。当信号沿着不同路径传输并相互干扰时，就会产生多径衰落现象。在模块的参数设置表中，Delay vector（延迟向量）项中，可以为每条传输路径设置不同的延迟。如果激活模块中的Normalize gain vector to 0 dB overall gain,则表示将所有路径接收信号之和定为0分贝。信号通过的路径的数量和Delay vector（延迟向量）或Gain vector(增益向量)的长度对应。Sample time(采样时间)项为采样周期。离散的Initial seed(初始化种子)参数用于设置随机数的产生。 1.1、Multipath Rayleigh Fading Channel(多径瑞利衰落信道)模块的主要参数 参数名称参数值 Doppler frequency(Hz) 40/60/80 Sample time 1e-6 Delay vector(s) [0 1e-6] Gain vector(dB) [0 -6] Initial seed 12345 使能 Normalize gain vector to 0 dB overall gain Bernoulli Random Binary Generator(伯努利二进制随机数产生器)的主要参数 参数名称参数值 Probability of a zero0.5 Initial seed54321

数字通信系统matlab仿真

课程设计报告 题目：基于MATLAB的通信系统仿真 ———信道编码对通信系统性能的影响 专业：通信工程 姓名：XXX 学号：0730xxxx

基于MATLAB 的通信系统仿真 ———信道编码对通信系统性能的影响 摘要：简述信道编码理论，详细说明分组码的编译原理、实现方法及检错纠错能力，用MATLAB 仿真有无信道编码条件下对通信系统性能的影响及信道编码在不同信道下对通信系统性能的影响，如AWGN 信道和深衰落信道。 关键词：信道编码、分组码、MATLAB 仿真、性能 一、引言 提高信息传输的有效性和可靠性始终是通信技术所追求的目标，而信道编码能够显著的提升信息传输的可靠性。1948年,信息论的奠基人C.E.Shannon 在他的开创性论文“通信的数学理论”中,提出了著名的有噪信道编码定理.他指出：对任何信道,只要信息传输速率R 不大于信道容量C, 就一定存在这样的编码方法：在采用最大似然译码时,其误码率可以任意小.该定理在理论上给出了对给定信道通过编码所能达到的编码增益的上限,并指出了为达到理论极限应采用的译码方法.在信道编码定理中,香农提出了实现最佳编码的三个基本条件 ：(1 )采用随机编译码方式 ; (2 )编码长度Ｌ→∞ , 即分组的码组长度无限 ; (3)译码采用最佳的最大似然译码算法。【1】 二、信道编码理论 1、信道编码的目的 在数字通信系统中由于信道内存在加性噪声及信道传输特性不理想等容易造成码间串扰同时多用户干扰、多径传播和功率限制等也导致错误译码。为了确保系统的误比特率指标通常采用信道编码。信道编码是为了保证信息传输的可靠性、提高传输质量而设计的一种编码。它是在信息码中增加一定数量的多余码元，使码字具有一定的抗干扰能力。 2、信道编码的实质 信道编码的实质就是在信息码中增加一定数量的多余码元（称为监督码元），使它们满足一定的约束关系，这样由信息码元和监督码元共同组成一个由信道传输的码字。举例而言，欲传输k 位信息，经过编码得到长为n(n>k)的码字，则增加了 n - k = r 位多余码元，我们定义 R = k / n 为编码效率。【2】 3、 信道编码公式 令信息速率为f b ，经过编码以后的速率为f t ，定义：R ＝f b /f t 为编码率。则对于任何一个信道，总存在一个截止速率R 0，只要R

基于MATLAB的信号与系统仿真及应用

本科毕业（论文） 题 目 （中、英文 ） in The Signal System 分类 号 学号 密级 公开 学校代码 1107044431 TN911.6 基于MATLAB 的信号系统仿真及应用 The Application of MATLAB in The Signal System 工科 作者姓名 指导教师 学科门类 专业名称 电气工程及其自动化 提交论文日期 成绩评定 二零一五年五月

摘要 当前的科学信息技术正在日新月异的高速发展,而通过应用数字信号处理的方法，已成为一个非常重要的技术手段被广泛应用在通信、音频和图像、遥感，视频等领域。为了更好地了解信号与系统的基本理论和掌握其方法,从而更好地理解和掌握数字信号处理的理论知识,因此在实验过程中我们就需要通过MATLAB 计算机辅助设计平台。 本论文主要探究MATALB在信号与系统中的连续信号和离散信号中的应用，主要从连续和离散两方面入手，进一步掌握信号系统中的相关知识。同时引进计算机软件—MATLAB,对信号系统二阶系统的时域和频域分析，通过它在计算机上对程序进行仿真，阐述信号与系统理论应用与实际相联系。以此激发学习兴趣，变被动接受为主动探知，从而提升学习效果，培养主动思维，学以致用的思维习惯，也可以让人们进一步了解MATLAB软件 关键词：采样定理；MATLAB；信号与系统；抽样定理

Abstract Current, the rapid development of science and information technology are changing and through the application of digital signal processing method, has become a very important technology is widely used in communication, audio and video, remote sensing, video, etc. In order to better understand the basic theory of signal and system, and grasp the method, to better understand and master the theoretical knowledge of digital signal processing, so we need in the process of experiment by MATLAB computer aided design platform. This thesis mainly explores MATALB in signal and system, the application of discrete and continuous signals, mainly from the two aspects of the continuous and discrete, further to master relevant knowledge of signal system. Introduction of computer software - MATAB at the same time, the signal system of second order system time domain and frequency domain analysis, through its d on program on computer simulation, signal and system theory associated with the actual application. To stimulate interest in learning, change passive accept to active detection, so as to improve learning effect, active thinking, to practice habits of thinking, also can let people learn more about MATLAB software. Key words:Sampling theorem; MATLAB; Signals and systems; The sampling theorem

MATLAB通信系统仿真实验报告1

MATLAB通信系统仿真实验报告

实验一、MATLAB的基本使用与数学运算 目的：学习MATLAB的基本操作，实现简单的数学运算程序。 内容： 1-1要求在闭区间[0，2π]上产生具有10个等间距采样点的一维数组。试用两种不同的指令实现。 运行代码：x=[0:2*pi/9:2*pi] 运行结果： 1-2用M文件建立大矩阵x x=[0.10.20.30.40.50.60.70.80.9 1.11.21.31.41.51.61.71.81.9 2.12.22.32.42.52.62.72.82.9 3.13.23.33.43.53.63.73.83.9] 代码：x=[0.10.20.30.40.50.60.70.80.9 1.11.21.31.41.51.61.71.81.9 2.12.22.32.42.52.62.72.82.9 3.13.23.33.43.53.63.73.83.9] m_mat 运行结果： 1-3已知A=[5，6;7，8]，B=[9，10;11,12]，试用MATLAB分别计算 A+B,A*B,A.*B,A^3，A.^3，A/B,A\B. 代码：A=[56;78]B=[910;1112]x1=A+B X2=A-B X3=A*B X4=A.*B X5=A^3 X6=A.^3X7=A/B X8=A\B

运行结果： 1-4任意建立矩阵A，然后找出在[10,20]区间的元素位置。 程序代码及运行结果： 代码：A=[1252221417;111024030;552315865]c=A>=10&A<=20运行结果： 1-5总结：实验过程中，因为对软件太过生疏遇到了些许困难，不过最后通过查书与同学交流都解决了。例如第二题中，将文件保存在了D盘，而导致频频出错，最后发现必须保存在MATLAB文件之下才可以。第四题中，逻辑语言运用到了ij，也出现问题，虽然自己纠正了问题，却也不明白错在哪了，在老师的讲解下知道位置定位上不能用ij而应该用具体的整数。总之第一节实验收获颇多。

matlab信道仿真经典源程序

% % % Rayleigh Fading Channel Signal Generator % Using the Dent Model (a modification to the Jakes Model) % % Last Modified 10/18/05 % % Author: Avetis Ioannisyan (avetis@https://www.wendangku.net/doc/f917223758.html,) % % % Usage: % [omega_mTau, Tk] = % ai_RayCh(NumAngles, Length, SymbolRate, NumWaveforms, CarrierFreq, Velocity) % % Where the output omega_mTau is a time scaling factor for plotting % normalized correlations. The LAGS value output by [C,LAGS] = XCORR(...) % should be multiplied by the omega_mTau scaling factor to properly display % axis. Tk is a two dimensional vector [M, N] = SIZE(Tk) with % M=numWaverorms and N=Length specified in the RayCh(...) function call % % And the input variables are: % % NumAngles - scalar power of 2, NumAngles > 2^7 is used to specify the % number of equally strong rays arriving at the receiver. It used to % compute the number of oscillators in the Dent model with N0 = numAngles/4 % % Length - scalar preferably power of 2 for faster computation, Length > 2^17 % is used to specify the length of the generated sequence. Lengths near 1E6 % are close to realistic signals % % SymbolRate - scalar power of 2 and is in kilo-symbols-per-sec is used to % specify what should be the transmission data rate. Slower rates will % provide slowly fading channels. Normal voice and soem data rates are % 64-256 ksps % % NumWaveforms - scalar used to specify how many 'k' waveforms to generate % in the model. NumWaveforms > 2 to properly display plots % % CarrierFreq - scalar expressed in MHz is the carrier frequency of the % tranmitter. Normally 800 or 1900 MHz for mobile comms % % Velocity - scalar expressed in km/hr is the speed of the receiver. % 100 km/hr = 65 mi/hr. Normal values are 20-130 km/hr %

matlab信号仿真谐波

综合训练① 实验内容：利用matlab绘制频率自定的正弦信号（连续时间和离散时间），复指数信号（连续时间），并举例实际中哪些物理现象可以用正弦信号，复指数信号来表示。绘制成谐波关系的正弦信号（连续时间和离散时间），分析其周期性和频率之间的关系。实验步骤： 一、绘制谐波关系的正弦信号 分析：由于正弦信号可以表示成两个共轭的复指数信号相减，然后再除去两倍的单位虚数得到，故，我们将正弦信号设置为 X=exp(j*pi*n/4)-exp(-j*pi*n/4))/(2*j) 此信号就相当于 x=sin(pi*n/4) 设计程序如下： n=[0:32]; %设置n的取值 x=(exp(j*pi*n/4)-exp(-j*pi*n/4))/(2*j); %限定离散正弦信号 stem(n,x) %绘制该离散正弦信号 通过Matlab所得图形如下：

分析：同样的连续型的正弦信号同样也可以用类似方式绘制. x=sym('(exp(j*pi*t/T)+exp(-j*pi*t/T))/2');%函数表示正弦信号 x5=subs(x,5,'T'); %设置周期大小ezplot(x5,[0,10]) %绘制图形 所得结果如下：

二、绘制复指数信号 分析：由于复指数信号有实数部分和虚数部分，所以绘制其图形，我们采取了分别绘制的方法，将实数和虚数分别画出。 实验程序如下： t=[0:.01:10]; %产生时间轴的等差点 y=exp((1+j*10)*t); %设置复指数信号 subplot(211),plot(t,real(y)); %绘制实数信号图形 grid subplot(212),plot(t,imag(y)); %绘制虚数部分图形 grid 实验所得结果如下：

基于matlab的模拟信号数字化仿真.

基于matlab的模拟信号数字化仿真 作者：李亚琼 学号：1305160425

摘要 本文研究的主要内容模拟信号数字化Matlab软件仿真。若信源输出的是模拟信号，如电话传送的话音信号，模拟摄像机输出的图像信号等，若使其在数字信道中传输，必须在发送端将模拟信号转换成数字信号，即进行A/D变换，在接收端则要进行D/A变换。模拟信号数字化由抽样、量化、编码三部分组成。由于数字信号的传送具有稳定性好，可靠性高，方便传送和传送等诸多优点，使得被广泛应用到各种技术中。不仅如此，Matlab仿真软件是常用的工具之一，可用于通信系统的设计和仿真。在科研教学方面发挥着重要的作用。Matlab有诸多优点，编程简单，操作容易、处理数据迅速等。 本文主要阐述的是模拟信号数字化的理论基础和实现方法。利用Matlab提供的可视化工具建立了数字化系统的仿真模型，详细讲述了抽样、量化、编码的设计，并指出了在仿真建模中要注意的问题。在给定的仿真条件下，运行了仿真程序，得到了预期的仿真结果。 关键词：Matlab、模拟信号数字化、仿真 1.1基本原理 模拟信号的数字传输是指把模拟信号先变换为数字信号后，再进行传输。由于与模拟传输相比，数字传输有着众多优点，因而此技术越来越受到重视。此变化成为A/D变换。A/D变换是把模拟基带信号变换喂数字基带信号，尽管后者的带宽会比前者大得很多，但本质上仍属于基带信号。这种传输可直接采用基带传输，或经过熟悉调制后再做频带传输。A/D变化包括抽样、量化、编码三个步骤，如图。 图1.模拟信号数字化 1.1.1抽样定理 抽样就是把模拟信号在时间上的连续变成离散的抽样值。而能不能用这一系列抽样值重新恢复原信号，就需要抽样定理来解决了。所以说，如果我们要传输模拟信号，可以通过传输抽样定理的抽样值来实现而不是非要传输原本的模拟信号。模拟信号数字化的理论基础就是抽样定理，抽样定理的作用不言而喻。 抽样定理：设时间连续信号) f，其最高截止频率为m f，如果用时间间 (t

瑞利信道Matlab仿真程序

%%File_C7: %本程序将一随机信号通过瑞利信道产生输出 %% clear; clc; Ts=; fmax=2;%最大多普勒频移 Nt=400;%采样序列的长度 （ sig=j*ones(1,Nt);%信号 t=[0:Nt]; %设定信道仿真参数 N0=25; D=1; [u]=jakes_single_rayleigh(N0,D,fmax,Nt,Ts);%生成瑞利信道RecSignal=u.*sig; ? plot(20*log10(RecSignal)); % %本函数用Jakes方法产生单径的符合瑞利分布的复随机过程%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function [u]=jakes_single_rayleigh(N0,D,fmax,M,Ts,Tc) % 输入参数： % N0 频率不重叠的正弦波个数 { % D 方差，可由输入功率得到 % fmax 最大多普勒频移 % M 码片数 %输出参数 %u 输出复信号 %u1 输出信号的实部 %u2 输出信号的虚部 %% 、 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% N=4*N0+2;%Jakes仿真叠加正弦波的总个数 %计算Jakes仿真中的离散多普勒频率fi,n f=zeros(1,N0+1); for n=1:N0 f(n)=fmax*cos(2*pi*n/N);

~ f(N0+1)=fmax; %计算多普勒增益ci,n %同向分量增益c1,n c1=zeros(1,N0+1); for n=1:N0 c1(n)=D*(2/sqrt(N))*2*cos(pi*n/N0); end c1(N0+1)=D*(2/sqrt(N))*sqrt(2)*cos(pi/4); 《 %正交分量增益c2,n c2=zeros(1,N0+1); for n=1:N0 c2(n)=D*(2/sqrt(N))*2*sin(pi*n/N0); end c2(N0+1)=D*(2/sqrt(N))*sqrt(2)*sin(pi/4); %插入随机相移ph_i,解决Jakes方法的广义平稳问题n=(1:N0+1); \ U=rand(size(n)); [x,k]=sort(U); ph_i=2*pi*n(k)/(N0+1); %计算复包络 u1=zeros(1,M);%Rc(t) u2=zeros(1,M);%Rs(t) u=zeros(1,M);%R(t) k=0; & %计算Rc(t) k=0; for t=0:Ts:(M-1)*Ts; w2=cos(2*pi*f*t+ph_i); ut2=c2*w2.'; k=k+1; u2(k)=ut2; end %计算u(t) k=0; for t=0:Ts:(M-1)*Ts k=k+1; u(k)=u1(k)-j*u2(k); end %程序结束

MATLAB产生信号波形的仿真实验

实验一产生信号波形的仿真实验 一、实验目的：熟悉MATLAB软件的使用，并学会信号的表示和以及用MATLAB 来产生信号并实现信号的可视化。 二、实验内容： 对信号进行时域分析，首先需要将信号随时间变化的规律用二维曲线表示出来。对于简单信号可以通过手工绘制其波形，但对于复杂的信号，手工绘制信号波形显得十分困难，且难以绘制精确的曲线。 一种是用向量来表示信号，另一种则是用符合运算的方法来表示信号。用适当的MATLAB语句表示信号后，可以利用MATLAB的绘图命令绘制出直观的信号波形。 1．向量表示法 对于连续时间信号f(t)，可以用两个行向量f和t来表示，其中向量t是 形如t=t 1:p:t 2 的MATLAB命令定义的时间范围向量，t 1 为信号起始时间，t 2 为信 号终止时间，p为时间间隔。向量f为连续信号f(t)在向量t所定义的时间点上的样值。 下面分析连续时间信号f(t)＝Sa(t)=sin(t)/t，可用如下的两个变量表示： t= -10:0.02:10 f=sin(t)./t 命令运行结果为： t = Columns 1 through 8 -10.0000 -8.5000 -7.0000 -5.5000 -4.0000 -2.5000 -1.0000 0.5000 Columns 9 through 14 2.0000 3.5000 5.0000 6.5000 8.0000 9.5000 f = Columns 1 through 8 -0.0544 0.0939 0.0939 -0.1283 -0.1892 0.2394 0.8415 0.9589 Columns 9 through 14

(完整word版)使用matlab绘制眼图.docx

使用 matlab 绘制数字基带信号的眼图实验 一、实验目的 1、掌握无码间干扰传输的基本条件和原理，掌握基带升余弦滚降系统的实现方法； 2、通过观察眼图来分析码间干扰对系统性能的影响，并观察在输入相同码率的NRZ 基带信号下，不同滤波器带宽对输出信号码间干扰大小的影响程度； 3、熟悉 MATLAB语言编程。 二、实验原理和电路说明 1、基带传输特性 基带系统的分析模型如图3-1 所示，要获得良好的基带传输系统，就应该 a n t nT s 基带传输a n h t nT s n n抽样判决 H ( ) 图 3-1基带系统的分析模型 抑制码间干扰。设输入的基带信号为a n t nT s， T s为基带信号的码元周期，则经过 n 基带传输系统后的输出码元为a n h t nT s。其中 n h(t )1H ()e j t d（3-1 ） 2 理论上要达到无码间干扰，依照奈奎斯特第一准则，基带传输系统在时域应满足： ，k 0 h( kT s)(3-2) 0,k为其他整数 频域应满足： T s， T s(3-3) H ( ) 0,其他

H ( ) T s T s T s 图 3-2 理想基带传输特性 此时频带利用率为 2Baud / Hz , 这是在抽样值无失真条件下，所能达到的最高频率利用率。 由于理想的低通滤波器不容易实现， 而且时域波形的拖尾衰减太慢， 因此在得不到严格 定时时，码间干扰就可能较大。在一般情况下，只要满足： 2 i H 2 2 , (3-4) H H ( ) H T s i T s T s T s T s 基带信号就可实现无码间干扰传输。这种滤波器克服了拖尾太慢的问题。 从实际的滤波器的实现来考虑，采用具有升余弦频谱特性 H ( ) 时是适宜的。 1 sin T s ( ) , (1 ) (1 ) 2 T s T s T s H ( ) 1, (1 ) 0 (3-5) T s 0, (1 ) T s 这里 称为滚降系数， 1。 所对应的其冲激响应为： sin t cos( t T s ) h(t ) T s (3-6) t 1 4 2t 2 T s 2 T s 此时频带利用率降为 2 / (1 ) Baud/ Hz ，这同样是在抽样值无失真条件下， 所能达到的最 高频率利用率。换言之，若输入码元速率 R s ' 1/ T s ，则该基带传输系统输出码元会产生码

(完整word版)LMMSE算法信道均衡MATLAB仿真

一．信道均衡的概念 实际的基带传输系统不可能完全满足无码间串扰传输条件，因而码间串扰是不可避免的。当串扰严重时，必须对系统的传输函数 进行校正，使其达到或接近无码间串扰要求的特性。理论和实践表明，在基带系统中插入一种可调滤波器就可以补偿整个系统的幅频，和相频特性从而减小码间串扰的影响这个对系统校正的过程称为均衡，实现均衡的滤波器称为均衡器。 均衡分为频域均衡和时域均衡。频域均衡是从频率响应考虑，使包括均衡器在内的整个系统的总传输函数满足无失真传输条件。而时域均衡，则是直接从时间响应考虑，使包括均衡器在内的整个系统的冲激响应满足无码间串扰条件。 频域均衡在信道特性不变，且传输低速率数据时是适用的，而时域均衡可以根据信道特性的变化进行调整，能够有效地减小码间串扰，故在高速数据传输中得以广泛应用。 时域均衡的实现方法有多种，但从实现的原理上看，大致可分为预置式自动均衡和自适应式自动均衡。预置式均衡是在实际传数之前先传输预先规定的测试脉冲（如重复频率很低的周期性的单脉冲波形），然后按“迫零调整原理”自动或手动调整抽头增益；自适应式均衡是在传数过程中连续测出距最佳调整值的误差电压，并据此电压去调整各抽头增益。一般地，自适应均衡不仅可以使调整精度提高，而且当信道特性随时间变化时又能有一定的自适应性，因此很受重视。这种均衡器过去实现起来比较复杂，但随着大规模、超大规模集成电路和微处理机的应用，其发展十分迅速。 二．信道均衡的应用 1.考虑如图所示的基带等效数据传输系统，发送信号k x 经过ISI 失真信道传输，叠加高斯加性噪声。 图1基带等效数据传输模型 设发送信号采用QPSK 调制，即(1)k x j =±±ISI 信道的冲击响应以向量的形式表示为h 2211[,,,]T L L L h h h --+=???。典型的ISI 信道响应向量有三种： h [0.04,0.05,0.07,0.21,0.5,0.72,0.36,0,0.21,0.03,0.07]T A =--- h [0.407,0.815,0.407]T B = h [0.227,0.46,0.6888,0.46,0.227]T C = k ω为实部与虚部独立的复高斯白噪声，其均值为零，方差为2 ωσ。 2.实现目的

实验四 信号与系统仿真—连续信号在Matlab中的表示

电子信息工程系实验报告 课程名称： 计算机仿真技术 实验项目名称：实验四 信号与系统仿真—连续信号在Matlab 中的表示 实验时间：2011-11-1 班级：电信092 姓名：XXX 学号：910706201 一、实 验 目 的: 学会运用MATLAB 表示常用连续时间信号的方法；观察并熟悉这些信号的波形和特性。 二、实 验 环 境: 硬件：PC 机，PII 以上 CPU ，内存1G ； 软件：Matlab7.1 三、实 验 原 理： 在某一时间区间内，除若干个不连续点外，如果任意时刻都可以给出确定的函数值，则称该信号为连 续时间信号，简称为连续信号。从严格意义上讲，MATLAB 数值计算的方法并不能处理连续时间信号。然而， 可利用连续信号在等时间间隔点的取样值来近似表示连续信号，即当取样时间间隔足够小时，这些离散样 值能够被MATLAB 处理，并且能较好地近似表示连续信号。 MATLAB 提供了大量生成基本信号的函数。比如常用的指数信号、正余弦信号等都是MATLAB 的内部函 数。为了表示连续时间信号，需定义某一时间或自变量的范围和取样时间间隔，然后调用该函数计算这些 点的函数值，最后画出其波形图。 四、实 验 内 容 及 过 程: 1、利用MATLAB 命令画出下列连续信号的波形图。 （1）2cos(3/4)t π+ 为画出2cos(3/4)t π+连续信号的波形图编写如下程序代码： clear ；clc; K=2;w=3;phi=pi/4; t=0:0.01:3; ft = K.*cos(w.*t+phi); plot(t,ft);grid on axis([0,3,-2.2,2.2]); title('余弦信号'); （2）(2)()t e u t -- 先在MATLAB 的工作目录下创建uCT 的M 文件，其MATLAB 源文件为： function f = uCT(t) f = (t>=0); 保存后，就可调用该函数 成 绩： 指导教师（签名）：