专业课程设计OQPSK通信系统的matlab仿真分析
说明
1.课程设计任务书由指导教师填写，并经专业学科组审定，下达到
学生。
2.学生根据指导教师下达的任务书独立完成课程设计。
3.本任务书在课程设计完成后，与论文一起交指导教师，作为论文
评阅和课程设计答辩的主要档案资料。
一、课程设计的主要内容和基本要求
⑴产生等概率且相互独立的二进制序列，画出时域和频域的波形；
⑵产生均值为0，方差为1的加性高斯随机噪声；
⑶进行OQPSK调制，画出波形；
⑷进行误码率分析，并与理论值比较；
⑸解调OQPSK，画出眼图。
⑹画出星座图
二、课程设计图纸内容及张数
本实验没有规定的图纸内容，在实验结果中附有本次实验的结果图
三、课程设计应完成的软硬件的名称、内容及主要技术指标
MATLAB 7.0
四、主要参考资料
通信原理基础（北京邮电大学出版社)
通信原理（国防工业出版社）樊昌信曹丽娜编著
信号与系统——MATLAB综合实验（高等教育出版社）
MATLAB7辅助信号处理技术与应用(电子工业出版社)飞思科技产品研发中心编著
OQPSK通信系统的matlab仿真分析
㈠设计目的和意义
1.对oqpsk进行调制和解调，通过MATLAB编程，掌握MATLAB的使用，熟练掌
握OQPSK的调制原理，解调原理。
2.对OQPSK通信系统进行matlab仿真分析，分析起信噪比和差错率。为现实
中通信系统的调制，解调，及信道传输进行理论指导。
㈡设计原理
1.OPSK的调制
它和QPSK有着同样的相位关系，也是把输入码流分成两路，然后进行正交调制。随着数字通信技术的发展和广泛应用，人们对系统的带宽、频谱利用率和抗干扰性能要求越来高。而与普通的QPSK比较，交错正交相移键控的同相与正交两支路的数据流在时问上相互错开了半个码元周期，而不像QPSK那样I、Q两个数据流在时间上是一致的(即码元的沿是对齐的)。由于OQPSK信号中的
I(同相)和Q(正交)两个数据流，每次只有其中一个可能发生极性转换，所以，每当一个新的输入比特进入调制器的I或Q信道时，其输出的OQPSK信号中只有0°、+90°三个相位跳变值，而根本不可能出现180°相位跳变。所以频带受限的OQPSK信号包络起伏比频带受限的QPSK信号要小，而经限幅放大后的频带展宽也少。
2．OQPSK的基本原理
OQPSK信号的数学公式可以表示为：
⑴OQPSK的调制方法与QPSK类似，仅在一条正交支路上引入了一个比特的延时，以使得两支路的数据不会同时发生变化，降低最大相位跳变。其中电平映射关系为:1→1,0→-1.
图3：OQPSK调制原理框图
经OQPSK调制后，调制点的星相图以及状态转移图如图4所示。
⑵OQPSK解调
OQPSK信号可采用正交相干解调方式解调，其解调原理如图a所示。由图a可以看出，OQPSK与QPSK信号的解调原理基本相同，其差别仅在于对Q支路信号抽样判决后要延迟Tb／2，这是因为在调制时，Q支路信号在时间上偏移了Tb／2，所以抽样判决时刻也相应偏移了Tb／2，以保证对两支路的交错抽样。
⑶眼图是信号由垂直扫描进入与同周期的水平扫描锯齿波叠加到示波器上时到得图案。
眼图能够反映信号在传输过程中受到的信道噪声影响的强度，眼图越模糊，眼睛越闭合，则说明噪声越强，反之，则说明噪声强度弱，也能说明信道性能更优良。
㈢设计结果及分析
⑴输入的二进制序列以及串并转换成的上下两路信号，下支路信号已延时，由产生的随机序列可以知道前十个码元为1001001101，映射电平为1-1-11-1-111-11，下面的抽样脉冲与ts=1的矩形脉冲相卷即为输入信号
⑵上下支路分别经过调制后的信号
⑶调制后的信号以及加了高斯白噪声的信号
⑷调制后的信号乘以相干载波后的信号，通过低通滤波器以及经过抽样判决后的信号
（前面上下支路的信号的与判决后的信号对比，可以看出都有延时）
⑸恢复成的最终信号与原始信号的对比
⑹oqpsk的星座图
⑺oqpsk的眼图
⑻oqpsk系统的理论误码率
⑼此次实验中实际误码率
加入不同的噪声进行循环 rt=1.8%
(四)matlab程序及其功能
⑴主程序以及注释
clc;
A=1; % 载波幅度
fc=2; % 载波频率
Ts=1; % 码元宽度
fs=1/Ts
B1=fs; %低通滤波器的宽
N_sample=32; % 基带码元抽样点数
N=500; % 码元数
dt=Ts/fc/N_sample; % 抽样时间间隔
T=N*Ts; % 信号持续时间长度
t=0:dt:T-dt; % 时间向量
Lt=length(t); % 时间向量长度
tx1=0; % 时域波形图横坐标起点
tx2=10; % 时域波形图横坐标终点
ty1=-2; % 时域波形图纵坐标起点
ty2=2; % 时域波形图纵坐标终点
fx1=-10; % 功率谱图横坐标起点
fx2=10; % 功率谱图横坐标终点
fy1=-40; % 功率谱图纵坐标起点
fy2=25; % 功率谱图纵坐标终点
EsN0dB = 3:0.5:10 ; %设定EbNo范围
EsN0 = 10.^(EsN0dB/10);
rt=zeros(1,length(EsN0dB)); %初始化误码率向量M=4;
%产生二进制信源
m=randn(1,N); % 产生1到n的随机数
d=sign(m); % 将大于0的变为1小于0的变为-1
dd=sigexpand(d,fc*N_sample); %将序列d的周期变为Ts
gt=ones(1,fc*N_sample); % 产生宽度为Ts的矩形窗
d_NRZ=conv(dd,gt); % 卷积产生基带信号
figure(5);
subplot(2,2,1);
plot(t,dd(1:Lt));
axis([tx1,tx2,ty1,ty2]);
figure(1);
subplot(2,4,1);
plot(t,d_NRZ(1:Lt));
axis([tx1,tx2,ty1,ty2]);
xlabel('时间(S)');
ylabel('幅度');
title('基带信号时域波形图');
grid;
[f,d_NRZf]=T2F(t,d_NRZ(1:Lt));% 进行傅里叶变换figure(1);
subplot(2,4,5);
plot(f,10*log10(abs(d_NRZf).^2/T));
axis([fx1,fx2,fy1,fy2]);
xlabel('频率(Hz)');
ylabel('功率谱密度(dB/Hz)');
title('基带信号功率谱图');
grid;
figure(4);
subplot(2,2,1);
plot(t,d_NRZ(1:Lt));
axis([tx1,tx2,ty1,ty2]);
xlabel('时间(S)');
ylabel('幅度');
title('基带信号时域波形图');
grid;
figure(4);
subplot(2,2,2);
plot(f,10*log10(abs(d_NRZf).^2/T));
axis([fx1,fx2,fy1,fy2]);
xlabel('频率(Hz)');
ylabel('功率谱密度(dB/Hz)');
title('基带信号功率谱图');
grid;
% 串并转换
d1=[];
d2=[];
for i=1:N
if rem(i,2)==1
d1((i+1)/2)=d(i);
else
d2(i/2)=d(i);
end
end
dd1=sigexpand(d1,2*fc*N_sample); %功能同上
gt1=ones(1,2*fc*N_sample);
d_NRZ1=conv(dd1,gt1);
figure(1);
subplot(2,4,2);
plot(t,d_NRZ1(1:Lt));
axis([tx1,tx2,ty1,ty2]);
xlabel('时间(S)');
ylabel('幅度');
title('上支路基带信号时域波形图');
grid;
[f1,d_NRZ1f]=T2F(t,d_NRZ1(1:Lt));
figure(1);
subplot(2,4,6);
plot(f1,10*log10(abs(d_NRZ1f).^2/T));
axis([fx1,fx2,fy1,fy2]);
xlabel('频率(Hz)');
ylabel('功率谱密度(dB/Hz)');
title('上支路基带信号功率谱图');
grid;
figure(3);
subplot(2,4,1);
plot(t,d_NRZ1(1:Lt));
axis([tx1,tx2,ty1,ty2]);
xlabel('时间(S)');
ylabel('幅度');
title('上支路基带信号时域波形图');
grid;
dd2=sigexpand(d2,2*fc*N_sample);
gt1=ones(1,2*fc*N_sample);
d_NRZ2=conv(dd2,gt1);
d_NRZ2DLY=[-ones(1,N_sample*fc),d_NRZ2(1:end-N_sample*fc)]; %进行延时，在前面添-1
figure(1);
subplot(2,4,3);
plot(t,d_NRZ2DLY(1:Lt));
axis([tx1,tx2,ty1,ty2]);
xlabel('时间(S)');
ylabel('幅度');
title('下支路基带信号时域波形图'); grid;
[f2,d_NRZ2f]=T2F(t,d_NRZ2DLY(1:Lt)); figure(1);
subplot(2,4,7);
plot(f2,10*log10(abs(d_NRZ2f).^2/T)); axis([fx1,fx2,fy1,fy2]);
xlabel('频率(Hz)');
ylabel('功率谱密度(dB/Hz)');
title('下支路基带信号功率谱图'); grid;
figure(3);
subplot(2,4,5);
plot(t,d_NRZ2DLY(1:Lt));
axis([tx1,tx2,ty1,ty2]);
xlabel('时间(S)');
ylabel('幅度');
title('下支路基带信号时域波形图'); grid;
% 载波
h1t=A*cos(2*pi*fc*t);
h2t=A*sin(2*pi*fc*t);
figure(1);
subplot(2,4,4);
plot(t,h1t);
axis([tx1,tx2,ty1,ty2]);
xlabel('时间(S)');
ylabel('幅度');
title('载波信号时域波形图');
grid;
[f3,h1tf]=T2F(t,h1t);
figure(1);
subplot(2,4,8);
plot(f3,10*log10(abs(h1tf).^2/T));
% p=2/T *10*log10(abs(h1tf)为求功率谱的公式
axis([fx1,fx2,fy1,fy2]);
xlabel('频率(Hz)');
ylabel('功率谱密度(dB/Hz)');
title('载波信号功率谱图');
grid;
% 生成OQPSK信号
s_qpsk1=d_NRZ1(1:Lt).* h1t; %上下支路分别调制s_qpsk2=d_NRZ2DLY(1:Lt).* h2t;
figure(2);
subplot(2,2,1);
plot(t,s_qpsk1);
axis([tx1,tx2,ty1,ty2]);
xlabel('时间(S)');
ylabel('幅度');
title('上支路频带信号时域波形图');
grid;
[f4,s_qpsk1f]=T2F(t,s_qpsk1);
figure(2);
subplot(2,2,3);
plot(f4,10*log10(abs(s_qpsk1f).^2/T));
axis([fx1,fx2,fy1,fy2]);
xlabel('频率(Hz)');
ylabel('功率谱密度(dB/Hz)');
title('上支路频带信号功率谱图');
grid;
figure(2);
subplot(2,2,2);
plot(t,s_qpsk2);
axis([tx1,tx2,ty1,ty2]);
xlabel('时间(S)');
ylabel('幅度');
title('下支路频带信号时域波形图');
grid;
[f5,s_qpsk2f]=T2F(t,s_qpsk2);
figure(2);
subplot(2,2,4);
plot(f5,10*log10(abs(s_qpsk2f).^2/T));
axis([fx1,fx2,fy1,fy2]);
xlabel('频率(Hz)');
ylabel('功率谱密度(dB/Hz)');
title('下支路频带信号功率谱图');
grid;
s_oqpsk=s_qpsk1+s_qpsk2; %两路信号相加得到调制后的信号
figure(8);
subplot(2,2,1);
plot(t,s_oqpsk);
axis([tx1,tx2,ty1,ty2]);
xlabel('时间(S)');
ylabel('幅度');
title('已调信号时域波形图');
grid;
[f6,s_oqpskf]=T2F(t,s_oqpsk);
figure(8);
subplot(2,2,3);
plot(f6,10*log10(abs(s_oqpskf).^2/T));
axis([fx1,fx2,fy1,fy2]);
xlabel('频率(Hz)');
ylabel('功率谱密度(dB/Hz)');
title('已调信号功率谱图');
grid;
% 信道加入高斯白噪声进行接收解调
% 产生高斯白噪声
m=1;
p1=-10;
noise = wgn(m,Lt,p1);
% 接收信号
y_qpsk = s_oqpsk + noise;
figure(8);
subplot(2,2,2);
plot(t,y_qpsk);
axis([tx1,tx2,ty1,ty2]);
xlabel('时间(S)');
ylabel('幅度');
title('接收信号时域波形图 ');
grid;
[f7,y_qpskf]=T2F(t,y_qpsk);
figure(8);
subplot(2,2,4);
plot(f7,10*log10(abs(y_qpskf).^2/T));
axis([fx1,fx2,fy1,fy2]);
xlabel('频率(Hz)');
ylabel('功率谱密度(dB/Hz)');
title('接收信号功率谱图 Pn=-10dB');
grid;
%[t,ny_qpsk]=bpf(f7,y_qpskf,1,8);
% 相干解调
% 通过乘法器1
r_qpsk1 = y_qpsk .* h1t;
figure(3);
subplot(2,4,2);
plot(t,r_qpsk1);
axis([tx1,tx2,ty1,ty2]);
xlabel('时间(S)');
ylabel('幅度');
title('上支路通过乘法器信号时域波形图');
grid;
%通过低通滤波器
[f8,r_qpsk1f]=T2F(t,r_qpsk1);
B1=1;
[t1,r_qpsk11]=lpf(f8,r_qpsk1f,B1);
figure(3);
subplot(2,4,3);
plot(t1,r_qpsk11)
axis([tx1,tx2,ty1,ty2]);
xlabel('时间(S)');
ylabel('幅度');
title('上支路通过低通滤波器信号时域波形图'); grid;
%抽样判决
dd11=r_qpsk11(fc*N_sample:2*fc*N_sample:end);
dd22=sign(dd11); %判决
dd222=sigexpand(dd22,2*fc*N_sample);
d_NRZ11=conv(dd222,gt1); %得到上支路信号
d_NRZ11DLY=[-ones(1,N_sample*fc),d_NRZ11(1:end-N_sample*fc)]; %上支路信号延时
figure(3);
subplot(2,4,4);
plot(t,d_NRZ11DLY(1:Lt));
axis([tx1,tx2,ty1,ty2]);
xlabel('时间(S)');
ylabel('幅度');
title('上支路抽样判决后信号时域波形图');
grid;
% 通过乘法器2
r_qpsk2 = y_qpsk .* h2t;
figure(3);
subplot(2,4,6);
plot(t,r_qpsk2);
axis([tx1,tx2,ty1,ty2]);
xlabel('时间(S)');
ylabel('幅度');
title('下支路通过乘法器信号时域波形图');
grid;
%通过低通滤波器
[f9,r_qpsk2f]=T2F(t,r_qpsk2);
[t2,r_qpsk21]=lpf(f9,r_qpsk2f,B1);
figure(3);
subplot(2,4,7);
plot(t2,r_qpsk21)
axis([tx1,tx2,ty1,ty2]);
xlabel('时间(S)');
ylabel('幅度');
title('下支路通过低通滤波器信号时域波形图');
grid;
%抽样判决
dd33=r_qpsk21(fc*N_sample:2*fc*N_sample:end);
dd44=sign(dd33); %判决
dd444=sigexpand(dd44,2*fc*N_sample);
d_NRZ21=conv(dd444,gt1)
figure(3);
subplot(2,4,8);
plot(t,d_NRZ21(1:Lt))
axis([tx1,tx2,ty1,ty2]);
xlabel('时间(S)');
ylabel('幅度');
title('下支路抽样判决后信号时域波形图');
grid;
dd22DLY=d_NRZ11DLY(fc*N_sample:2*fc*N_sample:end);
% 并串转换
ddd=[];
for s=1:N/2
ddd(2*s-1)=dd22DLY(s);
ddd(2*s)=dd44(s);
end
rddd=sigexpand(ddd,fc*N_sample);
%解调信号输出
r_qpsk=conv(rddd,gt);
qr_qpsk=[r_qpsk(2*N_sample*fc+1:N*N_sample*fc),ones(1,2*N_sample*fc) ]
%去除延时
figure(4);
subplot(2,2,3);
plot(t,qr_qpsk(1:Lt));
axis([tx1,tx2,ty1,ty2]);
xlabel('时间(S)');
ylabel('幅度');
title('解调信号时域波形图 Pn=-10dB');
grid;
[f10,qr_qpskf]=T2F(t,r_qpsk(1:Lt));
figure(4);
subplot(2,2,4);
plot(f10,10*log10(abs(qr_qpskf).^2/T));
axis([fx1,fx2,fy1,fy2]);
xlabel('频率(Hz)');
ylabel('功率谱密度(dB/Hz)');
title('解调信号功率谱图 Pn=-10dB');
grid;
%眼图
eyediagram(y_qpsk,32,2,8);
x=d_NRZ1(1:fc*N*N_sample)+j*d_NRZ2DLY(1:fc*N*N_sample);
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);
课题一： 连续时间信号和系统时域分析及MATLAB实现 课题要求： 深入研究连续时间信号和系统时域分析的理论知识。利用MATLAB强大的图形处理功能、符号运算功能以及数值计算功能，实现连续时间信号和系统时域分析的仿真波形。 课题内容： 一、用MATLAB实现常用连续时间信号的时域波形（通过改变参数，分析其时域特性）。 1、单位阶跃信号， 2、单位冲激信号， 3、正弦信号， 4、实指数信号， 5、虚指数信号， 6、复指数信号。 二、用MATLAB实现信号的时域运算 1、相加， 2、相乘， 3、数乘， 4、微分， 5、积分 三、用MATLAB实现信号的时域变换（参数变化，分析波形变化） 1、反转， 2、使移（超时，延时）， 3、展缩， 4、倒相， 5、综合变化 四、用MATLAB实现信号简单的时域分解 1、信号的交直流分解， 2、信号的奇偶分解 五、用MATLAB实现连续时间系统的卷积积分的仿真波形 给出几个典型例子，对每个例子，要求画出对应波形。 六、用MATLAB实现连续时间系统的冲激响应、阶跃响应的仿真波形。 给出几个典型例子，四种调用格式。 七、利用MATLAB实现连续时间系统对正弦信号、实指数信号的零状态响应的仿真波形。 给出几个典型例子，要求可以改变激励的参数，分析波形的变化。 课题二： 离散时间信号和系统时域分析及MATLAB实现。 课题要求： 深入研究离散时间信号和系统时域分析的理论知识。利用MATLAB强大的图
形处理功能、符号运算功能以及数值计算功能，实现离散时间信号和系统时域分析的仿真波形。 课题内容： 一、用MATLAB绘制常用信号的时域波形（通过改变参数分析其时域特性） 1、单位序列， 2、单位阶跃序列， 3、正弦序列， 4、离散时间实指数序列， 5、离散时间虚指数序列， 6、离散时间复指数序列。 二、用MATLAB实现信号的时域运算 1、相加， 2、相乘， 3、数乘。 三、用MATLAB实现信号的时域变换（参数变化，分析波形的变化） 1、反转， 2、时移（超时，延时）， 3、展缩， 4、倒相。 四、用MATLAB实现离散时间系统卷积和仿真波形 给出几个典型例子，对每个例子要求画出e(k)，h(k)，e(i)，h(i)，h(-i)，Rzs(k)波形。 五、用MATLAB实现离散时间系统的单位响应，阶跃响应的仿真波形 给出几个典型例子，四中调用格式。 六、用MATLAB实现离散时间系统对实指数序列信号的零状态响应的仿真波形 给出几个典型例子，要求可以改变激励的参数，分析波形的变化。 课题三： 连续时间信号傅里叶级数分析及MATLAB实现。 课题要求： 深入研究连续时间信号傅里叶级数分析的理论知识，利用MATLAB强大的图形处理功能，符号运算功能以及数值计算功能，实现连续时间周期信号频域分析的仿真波形。 课题内容： 一、用MATLAB实现周期信号的傅里叶级数分解与综合 以周期矩形波信号为例，绘出包含不同谐波次数的合成波形，观察合成波形与原矩形 波形之间的关系及吉布斯现象。
成都理工大学工程技术学院 《通信仿真课程设计》报告 班级：信息工程1班 姓名：寇路军 学号： 201620101133 指导教师：周玲 成绩： 2019 年 3月 23 日
目录 通信仿真课程设计报告 (2) 一.绪论 (2) 二．课程设计的目的 (2) 三．模拟调制系统的设计 (3) 3.1 二进制相移键控调制基本原理 (3) 3.2 2PSK信号的调制 (3) 3.2.1模拟调制的方法 (3) 3.3 2PSK信号的解调 (4) 3.4 2PSK的“倒∏现象”或“反向工作” (5) 3.5功率谱密度 (5) 四．数字调制技术设计 (7) 4.1 2PSK的仿真 (7) 4.1.1仿真原理图 (7) 4.1.2 仿真数据 (7) 4.1.3 输出结果 (9) 总结 (10) 参考文献 (11)
通信仿真课程设计报告 一.绪论 随着社会的快速发展，通信系统在社会上表现出越来越重要的作用。目前，我们生活中使用的手机，电话，Internet，ATM机等通信设备都离不开通信系统。随着通信系统与我们生活越来越密切，使用越来越广泛，对社会对通信系统的性能也越高。另外，随着人们对通信设备更新换代速度越来越快。不得不缩短通信系统的开发周期以及提高系统性能。针对这两方面的要求，必需要通过强大的计算机辅助分析设计技术和工具才能实现。自从现代以来，计算机科技走上了快速发展道路，实现了可视化的仿真软件。 通信系统仿真，在目前的通信系统工程设计当中。已成为了不可替代的一部分。它表现出很强的灵活性和适应性。为我们更好地研究通信系统性能带来了很大的帮助。本论文主要针对模拟调制系统中的二进制相移键控调制技术进行设计和基于Simulink进行仿真。通过系统仿真验证理论中的结论。本论文设计的目的之一是进一步加强理论知识，熟悉Matlab软件。 Simulink是MATLAB最重要的组件之一，它提供一个动态系统建模、仿真和综合分析的集成环境。在该环境中，无需大量书写程序，而只需要通过简单直观的鼠标操作，就可构造出复杂的系统。Simulink具有适应面广、结构和流程清晰及仿真精细、贴近实际、效率高、灵活等优点，并基于以上优点Simulink 已被广泛应用于控制理论和数字信号处理的复杂仿真和设计。同时有大量的第三方软件和硬件可应用于或被要求应用于Simulink。 二．课程设计的目的 1.掌握模拟系统2PSK调制和解调原理及设计方法。 2.熟悉基于Simulink的通信系统仿真。
目录 （一）基于MATLAB的MIMO通信系统仿真………………………… 一、基本原理……………………………………………………… 二、仿真…………………………………………………………… 三、仿真结果……………………………………………………… 四、仿真结果分析…………………………………………………（二）自选习题部分…………………………………………………（三）总结与体会……………………………………………………（四）参考文献…………………………………………………… 实训报告 （一）基于MATLAB的MIMO通信系统仿真 一、基本原理 二、仿真 三、仿真结果 四、仿真结果分析 OFDM技术通过将频率选择性多径衰落信道在频域内转换为平坦信道，减小了多径衰落的影响。OFDM技术如果要提高传输速率，则要增加带宽、发送功率、子载波数目，这对于频谱资源紧张的无线通信时不现实的。 MIMO能够在空间中产生独立并行信道同时传输多路数据流，即传输速率很高。这些增加的信道容量可以用来提高信息传输速率，也可以通过增加信息冗余来提高通信系统的传输可靠性。但是MIMO却不能够克服频率选择性深衰落。 所以OFDM和MIMO这一对互补的技术自然走到了一起，现在是3G，未来也是4G，以及新一代WLAN技术的核心。总之，是核心物理层技术之一。 1、MIMO系统理论：
核心思想：时间上空时信号处理同空间上分集结合。 时间上空时通过在发送端采用空时码实现： 空时分组、空时格码，分层空时码。 空间上分集通过增加空间上天线分布实现。此举可以把原来对用户来说是有害的无线电波多径传播转变为对用户有利。 2、MIMO 系统模型： 11h 12 h 21 h 22 h r n h 1r n h 21 R n h 2 R n h 1 n n R h 可以看到，MIMO 模型中有一个空时编码器，有多根天线，其系统模型和上述MIMO 系统理论一致。为什么说nt>nr ，因为一般来说，移动终端所支持的天线数目总是比基站端要少。 接收矢量为：y Hx n =+，即接收信号为信道衰落系数X 发射信号+接收端噪声 3、MIMO 系统容量分析： （附MIMO 系统容量分析程序） 香农公式的信道容量（即信息传送速率）为： 2log (1/)C B S N =+ 4、在MIMO 中计算信道容量分两种情况： 未知CSI 和已知CSI （CSI 即为信道状态信息），其公式推导较为复杂，推导结果为信道容量是信噪比与接收、发射天线的函数。 在推导已知CSI 中，常用的有waterfilling ，即著名的注水原理。但是，根据相关文献资料，通常情况下CSI 可以当做已知，因为发送，接收端会根据具体信道情况估算CSI 的相关参数。 在这里对注水原理做一个简单介绍：之所以成为注水原理是因为理想的注水原理是在噪声大的时候少分配功率，噪声小时多分配功率，最后噪声+功率=定值，这如果用图形来表示，则类似于给水池注水的时候，水池低的地方就多注水，也就是噪声小分配的功率就多，故称这种达到容量的功率分配方式叫做注水原理。通过给各个天线分配不同的发射功率，增加系统容量。核心思想就是上面所阐述的，信道条件好，则分配更多功率；信道条件差，则分配较少的功率。 在MIMO 的信道容量当中要注意几个问题：（下面说已知CSI 都是加入了估计CSI 的算法，并且采用了注水原理。） 1. 已知CSI 的情况下的信道容量要比发送端未知CSI 的情况下的信道容量高，这是 由于当发送端已知CSI 的时候，发送端可以优化发送信号的协方差矩阵。也就是
课程设计任务书 学生姓名：董航专业班级：电信1006班 指导教师：阙大顺，李景松工作单位：信息工程学院 课程设计名称：Matlab应用课程设计 课程设计题目：Matlab运算与应用设计5 初始条件： 1.Matlab6.5以上版本软件； 2.课程设计辅导资料：“Matlab语言基础及使用入门”、“Matlab及在电子信息课程中的应 用”、线性代数及相关书籍等； 3.先修课程：高等数学、线性代数、电路、Matlab应用实践及信号处理类相关课程等。 要求完成的主要任务：（包括课程设计工作量及其技术要求，以及说明书撰写等具体要求） 1.课程设计内容：根据指导老师给定的7套题目，按规定选择其中1套完成； 2.本课程设计统一技术要求：研读辅导资料对应章节，对选定的设计题目进行理论分析， 针对具体设计部分的原理分析、建模、必要的推导和可行性分析，画出程序设计框图，编写程序代码（含注释），上机调试运行程序，记录实验结果（含计算结果和图表），并对实验结果进行分析和总结。具体设计要求包括： ①初步了解Matlab、熟悉Matlab界面、进行简单操作； ②MATLAB的数值计算：创建矩阵矩阵运算、多项式运算、线性方程组、数值统计； ③基本绘图函数：plot, plot3, mesh, surf等，要求掌握以上绘图函数的用法、简单图形 标注、简单颜色设定等； ④使用文本编辑器编辑m文件，函数调用； ⑤能进行简单的信号处理Matlab编程； ⑥按要求参加课程设计实验演示和答辩等。 3.课程设计说明书按学校“课程设计工作规范”中的“统一书写格式”撰写，具体包括： ①目录； ②与设计题目相关的理论分析、归纳和总结； ③与设计内容相关的原理分析、建模、推导、可行性分析； ④程序设计框图、程序代码（含注释）、程序运行结果和图表、实验结果分析和总结； ⑤课程设计的心得体会（至少500字）； ⑥参考文献（不少于5篇）； ⑦其它必要内容等。 时间安排：1.5周（分散进行） 参考文献： [1](美)穆尔,高会生,刘童娜,李聪聪．MA TLAB实用教程(第二版) . 电子工业出版社,2010. [2]王正林,刘明．精通MATLAB(升级版) .电子工业出版社,2011. [3]陈杰. MA TLAB宝典(第3版) . 电子工业出版社,2011. [4]刘保柱,苏彦华,张宏林. MATLAB 7.0从入门到精通(修订版) . 人民邮电出版社,2010. 指导教师签名：年月日 系主任（或责任教师）签名：年月日
目录 第一章课程设计的任务说明 (1) 1.1 课程设计的目的 (1) 1.2 课程设计的要求 (1) 第二章MA TLAB/SIMULINK简介 (2) 第三章通信技术的历史和发展 (3) 3.1通信的概念 (3) 3.2 通信的发展史简介 (4) 3.3通信技术的发展现状和趋势 (4) 第四章2ASK的基本原理和实现 (5) 4.1 2ASK的产生 (5) 4.2 2ASK的功率谱和带宽 (6) 4.3 2ASK信号的解调及抗噪声性能分析 (6) 第五章Smulink的模型建立和仿真 (10) 5.1 建立模型方框图 (10) 5.2参数设置 (11) 5.3仿真波形图 (15) 5.4 不同信噪比下的误码率 (17) 总结 (18) 参考文献 (19)
第一章课程设计的任务说明 1.1 课程设计的目的 （1）通过利用matlab simulink，熟悉matlab simulink仿真工具。 （2）通过课程设计来更好的掌握课本相关知识，熟悉2ASK的调制与解调。 （3）更好的了解通信原理的相关知识，磨练自己分析问题、查阅资料、巩固知识、创新等各方面能力。 1.2 课程设计的要求 （1）掌握课程设计涉汲到的相关知识，相关概念、原理清晰，明了。 （2）仿真图设计合理、能够正确运行。 （3）按照要求撰写课程设计报告。
第二章MATLAB/SIMULINK简介 美国Mathworks公司于1967年推出了矩阵实验室“Matrix Laboratory”（缩写为Matlab）这就是Matlab最早的雏形。开发的最早的目的是帮助学校的老师和学生更好的授课和学习。从Matlab诞生开始，由于其高度的集成性及应用的方便性，在高校中受到了极大的欢迎。由于它使用方便，能非常快的实现科研人员的设想，极大的节约了科研人员的时间，受到了大多数科研人员的支持，经过一代代人的努力，目前已发展到了7.X版本。Matlab是一种解释性执行语言，具有强大的计算、仿真、绘图等功能。由于它使用简单，扩充方便，尤其是世界上有成千上万的不同领域的科研工作者不停的在自己的科研过程中扩充Matlab的功能，使其成为了巨大的知识宝库。可以毫不夸张的说，哪怕是你真正理解了一个工具箱，那么就是理解了一门非常重要的科学知识。科研工作者通常可以通过Matlab来学习某个领域的科学知识，这就是Matlab真正在全世界推广开来的原因。目前的Matlab版本已经可以方便的设计漂亮的界面，它可以像VB等语言一样设计漂亮的用户接口，同时因为有最丰富的函数库（工具箱），所以计算的功能实现也很简单，进一步受到了科研工作者的欢迎。另外，,Matlab和其他高级语言也具有良好的接口，可以方便的实现与其他语言的混合编程，进一步拓宽了Matlab的应用潜力。可以说，Matlab已经也很有必要成为大学生的必修课之一，掌握这门工具对学习各门学科有非常重要的推进作用。 Simulink是MA TLAB中的一种可视化仿真工具，也是目前在动态系统的建模和仿真等方面应用最广泛的工具之一。确切的说，Simulink是一个用来对动态系统进行建模、仿真和分析的软件包，它支持线性和非线性系统，连续、离散时间模型，或者是两者的混合。系统还可以使多种采样频率的系统，而且系统可以是多进程的。Simulink工作环境进过几年的发展，已经成为学术和工业界用来建模和仿真的主流工具包。在Simulink环境中，它为用户提供了方框图进行建模的图形接口，采用这种结构画模型图就如同用手在纸上画模型一样自如、方便，故用户只需进行简单的点击和拖动就能完成建模，并可直接进行系统的仿真，快速的得到仿真结果。它的主要特点在于：1、建模方便、快捷；2、易于进行模型分析；3、优越的仿真性能。它与传统的仿真软件包微分方程和差分方程建模相比，具有更直观、方便、灵活的优点。Simulink模块库（或函数库）包含有Sinks（输出方式）、Sources（输入源）、Linear（线性环节）、Nonlinear（非线性环节）、Connection（连接与接口）和Extra（其他环节）等具有不同功能或函数运算的Simulink库模块（或库函数），而且每个子模型库中包含有相应的功能模块，用户还可以根据需要定制和创建自己的模块。用Simulink创建的模型可以具有递阶结构，因此用户可以采用从上到下或从下到上的结构创建模型。用户可以从最高级开始观看模型，然后用鼠标双击其中的子系统模块，来查看其下一级的内容，以此类推，从而可以看到整个模型的细节，帮助用户理解模型的结构和各模块之间的相互关系。在定义完一个模型后，用户可以通过Simulink的菜单或MATLAB的命令窗口键入命令来对它进行仿真。菜单方式对于交互工作非常方便，而命令行方式对于运行仿真的批处理非常有用。采用Scope模块和其他的显示模块，可以在仿真进行的同时就可立即观看到仿真结果，若改变模块的参数并再次运行即可观察到相应的结果，这适用于因果关系的问题研究。仿真的结果还可以存放到MATLAB的工作空间里做事后处理。模型分析工具包括线性化和整理工具，MATLAB的所有工具及Simulink本身的应用工具箱都包含这些工具。由于MATLAB和SIMULINK的集成在一起的，因此用户可以在这两种环境下对自己的模型进行仿真、分析和修改模型。但是Simulink不能脱离MA TLAB而独立工作。
中南大学MATLAB程序设计实践学长有爱奉献，下载填上信息即可上交，没有下载券的自行百度。所需m文件照本文档做即可，即新建（FILE）→脚本（NEW-Sscript）→复制本文档代码→运行（会跳出保存界面，文件名默认不要修改，保存）→结果。第一题需要把数据文本文档和m文件放在一起。全部测试无误，放心使用。本文档针对做牛顿法求非线性函数题目的同学，当然第一题都一样，所有人都可以用。←记得删掉这段话 班级： ？ 学号： 姓名：
一、《MATLAB程序设计实践》Matlab基础 表示多晶体材料织构的三维取向分布函数（f＝f（φ1，φ，φ2））是一个非常复杂的函数，难以精确的用解析函数表达，通常采用离散 空间函数值来表示取向分布函数，是三维取向分布函数的一个实例。 由于数据量非常大，不便于分析，需要借助图形来分析。请你编写一 个matlab程序画出如下的几种图形来分析其取向分布特征： （1）用Slice函数给出其整体分布特征； " ~ （2）用pcolor或contour函数分别给出(φ2＝0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35 … 90)切面上f分布情况(需要用到subplot函数)；
(3) 用plot函数给出沿α取向线(φ1=0~90，φ＝45，φ2＝0)的f分布情况。 (
备注：数据格式说明 解： （1）（ （2）将文件内的数据按照要求读取到矩阵f(phi1,phi,phi2)中，代码如 下： fid=fopen(''); for i=1:18 tline=fgetl(fid); end phi1=1;phi=1;phi2=1;line=0; f=zeros(19,19,19); [ while ~feof(fid) tline=fgetl(fid); data=str2num(tline); line=line+1;数据说明部分，与 作图无关此方向表示f随着 φ1从0,5,10,15, 20 …到90的变化而 变化 此方向表示f随着φ 从0,5,10,15, 20 … 到90的变化而变化 表示以下数据为φ2＝0的数据，即f（φ1，φ，0）
自控系统仿真软件课程设计报告 MATLAB 设计题目：牛顿摆球 姓名： 学号： 院系： 班级：1203 指导教师： 2014年12月20日
一．课程设计目的 1、熟悉课程设计的基本流程； 2、掌握MATLAB语法结构及调试方法； 3、熟悉MATLAB函数调用，熟练二维画图; 4、掌握MATLAB语言在控制方面的运用； 5、学会用MATLAB进行基本仿真； 6、掌握MATLAB编程技巧，提高编程水平。 二．系统分析 1.题目的描述： （1）牛顿摆球原理描述 五个质量相同的球体由吊绳固定，彼此紧密排列。当摆动最右侧的球并在回摆时碰撞紧密排列的另外四个球，最左边的球将被弹出，并仅有最左边的球被弹出。当然此过程也是可逆的，当摆动最左侧的球撞击其它球时，最右侧的球会被弹出。当最右侧的两个球同时摆动并撞击其他球时，最左侧的两个球会被弹出。同理相反方向同样可行，并适用于更多的球。 为了更接近现实，在这里我将考虑重力及空气阻力的影响，摆球将不会永无止境的运动下去，由于外界因素的影响，摆球运动一段时间后将回归静止状态。（2）通过MATLAB动画程序制作软件，实现下述过程 当运行程序时，把最右边的小球拉到一定的高度放下，让其碰撞其余四个小球，仅让最左边的小球被弹出，当最左边小球回摆碰撞其它球时，最右边小球又被弹出，如此循环。由于是非理想条件下，摆球的摆动幅度会随摆动次数的增加越来越小，直到静止。 时间停顿两秒，把右边两小球一起拉到一定高度放下，让其碰撞其余三个球，同样仅让左边两球被弹出，当球回摆再次碰撞时，最右边两球又被同时弹出，如此循环，因为外界因素的影响，最终五个球都会静止下来。 （3）整个实验看似简单，但要在MATLAB上完成这样一个动画过程，还是需要下点功夫，克服困难的。经过自己的努力，终于实现了整个过程，这也是一种不小的收获。 2.设计要求： （1）能够实现有阻尼摆动，即摆幅随摆动次数增加越来越小，直到静止。（2）能够让摆球弧线摆动。 三．系统设计 1.系统设计过程 （1）通过函数axis建立坐标系 （2）在坐标系范围内通过函数line画各个支架 （3）通过函数title添加标题“动量守恒实验”、函数text添加标注“牛顿摆球” （4）通过函数line画出五个球，并设定其初始位置，颜色,大小,线条的擦拭方式
课程设计 基于MATLABsimulink的2FSK系统的仿真 电子与信息工程学院 信息与通信工程系
课程设计评分标准
基于MATLAB/simulink的2FSK系统的仿真 一、摘要 本文是基于matlab和simulink环境下对信号的调制与解调过程的仿真，通过仿真，对系统的误码率的分析，以及理论与仿真结果的比较， 二、关键字：
目录 1 背景知识 (1) 1.1通信简介 (1) 1.2仿真系统的简介： (2) 1.32FSK的调制与解调的原理： (3) 1.3.1 2FSK的产生 (4) 1.3.2 2FSK滤波器的解调及抗噪声性能 (6) 1.3.3 由相关调制解调的原理图 (9) 2 仿真系统模型的设计： (9) 2.1仿真框图 (9) 2.2仿真目的和意义： (9) 2.3仿真思路 (10) 2.4M文件和仿真结果 (10) 2.5 SIMULINK仿真模型图： (16) 2.6结果分析： (21) 2.6.1 Matlab仿真结果分析 (21) 2.6.2 (22) 3 心得体会： (22) 4 参考文献 (22)
1 背景知识 1.1 通信简介 通信就是克服距离上的障碍，从一地向另一地传递和交换消息。消息是信息源所产生的，是信息的物理表现，例如，语音、文字、数据、图形和图像等都是消息。消息有模拟消息（如语音、图像等）以及数字消息（如数据、文字等）之分。所有消息必须在转换成电信号（通常简称为信号）后才能在通信系统中传输。所以，信号是传输消息的手段，信号是消息的物质载体。 相应的信号可分为模拟信号和数字信号，模拟信号的自变量可以是连续的或离散的，但幅度是连续的，如电话机、电视摄像机输出的信号就是模拟信号。数字信号的自变量可以是连续的或离散的，但幅度是离散的，如电船传机、计算机等各种数字终端设备输出的信号就是数字信号。 通信的目的是传递消息，但对受信者有用的是消息中包含的有效内容，也即信息。消息是具体的、表面的，而信息是抽象的、本质的，且消息中包含的信息的多少可以用信息量来度量。 通信技术，特别是数字通信技术近年来发展非常迅速，它的应用越来越广泛。通信从本质上来讲就是实现信息传递功能的一门科学技术，它要将大量有用的信息无失真，高效率地进行传输，同时还要在传输过程中将无用信息和有害信息抑制掉。当今的通信不仅要有效地传递信息，而且还有储存、处理、采集及显示等功能，通信已成为信息科学技术的一个重要组成部分。 通信系统就是传递信息所需要的一切技术设备和传输媒质的总和，包括信息源、发送设备、信道、接收设备和信宿(受信者) ，它的一般模型如图1所示。 →→→→ 信息源发送设备信道接收设备受信者 ↑ 噪声源 图1 通信系统一般模型 通信系统可分为数字通信系统和模拟通信系统。数字通信系统是利用数字信号来传递消息的通信系统，其模型如图2所示，
MATLAB通信系统仿真心得体会 课程名称(中文) MATLAB通信系统仿真成绩姓名班级学号日期 学习MATLAB通信系统仿真心得体会 经过一学期的MATLAB通信系统仿真的学习，使我对通信原 理及仿真实践有了更深层次的理解。在学习过程当中，了解到了MATLAB的语言基础以及应用的界面环境，基本操作和语法，通信仿真工具箱的应用，simulink 仿真基础，信号系统分析等一系列的内容。我明白学好这门课程是非常的重要。 在学习当中，我首先明白了通信系统仿真的现实意义，系统模型是对实际系统的一种抽象，是对系统本质(或是系统的某种特性)的一种描述。模型可视为对真实世界中物体或过程的信息进行形式化的结果。模型具有与系统相似的特性，可以以各种形式给出我们所感兴趣的信息。知道了通信系统仿真的必要性，利用系统建模和软件仿真技术，我们几乎可以对所有的设计细节进行分层次的建模和评估。通过仿真技术和方法，我们可以有效地将数学分析模型和经验模型结合起来。利用系统仿真方法，可以迅速构建一个通信系统模型，提供一个便捷，高效和精确的评估平台。明白了MATLAB通信系统仿真课程重点就是系统仿真软件 Matlab / Simulink 在通信系统建模仿真和性能评估方面的应用原理，通信系统仿真的一般原理和方法。 MATLAB集成度高，使用方便，输入简捷，运算高效，内容丰富，并且很容易由用户自行扩展，与其它计算机语言相比， MATLAB有以下显著特点:1.MATLAB是一种解释性语言;2(变量的“多功能性”;3.运算符号的“多功能性”;4(人机界面适合科技人员;5(强大而简易的作图功能;6(智能化程度高;7(功能丰富，可扩展性强。在MATLAB的Communication Toolbox(通 信工具箱)中提供了许多仿真函数和模块，用于对通信系统进行仿真和分析。
第一类：单位转换 1.长度单位换算的设计与实现 2.面积单位换算的设计与实现 3.体积单位换算的设计与实现 4.容积单位换算的设计与实现 5.质量单位换算的设计与实现 6.时间单位换算的设计与实现 7.温度单位换算的设计与实现 7.压强单位换算的设计与实现 8.角度单位换算的设计与实现 8.功率单位换算的设计与实现 第二类：曲线绘制 1.直线的自动绘制和相关计算 2.椭圆的自动绘制和相关计算 3.双曲线的自动绘制和相关计算 4.抛物线的自动绘制和相关计算 5.心脏线的自动绘制和相关计算 6.渐开线的自动绘制和相关计算 7.滚圆线的自动绘制和相关计算 8.三叶玫瑰线的自动绘制和相关计算9.四叶玫瑰线的自动绘制和相关计 10.阿基米德螺线的自动绘制和相关计算第三类：曲面绘制 1.球面的自动绘制和相关计算 2.椭球面的自动绘制和相关计算 3.单叶双曲面的自动绘制和相关计算 4.双叶双曲面的自动绘制和相关计算 5.抛物面的自动绘制和相关计算 6.双曲抛物面的自动绘制和相关计算 7.双曲柱面的自动绘制和相关计算 8.椭圆柱面的自动绘制和相关计算 9.抛物柱面的自动绘制和相关计算 10.圆锥面的自动绘制和相关计算 第四类：线性回归 1.男士身高体重相关计算经验公式 2.女士身高体重相关计算经验公式 3.男士胖瘦等级的确定 4.女士胖瘦等级的确定 5.男士身高脚长相关计算经验公式 6.女士身高脚长相关计算经验公式 7.父子身高相关性研究 8.母子身高相关性研究 9.父女身高相关性研究 10.母女身高相关性研究 第五类：学习成绩 1.期末总评自动计算的设计与实现 2.成绩等级自动评定的设计与实现 3.成绩分段自动统计的设计与实现 4.成绩分布折线自动绘制的设计与实现 5.成绩自动统计分析的设计与实现 6.试卷分布自动分析的设计与实现 7.试卷难度自动分析的设计与实现 8.考试成绩名次自动生成的设计与实现
电子科技大学 UNIVERSITY OF ELECTRONIC SCIENCE AND TECHNOLOGY OF CHINA 激光原理与技术 课程设计 课程教师： 作者姓名： 学号：
题目一： 编程计算图示谐振腔的稳定性与光焦度1/F的关系。可取R1=∞, R2=∞, l1=250mm, l2=200mm。，用matlab程序计算光线在腔内的轨迹，演示腔稳定和不稳定时光线在腔内往返次数增加时光线轨迹。初始光线参数可以任意选择。 利用matlab编程如下： clear,clc L1=250;L2=200; R1=inf;R2=inf; syms d; T=[1,L1;0,1]*[1,0;-d,1]*[1,L2;0,1]*[1,0;-2/R2,1]*[1,L2;0,1]*[1 ,0;-d,1]*[1,L1;0,1]*[1,0;-2/R1,1]; A=T(1,1); B=T(1,2); C=T(2,1); D=T(2,2); h=(A+D)/2; ezplot(h,[0,0.012]) title('谐振腔的稳定性');xlabel('透镜光焦度D（/mm）');ylabel('等效 g1g2') 运行结果：
题目二： 和透镜上的模式半径与光焦度1/F的关系。 计算输出镜M 2 利用matlab编程如下： clear,clc L1=250;L2=200;R1=inf;R2=inf;w1=0.5*10^-3; syms d T1=[1,L2;0,1]*[1,0;-2/R2,1]*[1,L2;0,1]*[1,0;-d,1]*[1,L1;0,1]*[1,0;-2/ R1,1]*[1,L1;0,1]*[1,0;-d,1]; A1=T1(1,1);B1=abs(T1(1,2));C1=T1(2,1);D1=T1(2,2);h1=(A1+D1)/2; W1=((w1*B1/pi)^(1/2))/((1-h1^2)^(1/4)); T2=[1,0;-2/R2,1]*[1,L2;0,1]*[1,0;-d,1]*[1,L1;0,1]*[1,0;-2/R1,1]*[1,L1 ;0,1]*[1,0;-d,1]*[1,L2;0,1]; A2=T2(1,1);B2=abs(T2(1,2));C2=T2(2,1);D2=T2(2,2);h2=(A2+D2)/2; W2=((w1*B2/pi)^(1/2))/((1-h2^2)^(1/4)); figure (1) ezplot(W1,[0,0.012]); title('透镜上的光斑半径');xlabel('透镜光焦度D（/mm）');ylabel('光束半径') figure (2); ezplot(W2,[0,0.012]) title('输出镜上的光斑半径');xlabel('透镜光焦度D（/mm）');ylabel('光束半径') figure (3);
实验一 Matlab 程序设计与M 文件 一、实验目的 1. 掌握Matlab 程序设计常用命令，如，循环、选择、暂停、显示输出、输入变量值等。 2. 掌握Matlab 的M 文件的创建于使用，包括脚本文件和函数文件。 3. 掌握常用的编程技巧。 二、实验内容 1. 输入一个百分制成绩，要求输出成绩等级A 、B 、C 、D 、E 。其中90分~100分为A ，80分~89分为B ，79分~79分为C ，60分~69分为D ，60分以下为E 。 要求： (1) 分别用if 语句和switch 语句实现。 (2) 输入百分制成绩后要判断该成绩的合理性，对不合理的成绩应输出出错信息。 2. 硅谷公司员工的工资计算方法如下： (1) 工作时数超过120小时者，超过部分加发15%。 (2) 工作时数低于60小时者，扣发700元。 (3) 其余按每小时84元计发。 试编程按输入的工号和该号员工的工时数，计算应发工资。 3. 根据2 222211116123n π=++++，求π的近似值。当n 分别取100、1000、10000时，结果是多少？ 要求：分别用循环结构和向量运算（使用sum 函数）来实现。 4. 考虑以下迭代公式： 1n n a x b x +=+ 其中a 、b 为正的学数。 (1) 编写程序求迭代的结果，迭代的终止条件为|x n+1-x n |≤10-5，迭代初值x 0=1.0，迭代次数不超过500次。 (2) 如果迭代过程收敛于r ，那么r 的准确值是，当(a,b)的值 取(1,1)、(8,3)、(10,0.1)时，分别对迭代结果和准确值进行比较。
5. 已知 12312311021 323 n n n n f n f n f n f f f f n ---==??==??==??=-+>? 求f 1~f 100中： (1) 最大值、最小值、各数之和。 (2) 正数、零、负数的个数。 6. 若两个连续自然数的乘积减1是素数，则称这两个边疆自然数是亲密数对，该素数是亲密素数。例如，2×3-1=5，由于5是素数，所以2和3是亲密数，5是亲密素数。求[2,50]区间内： (1) 亲密数对的对数。 (2) 与上述亲密数对对应的所有亲密素数之和。 7. 设2411()(2)0.1(3)0.01 f x x x =+-+-+，编写一个MATLAB 函数文件fx.m ，使得调用f(x)时，x 可用矩阵代入，得出的f(x)为同阶矩阵。 8. 一物理系统可用下列方程组来表示： 111211 12 220cos sin 0sin 0cos 000sin 000cos 1a m m a m g m N m N m g θθθθθθ--??????????????????=??????-??????-?????? 从键盘输入m 1、m 2和θ的值，求a 1、a 2、N 1和N 2的值。其中g 取9.8，输入θ时以角度为单位。 要求：定义一个求解线性方程组AX=B 的函数文件，然后在命令文件中调用该函数文件。
实验一 2PSK调制数字通信系统 一实验题目 设计一个采用2PSK调制的数字通信系统 设计系统整体框图及数学模型； 产生离散二进制信源，进行信道编码（汉明码），产生BPSK信号； 加入信道噪声（高斯白噪声）； BPSK信号相干解调，信道解码； 系统性能分析（信号波形、频谱，白噪声的波形、频谱，信道编解 二实验基本原理 数字信号的传输方式分为基带传输和带通传输，在实际应用中，大多数信道具有带通特性而不能直接传输基带信号。为了使数字信号在带通信道中传输，必须使用数字基带信号对载波进行调制，以使信号与信道的特性相匹配。这种用数字基带信号控制载波，把数字基带信号变换为数字带通信号的过程称为数字调制。 数字调制技术的两种方法：①利用模拟调制的方法去实现数字式调制，即把数字调制看成是模拟调制的一个特例，把数字基带信号当做模拟信号的特殊情况处理；②利用数字信号的离散取值特点通过开关键控载波，从而实现数字调制。这种方法通常称为键控法，比如对载波的相位进行键控，便可获得相移键控（PSK）基本的调制方式。 图1 相应的信号波形的示例 1 0 1 调制原理 数字调相：如果两个频率相同的载波同时开始振荡，这两个频率同时达到正最大值，同时达到零值，同时达到负最大值，它们应处于"同相"状态；如果其中一个开始得迟了一点，就可能不相同了。如果一个达到正最大值时，另一个达到负最大值，则称为"反相"。一般把信号振荡一次（一周）作为360度。如果一个波比另一个波相差半个周期，我们说两个波的
相位差180度，也就是反相。当传输数字信号时，"1"码控制发0度相位，"0"码控制发180度相位。载波的初始相位就有了移动，也就带上了信息。 相移键控是利用载波的相位变化来传递数字信息，而振幅和频率保持不变。在2PSK中，通常用初始相位0和π分别表示二进制“1”和“0”。因此，2PSK信号的时域表达式为(t)=Acos t+) 其中，表示第n个符号的绝对相位： = 因此，上式可以改写为 图2 2PSK信号波形 解调原理 2PSK信号的解调方法是相干解调法。由于PSK信号本身就是利用相位传递信息的，所以在接收端必须利用信号的相位信息来解调信号。下图2-3中给出了一种2PSK信号相干接收设备的原理框图。图中经过带通滤波的信号在相乘器中与本地载波相乘，然后用低通滤波器滤除高频分量，在进行抽样判决。判决器是按极性来判决的。即正抽样值判为1，负抽样值判为0. 2PSK信号相干解调各点时间波形如图 3 所示. 当恢复的相干载波产生180°倒相时,解调出的数字基带信号将与发送的数字基带信号正好是相反,解调器输出数字基带信号全部出错.
Matalab课后作业 学院：电气信息工程及其自动化 班级： 学号： 姓名： 完成日期： 2012年12月23日
1、 matlab 软件主要功能是什么？电气工程及其自动化专业本科生主要用到哪 些工具箱，各有什么功能？ 答：（1）主要功能：工业研究与开发； 数学教学，特别是线性代数；数值分析和科学计算方面的教学与研究；电子学、控制理论和物理学等工程和科学学科方面的教学与研究； 经济学、化学和生物学等计算问题的所有其他领域中的教学与研究；符号计算功能；优化工具；数据分析和可视化功能；“活”笔记本功能；工具箱；非线性动态系统建模和仿真功能。 （2）常用工具箱： （a ） MATLAB 主工具箱：扩充matlab 的数值计算、符号运算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能。 （b ）符号数学工具箱：符号表达式、符号矩阵的创建；符号可变精度求解；因式分解、展开和简化；符号代数方程求解；符号微积分；符号微分方程。 （c ） SIMULINK 仿真工具箱： Simulink 是用于动态系统和嵌入式系统的多领域仿真和基于模型的设计工具。对各种时变系统，包括通讯、控制、信号处理、视频处理和图像处理系统，Simulink 提供了交互式图形化环境和可定制模块库来对其进行设计、仿真、执行和测试。 （d ）信号处理工具箱：数字和模拟滤波器设计、应用及仿真；谱分析和估计；FFT 、DCT 等 变换；参数化模型。 （e ）控制系统工具箱：连续系统设计和离散系统设计；状态空间和传递函数以及模型转换；时域响应（脉冲响应、阶跃响应、斜坡响应）；频域响应（Bode 图、Nyquist 图）；根轨迹、极点配置。 2、设y=23e t 4-sin(43t+3 ),要求以0.01秒为间隔，求出y 的151个点，并求出其导数的值和曲线。 程序如下： clc clear x=0:0.01:1.5; y=sqrt(3)/2*exp(-4*x).*sin(4*sqrt(3)*x+pi/3); y1=diff(y); subplot(2,1,1) plot(x,y) subplot(2,1,2) plot(x(1:150),y1) 曲线如下图所示：
北华大学 《MATLAB仿真》课程设计 姓名： 班级学号： 实习日期： 辅导教师：
前言 科学技术的发展使的各种系统的建模与仿真变得日益复杂起来。如何快速有效的构建系统并进行系统仿真，已经成为各领域学者急需解决的核心问题。特别是近几十年来随着计算机技术的迅猛发展，数字仿真技术在各个领域都得到了广泛的应用与发展。而MATLAB作为当前国际控制界最流行的面向工程和科学计算的高级语言，能够设计出功能强大、界面优美、稳定可靠的高质量程序，而且编程效率和计算效率极高。MATLAB环境下的Simulink是当前众多仿真软件中功能最强大、最优秀、最容易使用的一个系统建模、仿真和分析的动态仿真环境集成工具箱，并且在各个领域都得到了广泛的应用。 本次课程设计主要是对磁盘驱动读取系统校正部分的设计，运用自动控制理论中的分析方法，利用MATLAB对未校正的系统进行时域和频域的分析，分析各项指标是否符合设计目标,若有不符合的，根据自动控制理论中的校正方法，对系统进行校正，直到校正后系统满足设计目标为止。我组课程设计题目磁盘驱动读取系统的开环传递函数为是设计一个校正装置，使校正后系统的动态过程超调量δ%≤7%，调节时间ts≤1s。 电锅炉的温度控制系统由于存在非线性、滞后性以及时变性等特点,常规的PID控制器很难达到较好的控制效果。考虑到模糊控制能对复杂的非线性、时变系统进行很好的控制, 但无法消除静态误差的特点, 本设计将模糊控制和常规的PI D控制相结合, 提出一种模糊自适应PID控制器的新方法。并对电锅炉温度控制系统进行了抗扰动的仿真试验, 结果表明, 和常规的PI D控制器及模糊PI D复合控制器相比,模糊自适应PI D控制改善了系统的动态性能和鲁棒性, 达到了较好的控制效果。
Matlab程序设计作业 姓名: 学号: 专业:
? MATLAB 程序设计》作业 1、考虑如下x-y 一组实验数据: x=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] y 二[1.2, 3, 4, 4, 5, 4.7, 5, 5.2, 6, 7.2] 分别绘出plot 的原始数据、一次拟合曲线和三次拟合曲线，给出 原始曲线 MATLAB 代码和运行结果。 7 6 5 4 3 2 2 3 4 5 6 7 8 9 10
7 6.5 6 5.5 5 4.5 4 3.5 3 2.5 10 一次拟合 三次拟合
x=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]; y=[1.2, 3, 4, 4, 5, 4.7, 5, 5.2, 6, 7.2]; figure; plot(x,y) p1=polyfit(x,y,1); y1=polyval(p1,x); figure; plot(x,y1) p2=polyfit(x,y,3); y2=polyval(p2,x); figure; plot(x,y2) 2、在［0, 3n区间，绘制y二Sin(x)曲线(要求消去负半波，即(n 2n)区间内的函数值置零)，求出曲线y 的平均值，以及y 的最大值及其最大值的位置。给出执行代码和运行结果。 x=0:pi/1000:3*pi; y=Sin(x); y1=(y>=0).*y; %消去负半波figure(1); plot(x,y1, 'b' ); a=mean(y1) %求出y1 的平均值 b=max(y1) %求出y1 的最大值b, 以及最大值在矩阵中的位置; d=x(find(y1==b)) >> ex1 a = 0.4243 b = 1 d = 1.5708 7.8540 >>