通信原理基于matlab的计算机仿真资料
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(完整版)基于matlab的通信系统仿真毕业论文创新实践报告报告题目:学院名称:姓名:基于 matlab 的通信系统仿真信息工程学院余盛泽班级学号:指导老师:温靖二 O 一四年十月十五日目录一、引言 (3)二、仿真分析与测试 (4)2.1 随机信号的生成 ............................................................................................................... 4 2.2 信道编译码........................................................................................................................4 2.2.1 卷积码的原理 ........................................................................................................ 4 2.2.2 译码原理 ................................................................................................................5 2.3 调制与解调 (5)2.3.1 BPSK 的调制原理 .................................................................................................. 5 2.3.2 BPSK 解调原理 (6)2.3.3 QPSK 调制与解调................................................................................................. 7 2.4 信道 .......................................................................................................................... . (8)2.4.1 加性高斯白噪声信道 ............................................................................................ 8 2.4.2 瑞利信道 ................................................................................................................ 8 2.5 多径合并 .......................................................................................................................... .. 8 2.5.1 MRC 方式 (8)2.5.2 EGC 方式................................................................................................................ 9 2.6 采样判决 .......................................................................................................................... .. 9 2.7 理论值与仿真结果的对比 (9)三、系统仿真分析 (11)3.1 有信道编码和无信道编码的的性能比较...................................................................... 11 3.1.1 信道编码的仿真 ................................................................................................... 11 3.1.2 有信道编码和无信道编码的比较 .......................................................................12 3.2 BPSK 与QPSK 调制方式对通信系统性能的比较...................................................... 13 3.2.1 调制过程的仿真 ................................................................................................... 13 3.2.2 不同调制方式的误码率分析 ...............................................................................14 3.3 高斯信道和瑞利衰落信道下的比较 .............................................................................. 15 3.3.1 信道加噪仿真 ....................................................................................................... 15 3.3.2 不同信道下的误码分析 ....................................................................................... 15 3.4 不同合并方式下的对比 .. (16)3.4.1 MRC 不同信噪比下的误码分析 ......................................................................... 16 3.4.2 EGC 不同信噪比下的误码分析 .......................................................................... 16 3.4.3 MRC、EGC 分别在2 根、4 根天线下的对比 . (17)3.5 理论数据与仿真数据的区别 (17)四、设计小结.............................................................................................................. 19 参考文献......................................................................................................................20一、引言现代社会发展要求通信系统功能越来越强,性能越来越高,构成越来越复杂;另一方面,要求通信系统技术研究和产品开发缩短周期,降低成本,提高水平。
通信原理基于matlab的计算机仿真通信原理基于matlab的计算机仿真已经成为通信领域中一项重要的研究工具。
此类仿真软件通过模拟现实情形,能够极大地加快通信设备的开发进程,并且可以帮助工程师进行实验,发现并解决通讯中可能存在的问题。
同时,matlab的通信仿真功能也成为了相关教材和教学实验的首选,许多大学,尤其是通信工程专业的学生要通过matlab的仿真来更好地理解通信原理和通信设备的工作原理。
由于matlab的专业性,无论是对于传输介质的模型计算,还是信号的传输过程的计算仿真,都非常适合。
通信原理的matlab仿真可以有效地帮助工程师分析各种信号,包括模拟信号、数字信号及混合信号。
这种仿真可用于计算机网络、通信系统设计以及无线通信和移动通信等领域。
在matlab中,通信原理的仿真重点是信号的传输与接收。
目前,通信设备主要采用数字信号的传输方式,而matlab中也能够实现该方式的仿真。
通过模拟数字信号的传输过程,可以帮助工程师分析此类信号在不同媒介下的传输效果。
所以,在进行数字信号的仿真时,matlab会考虑到以下几个因素:1.噪声在数字通信中,噪声是一个常见的问题。
因此,在matlab 的仿真中也要考虑到噪声的影响因素。
matlab能够对噪声进行建模,模拟各种环境下的噪声对数字信号的影响程度。
2.数据传输速率数据传输速率也会影响数字信号的仿真结果。
matlab可以模拟数字信号传输的速率以及不同速率下的传输效果。
3.差错率差错率也是数字信号传输中的一个显著因素,matlab在通信原理仿真中也会进行模拟。
除数字信号外,模拟信号的仿真也是通信原理仿真领域的一项重要工作。
在matlab的仿真中,通常对模拟信号的传输和接收会更加复杂。
通信原理的matlab仿真的一个重要应用就是误码率和比特误差率测试。
误码率和比特误差率都是评估数字信号传输质量的指标。
通信系统的设计旨在在受到最小干扰时保持误差率的最小化。
例1-1%周期信号(方波)的展开,fb_jinshi.mclose all;clear all;N=100; %取展开式的项数为2N+1项T=1;fs=1/T;N_sample=128; %为了画出波形,设置每个周期的采样点数dt = T/N_sample;t=0:dt:10*T-dt;n=-N:N;Fn = sinc(n/2).*exp(-j*n*pi/2);Fn(N+1)=0;ft = zeros(1,length(t));for m=-N:Nft = ft + Fn(m+N+1)*exp(j*2*pi*m*fs*t);endplot(t,ft)例 1-2利用FFT计算信号的频谱并与信号的真实频谱的抽样比较。
脚本文件T2F.m定义了函数T2F,计算信号的傅立叶变换。
function [f,sf]= T2F(t,st)%This is a function using the FFT function to calculate a signal's Fourier %Translation%Input is the time and the signal vectors,the length of time must greater %than 2%Output is the frequency and the signal spectrumdt = t(2)-t(1);T=t(end);df = 1/T;N = length(st);f=-N/2*df:df:N/2*df-df;sf = fft(st);sf = T/N*fftshift(sf);脚本文件F2T.m定义了函数F2T,计算信号的反傅立叶变换。
function [t st]=F2T(f,sf)%This function calculate the time signal using ifft function for the input %signal's spectrumdf = f(2)-f(1);Fmx = ( f(end)-f(1) +df);dt = 1/Fmx;N = length(sf);T = dt*N;%t=-T/2:dt:T/2-dt;t = 0:dt:T-dt;sff = fftshift(sf);st = Fmx*ifft(sff);另写脚本文件fb_spec.m如下:%方波的傅氏变换, fb_spec.mclear all;close all;T=1;N_sample = 128;dt=T/N_sample;t=0:dt:T-dt;st=[ones(1,N_sample/2), -ones(1,N_sample/2)]; %方波一个周期subplot(211);plot(t,st);axis([0 1 -2 2]);xlabel('t'); ylabel('s(t)');subplot(212);[f sf]=T2F(t,st); %方波频谱plot(f,abs(sf)); hold on;axis([-10 10 0 1]);xlabel('f');ylabel('|S(f)|');%根据傅氏变换计算得到的信号频谱相应位置的抽样值sff= T^2*j*pi*f*0.5.*exp(-j*2*pi*f*T).*sinc(f*T*0.5).*sinc(f*T*0.5);plot(f,abs(sff),'r-')例1-3%信号的能量计算或功率计算,sig_pow.mclear all;close all;dt = 0.01;t = 0:dt:5;s1 = exp(-5*t).*cos(20*pi*t);s2 = cos(20*pi*t);E1 = sum(s1.*s1)*dt; %s1(t)的信号能量P2 = sum(s2.*s2)*dt/(length(t)*dt); %s2(t)的信号功率s[f1 s1f]= T2F(t,s1);[f2 s2f]= T2F(t,s2);df = f1(2)-f1(1);E1_f = sum(abs(s1f).^2)*df; %s1(t)的能量,用频域方式计算df = f2(2)-f2(1);T = t(end);P2_f = sum(abs(s2f).^2)*df/T; %s2(t)的功率,用频域方式计算figure(1)subplot(211)plot(t,s1);xlabel('t'); ylabel('s1(t)');subplot(212)plot(t,s2)xlabel('t'); ylabel('s2(t)');例1-4%方波的傅氏变换,sig_band.mclear all;close all;T=1;N_sample = 128;dt=1/N_sample;t=0:dt:T-dt;st=[ones(1,N_sample/2) -ones(1,N_sample/2)];df=0.1/T;Fx = 1/dt;f=-Fx:df:Fx-df;%根据傅氏变换计算得到的信号频谱sff= T^2*j*pi*f*0.5.*exp(-j*2*pi*f*T).*sinc(f*T*0.5).*sinc(f*T*0.5);plot(f,abs(sff),'r-')axis([-10 10 0 1]);hold on;sf_max = max(abs(sff));line([f(1) f(end)],[sf_max sf_max]);line([f(1) f(end)],[sf_max/sqrt(2) sf_max/sqrt(2)]); %交点处为信号功率下降3dB处Bw_eq = sum(abs(sff).^2)*df/T/sf_max.^2; %信号的等效带宽例 1-5%带通信号经过带通系统的等效基带表示,sig_bandpass.mclear all;close all;dt = 0.01;t = 0:dt:5;s1 = exp(-t).*cos(20*pi*t); %输入信号[f1 s1f]= T2F(t,s1); %输入信号的频谱s1_lowpass = hilbert(s1).*exp(-j*2*pi*10*t); %输入信号的等效基带信号[f2 s2f]=T2F(t,s1_lowpass); %输入等效基带信号的频谱h2f = zeros(1,length(s2f));[a b]=find( abs(s1f)==max(abs(s1f)) ); %找到带通信号的中心频率h2f( 201-25:201+25 )= 1;h2f( 301-25:301+25) = 1;h2f = h2f.*exp(-j*2*pi*f2); %加入线性相位,[t1 h1] = F2T(f2,h2f); %带通系统的冲激响应h1_lowpass = hilbert(h1).*exp(-j*2*pi*10*t1); %等效基带系统的冲激响应figure(1)subplot(521);plot(t,s1);xlabel('t'); ylabel('s1(t)'); title('带通信号');subplot(523);plot(f1,abs(s1f));xlabel('f'); ylabel('|S1(f)|'); title('带通信号幅度谱');subplot(522)plot(t,real(s1_lowpass));xlabel('t');ylabel('Re[s_l(t)]');title('等效基带信号的实部');subplot(524)plot(f2,abs(s2f));xlabel('f');ylabel('|S_l(f)|');title('等效基带信号的幅度谱');%画带通系统及其等效基带的图subplot(525)plot(f2,abs(h2f));xlabel('f');ylabel('|H(f)|');title('带通系统的传输响应幅度谱'); subplot(527)plot(t1,h1);xlabel('t');ylabel('h(t)');title('带通系统的冲激响应');subplot(526)[f3 hlf]=T2F(t1,h1_lowpass);plot(f3,abs(hlf));xlabel('f');ylabel('|H_l(f)|');title('带通系统的等效基带幅度谱');subplot(528)plot(t1,h1_lowpass);xlabel('t');ylabel('h_l(t)');title('带通系统的等效基带冲激响应');%画出带通信号经过带通系统的响应及等效基带信号经过等效基带系统的响应tt = 0:dt:t1(end)+t(end);yt = conv(s1,h1);subplot(529)plot(tt,yt);xlabel('t');ylabel('y(t)');title('带通信号与带通系统响应的卷积')ytl = conv(s1_lowpass,h1_lowpass).*exp(j*2*pi*10*tt);subplot(5,2,10)plot(tt,real(yt));xlabel('t');ylabel('y_l(t)cos(20*pi*t');title('等效基带与等效基带系统响应的卷积×中心频率载波')例 1-6%例:窄带高斯过程,文件 zdpw.mclear all; close all;N0=1; %双边功率谱密度fc=10; %中心频率B=1; %带宽dt=0.01;T=100;t=0:dt:T-dt;%产生功率为N0*B的高斯白噪声P = N0*B;st = sqrt(P)*randn(1,length(t));%将上述白噪声经过窄带带通系统,[f,sf] = T2F(t,st); %高斯信号频谱figure(1)plot(f,abs(sf)); %高斯信号的幅频特性[tt gt]=bpf(f,sf,fc-B/2,fc+B/2); %高斯信号经过带通系统glt = hilbert(real(gt)); %窄带信号的解析信号,调用hilbert函数得到解析信号glt = glt.*exp(-j*2*pi*fc*tt);[ff,glf]=T2F( tt, glt );figure(2)plot(ff,abs(glf));xlabel('频率(Hz)'); ylabel('窄带高斯过程样本的幅频特性')figure(3)subplot(411);plot(tt,real(gt));title('窄带高斯过程样本')subplot(412)plot(tt,real(glt).*cos(2*pi*fc*tt)-imag(glt).*sin(2*pi*fc*tt))title('由等效基带重构的窄带高斯过程样本')subplot(413)plot(tt,real(glt));title('窄带高斯过程样本的同相分量')subplot(414)plot(tt,imag(glt));xlabel('时间t(秒)'); title('窄带高斯过程样本的正交分量')%求窄带高斯信号功率;注:由于样本的功率近似等于随机过程的功率,因此可能出现一些偏差P_gt=sum(real(gt).^2)/T;P_glt_real = sum(real(glt).^2)/T;P_glt_imag = sum(imag(glt).^2)/T;%验证窄带高斯过程的同相分量、正交分量的正交性a = real(glt)*(imag(glt))'/T;用到的子函数function [t,st]=bpf(f,sf,B1,B2)%This function filter an input at frequency domain by an ideal bandpass filter %Inputs:% f: frequency samples% sf: input data spectrum samples% B1: bandpass's lower frequency% B2: bandpass's higher frequency%Outputs:% t: frequency samples% st: output data's time samplesdf = f(2)-f(1);T = 1/df;hf = zeros(1,length(f));bf = [floor( B1/df ): floor( B2/df )] ;bf1 = floor( length(f)/2 ) + bf;bf2 = floor( length(f)/2 ) - bf;hf(bf1)=1/sqrt(2*(B2-B1));hf(bf2)=1/sqrt(2*(B2-B1));yf=hf.*sf.*exp(-j*2*pi*f*0.1*T);[t,st]=F2T(f,yf);例 1-7%显示模拟调制的波形及解调方法DSB,文件mdsb.m%信源close all;clear all;dt = 0.001; %时间采样间隔fm=1; %信源最高频率fc=10; %载波中心频率T=5; %信号时长t = 0:dt:T;mt = sqrt(2)*cos(2*pi*fm*t); %信源%N0 = 0.01; %白噪单边功率谱密度%DSB modulations_dsb = mt.*cos(2*pi*fc*t);B=2*fm;%noise = noise_nb(fc,B,N0,t);%s_dsb=s_dsb+noise;figure(1)subplot(311)plot(t,s_dsb);hold on; %画出DSB信号波形plot(t,mt,'r--'); %标示mt的波形title('DSB调制信号');xlabel('t');%DSB demodulationrt = s_dsb.*cos(2*pi*fc*t);rt = rt-mean(rt);[f,rf] = T2F(t,rt);[t,rt] = lpf(f,rf,2*fm);subplot(312)plot(t,rt); hold on;plot(t,mt/2,'r--');title('相干解调后的信号波形与输入信号的比较');xlabel('t')subplot(313)[f,sf]=T2F(t,s_dsb);psf = (abs(sf).^2)/T;plot(f,psf);axis([-2*fc 2*fc 0 max(psf)]);title('DSB信号功率谱');xlabel('f');function [t st]=lpf(f,sf,B)%This function filter an input data using a lowpass filter %Inputs: f: frequency samples% sf: input data spectrum samples% B: lowpass's bandwidth with a rectangle lowpass%Outputs: t: time samples% st: output data's time samplesdf = f(2)-f(1);T = 1/df;hf = zeros(1,length(f));bf = [-floor( B/df ): floor( B/df )] + floor( length(f)/2 ); hf(bf)=1;yf=hf.*sf;[t,st]=F2T(f,yf);st = real(st);例1-8%显示模拟调制的波形及解调方法AM,文件mam.m%信源close all;clear all;dt = 0.001; %时间采样间隔fm=1; %信源最高频率fc=10; %载波中心频率T=5; %信号时长t = 0:dt:T;mt = sqrt(2)*cos(2*pi*fm*t); %信源%N0 = 0.01; %白噪单边功率谱密度%AM modulationA=2;s_am = (A+mt).*cos(2*pi*fc*t);B = 2*fm; %带通滤波器带宽%noise = noise_nb(fc,B,N0,t); %窄带高斯噪声产生%s_am = s_am + noise;figure(1)subplot(311)plot(t,s_am);hold on; %画出AM信号波形plot(t,A+mt,'r--'); %标示AM的包络title('AM调制信号及其包络');xlabel('t');%AM demodulationrt = s_am.*cos(2*pi*fc*t); %相干解调rt = rt-mean(rt);[f,rf] = T2F(t,rt);[t,rt] = lpf(f,rf,2*fm); %低通滤波subplot(312)plot(t,rt); hold on;plot(t,mt/2,'r--');title('相干解调后的信号波形与输入信号的比较'); xlabel('t')subplot(313)[f,sf]=T2F(t,s_am);psf = (abs(sf).^2)/T;plot(f,psf);axis([-2*fc 2*fc 0 max(psf)]);title('AM信号功率谱');xlabel('f');例 1-9%显示模拟调制的波形及解调方法SSB,文件mssb.m%信源close all;clear all;dt = 0.001; %时间采样间隔fm=1; %信源最高频率fc=10; %载波中心频率T=5; %信号时长t = 0:dt:T;mt = sqrt(2)*cos(2*pi*fm*t); %信源%N0 = 0.01; %白噪单边功率谱密度%SSB modulations_ssb = real( hilbert(mt).*exp(j*2*pi*fc*t) );B=fm;%noise = noise_nb(fc,B,N0,t);%s_ssb=s_ssb+noise;figure(1)subplot(311)plot(t,s_ssb);hold on; %画出SSB信号波形plot(t,mt,'r--'); %标示mt的波形title('SSB调制信号');xlabel('t');%SSB demodulationrt = s_ssb.*cos(2*pi*fc*t);rt = rt-mean(rt);[f,rf] = T2F(t,rt);[t,rt] = lpf(f,rf,2*fm);subplot(312)plot(t,rt); hold on;plot(t,mt/2,'r--');title('相干解调后的信号波形与输入信号的比较');xlabel('t')subplot(313)[f,sf]=T2F(t,s_ssb);psf = (abs(sf).^2)/T;plot(f,psf);axis([-2*fc 2*fc 0 max(psf)]);title('SSB信号功率谱');xlabel('f');例 2-0%显示模拟调制的波形及解调方法VSB,文件mvsb.m%信源close all;clear all;dt = 0.001; %时间采样间隔fm=5; %信源最高频率fc=20; %载波中心频率T=5; %信号时长t = 0:dt:T;mt = sqrt(2)*( cos(2*pi*fm*t)+sin(2*pi*0.5*fm*t) ); %信源%VSB modulations_vsb = mt.*cos(2*pi*fc*t);B=1.2*fm;[f,sf] = T2F(t,s_vsb);[t,s_vsb] = vsbpf(f,sf,0.2*fm,1.2*fm,fc);figure(1)subplot(311)plot(t,s_vsb);hold on; %画出VSB信号波形plot(t,mt,'r--'); %标示mt的波形title('VSB调制信号');xlabel('t');%VSB demodulation[f,rf] = T2F(t,rt);[t,rt] = lpf(f,rf,2*fm);subplot(312)plot(t,rt); hold on;plot(t,mt/2,'r--');title('相干解调后的信号波形与输入信号的比较');xlabel('t')subplot(313)[f,sf]=T2F(t,s_vsb);psf = (abs(sf).^2)/T;plot(f,psf);axis([-2*fc 2*fc 0 max(psf)]);title('VSB信号功率谱');xlabel('f');function [t,st]=vsbpf(f,sf,B1,B2,fc)%This function filter an input by an residual bandpass filter %Inputs: f: frequency samples% sf: input data spectrum samples% B1: residual bandwidth% B2: highest freq of the basedband signal%Outputs: t: frequency samples% st: output data's time samplesdf = f(2)-f(1);T = 1/df;hf = zeros(1,length(f));bf1 = [floor( (fc-B1)/df ): floor( (fc+B1)/df )] ;bf2 = [floor( (fc+B1)/df )+1: floor( (fc+B2)/df )];f1 = bf1 + floor( length(f)/2 ) ;f2 = bf2 + floor( length(f)/2 ) ;stepf = 1/length(f1);hf(f1)=0:stepf:1-stepf;hf(f2)=1;f3 = -bf1 + floor( length(f)/2 ) ;f4 = -bf2 + floor( length(f)/2) ;hf(f3)=0:stepf:(1-stepf);hf(f4)=1;yf=hf.*sf;[t,st]=F2T(f,yf);st = real(st);例 2-1%显示模拟调制的波形及解调方法AM、DSB、SSB,%信源close all;clear all;dt = 0.001;fm=1;fc=10;t = 0:dt:5;N0 = 0.1;%AM modulationA=2;s_am = (A+mt).*cos(2*pi*fc*t);B = 2*fm;noise = noise_nb(fc,B,N0,t); s_am = s_am + noise;figure(1)subplot(321)plot(t,s_am);hold on;plot(t,A+mt,'r--');%AM demodulationrt = s_am.*cos(2*pi*fc*t);rt = rt-mean(rt);[f,rf] = T2F(t,rt);。
课程设计原理班级:姓名:学号:指导教师:成绩: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目录摘要Ⅲ关键词Ⅲ第一章引言11.1 课程设计目的和意义11.2 课程设计容 1第二章 Matlab和Simulink的相关介绍12.1 Matlab简介 12.1.1 Matlab的功能 12.1.2 学习Matlab需要掌握的基本知识 12.2 Simulink简介 22.2.1 Simulink功能 22.2.2 特点 2第三章 DSB信号调制、解调原理 33.1 DSB信号调制原理 33.2 DSB信号解调原理 43.2.1 时域分析 43.2.2 频域分析 5第四章基于Matlab编程DSB系统的仿真 54.1 DSB调制 54.1.1 DSB调制仿真代码 54.1.2 DSB调制仿真波形 (6)4.2 高斯白噪声信道64.2.1 高斯白噪声信道仿真代码64.2.2 高斯白噪声信道仿真波形 84.3 DSB解调 84.3.1 DSB解调仿真代码 8第五章基于Simulink对系统建模与仿真 95.1 DSB系统调制建模实现 95.1.1 DSB调制模块设计 95.1.2 DSB信号调制波形 115.2 高斯白噪声信道建模实现 115.2.1 高斯白噪声模块设计 115.2.2 高斯白噪声信道传输波形 12 5.3 DSB系统解调模实现 125.3.1 DSB解调模块设计 135.3.2 DSB解调模块波 145.4总体模型与波形 145.4.1 总体模型 145.4.2 系统各关键点波形 15第六章结果分析 15第七章心得体会 16第八章参考文献 16基于MATLAB的DSB系统的仿真摘要在当前飞速发展的信息时代,随着数字通信技术计算机技术的发展,以与通信网络与计算机网络的相互融合,信息技术已成为21世纪社会国际化的强大动力。
Matlab软件包含众多的功能各异的工具箱,涉与领域包括:数字信号处理、通信技术、控制系统、神经网络、模糊逻辑、数值统计、系统仿真和虚拟现实技术等。
通信原理Matlab仿真实验报告学号:姓名:实验一1、利用Matlab实现矩形信号串信号分解与合成⑴ Matlab程序代码:①矩形信号串信号分解与合成函数rectexpd():function rectexpd(T1,T0,m)%矩形信号串信号分解与合成%T1:矩信号区间为(-T1/2,T1/2)%T0:矩形矩信信号串周期%m:傅里叶级数展开项次数t1=-T1/2:0.01:T1/2;t2=T1/2:0.01:(T0-T1/2); t=[(t1-T0)';(t2-T0)';t1';t2';(t1+T0)'];n1=length(t1);n2=length(t2); %根据周期矩形信号函数周期,计算点数f=[ones(n1,1);zeros(n2,1);ones(n1,1);zeros(n2 ,1);ones(n1,1)]; %构造周期矩形信号串y=zeros(m+1,length(t));y(m+1,:)=f';figure(1);plot(t,y(m+1,:)); %绘制周期矩形信号串axis([-(T0+T1/2)-0.5,(T0+T1/2)+0.5,0,1.2]); set(gca,'XTick',[-T0,-T1/2,T1/2,T0]);set(gca,'XTickLabel',{'-T0','-T1/2','T1/2','T0'}) ;title('矩形信号串');grid on; a=T1/T0;pause; %绘制离散幅度谱freq=[-20:1:20];mag=abs(a*sinc(a*freq)); stem(freq,mag);x=a*ones(size(t));for k=1:m %循环显示谐波叠加图形pause;x=x+2*a*sinc(a*k)*cos(2*pi*t*k/T0);y(k,:)=x;plot(t,y(m+1,:));hold on;plot(t,y(k,:));hold off;grid on;axis([-(T0+T1/2)-0.5,[T0+T1/2]+0.5,-0.5,1.5]) ;title(strcat(num2str(k),'次谐波叠加')); xlabel('t');endpause;plot(t,y(1:m+1,:));grid on;axis([-T0/2,T0/2,-0.5,1.5]);title('各次谐波叠加');xlabel('t');②在命令窗口调用rectexpd()函数:T1=5;T0=10;m=5;rectexpd(T1,T0,m)⑵Matlab仿真结果:1次谐波叠加t3次谐波叠加tt2次谐波叠加t4次谐波叠加tt2、利用Matlab实现连续信号卷积运算⑴ Matlab程序代码:①连续信号卷积运算的通用函数sconv():function [f,k]=sconv(f1,f2,k1,k2,p) f=conv(f1,f2);f=f*p;k0=k1(1)+k2(1);k3=length(f1)+length(f2)-2;k=k0:p:k3*p; subplot(2,2,1); plot(k1,f1); title('f1(t)'); xlabel('t'); ylabel('f1(t)');subplot(2,2,2);plot(k2,f2);title('f2(t)'); xlabel('t'); ylabel('f2(t)'); subplot(2,2,3); plot(k,f); title('f(t)=f1(t)*f2(t)'); xlabel('t'); ylabel('f(t)');h=get(gca,'position'); h(3)=2.5*h(3);set(gca,'position',h);②在命令窗口调用sconv ()函数: p=0.01; k1=0:p:2; f1=exp(-k1); k2=0:p:3;f2=ones(1,length(k2)); [f,k]=sconv(f1,f2,k1,k2,p)⑵Matlab 仿真结果:0.511.5200.51f1(t)tf 1(t )01230.511.52f2(t)tf 2(t )00.51 1.522.533.544.550.51f(t)=f1(t)*f2(t)tf (t )实验二1、用Matlab模拟图形A律解码⑴Matlab程序代码:①建立函数ADecode()function y=ADecode(code,n) codesize=size(code);cr_len=codesize(1);cl_len=codesize(2);ca=zeros(1,cl_len-1);for i=1:cr_lenca=code(i,2:n);s=0;for j=1:n-1s=s+ca(j)*2^(n-1-j);enda=code(i,1);y(i)=s*((-1)^(a+1)); endy=y/(2^(n-1));A=87.6;A1=1+log(A); for j=1:length(y)if(y(j)>=0)if(y(i)<=1/A1)y(j)=y(j)*A1/A;elsey(j)=exp(y(j)*A1-1/A);endelsetemp=-y(j);if(temp<=1/A1)y(j)=-temp*A1/A;elsey(j)=-exp(temp*A1-1)/A;endendend②建立函数APCM()function code=APCM(x,n)xmax=max(abs(x));x=x/xmax;xlen=length(x);y=zeros(1,xlen);A=87.6;A1=1+log(A);for i=1:xlenif x(i)>=0if x(i)<=1/Ay(i)=(A*x(i))/A1;elsey(i)=(1+log(A*x(i)))/A1;endelsex1=-x(i);if x1<=1/Ay(i)=-(A*x1)/A1;elsey(i)=-(1+log(A*x1))/A1;endendendy1=y*(2^(n-1)-1);y1=round(y1);code=zeros(length(y1),n); c2=zeros(1,n-1);for i=1:length(y1)if(y1(i)>0)c1=1;elsec1=0;y1(i)=-y1(i);endfor j=1:n-1r=rem(y1(i),2);y1(i)=(y1(i)-r)/2;c2(j)=r;endc2=fliplr(c2);code(i,:)=[c1 c2];end③在新函数中调用前两个函数 t=0:0.01:1; x=sin(2*pi*t); code=APCM(x,7); y=ADecode(code,7); subplot(2,1,1) plot(t,x);title('原函数的图形'); subplot(2,1,2) plot(t,y);title('解码后函数的图形');⑵Matlab 仿真结果:00.10.20.30.40.50.60.70.80.91-1-0.500.51原函数的图形00.10.20.30.40.50.60.70.80.91-1-0.50.5解码后函数的图形2、用Matlab 模拟DSB 调制及解调过程 ⑴Matlab 程序代码: close all; clear all;dt=0.001;%采样时间间隔 fm=1; %信源最高频率 fc=10; %载波中心频率 N=4096;T=N*dt; t=0:dt:T-dt;mt=sqrt(2)*cos(2*pi*fm*t);%信源s_dsb=mt.*cos(2*pi*fc*t); %DSB-SC 双边带抑制载波调幅B=2*fm;figure(1); subplot(311) plot(t,s_dsb,'b-');hold on; %画出DSB 信号波形plot(t,mt,'r--');%画出m(t)信号波形 title('DSB 调制信号'); xlabel('t'); grid on;%DSB demodulation rt=s_dsb.*cos(2*pi*fc*t); rt=rt-mean(rt); [f,rf]=T2F(t,rt); [t,rt]=lpf(f,rf,B); subplot(312) plot(t,rt,'k-'); hold on;plot(t,mt/2,'r--');title('相干解调后的信号波形与输入信号的比较'); xlabel('t'); grid on; subplot(313)[f,sf]=T2F(t,s_dsb); %求调制信号的频谱psf=(abs(sf).^2)/T; %求调制信号的功率谱密度 plot(f,psf);axis([-2*fc 2*fc 0 max(psf)]); title('DSB 信号功率谱'); xlabel('f'); grid on;⑵Matlab 仿真结果:00.51 1.52 2.53 3.54 4.5-22DSB 调制信号t0.511.522.533.544.5-101相干解调后的信号波形与输入信号的比较t-20-15-10-5051015200.5DSB 信号功率谱f实验三1、用Matlab模拟双极性归零码⑴ Matlab程序代码:function y=drz(x)t0=300;x=[1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1];t=0:1/t0:length(x);for i=1:length(x);if(x(i)==1)for j=1:t0/2y(t0/2*(2*i-2)+j)=1;y(t0/2*(2*i-1)+j)=0;endelsefor j=1:t0/2y(t0/2*(2*i-2)+j)=-1;y(t0/2*(2*i-1)+j)=0;endendendy=[y,x(i)];M=max(y);m=min(y); subplot(211)plot(t,y);grid on;axis([0,i,m-0.1,M+0.1]);title('1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 ');⑵Matlab仿真结果:2、用Matlab产生2FSK信号⑴ Matlab程序代码:①建立函数fskdigital()function fskdigital(s,f1,f2) t=0:2*pi/99:2*pi;m1=[];c1=[];b1=[];for n=1:length(s)if s(n)==0;m=ones(1,100);c=sin(f2*t);b=zeros(1,100) else s(n)==1;m=ones(1,100);c=sin(f1*t);b=ones(1,100)endm1=[m1 m]; c1=[c1 c]; b1=[b1 b]; endfsk=c1.*m1;subplot(211);plot(b1,'r')title('原始信号');axis([0 100*length(s) -0.1 1.1]);grid on;subplot(212);plot(fsk)title('2FSK信号');grid on;②在命令窗口调用函数fskdigital() >> s=[1 0 1 1 0 0 1 0]; f1=200; f2=100;fskdigital(s,f1,f2)⑵Matlab 仿真结果:10020030040050060070080000.20.40.60.81原始信号100200300400500600700800-1-0.500.512FSK 信号3、用Matlab 的simulink 模块模拟三角波的分解与还原 ⑴模块图⑵仿真结果:①三角波原图②用矩形波近似的冲击函数③分解后的三角波④经低通还原的三角波。
基于Matlab(Simulink)《通信原理》实验仿真(模拟部分)基于Matlab(Simulink)《通信原理》实验仿真(模拟部分)摘要模拟通信在通信系统中的使用非常广泛,而MATLAB(Simulink)是用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,它可以解决包括信号和图像处理、通讯等众多应用领域中的问题。
利用MATLAB集成环境下的M文件和Simulink工具箱可以完成通讯系统设计与仿真,本文主要是利用MATLAB集成环境下的M文件,编写程序来实现AM、FM、VSB调制与解调过程,并分别绘制出其信号波形。
再通过Simulink工具箱对模拟通信系统进行建模仿真。
Simulation of communication in a communication system is very extensive, and the use of MATLAB (Simulink) is used to algorithm development, data visualization, data analysis and numerical calculation of the senior technical calculation language and interactive environment, it can solve the including signal and image processing, communicationetc many applications in question. MATLAB integration environment Mfiles and Simulink tool box can complete communication system design and simulation, this paper is mainly use of MATLAB integration environment, programming of the M files to achieve AM, FM, VSB modulation and demodulation process, and separately plot its signal waveform. Again through Simulink communication system toolbox of simulation modeling simulation .关键词模拟信号;AM;FM;VSB;调制解调;MATLAB(Simulink)目录:第一章绪论第二章理论与方法2.1 matlab简介2.2 Simulink简介2.3 通信原理概述第三章设计方案3.1用 MATLAB的M文件进行模拟调制3.1.1 基于MATLAB的AM信号调制与解调3.1.2 基于MATLAB的FM信号调制与解调3.1.3 基于MATLAB的VSB信号调制与解调3.2用Simulink对模拟通信系统进行建模仿真3.2.1频分复用和超外差接收机的仿真模型3.2.2调频立体声接收机模型第四章小结参考文献致谢附录1:程序清单第一章绪论调制在通信系统中的作用至关重要。
数据通信原理实验的MATLAB仿真讲义MATLAB原意为“矩阵实验室—MA-TrixLABoratory”,它是目前控制界国际上最流行的软件,它除了传统的交互式编程之外,还提供了丰富可靠的矩阵运算、图形绘制、数据和图象处理、Windows编程等便利工具。
MATLAB还配备了大量工具箱,特别是还提供了仿真工具软件SIMULINK。
SIMULINK这一名字比较直观地表明了此软件的两个显著的功能:SIMU(仿真)与LINK(连接),亦即可以利用鼠标在模型窗口上“画”出所需的系统模型,然后利用SIMULINK提供的功能对控制系统进行仿真和线性化分析。
MATLAB在80年代一出现,首先是在控制界得到研究人员的瞩目。
随着MA T-LAB软件的不断完善,特别是仿真工具SIMULINK的出现,使MA TLAB的应用范围越来越广。
MATLAB的仿真环境(simulink)提供的系统模型库包括以下几个子模型库:Sources(输入源)、Sinks(输出源)、Discrete(离散时间系统)、Linear(线性环节)、Non-linear(非线性环节)、Connections(连接及接口)、Extras(其它环节)。
打开子模型库,你会发现每个模型库都包含许多个子模块,比如Sources模型库里含有阶跃函数、正弦函数、白噪声函数、MATLAB空间变量、信号发生器等子模块。
另外在Extras子模型库下还有一个BlockLibrary,集中了子模型库中最常用及其它常用的子模块,使用起来特别方便。
通信系统一般都可以建立数学模型,在数学模型中,主要包括乘法器、加法器、信号发生器、滤波器等,而这些在上述的simulink 系统模型库中一般都可找到,对于没有的模块(如伪随机信号发生器),可自己根据掌握的技术生成所需的子模块,随时调用。
这样就可根据数学模型,建立通信系统的仿真模型。
应用MA TLAB下的SIMULINK仿真工具可以很方便地进行通信系统仿真,利用SIMULINK仿真工具下的现有子模块进行仿真。
通信原理-基于Matlab的计算机仿真教学设计引言计算机仿真教学是一种相对于传统教学方法而言比较“新生”的教学方法,随着计算机技术的进一步发展,计算机仿真教学的方法也越来越被教育领域所接受。
在通信原理这一门课程中,计算机仿真教学也得到了广泛的应用,特别是基于Matlab的计算机仿真教学,更是让学生更好地理解和掌握课程内容。
本文以通信原理-基于Matlab的计算机仿真教学设计为主题,探讨在这种教学环境下如何更好地进行教学设计和实践。
Matlab在通信原理教学中的应用Matlab是一款针对科学和工程领域的数学软件,它提供了基本的数学函数、图形绘制工具、语言结构等等,可以大大简化工程和科学计算中的重复计算过程。
在通信原理课程中,学生通过Matlab软件,可以更加深入地理解到通信原理与实际应用的关系,同时也能够更加通俗地解释课程中一些比较难以理解的概念。
下面我们来介绍一些Matlab在通信原理教学中的具体应用实例:模拟数字调制解调过程学生可以通过Matlab软件实现数字调制解调过程的模拟,通过实际操作,学生能够更加深入地理解数字调制解调实际过程的基本原理及相关的参数设置等等。
这样不仅能够锻炼学生的实际操作技能,还能够更加深入地理解课程内容。
模拟数字信号调制过程Matlab可以帮助学生更加清晰地了解数字信号调制过程,学生可以通过Matlab软件实现数字信号调制器的设计,比如正弦波频率的设置、载频的设置等等,再通过对波形的观察和参数的调节,进一步理解数字信号调制的全过程。
模拟数字信号的解调过程学生也可以通过Matlab软件实现数字信号解调过程的模拟,这样不仅能够更加直观地感受到数字信号的解调过程,还能够进一步理解解调器的设计、整体结构等等。
基于Matlab的计算机仿真教学实践在通信原理的教学中,计算机仿真教学已经成为了教学中必不可少的一部分,因此如何进行基于Matlab的计算机仿真教学实践,便成为了一种切实可行的教学方法。
用MatLab仿真通信原理系列实验一、引言通信原理是现代通信领域的基础理论,通过对通信原理的研究和仿真实验可以更好地理解通信系统的工作原理和性能特点。
MatLab作为一种强大的数学计算软件,被广泛应用于通信原理的仿真实验中。
本文将以MatLab为工具,介绍通信原理系列实验的仿真步骤和结果。
二、实验一:调制与解调1. 实验目的通过MatLab仿真,了解调制与解调的基本原理,并观察不同调制方式下的信号特征。
2. 实验步骤(1)生成基带信号:使用MatLab生成一个基带信号,可以是正弦波、方波或任意复杂的波形。
(2)调制:选择一种调制方式,如调幅(AM)、调频(FM)或相移键控(PSK),将基带信号调制到载波上。
(3)观察调制后的信号:绘制调制后的信号波形和频谱图,观察信号的频谱特性。
(4)解调:对调制后的信号进行解调,还原出原始的基带信号。
(5)观察解调后的信号:绘制解调后的信号波形和频谱图,与原始基带信号进行对比。
3. 实验结果通过MatLab仿真,可以得到不同调制方式下的信号波形和频谱图,观察到调制后信号的频谱特性和解调后信号的还原效果。
可以进一步分析不同调制方式的优缺点,为通信系统设计提供参考。
三、实验二:信道编码与解码1. 实验目的通过MatLab仿真,了解信道编码和解码的基本原理,并观察不同编码方式下的误码率性能。
2. 实验步骤(1)选择一种信道编码方式,如卷积码、纠错码等。
(2)生成随机比特序列:使用MatLab生成一组随机的比特序列作为输入。
(3)编码:将输入比特序列进行编码,生成编码后的比特序列。
(4)引入信道:模拟信道传输过程,引入噪声和干扰。
(5)解码:对接收到的信号进行解码,还原出原始的比特序列。
(6)计算误码率:比较解码后的比特序列与原始比特序列的差异,计算误码率。
3. 实验结果通过MatLab仿真,可以得到不同编码方式下的误码率曲线,观察不同信道编码方式对信号传输性能的影响。
例1-1%周期信号(方波)的展开,fb_jinshi.mclose all;clear all;N=100; %取展开式的项数为2N+1项T=1;fs=1/T;N_sample=128; %为了画出波形,设置每个周期的采样点数dt = T/N_sample;t=0:dt:10*T-dt;n=-N:N;Fn = sinc(n/2).*exp(-j*n*pi/2);Fn(N+1)=0;ft = zeros(1,length(t));for m=-N:Nft = ft + Fn(m+N+1)*exp(j*2*pi*m*fs*t);endplot(t,ft)例1-2利用FFT计算信号的频谱并与信号的真实频谱的抽样比较。
脚本文件T2F.m定义了函数T2F,计算信号的傅立叶变换。
function [f,sf]= T2F(t,st)%This is a function using the FFT function to calculate a signal's Fourier %Translation%Input is the time and the signal vectors,the length of time must greater %than 2%Output is the frequency and the signal spectrumdt = t(2)-t(1);T=t(end);df = 1/T;N = length(st);f=-N/2*df:df:N/2*df-df;sf = fft(st);sf = T/N*fftshift(sf);脚本文件F2T.m定义了函数F2T,计算信号的反傅立叶变换。
function [t st]=F2T(f,sf)%This function calculate the time signal using ifft function for the input %signal's spectrumdf = f(2)-f(1);Fmx = ( f(end)-f(1) +df);dt = 1/Fmx;N = length(sf);T = dt*N;%t=-T/2:dt:T/2-dt;t = 0:dt:T-dt;sff = fftshift(sf);st = Fmx*ifft(sff);另写脚本文件fb_spec.m如下:%方波的傅氏变换, fb_spec.mclear all;close all;T=1;N_sample = 128;dt=T/N_sample;t=0:dt:T-dt;st=[ones(1,N_sample/2), -ones(1,N_sample/2)]; %方波一个周期subplot(211);plot(t,st);axis([0 1 -2 2]);xlabel('t'); ylabel('s(t)');subplot(212);[f sf]=T2F(t,st); %方波频谱plot(f,abs(sf)); hold on;axis([-10 10 0 1]);xlabel('f');ylabel('|S(f)|');%根据傅氏变换计算得到的信号频谱相应位置的抽样值sff= T^2*j*pi*f*0.5.*exp(-j*2*pi*f*T).*sinc(f*T*0.5).*sinc(f*T*0.5);plot(f,abs(sff),'r-')例1-3%信号的能量计算或功率计算,sig_pow.mclear all;close all;dt = 0.01;t = 0:dt:5;s1 = exp(-5*t).*cos(20*pi*t);s2 = cos(20*pi*t);E1 = sum(s1.*s1)*dt; %s1(t)的信号能量P2 = sum(s2.*s2)*dt/(length(t)*dt); %s2(t)的信号功率s[f1 s1f]= T2F(t,s1);[f2 s2f]= T2F(t,s2);df = f1(2)-f1(1);E1_f = sum(abs(s1f).^2)*df; %s1(t)的能量,用频域方式计算df = f2(2)-f2(1);T = t(end);P2_f = sum(abs(s2f).^2)*df/T; %s2(t)的功率,用频域方式计算figure(1)subplot(211)plot(t,s1);xlabel('t'); ylabel('s1(t)');subplot(212)plot(t,s2)xlabel('t'); ylabel('s2(t)');例1-4%方波的傅氏变换,sig_band.mclear all;close all;T=1;N_sample = 128;dt=1/N_sample;t=0:dt:T-dt;st=[ones(1,N_sample/2) -ones(1,N_sample/2)];df=0.1/T;Fx = 1/dt;f=-Fx:df:Fx-df;%根据傅氏变换计算得到的信号频谱sff= T^2*j*pi*f*0.5.*exp(-j*2*pi*f*T).*sinc(f*T*0.5).*sinc(f*T*0.5);plot(f,abs(sff),'r-')axis([-10 10 0 1]);hold on;sf_max = max(abs(sff));line([f(1) f(end)],[sf_max sf_max]);line([f(1) f(end)],[sf_max/sqrt(2) sf_max/sqrt(2)]); %交点处为信号功率下降3dB处Bw_eq = sum(abs(sff).^2)*df/T/sf_max.^2; %信号的等效带宽例1-5%带通信号经过带通系统的等效基带表示,sig_bandpass.mclear all;close all;dt = 0.01;t = 0:dt:5;s1 = exp(-t).*cos(20*pi*t); %输入信号[f1 s1f]= T2F(t,s1); %输入信号的频谱s1_lowpass = hilbert(s1).*exp(-j*2*pi*10*t); %输入信号的等效基带信号[f2 s2f]=T2F(t,s1_lowpass); %输入等效基带信号的频谱h2f = zeros(1,length(s2f));[a b]=find( abs(s1f)==max(abs(s1f)) ); %找到带通信号的中心频率h2f( 201-25:201+25 )= 1;h2f( 301-25:301+25) = 1;h2f = h2f.*exp(-j*2*pi*f2); %加入线性相位,[t1 h1] = F2T(f2,h2f); %带通系统的冲激响应h1_lowpass = hilbert(h1).*exp(-j*2*pi*10*t1); %等效基带系统的冲激响应figure(1)subplot(521);plot(t,s1);xlabel('t'); ylabel('s1(t)'); title('带通信号');subplot(523);plot(f1,abs(s1f));xlabel('f'); ylabel('|S1(f)|'); title('带通信号幅度谱');subplot(522)plot(t,real(s1_lowpass));xlabel('t');ylabel('Re[s_l(t)]');title('等效基带信号的实部');subplot(524)plot(f2,abs(s2f));xlabel('f');ylabel('|S_l(f)|');title('等效基带信号的幅度谱');%画带通系统及其等效基带的图subplot(525)plot(f2,abs(h2f));xlabel('f');ylabel('|H(f)|');title('带通系统的传输响应幅度谱'); subplot(527)plot(t1,h1);xlabel('t');ylabel('h(t)');title('带通系统的冲激响应');subplot(526)[f3 hlf]=T2F(t1,h1_lowpass);plot(f3,abs(hlf));xlabel('f');ylabel('|H_l(f)|');title('带通系统的等效基带幅度谱');subplot(528)plot(t1,h1_lowpass);xlabel('t');ylabel('h_l(t)');title('带通系统的等效基带冲激响应');%画出带通信号经过带通系统的响应及等效基带信号经过等效基带系统的响应tt = 0:dt:t1(end)+t(end);yt = conv(s1,h1);subplot(529)plot(tt,yt);xlabel('t');ylabel('y(t)');title('带通信号与带通系统响应的卷积')ytl = conv(s1_lowpass,h1_lowpass).*exp(j*2*pi*10*tt);subplot(5,2,10)plot(tt,real(yt));xlabel('t');ylabel('y_l(t)cos(20*pi*t');title('等效基带与等效基带系统响应的卷积×中心频率载波')例1-6%例:窄带高斯过程,文件 zdpw.mclear all; close all;N0=1; %双边功率谱密度fc=10; %中心频率B=1; %带宽dt=0.01;T=100;t=0:dt:T-dt;%产生功率为N0*B的高斯白噪声P = N0*B;st = sqrt(P)*randn(1,length(t));%将上述白噪声经过窄带带通系统,[f,sf] = T2F(t,st); %高斯信号频谱figure(1)plot(f,abs(sf)); %高斯信号的幅频特性[tt gt]=bpf(f,sf,fc-B/2,fc+B/2); %高斯信号经过带通系统glt = hilbert(real(gt)); %窄带信号的解析信号,调用hilbert函数得到解析信号glt = glt.*exp(-j*2*pi*fc*tt);[ff,glf]=T2F( tt, glt );figure(2)plot(ff,abs(glf));xlabel('频率(Hz)'); ylabel('窄带高斯过程样本的幅频特性')figure(3)subplot(411);plot(tt,real(gt));title('窄带高斯过程样本')subplot(412)plot(tt,real(glt).*cos(2*pi*fc*tt)-imag(glt).*sin(2*pi*fc*tt))title('由等效基带重构的窄带高斯过程样本')subplot(413)plot(tt,real(glt));title('窄带高斯过程样本的同相分量')subplot(414)plot(tt,imag(glt));xlabel('时间t(秒)'); title('窄带高斯过程样本的正交分量')%求窄带高斯信号功率;注:由于样本的功率近似等于随机过程的功率,因此可能出现一些偏差P_gt=sum(real(gt).^2)/T;P_glt_real = sum(real(glt).^2)/T;P_glt_imag = sum(imag(glt).^2)/T;%验证窄带高斯过程的同相分量、正交分量的正交性a = real(glt)*(imag(glt))'/T;用到的子函数function [t,st]=bpf(f,sf,B1,B2)%This function filter an input at frequency domain by an ideal bandpass filter %Inputs:% f: frequency samples% sf: input data spectrum samples% B1: bandpass's lower frequency% B2: bandpass's higher frequency%Outputs:% t: frequency samples% st: output data's time samplesdf = f(2)-f(1);T = 1/df;hf = zeros(1,length(f));bf = [floor( B1/df ): floor( B2/df )] ;bf1 = floor( length(f)/2 ) + bf;bf2 = floor( length(f)/2 ) - bf;hf(bf1)=1/sqrt(2*(B2-B1));hf(bf2)=1/sqrt(2*(B2-B1));yf=hf.*sf.*exp(-j*2*pi*f*0.1*T);[t,st]=F2T(f,yf);例1-7%显示模拟调制的波形及解调方法DSB,文件mdsb.m %信源close all;clear all;dt = 0.001; %时间采样间隔fm=1; %信源最高频率fc=10; %载波中心频率T=5; %信号时长t = 0:dt:T;mt = sqrt(2)*cos(2*pi*fm*t); %信源%N0 = 0.01; %白噪单边功率谱密度%DSB modulations_dsb = mt.*cos(2*pi*fc*t);B=2*fm;%noise = noise_nb(fc,B,N0,t);%s_dsb=s_dsb+noise;figure(1)subplot(311)plot(t,s_dsb);hold on; %画出DSB信号波形plot(t,mt,'r--'); %标示mt的波形title('DSB调制信号');xlabel('t');%DSB demodulationrt = s_dsb.*cos(2*pi*fc*t);rt = rt-mean(rt);[f,rf] = T2F(t,rt);[t,rt] = lpf(f,rf,2*fm);subplot(312)plot(t,rt); hold on;plot(t,mt/2,'r--');title('相干解调后的信号波形与输入信号的比较'); xlabel('t')subplot(313)[f,sf]=T2F(t,s_dsb);psf = (abs(sf).^2)/T;plot(f,psf);axis([-2*fc 2*fc 0 max(psf)]);title('DSB信号功率谱');xlabel('f');function [t st]=lpf(f,sf,B)%This function filter an input data using a lowpass filter %Inputs: f: frequency samples% sf: input data spectrum samples% B: lowpass's bandwidth with a rectangle lowpass%Outputs: t: time samples% st: output data's time samplesdf = f(2)-f(1);T = 1/df;hf = zeros(1,length(f));bf = [-floor( B/df ): floor( B/df )] + floor( length(f)/2 ); hf(bf)=1;yf=hf.*sf;[t,st]=F2T(f,yf);st = real(st);例1-8%显示模拟调制的波形及解调方法AM,文件mam.m%信源close all;clear all;dt = 0.001; %时间采样间隔fm=1; %信源最高频率fc=10; %载波中心频率T=5; %信号时长t = 0:dt:T;mt = sqrt(2)*cos(2*pi*fm*t); %信源%N0 = 0.01; %白噪单边功率谱密度%AM modulationA=2;s_am = (A+mt).*cos(2*pi*fc*t);B = 2*fm; %带通滤波器带宽%noise = noise_nb(fc,B,N0,t); %窄带高斯噪声产生%s_am = s_am + noise;figure(1)subplot(311)plot(t,s_am);hold on; %画出AM信号波形plot(t,A+mt,'r--'); %标示AM的包络title('AM调制信号及其包络');xlabel('t');%AM demodulationrt = s_am.*cos(2*pi*fc*t); %相干解调rt = rt-mean(rt);[f,rf] = T2F(t,rt);[t,rt] = lpf(f,rf,2*fm); %低通滤波subplot(312)plot(t,rt); hold on;plot(t,mt/2,'r--');title('相干解调后的信号波形与输入信号的比较'); xlabel('t')subplot(313)[f,sf]=T2F(t,s_am);psf = (abs(sf).^2)/T;plot(f,psf);axis([-2*fc 2*fc 0 max(psf)]);title('AM信号功率谱');xlabel('f');例1-9%显示模拟调制的波形及解调方法SSB,文件mssb.m%信源close all;clear all;dt = 0.001; %时间采样间隔fm=1; %信源最高频率fc=10; %载波中心频率T=5; %信号时长t = 0:dt:T;mt = sqrt(2)*cos(2*pi*fm*t); %信源%N0 = 0.01; %白噪单边功率谱密度%SSB modulations_ssb = real( hilbert(mt).*exp(j*2*pi*fc*t) ); B=fm;%noise = noise_nb(fc,B,N0,t);%s_ssb=s_ssb+noise;figure(1)subplot(311)plot(t,s_ssb);hold on; %画出SSB信号波形plot(t,mt,'r--'); %标示mt的波形title('SSB调制信号');xlabel('t');%SSB demodulationrt = s_ssb.*cos(2*pi*fc*t);rt = rt-mean(rt);[f,rf] = T2F(t,rt);[t,rt] = lpf(f,rf,2*fm);subplot(312)plot(t,rt); hold on;plot(t,mt/2,'r--');title('相干解调后的信号波形与输入信号的比较');xlabel('t')subplot(313)[f,sf]=T2F(t,s_ssb);psf = (abs(sf).^2)/T;plot(f,psf);axis([-2*fc 2*fc 0 max(psf)]);title('SSB信号功率谱');xlabel('f');例2-0%显示模拟调制的波形及解调方法VSB,文件mvsb.m%信源close all;clear all;dt = 0.001; %时间采样间隔fm=5; %信源最高频率fc=20; %载波中心频率T=5; %信号时长t = 0:dt:T;mt = sqrt(2)*( cos(2*pi*fm*t)+sin(2*pi*0.5*fm*t) ); %信源%VSB modulations_vsb = mt.*cos(2*pi*fc*t);B=1.2*fm;[f,sf] = T2F(t,s_vsb);[t,s_vsb] = vsbpf(f,sf,0.2*fm,1.2*fm,fc);figure(1)subplot(311)plot(t,s_vsb);hold on; %画出VSB信号波形plot(t,mt,'r--'); %标示mt的波形title('VSB调制信号');xlabel('t');%VSB demodulationrt = s_vsb.*cos(2*pi*fc*t);[f,rf] = T2F(t,rt);[t,rt] = lpf(f,rf,2*fm);subplot(312)plot(t,rt); hold on;plot(t,mt/2,'r--');title('相干解调后的信号波形与输入信号的比较');xlabel('t')subplot(313)[f,sf]=T2F(t,s_vsb);psf = (abs(sf).^2)/T;plot(f,psf);axis([-2*fc 2*fc 0 max(psf)]);title('VSB信号功率谱');xlabel('f');function [t,st]=vsbpf(f,sf,B1,B2,fc)%This function filter an input by an residual bandpass filter %Inputs: f: frequency samples% sf: input data spectrum samples% B1: residual bandwidth% B2: highest freq of the basedband signal%Outputs: t: frequency samples% st: output data's time samplesdf = f(2)-f(1);T = 1/df;hf = zeros(1,length(f));bf1 = [floor( (fc-B1)/df ): floor( (fc+B1)/df )] ;bf2 = [floor( (fc+B1)/df )+1: floor( (fc+B2)/df )];f1 = bf1 + floor( length(f)/2 ) ;f2 = bf2 + floor( length(f)/2 ) ;stepf = 1/length(f1);hf(f1)=0:stepf:1-stepf;hf(f2)=1;f3 = -bf1 + floor( length(f)/2 ) ;f4 = -bf2 + floor( length(f)/2) ;hf(f3)=0:stepf:(1-stepf);hf(f4)=1;yf=hf.*sf;[t,st]=F2T(f,yf);st = real(st);例2-1%显示模拟调制的波形及解调方法AM、DSB、SSB, %信源close all;clear all;dt = 0.001;fm=1;fc=10;t = 0:dt:5;mt = sqrt(2)*cos(2*pi*fm*t);N0 = 0.1;%AM modulationA=2;s_am = (A+mt).*cos(2*pi*fc*t);B = 2*fm;noise = noise_nb(fc,B,N0,t);s_am = s_am + noise;figure(1)subplot(321)plot(t,s_am);hold on;plot(t,A+mt,'r--');%AM demodulationrt = s_am.*cos(2*pi*fc*t);rt = rt-mean(rt);[f,rf] = T2F(t,rt);[t,rt] = lpf(f,rf,2*fm);title('AM信号');xlabel('t');subplot(322)plot(t,rt); hold on;plot(t,mt/2,'r--');title('AM解调信号');xlabel('t');%DSB modulations_dsb = mt.*cos(2*pi*fc*t);B=2*fm;noise = noise_nb(fc,B,N0,t);s_dsb=s_dsb+noise;subplot(323)plot(t,s_dsb);hold on;plot(t,mt,'r--');title('DSB信号');xlabel('t');%DSB demodulationrt = s_dsb.*cos(2*pi*fc*t);rt = rt-mean(rt);[f,rf] = T2F(t,rt);[t,rt] = lpf(f,rf,2*fm);subplot(324)plot(t,rt); hold on;plot(t,mt/2,'r--');title('DSB解调信号');xlabel('t');%SSB modulations_ssb = real( hilbert(mt).*exp(j*2*pi*fc*t) );B=fm;noise = noise_nb(fc,B,N0,t);s_ssb=s_ssb+noise;subplot(325)plot(t,s_ssb);title('SSB信号');xlabel('t');%SSB demodulationrt = s_ssb.*cos(2*pi*fc*t);rt = rt-mean(rt);[f,rf] = T2F(t,rt);[t,rt] = lpf(f,rf,2*fm);subplot(326)plot(t,rt); hold on;plot(t,mt/2,'r--');title('SSB解调信号');xlabel('t');function [out] = noise_nb(fc,B,N0,t)%output the narrow band gaussian noise sample with single-sided power spectrum N0 %at carrier frequency equals fc and bandwidth euqals Bdt = t(2)-t(1);Fmx = 1/dt;n_len = length(t);p = N0*Fmx;rn = sqrt(p)*randn(1,n_len);[f,rf] = T2F(t,rn);[t,out] = bpf(f,rf,fc-B/2,fc+B/2);%FM modulation and demodulation,mfm.mclear all;close all;Kf = 5;fc = 10;T=5;dt=0.001;t = 0:dt:T;%信源fm= 1;%mt = cos(2*pi*fm*t) + 1.5*sin(2*pi*0.3*fm*t); %信源信号mt = cos(2*pi*fm*t); %信源信号%FM 调制A = sqrt(2);%mti = 1/2/pi/fm*sin(2*pi*fm*t) -3/4/pi/0.3/fm*cos(2*pi*0.3*fm*t); %mt的积分函数mti = 1/2/pi/fm*sin(2*pi*fm*t) ; %mt的积分函数st = A*cos(2*pi*fc*t + 2*pi*Kf*mti);figure(1)subplot(311);plot(t,st); hold on;plot(t,mt,'r--');xlabel('t');ylabel('调频信号')subplot(312)[f sf] = T2F(t,st);plot(f, abs(sf));axis([-25 25 0 3])xlabel('f');ylabel('调频信号幅度谱')%FM 解调for k=1:length(st)-1rt(k) = (st(k+1)-st(k))/dt;endrt(length(st))=0;subplot(313)plot(t,rt); hold on;plot(t,A*2*pi*Kf*mt+A*2*pi*fc,'r--');xlabel('t');ylabel('调频信号微分后包络')%数字基带信号的功率谱密度 digit_baseband.mclear all; close all;Ts=1;N_sample = 8; %每个码元的抽样点数dt = Ts/N_sample; %抽样时间间隔N = 1000; %码元数t = 0:dt:(N*N_sample-1)*dt;gt1 = ones(1,N_sample); %NRZ非归零波形gt2 = ones(1,N_sample/2); %RZ归零波形gt2 = [gt2 zeros(1,N_sample/2)];mt3 = sinc((t-5)/Ts); % sin(pi*t/Ts)/(pi*t/Ts)波形,截段取10个码元gt3 = mt3(1:10*N_sample);d = ( sign( randn(1,N) ) +1 )/2;data = sigexpand(d,N_sample); %对序列间隔插入N_sample-1个0st1 = conv(data,gt1); %Matlab自带卷积函数st2 = conv(data,gt2);d = 2*d-1; %变成双极性序列data= sigexpand(d,N_sample);st3 = conv(data,gt3);[f,st1f] = T2F(t,[st1(1:length(t))]);[f,st2f] = T2F(t,[st2(1:length(t))]);[f,st3f] = T2F(t,[st3(1:length(t))]);figure(1)subplot(321)plot(t,[st1(1:length(t))] );gridaxis([0 20 -1.5 1.5]);ylabel('单极性NRZ波形');subplot(322);plot(f,10*log10(abs(st1f).^2/T) );gridaxis([-5 5 -40 10]); ylabel('单极性NRZ功率谱密度(dB/Hz)');subplot(323)plot(t,[st2(1:length(t))] );axis([0 20 -1.5 1.5]);gridylabel('单极性RZ波形');subplot(324)plot(f,10*log10(abs(st2f).^2/T));axis([-5 5 -40 10]);gridylabel('单极性RZ功率谱密度(dB/Hz)');subplot(325)plot(t-5,[st3(1:length(t))] );axis([0 20 -2 2]);gridylabel('双极性sinc波形');xlabel('t/Ts');subplot(326)plot(f,10*log10(abs(st3f).^2/T));axis([-5 5 -40 10]);gridylabel('sinc波形功率谱密度(dB/Hz)');xlabel('f*Ts');function [out]=sigexpand(d,M)%将输入的序列扩展成间隔为N-1个0的序列N = length(d);out = zeros(M,N);out(1,:) = d;out = reshape(out,1,M*N);例2-4%数字基带信号接收示意 digit_receive.mclear all;close all;N =100;N_sample=8; %每码元抽样点数Ts=1;dt = Ts/N_sample;t=0:dt:(N*N_sample-1)*dt;gt = ones(1,N_sample); %数字基带波形d = sign(randn(1,N)); %输入数字序列a = sigexpand(d,N_sample);st = conv(a,gt); %数字基带信号ht1 = gt;rt1 = conv(st,ht1);ht2 = 5*sinc(5*(t-5)/Ts);rt2 = conv(st,ht2);figure(1)subplot(321)plot( t,st(1:length(t)) );axis([0 20 -1.5 1.5]); ylabel('输入双极性NRZ数字基带波形'); subplot(322)stem( t,a);axis([0 20 -1.5 1.5]); ylabel('输入数字序列')subplot(323)plot( t,[0 rt1(1:length(t)-1)]/8 );axis([0 20 -1.5 1.5]);ylabel('方波滤波后输出');subplot(324)dd = rt1(N_sample:N_sample:end);ddd= sigexpand(dd,N_sample);stem( t,ddd(1:length(t))/8 );axis([0 20 -1.5 1.5]);ylabel('方波滤波后抽样输出');subplot(325)plot(t-5, [0 rt2(1:length(t)-1)]/8 );axis([0 20 -1.5 1.5]);xlabel('t/Ts'); ylabel('理想低通滤波后输出');subplot(326)dd = rt2(N_sample-1:N_sample:end);ddd=sigexpand(dd,N_sample);stem( t-5,ddd(1:length(t))/8 );axis([0 20 -1.5 1.5]);xlabel('t/Ts'); ylabel('理想低通滤波后抽样输出');例2-5%部分响应信号眼图示意,pres.mclear all; close all;Ts=1;N_sample=16;eye_num = 11;N_data=1000;dt = Ts/N_sample;t = -5*Ts:dt:5*Ts;%产生双极性数字信号d = sign(randn(1,N_data));dd= sigexpand(d,N_sample);%部分响应系统冲击响应ht = sinc((t+eps)/Ts)./(1- (t+eps)./Ts);ht( 6*N_sample+1 ) = 1;st = conv(dd,ht);tt = -5*Ts:dt:(N_data+5)*N_sample*dt-dt;figure(1)subplot(211);plot(tt,st);axis([0 20 -3 3]);xlabel('t/Ts');ylabel('部分响应基带信号'); subplot(212)%画眼图ss=zeros(1,eye_num*N_sample);ttt = 0:dt:eye_num*N_sample*dt-dt;for k=5:50ss = st(k*N_sample+1:(k+eye_num)*N_sample);drawnow;plot(ttt,ss); hold on;end%plot(ttt,ss);xlabel('t/Ts');ylabel('部分响应信号眼图');例2-6%2ASK,2PSK,文件名binarymod.mclear all;close all;A=1;fc = 2; %2Hz;N_sample = 8;N = 500; %码元数Ts = 1; %1 baud/sdt = Ts/fc/N_sample; %波形采样间隔t = 0:dt:N*Ts-dt;Lt = length(t);%产生二进制信源d = sign(randn(1,N));dd = sigexpand((d+1)/2,fc*N_sample);gt = ones(1,fc*N_sample); %NRZ波形figure(1)subplot(221); %输入NRZ信号波形(单极性)d_NRZ = conv(dd,gt);plot(t,d_NRZ(1:length(t)));axis([0 10 0 1.2]); ylabel('输入信号');subplot(222); %输入NRZ频谱[f,d_NRZf]=T2F( t,d_NRZ(1:length(t)) );plot(f,10*log10(abs(d_NRZf).^2/T));axis([-2 2 -50 10]);ylabel('输入信号功率谱密度(dB/Hz)');%2ASK信号ht = A*cos(2*pi*fc*t);s_2ask = d_NRZ(1:Lt).*ht;subplot(223)plot(t,s_2ask);axis([0 10 -1.2 1.2]); ylabel('2ASK');[f,s_2askf]=T2F(t,s_2ask );subplot(224)plot(f,10*log10(abs(s_2askf).^2/T));axis([-fc-4 fc+4 -50 10]);ylabel('2ASK功率谱密度(dB/Hz)');figure(2)%2PSK信号d_2psk = 2*d_NRZ-1;s_2psk = d_2psk(1:Lt).*ht;subplot(221)plot(t,s_2psk);axis([0 10 -1.2 1.2]); ylabel('2PSK');subplot(222)[f,s_2pskf] = T2F(t,s_2psk);plot( f,10*log10(abs(s_2pskf).^2/T) );axis([-fc-4 fc+4 -50 10]);ylabel('2PSK功率谱密度(dB/Hz)');% 2FSK% s_2fsk = Acos(2*pi*fc*t + int(2*d_NRZ-1) );sd_2fsk = 2*d_NRZ-1;s_2fsk = A*cos(2*pi*fc*t + 2*pi*sd_2fsk(1:length(t)).*t );subplot(223)plot(t,s_2fsk);axis([0 10 -1.2 1.2]);xlabel('t'); ylabel('2FSK')subplot(224)[f,s_2fskf] = T2F(t,s_2fsk);plot(f,10*log10(abs(s_2fskf).^2/T));axis([-fc-4 fc+4 -50 10]);xlabel('f');ylabel('2FSK功率谱密度(dB/Hz)');例2-7%QPSK & OQPSKclear all;close all;M = 4;Ts= 1;fc= 10;N_sample = 16;N_num = 100;dt = 1/fc/N_sample;t = 0:dt:N_num*Ts-dt;T = dt*length(t);py1f = zeros(1,length(t)); %功率谱密度1py2f = zeros(1,length(t)); %功率谱密度2for PL=1:100 %输入100段N_num个码字的波形,为了使功率谱密度看起来更加平滑,%可以取这100段信号功率谱密度的平均d1 = sign(randn(1,N_num));d2 = sign(randn(1,N_num));gt = ones(1,fc*N_sample);%QPSK调制s1 = sigexpand(d1,fc*N_sample);s2 = sigexpand(d2,fc*N_sample);b1 = conv(s1,gt);b2 = conv(s2,gt);s1 = b1(1:length(s1));s2 = b2(1:length(s2));st_qpsk = s1.*cos(2*pi*fc*t) - s2.*sin(2*pi*fc*t);s2_delay= [-ones(1,N_sample*fc/2) s2(1:end-N_sample*fc/2)];st_oqpsk= s1.*cos(2*pi*fc*t) - s2_delay.*sin(2*pi*fc*t);%经过带通后,再经过非线性电路[f y1f] = T2F(t,st_qpsk);[f y2f] = T2F(t,st_oqpsk);[t y1] = bpf(f,y1f,fc-1/Ts,fc+1/Ts);[t y2] = bpf(f,y2f,fc-1/Ts,fc+1/Ts);subplot(221);plot(t,y1); xlabel('t'); ylabel('QPSK波形');axis([5 15 -1.6 1.6]);title('经过带通后的波形');subplot(222)plot(t,y2); xlabel('t'); ylabel('OQPSK波形');axis([5 15 -1.6 1.6]);title('经过带通后的波形');%经过非线性电路y1 = 1.5*tanh(2*y1);y2 = 1.5*tanh(2*y2);[f y1f] = T2F(t,y1);[f y2f] = T2F(t,y2);py1f = py1f + abs(y1f).^2/T; %QPSK不同段信号功率谱密度相加 py2f = py2f + abs(y2f).^2/T; %OQPSK不同段信号功率谱密度相加endpy1f = py1f/100; %QPSK 100段功率谱密度平均py2f=py2f/100; %OQPSK 100段功率谱密度平均subplot(223);plot(f,10*log10(py1f)); xlabel('f');ylabel('QPSK功率谱密度(dB/Hz)'); title('经过非线性电路后的功率谱密度');axis([ -15 15 -30 10]);subplot(224)plot(f,10*log10(py2f));xlabel('f');ylabel('OQPSK功率谱密度(dB/Hz)'); title('经过非线性电路后的功率谱密度');axis([ -15 15 -30 10]);figure(2)x = -2:0.1:2;y=1.5*tanh(2*x);plot(x,y); title('非线性电路的输入输出函数');例2-8%demo for u and A law for quantize,filename: a_u_law.m%u=255 y=ln(1+ux)/ln(1+u)%A=87.6 y=Ax/(1+lnA) (0<x<1/A) y=(1+lnAx)/(1+lnA)clear allclose alldx=0.01;x=-1:dx:1;u=255;A=87.6;%u Lawyu=sign(x).*log(1+u*abs(x))/log(1+u);%A Lawfor i=1:length(x)if abs(x(i))<1/Aya(i)=A*x(i)/(1+log(A));elseya(i)=sign(x(i))*(1+log(A*abs(x(i))))/(1+log(A));endendfigure(1)plot(x,yu,'k.:');title('u Law')xlabel('x');ylabel('y');grid onhold onxx=[-1,-127/255,-63/255,-31/255,-15/255,-7/255,-3/255,-1/255,1/255,3/255,7/255 ,15/255,31/255,63/255,...127/255,1];yy=[-1,-7/8,-6/8,-5/8,-4/8,-3/8,-2/8,-1/8,1/8,2/8,3/8,4/8,5/8,6/8,7/8,1];plot(xx,yy,'r');stem(xx,yy,'b-.');legend('u律压缩特性','折线近似u律');figure(2)plot(x,ya,'k.:');title('A Law')xlabel('x');ylabel('y');grid onhold onxx=[-1,-1/2,-1/4,-1/8,-1/16,-1/32,-1/64,-1/128,1/128,1/64,1/32,1/16,1/8,1/4,1/ 2,1];yy=[-1,-7/8,-6/8,-5/8,-4/8,-3/8,-2/8,-1/8,1/8,2/8,3/8,4/8,5/8,6/8,7/8,1];plot(xx,yy,'r');stem(xx,yy,'b-.');legend('A律压缩特性','折线近似A律');例2-9%show the pcm encode and decodeclear allclose allt=0:0.01:10;vm1=-70:1:0; %输入的正弦信号幅度不同vm = 10.^(vm1/20);figure(1)for k=1:length(vm)for m=1:2x=vm(k)*sin(2*pi*t+2*pi*rand(1));v=1;xx=x/v; %normalizesxx = floor(xx*4096);y = pcm_encode(sxx);yy = pcm_decode(y,v);nq(m)=sum((x-yy).*(x-yy))/length(x); sq(m)=mean(yy.^2);snr(m)=(sq(m)/nq(m));drawnowsubplot(211)plot(t,x);title('sample sequence');subplot(212)plot(t,yy)title('pcm decode sequence');endsnrq(k)=10*log10( mean(snr) );endfigure(2)plot(vm1,snrq);axis([-60 0 0 60]);grid;function [out]=pcm_encode(x)%x encode to pcm coden=length(x);%-4096<x<4096for i=1:nif x(i)>0out(i,1)=1;elseout(i,1)=0;endif abs(x(i))>=0 & abs(x(i))<32out(i,2)=0;out(i,3)=0;out(i,4)=0;step=2;st=0;elseif 32<=abs(x(i)) & abs(x(i))<64out(i,2)=0;out(i,3)=0;out(i,4)=1;step=2;st=32;elseif 64<=abs(x(i)) & abs(x(i))<128out(i,2)=0;out(i,3)=1;out(i,4)=0;step=4;st=64;elseif 128<=abs(x(i)) & abs(x(i)) <256out(i,2)=0;out(i,3)=1;out(i,4)=1;step=8;st=128;elseif 256<=abs(x(i)) & abs(x(i))<512out(i,2)=1;out(i,3)=0;out(i,4)=0;step=16;st=256;elseif 512<=abs(x(i)) & abs(x(i))<1024out(i,2)=1;out(i,3)=0;out(i,4)=1;step=32;st=512;elseif 1024<=abs(x(i)) & abs(x(i))<2048out(i,2)=1;out(i,3)=1;out(i,4)=0;step=64;st=1024;elseif 2048<=abs(x(i)) & abs(x(i))<4096out(i,2)=1;out(i,3)=1;out(i,4)=1;step=128;st=2048;elseout(i,2)=1;out(i,3)=1;out(i,4)=1;step=128;st=2048;endif(abs(x(i))>=4096)out(i,2:8) = [1 1 1 1 1 1 1];elsetmp = floor( (abs(x(i))-st)/step );t = dec2bin(tmp,4) - 48; %函数dec2bin输出的是ASCII字符串,48对应0 out(i,5:8) =t(1:4);endendout=reshape(out',1,8*n);function [out]= pcm_decode(in,v)%decode the input pcm code%in : input the pcm code 8bit/sample%v: quantized leveln=length(in);in = reshape(in',8,n/8)';slot(1) = 0;slot(2) = 32;slot(3) = 64;slot(4) = 128;slot(5) = 256;slot(6) = 512;slot(7) = 1024;slot(8) = 2048;step(1) = 2;step(2) = 2;step(3) = 4;step(4) = 8;step(5) = 16;step(6) = 32;step(7) = 64;step(8) = 128;for i=1:n/8ss = 2*in(i,1)-1;tmp= in(i,2)*4+in(i,3)*2+in(i,4)+1;st = slot(tmp);dt = (in(i,5)*8+in(i,6)*4+in(i,7)*2+in(i,8))*step(tmp) + 0.5*step(tmp); out(i)=ss*(st+dt)/4096*v;end例3-0%信道失真示意,clear all;close all;Ts=1;N_sample = 8; %每个码元的抽样点数dt = Ts/N_sample; %抽样时间间隔N = 1000; %码元数t = 0:dt:(N*N_sample-1)*dt;gt1 = ones(1,N_sample); %NRZ非归零波形gt2 = ones(1,N_sample/2); %RZ归零波形gt2 = [gt2 zeros(1,N_sample/2)];mt3 = sinc((t-5)/Ts); % sin(pi*t/Ts)/(pi*t/Ts)波形,截段取10个码元gt3 = mt3(1:10*N_sample);d = ( sign( randn(1,N) ) +1 )/2;data = sigexpand(d,N_sample); %对序列间隔插入N_sample-1个0st1 = conv(data,gt1);st2 = conv(data,gt2);d = 2*d-1; %变成双极性序列data= sigexpand(d,N_sample);st3 = conv(data,gt3);xt = st1;%无失真信道[f,xf] = T2F(t,xt);hf1 = exp(-j*pi*f);yf1 = xf.*hf1;[t1,yt1] = F2T(f,yf1);%幅频失真信道hf2 = sinc(f).*exp(-j*pi*f);yf2 = xf.*hf2;[t2,yt2] = F2T(f,yf2);%相频失真、群时延无失真信道%hf3 = exp(j*pi*f+j*0.1*pi);f1 = find(f<0);hf3 = exp( -j*pi*f+j*pi );hf3(f1) = exp( -j*pi*f(f1)-j*pi );yf3 = xf.*hf3;[t3,yt3]=F2T(f,yf3);%相频、群时延失真信道hf4 = exp(-j*pi*f.*f-j*pi*f+j*pi);yf4 = xf.*hf4;[t4,yt4]=F2T(f,yf4);sfigure(1)subplot(221)plotyy(f,abs(hf1),f,angle(hf1)/pi);ylabel('幅频、相频特性'); title('线性无失真信道');grid on;subplot(222)plot(t1,real(yt1) );title('经过信道后的输出信号');axis([0,20,-1.2 1.2]);grid on;subplot(223)plotyy(f,abs(hf2),f,angle(hf2)/pi);ylabel('幅频、相频特性'); title('幅频失真信道');grid on; xlabel('f')subplot(224)plot(t2,real(yt2));axis([0,20,-1.2 1.2]);grid on;xlabel('t');figure(2)subplot(221);plotyy(f,abs(hf3),f,angle(hf3)/pi);ylabel('幅频、相频特性');title('相频失真、群时延无失真信道');grid on;subplot(222);plot(t3,real(yt3));title('经过信道后的输出信号');axis([0,20,-1.2 1.2]);grid on;subplot(223)plotyy(f,abs(hf4),f,angle(hf4)/pi);ylabel('幅频、相频特性');title('相频失真、群时延失真信道');grid on;xlabel('f');subplot(224);plot(t4,real(yt4));axis([0,20,-1.2 1.2]);grid on;xlabel('t');例3-1clear all;close all;Ts=1;N_sample = 8; %每个码元的抽样点数dt = Ts/N_sample; %抽样时间间隔N = 1000; %码元数t = 0:dt:(N*N_sample-1)*dt;dLen = length(t);gt1 = ones(1,N_sample); %NRZ非归零波形d = ( sign( randn(1,N) ) +1 )/2;data = sigexpand(d,N_sample); %对序列间隔插入N_sample-1个0st1 = conv(data,gt1);[f sf1] = T2F(t,st1(1:dLen));%3径信道m=[0.5 0.707 0.5];tao =[ 0 1 2];hf = m(1)*exp(-j*2*pi*f*tao(1)) +m(2)* exp(-j*2*pi*f*tao(2))+...m(3)* exp(-j*2*pi*f*tao(3));%信号经过3径信道yt1 = m(1)*st1(1:dLen)+m(2)*[zeros(1,N_sample), st1(1:dLen-N_sample)]+... m(3)*[zeros(1,2*N_sample), st1(1:dLen-2*N_sample)];[f yf1] = T2F(t,yt1);figure(1)subplot(221)plot(t,st1(1:dLen),'LineWidth',2);。