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仿真信号产生实验

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仿真信号产生实验

一、实验目的：

1．熟悉LabVIEW中仿真信号的多种产生函数及参数设置。

2．掌握常用测试仿真信号的产生。

3．学会产生复杂的函数波形和任意波形。

二、实验内容：

1．采用Express VI仿真信号发生器，产生规定的附有噪声的正弦信号，并显示波形。

2. 采用波形发生器VI，产生规定的附有噪声的多波形信号，并显示波形。

3. 产生任意波形信号，并显示和存盘。

4. 采用公式节点，产生规定的复杂函数信号。

三、实验器材：

安装有LabVIEW软件的计算机1台

四、实验原理：

1．虚拟仪器中获得信号数据的3个途径：

（1）对被测的模拟信号，使用数据采集卡或其他硬件电路，进行采样和A/D变换，送入计算机。

（2）从文件读入以前存储的波形数据，或由其他仪器采集的波形数据。

（3）在LabVIEW中的波形产生函数得到的仿真信号波形数据。

2．测试信号在LabVIEW中的表示

在LabVIEW中测试信号已经是离散化的时域波形数据，表示信号的数据类型有数组、波形数据和动态数据3种。

波形数据是一种特殊的簇结构，它由时间起始值t0、两个采样点的时间间隔值dt以及采样数据一维数组Y组合成的一个簇。它的物理意义是对一个模拟信号x(t)从时间t0开始进行采样和A/D转换，采样率为fs,对应采样时间间隔dt=1/fs ，数组Y为各个时刻的采样值。对周期信号，1个周期的采样点数等于采样频率除以信号频率。

3．仿真信号产生函数

在LabVIEW中产生一个仿真信号，相当于通过软件实现了一个信号发生器的功能。LabVIEW提供了丰富的仿真信号，包括正弦、方波、三角波、多频信号、调制信号、随机噪声信号、任意波形等。针对不同的数据形式(动态数据类型、波形数据和数组)，LabVIEW中有3个不同层次的信号发生器。

五、实验步骤：

1．设计一个简易的正弦波发生器，频率、幅值和直流偏值在面板上可调，还可叠加噪声信号，并显示波形。

2．设计一个简易的仿真多波形发生器，可产生频率、幅值和直流偏值可调的正弦、方波、三角波、锯齿波信号，还可叠加高斯噪声信号，并且采样率和采样点可选，显示波形。

3．产生如下图所示的任意波形信号，把波形数据存盘，存放格式为2维的电子表格文件。

4．采用公式节点，产生信号：y(t)=sin(wt)+0.6sin(3wt)+0.2sin(5wt)+t，信号的频率和幅值

面板上可调。

六、波形仿真结果及分析

1 正弦波发生器

前面板设计：包括的控件有波形频率、幅度和直流偏值输入设置，噪声的标准偏差设置，显示波形的图形控件，用一个选择开关控制程序启动和停止。框图程序及运行结果如下图

图6.1.1 正弦波前面板 图6.1.2 正弦波程序框图

2 仿真多波形发生器

（1）前面板设计：在1题的前面板基础上再增加波形选择旋钮knob控件和采样率和采样点输入簇控件，并对旋钮（Knob）控件的文本列表属性进行设置，正弦波、三角波、方波、锯齿波对应数值分别为0～3。再选用一些面板装饰控件，调整各控件的位置、大小和显示层数，参考界面如图所示。

（2）框图程序设计：选用波形发生器VI中的Basic Function Generator函数产生要求的4种周期信号，程序框图如图6.2.1所示

（3）运行程序，滑动knob控件，输出不同的波形，如图6.2.2正弦波，如图6.2.3锯齿波。方波取噪声为1时的波形如图6.2.4。.

图6.2.1程序框图 图6.2.2正弦波

图6.2.3 锯齿波 图6.2.4 方波（含噪声）

3任意波形信号

任意波形的前面板和程序框图如图 6.3.1和6.3.2所示

图6. 3.1 任意波形 图 6.3.2 程序框图

4公式节点

产生信号：y(t)=sin(wt)+0.6sin(3wt)+0.2sin(5wt)+t，前面板和程序款如图4.1和4.2所示

图6.4.1 公式节点波形 图6.4.2 程序框图

七 思考题

1．在实验题目2中，如何实现通过面板选择叠加不同类型的噪声信号？

答：Labview提供了9种仿真的随机信号产生函数，但1个函数只能产生1种噪声，可采用包括9帧的CASE结构，每帧调用1个噪声函数，用面板上的噪声类型选择控件来控制。

2．在实验题目4中，信号的公式改为从面板输入，输入什么公式可产生三角波、指数波和对数波。

产生三角波，输入公式：y(t)= (-1)(int)(2*f*t)*{A-2A*[(t%(1/2*f+1))*2*f]}，信号的频率和幅值面板上可调。

图7.2.1 三角波

产生指数波，输入公式：y(t)=aw*t,其中a为基数，w为指数系数，w和a可以从面板输入可调，t为时间。如果设w=0.5,a=e,运行可以得到下面波形。

产生对数波，输入公式：y(t)=logaw*t,其中a为指数，w为对数系数，均可以从面板输入可调，t为时间，如果设w=0.5,a=e,运行得到下面波形。

图 7.2.2 指数波形 图7.2.3 对数波.

交流电压表仿真实验

一、实验目的：

1．理解交流电压的基本参量定义。

2．了解交流电压的模拟测量方法。

3．掌握交流电压的采样计算测量方法和计算公式，并且编程实现。

4．学会使用LabVIEW提供的周期信号幅值计算函数。

二、实验内容：

1．设计1个交流电压表的仿真软件（包括前面板和框图程序），设计要求如下：

 可以测量周期信号（正弦、方波、三角波、锯齿波）的有效值、峰值、直流分量（均值）和平均值。

 被测信号来源于LabVIEW仿真信号发生器。

 分别采用LabVIEW提供的时域处理函数和仅使用基本数学运算函数的方法。

2．使用设计的交流电压表分别测量正弦、方波、三角波、锯齿波信号，验证不同波形时有效值、峰值和平均值之间的关系。

3．研究信号频率与采样频率、采样点数和测量误差之间关系。

4．被测信号叠加噪声后，再进行测量和分析误差。

三、实验器材：

安装有LabVIEW软件的计算机1台

四、实验原理：

采样-计算法

直接采用高速A/D转换器，将被测交流电压波形以奈奎斯特采样频率实时采样，然后，对采样数据进行处理，根据定义计算出被测交流电压的有效值、峰值和平均值。对模拟信号x(t)的一个周期进行采样和A/D转换，得到有限长数字序列x(n),其中n=0，1，2…N-1，离散计算公式如表3-5所示。

表3-5 周期信号的幅值特征值离散计算公式

名 称 离散计算公式

峰值px max()pxxn

峰-峰值ppx maxminppxxx

均值x 101()NxnxnN

平均值ax 101()NxnxnN

有效值RMSx 1201()NRMSnxxnN

在虚拟仪器中，计算机只能对离散信号进行处理，本实验正是采用此方法。

五、实验步骤：

1．设计1个交流电压表的仿真软件（包括仿真信号发生器、前面板和框图程序），设

计要求如下：

 可以测量周期信号（正弦、方波、三角波、锯齿波）的有效值、峰值、直流分量（均值）和交流平均值。

 被测信号来源于LabVIEW仿真信号发生器。可采用前面3.5节第2个实验内容的程序。

 分别采用LabVIEW提供的2种时域处理函数和仅使用基本数学运算函数共3种计算方法。

六、程序设计及结果

1采用Express VI中的Amplitude and Level Measurements．VI，求取有效值、峰峰值、直流分量（均值）。打开Amplitude and Level Measurements．VI的参数设置对话框，如图6.1.1所示。

图6.1.1参数设置对话框

2 采用波形测量子模板中的Basic Averaged DC-RMS函数，求取有效值和直流分量（均值），放置2个指示型数值控件显示计算结果。

3 利用Numeric之模板中的数学运算函数，根据公式计算有效值、峰值、直流分量（均值），去直流后的交流有效值和平均值。峰值＝（最大值－最小值）/2，最大值和最小值采用数组之模板中的Array Max & Min函数，但该函数的输入只能是数组，所以先使用wave之模板中的Get Waveform Components函数得到数组Y。采样点数N的获得有两种方法，一是通过波形wave之模板中的Array Size函数求取数组Y的长度，二是直接从仿真波形产生函数的采样信息簇得到，使用簇cluster子模板中的Unbundle函数实现。放置5个指示型数值控件显示计算结果。

4把以上程序都放入循环框中。为了方便观察实验的计算结果，再放置1个定时器控件，延时时间设为2秒（2000ms），该控件在Time & Dialog子模板中。适当调整和装饰前面板及框图程序。交流电压表的前面板设计和程序框图设计如图6.4.1和6.4.2所示

图6.4.1 交流电压表前面板

图6.4.2 交流电压表程序框图

七 思考题

1．采样时，对采样频率有什么要求？

答：根据Nyquist采样定理，采样率必须不小于2倍信号频率才能有效还原原信号，即：Frequencysample>=2*frequencysignal.

2．本实验的计算结果表明测量误差与采样频率和采样点有什么关系？

答：实验结果表明，采样频率越高，即采样点越密集，测量误差越小。反之，采样频率过低的话，会造成测量误差偏大甚至错误。

3．被测信号叠加噪声引入的误差，对峰值和有效值那个影响大？为什么？

答：叠加噪声引入的误差对峰值的影响会更大一些。因为有效值的计算公式为：1201()NRMSnxxnN，信号的峰值计算公式为

102maxmax1NnnNpxNxx

因为 22maxnnxx

所以 RMSpxx 噪声的引入对缝缝值的影响大于有效值

很明显，信号的叠加会使得峰值的变化大于有效值的变化，比如，大家所熟悉的高斯噪声对信号的峰值影响就比较大，而对信号的有效值影响小。

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通信原理仿真实验2

通信原理仿真实验2

通信原理实验仿真

姓名：方刚 单位：塔里木大学信息工程学院通信工程15-1班

实验任务：时域、频域和误码率比较2fsk和msk，时域是看眼图；从时域、频域和误码率比较2psk和2dpsk；从时域、频域和误码率比较2psk和mpsk；从时域、频域和误码率比较msk和gmsk。

Gmsk

Msk

发出码元9984个，错误码元28个，误码率是0.002804.

Gmsk和qpsk

结果分析：衡量一个数字通信系统的指标有很多，但是最主要的是有效性和可靠性的讨论。基于前面的讨论我觉得全面的分析二进制数字系统在时域在频域以及误码率显得很重要。所以我结合上面的图形与书中所介绍的内容做一个比较

全面的分析。

（1）误码率

误码率是衡量 一个数字通信系统的重要的指标。

由于在有两种不同的解调：相干解调与非相干解调，一般来说相干解调的误码率比非相干解调的要高。在相同的解调方式下其排序是：ASK FSK DSK DPSK不断增加。

（2）时域和频域上的比较

在时域和频域上2ASK与2PSK系统的近似度为2/Ts，在频带宽度和频带利用率上其排序为：FSK ASK PSK DPSK在不断的增加。

信号与系统仿真试验报告

信号与系统仿真试验报告

信号与系统仿真试验报告

姓名:李耿学院：电气工程学院班级：四班学号：2013302540114

实验1：连续时间信号的表示及可视化

1.)()(ttf

t=-10:0.01:10;

y=(t==0);

plot(t,y);

xlabel('t');

ylabel('f(t)');

2.)()(ttf

t=-10:0.01:10;

y=(t>=0);

plot(t,y);

xlabel('t');

ylabel('f(t)');

3.atetf)(（分别取00aa及）；

t=-10:0.01:10;

a1=1;

y1=exp(a1*t);

subplot(1,2,1);

plot(t,y1);

xlabel('t');

ylabel('f(t)');

title('a=1'); a2=-1; y2=exp(a2*t);

subplot(1,2,2);

plot(t,y2);

xlabel('t');

ylabel('f(t)');

title('a=-1');

4.)()(tRtf

t=-10:0.01:10;

y=t.*heaviside(t);

plot(t,y);

xlabel('t'); ylabel('f(t)');

5.)()(tSatf

t=-10:0.01:10;

y=sin(t)./t;

plot(t,y);

xlabel('t'); ylabel('f(t)');

6．)2()(ftSintf

x=-10:0.01:10;

f1=0.1;

f2=0.2;

f3=0.5;

y1=sin(2*pi*f1*x);

subplot(2,2,1);

plot(x,y1);

title('f=0.1');

y2=sin(2*pi*f2*x);

subplot(2,2,2);

plot(x,y2);

title('f=0.2');

y3=sin(2*pi*f3*x);

通信系统仿真（精）

通信系统仿真（精）

一、物理层仿真实验 1、实验目的：

初步掌握数字通信系统的仿真方法。完成一个通信系统的搭建，并仿真得到相应的

BER-Eb/No性能曲线，完成系统性能的分析。 2、实验原理

通信系统仿真就是要通过计算机产生各种随机信号，并对这些信号做相应的处理以获得期望的结果，但是要求计算机产生完全随机的数据时不可能的，只能算是伪随机数。从预测

的角度看，周期数据是完全可以预测的，但当周期趋于无穷大时，可以认为该数据具有伪随

机特性。

产生伪随机数的算法通常有： Wishmann-Hill算法产生均匀分布随机变量

该算法是通过将3个周期相近的随机数发生器产生的数据序列进行相加，进而得到更大

周期的数据序列。

定义三个随机数发生器：

Xi+1=(171xi)mod(30269) Yi+1=(170yi)mod(30307)

Zi+1=(172zi)mod(30323)

以上三式中均需要设定一初始值（x0,y0,z0），这三个初始值一般称为种子。产生的三

个序列的周期分别是：30269、30307、30323。将这三个序列组合相加即可得到一个周期更

大的均匀分布随机序列： Ui=（Xi/30269+Yi/30307+Zi/30323）mod(1)

逆变换法产生Rayleigh分布随机变量

逆变换法的基本思想是：将一个不相关均匀分布的随机序列U映射到一个具有概率分布

函数Fx(x)的不相关序列随机序列X，条件是要产生的随机变量的分布函数具有闭合表达式。 R=sqrt(-2σ2 ln(u))

根据上式即可将均匀分布的随机变量映射为Rayleigh分布的随机变量。

根据Rayleigh分布随机变量产生Gussian分布随机变量

通信系统中的噪声通常建模为白高斯噪声，其含义是功率谱是白的，信号分布是满足高斯的。基于Rayleigh随机变量，可以方便的产生Gussian分布的随机变量。关系如下：

X=R*COS(2πu1)

Y=R*SIN(2πu2)

通信系统的仿真实验资料

通信系统的仿真实验资料

第一章 信号通过系统的仿真

1.若x(t)=（1/（2л）1/2）e-t2/2，t∈[a,b],将x(t)进行周期拓展，信号周期为T(可任意设置)，计算和描绘出期信号x(t)的幅度和相位频谱。

实验结果：

(以下所示为a=-6,b=6,n=24,tol=的图形)

(1)已知信号幅度谱

(2)已知信号相位谱

2.信号定义为

x(t)= cos(2л*47t)+cos(2л*219t), 0≤t≤10

0, 其它

假设信号以1000抽样/秒进行抽样。用MATLAB设计一个低通Butterworth滤波器。确定并绘出输出的功率谱和输入功率谱比较（滤波器的阶数及截频可自行确定）。

实验结果：

(以下为阶数=4，截频=100Hz的图形)

(1)输入信号功率谱密度

(2)输出信号功率谱密度

第二章 随机过程仿真

1．从下式的递归关系中产生一个高斯马尔可夫过程的1000个（等间距）样本的序列 Xn=+ωn n=1,2,…1000，

式中X0=0，ωn是一个零均值，方差为1，独立的随机变量序列。绘出序列{ Xn，1≤n≤1000}与时序n的关系及相关函数 N-m

Rx(m)=1/(N-m)ΣXn Xn+m m=0,1,…50 式中N=1000.

n-1

实验结果：

(1)高斯——马尔可夫过程

(2)高斯马尔可夫过程的自相关函数

2.假设一个具有抽样序列{X(n)}的白噪声过程通过一个脉冲响应如下所示的线性滤波器

n

h(n)= ， n≥0

0， n<0

求输出过程{Y(n)}的功率谱和自相关函数Ry(τ)。

实验结果：