MATLAB仿真实例Word格式文档下载.docx

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3.5题目四：

完成PCM编码及解码的仿真11

3.5.1仿真原理及思路11

3.5.2程序流程图12

3.5.3仿真程序及运行结果12

3.5.4实验结果分析15

3.6附加题一：

最佳基带系统的Pe~Eb\No曲线，升余弦滚降系数a=0.5，取

样值的偏差是Ts/416

3.6.1仿真原理及思路16

3.6.2程序流程图16

3.6.3仿真程序及运行结果16

3.6.4实验结果分析18

3.7附加题二：

试作出Pe～Eb/No曲线。

升余弦滚降系数a＝0.5，取样时间无偏差，但信道是多径信道，C（f）=|1-0.5-j2ft|,t=Ts/218

3.7.1仿真原理及思路18

3.7.2程序流程图19

3.7.3仿真程序及运行结果19

3.7.4实验结果分析21

四、实验心得21

实验目的

学会MATLAB软件的最基本运用。

MATLAB是一种很实用的数学软件，它易学易用MATLAB对于许多的通信仿真类问题来说是很合适的。

了解计算机仿真的基本原理及方法，知道怎样通过仿真的方法去研究通信问题。

加深对通信原理课程有关内容的理解。

二、实验题目

必做题：

1）正弦信号波形及频谱；

2）单极性归零（RZ）波形及其功率谱，占空比为50%；

3）升余弦滚降波形的眼图及其功率谱。

滚降系数为0.5。

发送码元取值为0、2。

选做题：

完成PCM编码及解码的仿真。

附加题：

1）最佳基带系统的Pe~Eb\No曲线，升余弦滚降系数a=0.5，取样值的偏差是Ts/4；

2）试作出Pe～Eb/No曲线。

升余弦滚降系数a＝0.5，取样时间无偏差，但信道是多径信道，C（f）=|1-0.5-j2ft|,t=Ts/2。

三、实验内容

3.1傅里叶变换与傅里叶反变换

对于确定信号f（t），其傅里叶变换为：

F（f）f（t）e2jftdt

F（f）傅里叶反变换为：

f（t）F（f）e2jftdf

在通信原理仿真中，傅里叶变换与傅里叶反变换会经常用到，我们可以利用MATLAB的快速傅里叶变换函数fft与快速傅里叶反变换函数ifft编写傅里叶变换子程序与傅里叶反变换子程序。

其程序代码如下：

傅里叶变换子程序：

%傅里叶变换子程序functionX=t2f（x）globaldtdfNtfT%X=t2f（x）%x为时域的取样值矢量%X为x的傅氏变换%X与x长度相同,并为2的整幂。

%本函数需要一个全局变量dt（时域取样间隔）H=fft（x）;

X=[H（N/2+1:

N）,H（1:

N/2）].*dt;

end

傅里叶反变换子程序：

%傅里叶反变换子程序

functionx=f2t（X）

globaldtdftfTN

%x=f2t（X）

%x为时域的取样值矢量

%X为x的傅氏变换

%X与x长度相同并为2的整幂

%本函数需要一个全局变量dt（时域取样间隔）X=[X（N/2+1:

N）,X（1:

N/2）];

x=ifft（X）/dt;

%x=[tmp（N/2+1:

N）,tmp（1:

正弦信号波形及频谱

3.2.1仿真原理及思路

一般来说，任意信号s（t）是定义在时间区间,上的连续函数，但所有计算机的

我们把s（t）按区间T

CPU都只能按指令周期离散运行，同时计算机也不能处理,这样一个时间段。

为此

2截短为sT（t），再对sT（t）按时间间隔t均匀取样得到t个样

值。

仿真时我们用这个样值集合来表示信号s（t）。

显然t反映了仿真系统对信号波形的分辨率，t越小则仿真的精确度越高。

据通信原理所学，信号被取样以后的频谱是频率的周期函数，其重复周期是1。

如果信号的最高频率为fH，那么必须有fH1才能保证不t2t发生混叠失真。

我们称Bs1为仿真系统的系统带宽。

如果我们的仿真程序中设定的采

s2t

样间隔是t，那么我们不能用此仿真程序来研究带宽大于Bs的信号或系统。

此外，信号s（t）的频谱Sf通常来说也是定义在频率区间,上的连续函数，所以仿

真频域特性时，我们也必须把Sf截短并取样。

考虑到系统带宽是Bs，我们把频域的截短

2B

区间设计为Bs,Bs，然后再按间隔f均匀取样得到2Bs个样值。

f反映了仿真系统在ssf

频域上的分辨率。

频域离散的信号对应到时域是一个周期信号，其周期为1。

类似前面的

f分析，如果我们的仿真程序中设定的采样间隔是f，那么我们就不能仿真截短时间超过1f的信号。

考虑到时域截短时间为T，我们把频域的取样间隔设计为f1。

这样一来，T时域的总取样点数及频域的总取样点数都相等，为N1。

要提高仿真的精度，就必须tf降低时域取样间隔t及频域取样间隔f，也就是要加大总取样点数N。

这说明仿真的精度与仿真系统的运算量直接有关。

为了处理上的方便，我们今后规定采样点数N为2的整幂。

首先，设定正弦信号的采样点数为2k，时域采样间隔为dt0.01，频域采样间隔为df1/（N*dt），所以定义一个时域t的N维矢量tlinspace（T/2,T/2,N），定义一个频域f的N维矢量flinspace（Bs,Bs,N）；

其次，定义一个余弦函数scos（2/3*pi*f0*t），其中f01，并对其进行傅里叶变换及傅里叶反变换；

最后，画出该余弦函数波形图与频谱图。

3.2.2程序流程图

产生余弦信号及频谱流程图

3.2.3仿真程序及运行结果

仿真程序：

%实验一：

正弦信号波形及其频谱closeall

clearall

globaldtdfNtfT%全局变量N=2^14;

%采样点数

dt=0.01;

%时域采样间隔

df=1/（N*dt）;

%频域采样间隔T=N*dt;

%截短时间

Bs=N*df/2;

%系统带宽t=linspace（-T/2,T/2,N）;

f=linspace（-Bs,Bs,N）;

s=sin（2/3*pi*t）;

S=t2f（s）;

a=f2t（S）;

figure

（1）set（1,'

Position'

[10,350,600,200]）%设定窗口位置及大小figure

（2）set（2,'

[10,50,600,200]）%设定窗口位置及大小figure

（1）

as=abs（S）;

%求模

plot（f,as）

axis（[-2,+2,1.1*min（as）,1.1*max（as）]）xlabel（'

f（MHz）'

）ylabel（'

Ps（f）'

）gridonfigure

（2）plot（t,a）

axis（[-5,5,1.1*min（a）,1.1*max（a）]）;

xlabel（'

t'

s（t）'

）gridon程序运行结果：

取样点数=2^k,k=14，得到如下波形：

3.2.4实验结果分析由上图可以看出，余弦函数的频谱为两个脉冲信号的叠加，两个脉冲信号分别在11

f1和f1处。

33

3.3题目二：

单极性归零（RZ）波形及其功率谱

3.3.1仿真原理及思路

STf2

量谱，

T是sT（t）在截短时间内的功率谱。

对于仿真系统，若x是时域取样值矢量，X

是对应的傅氏变换，那么x的功率谱便为矢量P=（X.*conj（X））/T。

对于采用归零（RZ）及不归零（NRZ）矩形脉冲波形的数字信号，可以用简单的方法信号矢量s。

设a是码元矢量，N是总取样点数，M是总码元数，L是每个码元内的点数，那么NRZ信号可这样获得：

s=zeros（1,N）;

forii=1:

L,s（ii+[0:

M-1]*L）=a;

end

对于，若Rt是要求的占空比，dt是仿真系统的时域采样间隔，则RZ信号的产生方法是：

Rt/dt,s（ii+[0:

首先，利用rand函数产生一个尺寸为1*M的矩阵，其元素按均匀分布随机取值于区间[0,1]，并用round函数对其四舍五入，得到一个随机产生的0,1序列；

其次，利用for循环产生码元长度为L点，码元为0,1，且占空比为50%的单极性归零码，并画出其波形图；

最后，计算该RZ的功率谱密度，并画出其波形。

3.3.2程序流程图

3.3.3仿真程序及运行结果

%实验二：

画出单极性归零码及其功率谱closeallclearallglobaldttdfN

N=2^14;

L=64;

%每码元的采样点数

M=N/L;

%码元数

Rb=2;

%码速率为2Mb/s

Ts=1/Rb;

%码元间隔

dt=Ts/L;

Rt=0.5;

%占空比

%频域采样间隔T=N*dt;

%系统带宽

t=linspace（-T/2,T/2,N）;

%时域横坐标f=linspace（-Bs,Bs,N）;

%频域横坐标

EP=zeros（1,N）;

forjj=1:

100a=round（rand（1,M））;

%产生M个取值0，1等概的随机码s=zeros（1,N）;

%产生一个N个元素的零序列

Rt*Ts/dt

s（ii+[0:

%产生单极性归零码end

Q=t2f（s）;

%付氏变换

P=Q.*conj（Q）/T;

%P为单极性归零码的功率EP=（EP*（jj-1）+P）/jj;

%累计平均end

aa=30+10*log10（EP+eps）;

%加eps以避免除以零figure

（1）

set（1,'

[10,350,600,200]）%设定窗口位置及大小figure

（2）

set（2,'

plot（f,aa,'

g'

）xlabel（'

f（MHZ）'

）axis（[-15,+15,1.1*min（aa）,1.1*max（aa）]）gridon

figure

（2）plot（t,s,'

r'

t（ms）'

s（t）（V）'

）a