数字基带信号及其功率谱密度函数仿真实验_精品文档.docx
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6.1数字基带信号及其功率谱密度函数
题目要求:
用matlab画出如下数字基带信号波形及其功率谱密度。
(1)单极性不归零(NRZ)波形,设0、1等概,gt=1,0≤t≤T0,else;
(2)单极性归零(RZ)波形,设0、1等概,gt=1,0≤t≤T0,else;
(3)若gt=sin(πt/Ts)πt/Ts,输入+1/-1序列,且等概出现。
一.实验原理
数字信号可以直接采用基带传输,所谓基带就是指基本频带。
基带传输就是在线路中直接传送数字信号的电脉冲。
基带传输时,对于传输数字信号来说,使用的方法是用不同的电压电平来表示两个二进制数字,也即数字信号由矩形脉冲组成。
我们将其划分为单极性码和双极性码,单极性码使用正的电压表示数据;而根据信号是否归零,还可以划分为归零码和非归零码,归零码码元中间的信号回归到0电平,而非归零码遇1电平翻转,零时不变。
二.单极性不归零(NRZ)波形时域及功率谱密度如图所示:
时域上看,单极性不归零码,无电压用来表示"0",而恒定的正电压用来表示"1"。
从功率谱密度函数来看,单极性不归零函数根据表达式可知,其功率谱函数值在0点含有冲击。
三.单极性归零(NZ)波形时域及功率谱密度如图所示:
时域上分析,单极性归零码,当发"1"码时,发出正电流,但持续时间短于一个码元的时间宽度,即发出一个窄脉冲;当发"0"码时,仍然不发送电流;
从功率谱密度函数来看,单极性归零函数根据表达式可知,其功率谱函数值在f=m*fs点含有冲击。
四.理想低通系统的时域图形及功率谱密度如图所示:
从时域分析,,抽样函数在抽样判决时有较大的不确定性,可以看出其不利于准确的进行抽样判决。
从功率谱密度来看,用抽样函数带宽比矩形波的带宽窄,频带利用率有所提高。
%Êý×Ö»ù´øÐźŵŦÂÊÆ×ÃܶÈ
clearall;
closeall;
Ts=1;
N_sample=15;%ÿ¸öÂëÔªµÄ³éÑùµãÊý
dt=Ts/N_sample;%³éÑùʱ¼ä¼ä¸ô
N=100;%ÂëÔªÊý
t=0:
dt:
(N*N_sample-1)*dt;
T=N*N_sample*dt;
gt1=ones(1,N_sample);%NRZ·Ç¹éÁ㲨ÐÎ
gt2=ones(1,N_sample/2);%RZ¹éÁ㲨ÐÎ
gt2=[gt2zeros(1,N_sample/2)];
mt3=sinc((t-5)/Ts);
gt3=mt3(1:
10*N_sample);
d=(sign(randn(1,N))+1)/2;
data=sigexpand(d,N_sample);%¶ÔÐòÁмä¸ô²åÈëN_sample-1¸ö0
st1=conv(data,gt1);
st2=conv(data,gt2);
d=2*d-1;%±ä³ÉË«¼«ÐÔÐòÁÐ
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))]);grid
axis([0100-1.51.5]);
ylabel('µ¥¼«ÐÔNRZ²¨ÐÎ');
subplot(322);
plot(f,10*log10(abs(st1f).^2/T));grid
axis([-1010-4010]);
ylabel('µ¥¼«ÐÔNRZ¹¦ÂÊÆ×ÃܶÈ(dB/Hz)');
subplot(323)
plot(t,[st2(1:
length(t))]);
axis([0100-1.51.5]);grid
ylabel('µ¥¼«ÐÔRZ²¨ÐÎ');
subplot(324)
plot(f,10*log10(abs(st2f).^2/T));
axis([-1010-4010]);grid
ylabel('µ¥¼«ÐÔRZ¹¦ÂÊÆ×ÃܶÈ(dB/Hz)');
subplot(325)
plot(t-5,[st3(1:
length(t))]);
axis([0100-22]);grid
ylabel('Ë«¼«ÐÔsinc²¨ÐÎ');xlabel('t/Ts');
subplot(326)
plot(f,10*log10(abs(st3f).^2/T));
axis([-1010-4010]);grid
ylabel('sa²¨Ðι¦ÂÊÆ×ÃܶÈ(dB/Hz)');xlabel('f*Ts');
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