北京邮电大学通原软件实验报告.docx
- 文档编号:4701709
- 上传时间:2022-12-07
- 格式:DOCX
- 页数:39
- 大小:643.66KB
北京邮电大学通原软件实验报告.docx
《北京邮电大学通原软件实验报告.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《北京邮电大学通原软件实验报告.docx(39页珍藏版)》请在冰豆网上搜索。
北京邮电大学通原软件实验报告
信息与通信工程学院
通信原理软件实验报告
班级:
2011211105
***********
学号:
**********
日期:
2013年11月
【实验目的】
本实验是“通信原理”的一个组成部分。
在本实验中我们使用的软件工具是MATLAB。
实验的主要目的是:
1.掌握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比较合适的。
2.了解计算机仿真的基本原理及方法,学习并掌握通过仿真的方法去研究通信问题的技能。
3.结合通原的教学,巩固加深对通信原理课有关内容的理解。
【实验原理】
从数学的角度来看,信息从一地传送到另一地的整个过程或者其各个环节不外乎是一些码或信号的变换过程。
例如信源压缩编码、纠错编码、AMI编码、扰码等属于码层次上的变换,而基带成形、滤波、调制等则是信号层次上的。
码的变换是易于用软件来仿真的。
要仿真信号的变换,必须解决信号与信号系统在软件中表示的问题。
实验八
【实验要求】
假设基带信号为m(t)=sin(2000
t)+2cos(1000
t),载波频率为20kHz,请仿真出AM、DSB-SC、SSB信号,观察已调波形和频谱。
【实验目的】
研究基带信号在AM、DSB-SC、SSB调制下的波形及频谱特性。
【仿真模型】
1.DSB-SC(双边带抑制载波调幅信号)s(t)是利用均值为零的模拟基带信号m(t)与正弦载波c(t)相乘得到,如图8.1.1
图8.1.1
DSB信号的数学表达式为
经幅度调制后,基带信号的频谱被搬移到载频
处。
在
的频率分量为S(f)的上边带,在
的频率分量为S(f)的下边带,上下边带携带相同信号。
该调幅信号的另一特征是它的频谱不包含离散的载波分量,这是由于模拟基带信号的频谱成分中不包含离散的直流分量。
2.在双边带抑制载波调幅基础上再加上离散的大载波分量,是的接收机的解调可用包络检波器,比较经济。
AM表达式为
式中
是载波分量,对该调幅来说,为了在解调时使用包络检波而不失真的恢复出基带信号,则要求
,使得AM信号的包络
总是正的。
3.双边带抑制载波调幅要求信道带宽B=2W,其中W是模拟基带信号带宽。
从信息论观点来看,此双边带是有剩余度的,因而只要利用双边带中的任意一边带来传输,仍能在接收机解调出原基带信号,这样可以减少传送一已调信号的信道带宽。
本实验中,SSB信号产生方法如图8.1.2
图8.1.2
SSB信号的表达式为:
s(t)=
m(t)cos
是m(t)的希尔伯特变换,其频谱:
=-jsign(f)M(f)
【流程图】
【实验程序】
%实验8
globaldtdfNtfT
fs=800;
T=200;
N=T*fs;
dt=1/fs;
t=[-T/2:
dt:
T/2-dt];%避零
df=1/T;
f=[-fs/2:
df:
fs/2-df];%避零
fm=0.5;%kHz
fc=20;%kHz
m=cos(4*pi*fm*t)+2*sin(2*pi*fm*t);
M=t2f(m,fs);
MH=-j*sign(f).*M;%在频域进行希尔伯特变换
mh=real(f2t(MH,fs));%变换后信号
s1=m.*cos(2*pi*fc*t)+3*cos(2*pi*fc*t);%AM信号
s2=m.*cos(2*pi*fc*t);%DSB
s3=m.*cos(2*pi*fc*t)-mh.*sin(2*pi*fc*t);%SSB信号
S1=t2f(s1,fs);
S2=t2f(s2,fs);
S3=t2f(s3,fs);
%AM信号
figure
(1)
plot(f,abs(S1))%观察AM已调信号的幅度频谱
axis([-30,30,0,max(abs(S1))])
xlabel('f/kHz')
ylabel('|S1(f)|')
title('AM已调信号的幅频特性')
figure
(2)
plot(t,s1)%观察AM已调信号的波形
axis([0,4,-8,8])
xlabel('t/ms')
ylabel('s1(t)')
title('AM已调信号的波形图')
%DSB信号
figure(3)
plot(f,abs(S2))%观察DSB已调信号的波形
axis([-30,30,0,max(abs(S2))])
xlabel('f/kHz')
ylabel('|S2(f)|')
title('DSB已调信号的幅频特性')
figure(4)
plot(t,s2)%观察DSB已调信号的波形
axis([0,4,-4,4])
xlabel('t/ms')
ylabel('s2(t)')
title('DSB已调信号的波形图')
%SSB信号
figure(5)
plot(f,abs(S3))%观察SSB已调信号的波形
axis([0,30,0,max(abs(S3))])
xlabel('f/kHz')
ylabel('|S3(f)|')
title('SSB已调信号的幅频特性')
figure(6)
plot(t,s3)%观察SSB已调信号的波形
axis([0,4,-4,4])
xlabel('t/ms')
ylabel('s3(t)')
title('SSB已调信号的波形图')
【实验结果】
【分析讨论】
如四中各图情况与理论情况进行比较。
DSB-SC信号存在上下边带信号,且上下边带信号一致,存在一定冗余,无载波分量。
AM信号在DSB-SC信号的基础上增加了载波信号,可通过包络检波进行解调。
SSB信号只存在上边带或下边带信号,在保证信息量的同时可减少信号传播的信道带宽。
理论分析与作图结果一致,实验结果无误有效。
【思考题】
1.如何仿真VSB系统?
答:
将残留边带滤波器用M文件实现,然后当做函数使用,在程序中调用。
2.在SSB的解调中,如果本地载波和发送载波存在固定的相位误差seta,如何用等效基带的方法仿真seta对输出信噪比的影响?
答:
seta为零时,输出信噪比最大,当seta值增大时输出信噪比减小。
【实验思考和心得体会】
通过本次实验,更加深刻的理解了AM,DSB,SSB的波形特点以及频谱的特点,知道了有无载波信号对频谱的影响,以及单边带调制的一些要注意的问题。
由于本次是MATLAB实验的第一个,很新鲜很有趣,学多了很多的知识,收获良多。
实验九
【实验要求】
假设基带信号为m(t)=sin(2000πt)+2cos(1000πt)+4sin(500πt+π/3),载波频率为40kHz,仿真产生FM信号,观察波形与频谱,并与卡松公式做对照。
FM的频率偏移常数是5kHz/V。
【实验目的】
学习FM信号的调制,观察y多频多相位时FM信号频谱,并讨论卡松公式的适用条件。
【仿真模型】
在调频系统中,载波的频率随基带信号变化。
通过牺牲带宽来换取较高的抗噪能力,可靠性好,在高逼真度音乐广播系统及发射功率有限的点对点通信系统中广泛应用。
FM已调信号的表达式为
调制指数
而在离散时间下,其表达式为:
=Acos[2
+2
]
【流程图】
【实验程序】
%实验9
fs=800;
T=16;
N=T*fs;
dt=1/fs;
t=[-T/2:
dt:
T/2-dt];
df=1/T;
f=[-fs/2:
df:
fs/2-df];
Kf=5;
fc=40;
m=sin(2*pi*t)+2*cos(pi*t)+4*sin(0.5*pi*t+pi/3);
phi=2*pi*Kf*cumsum(m)*dt;
s=cos(2*pi*fc*t+phi);
S=t2f(s,fs);
figure
(1)
plot(f,abs(S))%观察已调信号的频谱
axis([0,80,0,max(abs(S))])
xlabel('f/kHz')
ylabel('|S(f)|')
title('FM信号的频谱特性')
figure
(2)
plot(f,abs(S).^2/T)%观察已调信号的功率谱
axis([0,80,0,max(abs(S).^2/T)])
xlabel('f/kHz')
ylabel('|P(f)|')
title('FM信号的功率谱特性')
figure(3)
plot(t,s)%观察已调信号的波形
axis([0,4,-2,2])
xlabel('t/ms')
ylabel('s(t)')
title('FM信号的波形图')
figure(4)
plot(t,m)%观察m(t)信号的波形
axis([-8,8,-10,10])
xlabel('t/ms')
ylabel('m(t)')
title('m(t)信号的波形图')
【实验结果】
【分析讨论】
由FM信号波形疏密变化可见,FM信号的频率随基带信号而变化,而不是幅度随之变化。
由频谱可见,FM信号的频谱有fc+n*fm的频率分量,带宽应是无穷的,但是由于对于大的n值而言,分量幅度很小可忽略。
但是由于我们这是通过有限取样点来近似仿真得出,所以时域和频域都被限定到了一定的范围之内。
但总体上还是符合fc+nfm的分布形式。
波形与理论基本相仿,可见仿真的方法相对比较正确。
由m(t)=sin(2000*pi*t)+2*cos(1000*pi*t)+4*sin(500*pi*t+pi/3)。
fm=250Hz。
β=Kf*max(m(t))/fm=132.32。
由卡松公式,可以计算出FM信号的带宽为Bs=2*(1+β)*fm=66.5`kHz。
与试验结果基本相符。
但是卡松公式仅仅是适用于输入的调制信号是单频率的正弦信号,对于输入的调制信号是多个单频正弦信号的叠加的情况,其FM调制信号的带宽是不能够用卡松公式来进行计算的。
由于m(t)并非单频信号,这个卡松公式其实是不正确的,至今准确的公式并没有得出,只可以给出一个近似的形式,因此还需要我们不断探索,争取有朝一日解决这个难题。
【实验思考和心得体会】
通过本次实验,可以由波形图看出FM信号的带宽,更进一步理解了卡松公式。
同时,可以明显观察出FM信号的特点,即幅度不变,频率的变化体现在波形的疏密程度上。
第一次做这个实验时,FM的波形不容易看出特点,后来才知道是选取的坐标段的问题,改了坐标范围后,就可以明显的观察到结果。
实验十一
【实验要求】
通过仿真测量占空比为25%、50%、75%以及100%的单、双极性归零码波形及其功率谱。
【实验目的】
研究不同占空比下数字信号功率谱特点,及单双极性归零码功率谱特点。
【仿真模型】
PAM信号可表示为:
s(t)=
,其中
是码元间隔,g(t)是成型脉冲。
产生PAM的原理为
发送功率谱密度为
【流程图】
【实验程序】
%实验11
%单极性
clearall;
globaldtdfNtfT
L=64;%每个码元间隔的采样数
N=512;%总采样点数
M=N/L;%总码元数
Rs=5;%kbit/s
Ts=1/Rs;%码元间隔
T=M*Ts;
fs=N/T;
dt=1/fs;
df=1/T;
t=[-(T/2):
dt:
(T/2-dt)];
f=[-fs/2:
df:
fs/2-df];
EP1=zeros(1,N);
EP2=zeros(1,N);
EP3=zeros(1,N);
EP4=zeros(1,N);
%产生单极性RZ功率谱
forloop=1:
1000
a1=(randn(1,M)>0);%产生单极性数据
tmp1=zeros(L,M);
tmp2=zeros(L,M);
tmp3=zeros(L,M);
tmp4=zeros(L,M);
L1=L*0.25;%25%占空比
L2=L*0.5;%50%占空比
L3=L*0.75;%75%占空比
L4=L;%100%占空比
%25%
tmp1([1:
L1],:
)=ones(L1,1)*a1;
s1=tmp1(:
)';
S1=t2f(s1,fs);
P1=abs(S1).^2/T;
EP1=EP1*(1-1/loop)+P1/loop;
%50%
tmp2([1:
L2],:
)=ones(L2,1)*a1;
s2=tmp2(:
)';
S2=t2f(s2,fs);
P2=abs(S2).^2/T;
EP2=EP2*(1-1/loop)+P2/loop;
%75%
tmp3([1:
L3],:
)=ones(L3,1)*a1;
s3=tmp3(:
)';
S3=t2f(s3,fs);
P3=abs(S3).^2/T;
EP3=EP3*(1-1/loop)+P3/loop;
%100%
tmp4([1:
L4],:
)=ones(L4,1)*a1;
s4=tmp4(:
)';
S4=t2f(s4,fs);
P4=abs(S4).^2/T;
EP4=EP4*(1-1/loop)+P4/loop;
end
%单极性RZ波形
figure
(1)
subplot(2,2,1)
plot(t,s1)
axisequal
xlabel('t(ms)')
ylabel('s1(t)(V)')
gridon,title('占空比为25%的单极性归零码')
subplot(2,2,2)
plot(t,s2)
axisequal
xlabel('t(ms)')
ylabel('s2(t)(V)')
gridon,title('占空比为50%的单极性归零码')
subplot(2,2,3)
plot(t,s3)
axisequal
xlabel('t(ms)')
ylabel('s3(t)(V)')
gridon,title('占空比为75%的单极性归零码')
subplot(2,2,4)
plot(t,s4)
axisequal
xlabel('t(ms)')
ylabel('s4(t)(V)')
gridon,title('占空比为100%的单极性归零码')
%单极性RZ功率谱
figure
(2)
subplot(2,2,1)
semilogy(f,EP1)
axis([-200,200,0,max(EP1)])
gridon
title('占空比为25%的单极性RZ功率谱')
xlabel('f(khz)')
ylabel('功率谱P1(W/kHz)')
subplot(2,2,2)
semilogy(f,EP2)
axis([-200,200,0,max(EP2)])
gridon
title('占空比为50%的单极性RZ功率谱')
xlabel('f(khz)')
ylabel('功率谱P2(W/kHz)')
subplot(2,2,3)
semilogy(f,EP3)
axis([-200,200,0,max(EP3)])
gridon
title('占空比为75%的单极性RZ功率谱')
xlabel('f(khz)')
ylabel('功率谱P3(W/kHz)')
subplot(2,2,4)
semilogy(f,EP4)
axis([-200,200,0,max(EP4)])
gridon
title('占空比为100%的单极性RZ功率谱')
xlabel('f(khz)')
ylabel('功率谱P4(W/kHz)')
%双极性RZ
clearall;
globaldtdfNtfT
L=64;%每个码元间隔的采样数
N=512;%总采样点数
M=N/L;%总码元数
Rs=5;%kbit/s
Ts=1/Rs;%码元间隔
T=M*Ts;
fs=N/T;
dt=1/fs;
df=1/T;
t=[-(T/2):
dt:
(T/2-dt)];
f=[-fs/2:
df:
fs/2-df];
EP1=zeros(1,N);
EP2=zeros(1,N);
EP3=zeros(1,N);
EP4=zeros(1,N);
%产生双极性RZ功率谱
forloop=1:
1000
a1=(randn(1,M)>0);%产生单极性数据
a2=(a1-1/2)*2;%产生双极性数据码
tmp1=zeros(L,M);
tmp2=zeros(L,M);
tmp3=zeros(L,M);
tmp4=zeros(L,M);
L1=L*0.25;%25%占空比
L2=L*0.5;%50%占空比
L3=L*0.75;%75%占空比
L4=L;%100%占空比
%25%
tmp1([1:
L1],:
)=ones(L1,1)*a2;
s1=tmp1(:
)';
S1=t2f(s1,fs);
P1=abs(S1).^2/T;
EP1=EP1*(1-1/loop)+P1/loop;
%50%
tmp2([1:
L2],:
)=ones(L2,1)*a2;
s2=tmp2(:
)';
S2=t2f(s2,fs);
P2=abs(S2).^2/T;
EP2=EP2*(1-1/loop)+P2/loop;
%75%
tmp3([1:
L3],:
)=ones(L3,1)*a2;
s3=tmp3(:
)';
S3=t2f(s3,fs);
P3=abs(S3).^2/T;
EP3=EP3*(1-1/loop)+P3/loop;
%100%
tmp4([1:
L4],:
)=ones(L4,1)*a2;
s4=tmp4(:
)';
S4=t2f(s4,fs);
P4=abs(S4).^2/T;
EP4=EP4*(1-1/loop)+P4/loop;
end
%双极性RZ码
figure(3)
subplot(2,2,1)
plot(t,s1)
axis([-1,1,-1.5,1.5])
xlabel('t(ms)')
ylabel('s1(t)(V)')
gridon,title('占空比为25%的双极性归零码')
subplot(2,2,2)
plot(t,s2)
axis([-1,1,-1.5,1.5])
xlabel('t(ms)')
ylabel('s2(t)(V)')
gridon,title('占空比为50%的双极性归零码')
subplot(2,2,3)
plot(t,s3)
axis([-1,1,-1.5,1.5])
xlabel('t(ms)')
ylabel('s3(t)(V)')
gridon,title('占空比为75%的双极性归零码')
subplot(2,2,4)
plot(t,s4)
axis([-1,1,-1.5,1.5])
xlabel('t(ms)')
ylabel('s4(t)(V)')
gridon,title('占空比为100%的双极性归零码')
%双极性RZ功率谱
figure(4)
subplot(2,2,1)
semilogy(f,EP1)
axis([-200,200,0,max(EP1)])
gridon
title('占空比25%的双极性RZ功率谱')
xlabel('f(khz)')
ylabel('功率谱P1(W/kHz)')
subplot(2,2,2)
semilogy(f,EP2)
axis([-200,200,0,max(EP2)])
gridon
title('占空比50%的双极性RZ功率谱')
xlabel('f(khz)')
ylabel('功率谱P2(W/kHz)')
subplot(2,2,3)
semilogy(f,EP3)
axis([-200,200,0,max(EP3)])
gridon
title('占空比75%的双极性RZ功率谱')
xlabel('f(khz)')
ylabel('功率P3(W/kHz)')
subplot(2,2,4)
semilogy(f,EP4)
axis([-200,200,0,max(EP4)])
gridon
title('占空比100%的双极性RZ功率谱')
xlabel('f(khz)')
ylabel('功率谱P4(W/kHz)')
【实验结果】
【分析讨论】
通过对不同占空比的功率谱密度的观察可以得出与理论一致的结论,即占空比越大,则功率谱密度的主瓣宽度越小。
同时可以发现,双极性归零码的功率谱密度的曲线比单极性归零码的功率谱密度少了些毛刺,自己猜测应该是因为双极性码的平均值为0,所以会少些毛刺。
同时,知道了产生ZR的方法,但是产生的PAM信号并没有理论那么好看和标准。
【实验思考和心得体会】
对归零码的功率谱密度曲线可以更清楚的看到主瓣和旁瓣的关系。
通过本次实验,更加深刻的理解了占空比和功率谱主瓣宽度的关系。
更清晰的了解了matlab仿真和理论的相仿和不同之处。
实验十二
【实验要求】
仿真测量滚降系数为α=0.25的根升余弦滚降系统的发送功率谱密度及眼图。
【实验目的】
探究根升余弦滚降系统的功率谱密度,了解眼图的意义及绘制方法。
【仿真模型】
1.升余弦滚降系统模型为:
=
对于功率谱的生成,采用了累计平均的编程方法。
对应一个序列{
}令
表示前n项的平均值:
=
=
=
=(1—
)
+
2.眼图是数字信号在示波器上重复扫描得到的显示图形。
眼图提供了关于数字通信系统大量有用信息:
●在眼睛张开度最大时刻,是最好的采样时刻;
●眼图斜边的斜率决定定时误差的灵敏度,斜边越陡,对定时误差越敏感,即要求定时越准;
●眼睛在特定采样时刻的张开度决定了系统的噪声容限;
●眼图中央的横轴位置对应于判决门限;
●当码间干扰十分严重时,眼睛会完全闭合,系统误差严重。
●仿真中,如果一幅图的水平点数是
,将长为N点的信号s分成
段,重复画在图上即可得到眼图。
若每个码元内的采样点数是L,则
应取L的整倍数,以体现示波器与输入信号的同步关系。
【流程图】
【实验程序】
%实验12
clearall;
closeall;
globaldtdfNtfT
N=2^13;%采样点数
L=16;%每码元的采样点数
M=N/L;%码元数
Rs=2;%码元速率
Ts=1/Rs;%比特间隔
fs=L/Ts;%采样速率
Bs=fs/2;%系统带宽
T=N/fs;%截断时间
dt=1/fs;
df=1/T;
t=-T/2+[0:
(N-1)]/fs;%时域采样点
f=-Bs+[0:
(N-1)]/T;%频域采样点
alpha=0.25;%升余弦滚降系数
Hcos=zeros(1,N);
ii=find(abs(f)>(1-alpha)/(2*Ts)&abs(f)<=(1+al
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 北京邮电 大学 软件 实验 报告