通信仿真实验10071213Word格式.docx
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subplot（2,1,1）;
plot（f,20*log10（abs（H_s）））;
axis（[010000-401]）;
xlabel（'
频率Hz'
ylabel（'
幅度dB'
subplot（2,1,2）;
plot（f,angle（H_s））;
相角rad'
figure
（2）;
freqs（b,a）;
实验结果1：
实验程序2椭圆滤波器型：
[n,fn]=ellipord（f_p,f_s,R_p,R_s,'
[b,a]=ellip（n,R_p,R_s,Wn,'
实验结果2：
2.题目二：
试设计一个巴特沃斯型数字低通滤波器，设采样率为8000Hz，fp=2100Hz，fs=2500Hz，αp=3dB，αs=25dB。
并作出幅频、相频特性曲线。
实验程序：
f_N=8000;
f_p=2100;
f_s=2500;
Ws=f_s/（f_N/2）;
Wp=f_p/（f_N/2）;
[n,Wn]=buttord（Wp,Ws,R_p,R_s）;
[b,a]=butter（n,Wn）;
freqz（b,a,1000,8000）
axis（[04000-303]）
40:
4000;
z=exp（j*2*pi*f./（f_N））;
H_z=polyval（b,z）./polyval（a,z）;
plot（f,20*log10（abs（H_z）））;
axis（[04000-401]）;
plot（f,angle（H_z））;
实验结果:
3.题目三：
试设计一个切比雪夫1型高通数字滤波器，采样率为8000Hz，fp=1000Hz，fs=700Hz，αp=3dB，αs=20dB。
f_p=1000;
f_s=700;
R_s=20;
[n,Wn]=cheb1ord（Wp,Ws,R_p,R_s）;
[b,a]=cheby1（n,R_p,Wn,'
high'
freqz（b,a,1000,8000）
实验结果：
4.题目四：
试设计一个椭圆型带通数字滤波器。
设采样率为10000Hz，fp=[1000,1500]Hz，fs=[600,1900]Hz，αp=3dB，αs=20dB。
f_N=10000;
f_p=[1000,1500];
f_s=[600,1900];
[n,Wn]=ellipord（Wp,Ws,R_p,R_s）;
[b,a]=ellip（n,R_p,R_s,Wn）;
freqz（b,a,1000,10000）
axis（[05000-303]）
5.题目五：
试设计一个切比雪夫2型带阻数字滤波器。
设采样率为10000Hz，fp=[1000,1500]Hz，fs=[1200,1300]Hz，αp=3dB，αs=20dB。
f_s=[1200,1300];
[n,Wn]=cheb2ord（Wp,Ws,R_p,R_s）;
[b,a]=cheby2（n,R_s,Wn,'
stop'
axis（[05000-353]）
6.题目六：
在采样率为8000Hz下设计一个在500Hz，1000Hz，1500Hz，2000Hz，...，n*500Hz的地方开槽陷波。
陷波带宽（-3dB处）为60Hz。
试设计该滤波器。
Fs=8000;
Ts=1/8000;
f0=500;
bw=60/（Fs/2）;
ab=-3;
n=Fs/f0;
[num,den]=iircomb（n,bw,ab,'
notch'
freqz（num,den,4000,8000）;
axis（[04000-305]）;
7.题目七：
用Matlab设计具有下列指标的线性相位FIR低通滤波器：
阻带截止频率为0.45π和0.8π，通带截止频率为0.55π和0.7π，最大通带衰减为0.15dB，最小阻带衰减为40dB。
分别用下面的窗函数来设计滤波器：
海明窗、汉宁窗、布莱克曼窗和凯泽窗。
对于每种情况，显示其冲激响应系数并画出设计的滤波器增益响应。
分析设计结果。
closeall
Omegap=0.7*pi;
Omegas=0.8*pi;
Omegat=18;
wp=2*pi*Omegap/Omegat;
ws=2*pi*Omegas/Omegat;
alphap=0.15;
alphas=40;
NUM_Hamming=1;
NUM_Hann=2;
NUM_Blackman=3;
NUM_Kaiser=4;
c=[3.32,3.11,5.56]*pi;
wc=（ws+wp）/2;
delt_w=ws-wp;
freq_labels={'
用海明窗设计的FIR频率响应'
'
用汉宁窗设计的FIR频率响应'
用布莱克曼窗设计的FIR频率响应'
};
ht_labels={'
海明窗FIR冲激响应'
汉宁窗FIR冲激响应'
布莱克曼窗FIR响应'
forfilter_kind=NUM_Hamming:
NUM_Kaiser,
M=ceil（c（filter_kind）/delt_w）;
N=2*M+1;
switchfilter_kind,
caseNUM_Hamming,
win=hamming（N）;
display（['
海明窗生成的冲激响应系数：
'
（阶数N='
num2str（N）,'
）'
]）;
figure
caseNUM_Hann,
win=hann（N）;
汉宁窗生成的冲激响应系数：
caseNUM_Blackman,
win=blackman（N）;
布莱克曼窗生成的冲激响应系数：
（阶数N='
otherwisedisp（'
error'
end
n=-M:
M;
hd=sin（wc*n）./（pi*n）;
hd（find（n==0））=wc*cos（wc*0）/pi;
ht=hd.*win'
;
num2str（ht）]）;
subplot（1,2,1）;
plot（n,ht,'
.-'
）
title（ht_labels（filter_kind））;
xlabel（'
n'
FontSize'
12）;
ylabel（'
ht'
fontsize'
gridon
[h,w]=freqz（ht,1,512）;
W=w/pi;
H=20*log10（abs（h））;
subplot（1,2,2）;
holdon
title（freq_labels（filter_kind））;
plot（W,H）;
xlabel（['
pi（omega/omega'
s）'
增益（dB）'
end
凯泽窗程序：
Wp=0.7*pi;
Ws=0.8*pi;
As=40;
dw=Ws-Wp;
N=ceil（10*pi/dw）+1;
beta=0.5842*（As-21）^0.4+0.07886*（As-21）;
b=fir1（N,Wp/pi,'
low'
kaiser（N+1,beta））;
figure（3）
freqz（b,1）;
title（’凯泽窗响应’）;
实验四随机过程的计算机仿真
——-实验日期：
2013.10.20
仿真实现各种随机分布的随机数发生器
1、题目一：
均匀分布随机数的产生
用线性同余法，编写Matlab程序，产生均匀分布的随机数。
初始种子x（0）自己选择。
实验程序1：
a=input（'
Entermultipliera>
c=input（'
Enteroffsetc>
m=input（'
Entermodulusm>
seed=input（'
Enterseed>
n=1;
ix=rem（（seed*a+c）,m）;
while（（ix~=seed）&
（n<
m+2））
n=n+1;
ix=rem（（ix*a+c）,m）;
end
if（n>
m）
disp（'
Caughtinaloop'
else
text=['
Theperiodis'
num2str（n,15）,'
.'
];
disp（text）;
241
1323
5000
1
Theperiodis5000.
2、题目二：
用反函数法，将均匀分布的随机变量变换为具有单边指数分布的随机变量。
编写Matlab程序，产生指数分布的随机数。
计算并比较理论pdf和从直方图得到的pdf。
指数分布随机变量pdf定义为：
，
为单位阶跃函数。
实验程序2：
n=input（'
输入样点个数>
'
a=5;
u=rand（1,n）;
x_exp=-log（2*u）/a;
[N_sample,x]=hist（x_exp,20）;
subplot（2,1,1）
bar（x,N_sample,1）
样本个数'
）
变量x'
px=a/2*exp（-a*x）;
P_hist=N_sample/n;
del_x=x
（2）-x
（1）;
p_hist=N_sample/n/del_x;
subplot（2,1,2）
plot（x,px,'
k'
x,p_hist,'
ok'
概率密度'
legend（'
期望pdf'
仿真得到pdf'
1）
N=2000，指数分布
3、题目三：
用Matlab编程分别产生标准正态分布、指定均值方差正态分布、瑞利分布、赖斯分布、中心与非中心χ2分布的随机数，并画出相应的pdf。
实验程序3：
x=-10:
0.01:
10
y1=normpdf（x,0,1）;
figure
plot（x,y1）
标准正态分布'
pdf'
y2=normpdf（x,2,1）;
plot（x,y2）
正态分布'
sigma=3
s=sigma^2
y3=x/s.*exp（-x.^2/s）
%subplot（1,3,3）
plot（x,y3）
瑞利分布'
N=100000;
K=0.5;
const=1/（2*（K+1））;
a1=randn（1,N）;
b2=randn（1,N）;
a=sqrt（const*（（a1+sqrt（2*K））.^2+a2.^2））;
[y4,ai]=ksdensity（a）;
plot（ai,y4,'
bo'
莱斯分布'
p1=ncfpdf（x,5,20,10）;
p=fpdf（x,5,20）;
plot（x,p,'
--'
x,p1,'
-'
非中心f分布'
实验结果3：
4、题目四：
设输入的随机变量序列X（n）为N=1000独立同分布高斯分布的离散时间序列，均值为0，方差为1，采样间隔0.01s。
通过某线性时不变滤波器，输出随机变量序列Y（n）的功率谱密度为：
（1）设计该滤波器
（2）产生随机变量序列Y（n）。
实验程序4：
fs=100;
1:
50;
F=2*f/fs;
M=10./sqrt（1+（2*pi.*f）.^2）;
[b,a]=yulewalk（20,F,M）;
plot（F,M）
¹
é
Ò
»
¯
Æ
µ
Â
Ê
ù
¶
È
Ï
ì
Ó
¦
N=1000;
X=randn（1,N）;
Y=filter（b,a,X）
实验结果4：
实验七数字基带调制
数字通信系统中，基带传输的仿真。
用MATLAB编程仿真实现四进制脉冲幅度调制（PAM）数字通信系统，并用蒙特卡罗仿真方法计算在信道为加性高斯白噪声时，该系统在不同信噪比下的差错概率。
clc;
clearall;
SNRindB1=0:
16;
SNRindB2=0:
0.2:
fori=1:
length（SNRindB1）,
simu_err_prb（i）=simuPe（SNRindB1（i））;
end;
length（SNRindB2）,
SNR=10^（SNRindB2（i）/10）;
theo_err_prb（i）=（3/2）*Qfunc（sqrt（（2/5）*SNR））;
semilogy（SNRindB2,theo_err_prb,SNRindB1,simu_err_prb,'
o'
axis（[0160.00011]）
SNRindB'
PrbofErr'
Theoretical'
Simulation'
functiony=gngauss（sgma）
y=sgma*randn
function[p]=simuPe（snr_in_dB）
d=1;
A0=-3*d;
A1=-d;
A2=d;
A3=3*d;
SNR=10^（snr_in_dB/10）;
sgma=sqrt（（5/2）*d^2/SNR）;
N=10000;
N
temp=rand;
if（temp<
1/4）
symbol（i）=0;
elseif（temp<
2/4）
symbol（i）=1;
3/4）
symbol（i）=3;
else
symbol（i）=2;
end;
numoferr=0;
if（symbol（i）==0）
r=A0+gngauss（sgma）;
elseif（symbol（i）==1）
r=A1+gngauss（sgma）;
elseif（symbol（i）==3）
r=A2+gngauss（sgma）;
r=A3+gngauss（sgma）;
if（abs（r-A0）<
d||r<
A0）
deci_symbol=0;
elseif（abs（r-A1）<
d）
deci_symbol=1;
elseif（abs（r-A2）<
deci_symbol=3;
else
deci_symbol=2;
if（deci_symbol~=symbol（i））
numoferr=numoferr+1;
p=numoferr/N;
设计FIR根升余弦滤波器，具体指标如下：
（1）码片速率为1.28MHz，采样率为4倍码片速率
（2）滚降系数0.22，冲激响应序列长度为65
N_T=8;
R=0.22
Fc=1.28e+6;
Fs=4*Fc;
Tc=1.0e-6/1.28;
Num=rcosfir（R,N_T,4,Tc,'
sqrt'
[H,w]=freqz（Num,[1],1000,'
whole'
H=（H（1:
501））'
w=（w（1:
Mag=abs（H）;
db=20*log10（（Mag）/max（Mag））;
pha=angle（H）;
plot（w/pi,db）;
grid;
axis（[01-601]）;
归一化角频率'
RRC滤波器幅度响应（db）'
产生一串（-1.1）均匀分布的随机序列，并对该序列进行脉冲成形滤波。
clear
clc
N_Filter=8;
R=0.22
Rate=4;
Fs=Rate*Fc;
Delay=8;
NSig=16;
Sig=[1,zeros（1,15）];
Y=RCOSFLT（Sig,Fc,Fs,'
fir/sqrt'
R,Delay）;
Xaxis=[1:
0.25:
2*NSig+0.75];
figure
（1）
subplot（211）,stem（Sig）,grid,Xlabel（'
k=t/Tc=t/Ts/4'
）,axis（[016-0.21.2]）;
subplot（212）,stem（Xaxis,Y）,Xlabel（'
）,axis（[016-0.20.8]）,grid
信号的功率谱与带限信道的滤波器等效
------实验日期：
2013.11.24
数字调制信号功率谱;
使用Remez方法设计滤波器仿真带限信道;
使用窗函数法设计滤波器仿真带限信道
升余弦滤波器设计;
滤波器的频域分析方法
1.使用Remez方法设计：
echoon
f_cutoff=2000;
f_stopband=3000;
fs=50000;
f1=2*f_cutoff/fs;
f2=2*f_stopband/fs;
N=101;
F=[0f1f21];
M=[1100];
B=remez（N-1,F,M）;
[H,W]=freqz（B）;
H_in_dB=20*log10（abs（H））;
plot（W/（2*pi）,H_in_dB）;
plot（W/（2*pi）,（180/pi）*unwrap（angle（H）））;
figure（3）;
plot（zeros（size（[0:
N-1]）））;
hold;
stem（[0:
N-1],B）;
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