中国地质大学通信原理结课报告Word文件下载.docx
《中国地质大学通信原理结课报告Word文件下载.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《中国地质大学通信原理结课报告Word文件下载.docx（16页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
1.实验目的10
2实验内容
（一）10
2.1实验结果12
2.2分析与小结13
3实验内容
（二）13
3.1实验结果15
3.2分析与小结16
实验一
1.实验目的
练习使用matlab中的基本函数，为以后的实验打下基础
2.实验内容
function[f,sf]=T2F（t,st）%%傅里叶变换
dt=t
（2）-t
（1）;
T=t（end）;
df=1/T;
N=length（st）;
f=-N/2*df:
df:
N/2*df-df;
sf=fft（st）;
sf=T/N*fftshift（sf）;
function[t,st]=F2T（f,sf）%%傅里叶反变换
df=f
（2）-f
（1）;
Fmx=（f（end）-f
（1）+df）;
dt=1/Fmx;
N=length（sf）;
T=dt*N;
t=0:
dt:
T-dt;
sff=fftshift（sf）;
st=Fmx*ifft（sff）;
clearall;
closeall;
T=1;
N_sample=128;
%%去采样点个数128
dt=T/N_sample;
t=0:
st=[ones（1,N_sample/2）,-ones（1,N_sample/2）];
%%产生一个周期的方波信号
subplot（211）;
plot（t,st）;
axis（[01-22]）;
xlabel（'
t'
）;
ylabel（'
s（t）'
subplot（212）;
[f,sf]=T2F（t,st）;
plot（f,abs（sf））;
holdon;
axis（[-101001]）;
f'
s（f）'
3.实验结果
4.分析与小结
图一为一个周期的方波信号，图二为此方波信号经过傅里叶变换变换到频域后的图形。
由图可以看出，该方波信号经过傅里叶变换后能量主要集中在-2到2之间，且该频率图形对称。
实验二
用matlab实现2PSK和QPSK，并做它们的仿真。
t=1;
forsnr=0:
15%%信噪比从0取到15
map=[-11];
tr_2=1+fix（rand（1,10^5））;
%%产生随机的0,1信号
tx=map（tr_2+1）;
rx=awgn（tx,snr,'
measured'
%%通过高斯信道得到rx
rx_2=[rx>
0];
%%抽样判决
pe=length（find（tr_2-rx_2））;
%%比较接收信号与发射信号的不同
ps（t）=pe/length（tr_2）;
%%计算误码率
t=t+1;
end
semilogy（0:
15,ps,'
-bo'
gridon;
2PSK运行结果：
QPSK运行结果：
QPSK仿真结果：
snr=10;
星座图为：
snr=5:
2PSK仿真结果：
星座图为：
有实验结果可以看出，实验结果和仿真出来的结果在相同信噪比的情况下基本相同；
QPSK与2PSK相比，在相同信噪比的情况下，QPSK性能较好于2PSK。
实验三
量化编码，解码
2实验内容
（一）
——将给定音频文件量化编码
functionwave
L=10000;
%%选取采样点100000个；
voicefile=wavread（'
voicefile.wav'
%%打开给定音频文件wavefile并将其作图
figure
（1）
plot（voicefile）
maxvalue=max（abs（voicefile））;
%%求出音频的最大振幅
M=4;
k=log2（M）;
quan_set=2*maxvalue/M;
%%选取量化间隔
tx_quanvalue=zeros（1,L）;
%%初始化发送和接收数组
rx_quanvalue=zeros（1,L）;
fori=1:
L
samplevalue=voicefile（i）;
%%读入音频文件第i个值
forn=1:
M
Ifsamplevalue>
=-maxvalue+quan_set*（n-1）&
&
samplevalue<
=-maxvalue+quan_set*n
tx_quanvalue（i）=（-2*maxvalue+2*quan_set*n-quan_set）/2;
%%取区间中点为抽样值
tx2str=dec2bin（n-1,k）;
%%转化为k位二进制
foru=1:
k
tx_b（u,i）=str2double（char（tx2str（u）））;
%%每一行代表一个数据
end
figure
（2）
plot（tx_quanvalue）%%做出输出波形量化后的图形
tx=tx_b（:
）'
;
rx=reshape（tx,k,L）;
fori=1:
L%%对量化编码的数据进行解码
n=0;
forj=1:
n=n+rx（j,i）*2^（k-j）;
rx_quanvalue（i）=（-2*maxvalue+2*quan_set*（n+1）-quan_set）/2;
wavwrite（rx_quanvalue（:
）,48000,'
rx_voicefile.wav'
%%将解码后的数据保存入新增文件rx_voicefile
figure（3）
plot（rx_quanvalue）
2.1实验结果
原噪声图形
量化编码后的图形
解码后的图形
2.2分析与小结
由以上的图形可以看出，原来的音频信号是一串随机的信号，经过量化编码后变成图二所示的8个量化电平的信号，因为没有加入噪声，经过解码后恢复的信号和编码是一样的。
3实验内容
（二）
——将文件rx_voicefile通过2ASK和QPSK编码，通过高斯信道，然后解码
%%同上将音频文件量化编码
functionwave2
ifsamplevalue>
=-maxvalue+quan_set*（n-1）&
End
%%通过高斯信道然后解码。
snr=100;
map=[-1,1];
fori=1:
foru=1:
tx（u,i）=map（tx_b（u,i）+1）;
rx=awgn（tx（:
）,snr,'
%%经过高斯信道
fori=1:
k*L
rx（i）=rx（i）>
0;
L%%解码
n=n+rx（（i-1）*k+j）*2^（k-j）;
plot（rx_quanvalue）;
rx_2PSKvoicefile.wav'
%%将文件解码后写入rx_2PSKvoicefile文件中
3.1实验结果
snr=30;
snr=0;
3.2分析与小结
编码后的信号进过不同信噪比的高斯信道后的图形差别很大。
当snr=100时，表示噪声很小，信号很大，基本上相当于没有噪声，所以后来解码出的图形与原图形基本一致；
snr=30时，噪声相对于信号有点大，所以解码后的图形相对于原图形有所变形；
snr=0时，表示噪声远大于信号，接收端接收到的基本都是信号，所以解码后的图形与原图形基本不。
升级会员 