西电电子信息系统综合实验报告.docx
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西电电子信息系统综合实验报告
西安电子科技大学
电子信息系统综合实验课程实验报告
实验名称电子信息系统综合实验
成绩
电子工程学院1402011班
姓名梁思颖学号***********
同作者王梦路李习习王保智郭鑫宇
实验日期2017年11月25日
指导教师评语：
指导教师：
年月日
实验报告内容基本要求及参考格式
一、实验目的
二、实验所用仪器（或实验环境）
三、实验基本原理及步骤（或方案设计及理论计算）
四、实验数据记录（或仿真及软件设计）
五、实验结果分析及回答问题（或测试环境及测试结果）
MATLAB实验——复杂噪声产生
1实验目的
（1）掌握四种热噪声的基本分布并利用MATLAB产生这几种噪声；
（2）熟练使用MATLAB。
2实验所用仪器（或实验环境）
软件：
MATLAB；
硬件：
计算机。
3实验内容
利用MATLAB分别产生高斯分布、均匀分布、指数分布、瑞利分布的热噪声。
4实验步骤
（1）服从高斯分布的热噪声
Matlab7.0本身自带了标准高斯分布的内部函数randn，调用格式如下:
Y=randn（n）
Y=randn（m,n）
Y=randn（[mn]）
Y=randn（size（A））
s=randn（'state'）
randn函数产生的随机序列服从均值为m=0，方差σ2＝1的高斯分布。
Y=randn（n）产生的是一个n×n的随机序列矩阵，而Y=randn（m,n）和Y=randn（[mn]）产生的m×n的随机序列矩阵，Y=randn（size（A））产生的是大小与矩阵A同样大小的随机序列矩阵。
s=randn（'state'）返回的是一个具有两个元素的向量，该向量显示的是当前正态随机数产生器的状态。
randn（'state',s）指令可以将产生器的状态设置到s，而randn（'state',0）则可以将正态随机数产生器的状态恢复到初始状态。
（2）服从均匀分布的热噪声
同样Matlab本身也自带了（0-1）单位均匀分布的内部函数rand，格式如下:
Y=rand（n）
Y=rand（m,n）
Y=rand（[mn]）
Y=rand（size（A））
s=rand（'state'）
rand函数产生的随机序列服从（0-1）单位均匀分布。
Y=rand（n）产生的是一个n×n的随机序列矩阵，而Y=rand（m,n）和Y=rand（[mn]）产生的m×n的随机序列矩阵，Y=rand（size（A））产生的是大小与矩阵A同样大小的随机序列矩阵。
s=rand（'state'）返回的是一个具有两个元素的向量，该向量显示的是当前（0-1）单位均匀随机数产生器的状态。
rand（'state',s）指令可以将产生器的状态设置到s，而rand（'state',0）则可以将（0-1）单位均匀分布随机数产生器的状态恢复到初始状态。
（3）服从指数分布的热噪声
先产生一个服从（0-1）单位分布的信号，然后再将其经过指数变换，就可以得到一个服从参数为λ的指数分布的信号了。
（4）服从瑞利分布的热噪声
先产生一个服从（0-1）分布的信号，然后再经过变换，可以得到一个服从瑞利（Rayleigh）分布的信号了。
5程序设计
（1）服从高斯分布的热噪声
%服从高斯（Guass）分布的热噪声（随机序列）
b=1;%均值
fs=1e7;%采样率
t=1e-3;%随机序列长度
n=t*fs;
randn（'state',0）;%把高斯分布伪随机发生器置为0状态
u=randn（1,n）+b;
subplot（2,1,1）,plot（u）,title（'高斯分布信号'）;
subplot（2,1,2）,hist（u,-4:
0.1:
4）,title（'高斯分布信号直方图'）;
（2）服从均匀分布的热噪声
%服从均匀分布的热噪声（随机序列）
a=2;%（a-b）均匀分布下限
b=3;%（a-b）均匀分布上限
fs=1e7;%采样率，单位：
Hz
t=1e-3;%随机序列长度，单位：
s
n=t*fs;
rand（'state',0）;%把均匀分布伪随机发生器置为0状态
u=rand（1,n）;%产生（0-1）单位均匀信号
x2=（b-a）*u+a;%广义均匀分布与单位均匀分布之间的关系
figure
（2）
subplot（2,1,1）,plot（x2）,title（'均匀分布信号'）;
subplot（2,1,2）,hist（x2,a:
0.02:
b）,title（'均匀分布信号直方图'）;
（3）服从指数分布的热噪声
%服从指数分布的热噪声（随机序列）
lambda=2.5;%指数分布参数
fs=1e7;%采样频率
t=1e-3;%时间长度
n=t*fs;
rand（'state',0）;%把均匀分布伪随机发生器置为0状态
u=rand（1,n）%产生单位均匀信号
x3=log2（1-u）/（-lambda）;%指数分布与单位均匀分布之间的关系
figure（3）
subplot（2,1,1）,plot（0:
1/fs:
t-1/fs,x3）,xlabel（'t（s）'）,ylabel（'x（V）'）,title（'指数分布信号'）;
subplot（2,1,2）,hist（x3,0:
0.05:
4）,title（'指数分布信号直方图'）;
（4）服从瑞利分布的热噪声
%服从瑞利分布的热噪声
sigma=2;%瑞利分布参数sigma;
t=1e-3;%杂波时间长度
fs=1e7;%采样率
t1=0:
1/fs:
t-1/fs;
n=length（t1）;
rand（'state',0）;%把均匀分布伪随机发生器置为0状态
u=rand（1,n）;
x4=sqrt（2*log2（1./u））*sigma;%产生瑞利分布信号1
figure（4）
subplot（2,1,1）,plot（x4）,title（'瑞利分布噪声'）,xlabel（'t（单位：
s）'）;
subplot（2,1,2）,hist（x4,0:
0.1:
10）,title（'瑞利分布信号直方图'）;
6实验结果及分析
实验结果如图所示：
7总结
通过本次实验，我再次熟悉了MATLAB软件的使用，能更好的利用它来解决问题；同时，对四种热噪声的分布有了更多的学习和理解，并能利用MATLAB产生所需噪声，这些为我完成后续实验建立了良好基础。
8参考资料
[1]张德丰.MATLAB仿真技术与应用.清华大学出版社.2012年1月
MATLAB实验——数字下变频（正交解调）
1实验目的
（1）掌握数字正交解调的基本原理和实现方法；
（2）熟练使用MATLAB软件。
2实验所用仪器（或实验环境）
软件：
MATLAB；
硬件：
计算机。
3实验内容
学习FFT、匹配滤波等数字信号处理的流程和设计方法，利用MATLAB实现对中频信号的正交解调。
4实验步骤
（1）用MATLAB产生中心频率为100MHz，带宽为200kHz，脉冲宽度为60us的线性调频信号，对其进行正交解调，采样频率为80Hz，得到I、Q两路数据，并将数据保存为idata.dat和qdata.dat；
（2）利用MATLAB生成FFT和IFFT的蝶形运算系数，分别保存为twid1k.dat和itwid1k.dat。
5程序设计
clearall;
closeall;
fs=8000000;
t0=0.00006;
t2=0:
1/fs:
t0-1/fs;
f0=9900000;
f1=200000;
k=3300000000;
N=1024;
x1=cos（2*pi*（f0*t2+k*t2.^2））;
x=[x1zeros（1,N-length（t2））];
figure
（1）;plot（x）;
fori=1:
length（x）/2
y1（i）=x（2*i-1）*（-1）^（i）;
y2（i）=x（2*i）*（-1）^（i）;
end
fork=3:
i-4
z1（k）=9*（y1（k-1）+y1（k+1））/16-（y1（k-2）+y1（k+2））/16;
z2（k）=9*（y2（k-1）+y2（k+1））/16-（y2（k-2）+y2（k+2））/16;
end
figure
（2）
x1=1:
length（y1）;y=1:
length（z1）;
subplot（2,1,1）,plot（x1,y1,'r-',x1,y2,'b-'）;
subplot（2,1,2）,plot（y,z1,'r-',y,z2,'b-'）;
saveidata.datz1-ascii;
saveqdata.datz2-ascii;
j=sqrt（-1）;
z=z1+j*z2;
fz=fft（z,N）;
figure（3）;plot（real（fz））
m=z（1:
480）;%z为IQ两路信号组成的复信号，480＝60us×8M
h=fliplr（conj（m））;
H=fft（h,N）;
fid=fopen（'LFM_para.dat','wt'）;
fork=1:
N
fprintf（fid,'%e\n%e\n',real（H（k））,imag（H（k）））;
end
fclose（fid）;
a=H.*fz;
figure（4）;plot（real（a））;
b=ifft（a,N）;
figure（5）;plot（abs（b））;
6实验结果及分析
实验结果如图所示：
7总结
通过本次实验，我再次熟悉了MATLAB软件的使用，能更好的利用它来解决问题；同时，对数字正交解调的原理和方法有了更深入的学习和掌握，并能将所学知识运用到实际分析处理问题的过程中。
8参考资料
[1]张德丰.MATLAB仿真技术与应用.清华大学出版社.2012年1月
MATLAB实验——匹配滤波
1实验目的
（1）掌握脉冲压缩与匹配滤波的基本原理；
（2）学习FFT、滤波器设计、匹配滤波等数字信号处理流程和设计方法；
（3）熟练使用MATLAB软件。
2实验所用仪器（或实验环境）
软件：
MATLAB；
硬件：
计算机。
3实验内容
利用MATLAB实现对中频信号的匹配滤波。
4实验步骤
（1）利用数字下变频实验中产生的I、Q两路数据，生成复信号，在MATLAB中对其进行傅里叶变换，再进行共轭和数据反转，得到匹配滤波器系数并保存为LFM_para.dat；
（2）在MATLAB中对实验2、3中的信号进行匹配滤波，并对结果进行分析。
5程序设计
clearall;
closeall;
N=1024;%FFT点数
fork=1:
N
twid（k）=complex（cos（2*pi*（k-1）/N）,-sin（2*pi*（k-1）/N））;
end;
fin=fopen（'twid1k.dat','wt'）;
fh=fopen（'itwid1k.dat','wt'）;
fork=1:
N/2
fprintf（fin,'%e\n%e\n',real（twid（k））,imag（twid（k）））;
fprintf（fh,'%e\n%e\n',real（twid（k））,-imag（twid（k）））;
en
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