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)));
end;
fclose