西电电子信息系统综合实验报告.docx

1、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、；（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(m n)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21的高斯分布。Y = randn(n)产生的是一个nn的随机序列矩阵，而Y = randn(m,n) 和Y =

3、randn(m n)产生的mn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(m n)Y = rand(size(A)s = rand

4、(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nn的随机序列矩阵，而Y = rand(m,n) 和Y = rand(m n)产生的mn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

5、-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),his

6、t(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：Hzt=1e-3; %随机序列长度，单位：sn=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(

7、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

8、(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

9、(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

10、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clear all;close all;fs=8000000;t0=0.00006;t2=0:1/fs:t0-1/fs;f0=9900000;f1=2

11、00000;k=3300000000;N=1024; x1=cos(2*pi*(f0*t2+k*t2.2);x=x1 zeros(1,N-length(t2);figure(1); plot(x);for i=1:length(x)/2 y1(i)=x(2*i-1)*(-1)(i); y2(i)=x(2*i)*(-1)(i);endfor k=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;endfigure(2)x1=1:length(

12、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-);save idata.dat z1 -ascii;save qdata.dat z2 -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，48060us 8Mh=fliplr(conj(m);H=fft(h,N);fid=fopen(LFM_para.dat,wt);for k

13、=1:N fprintf(fid,%en%en,real(H(k),imag(H(k);endfclose(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

14、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clear all;close all;N=1024; %FFT点数for k=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); for k=1:N/2 fprintf(fin, %en%en, real(twid(k), imag(twid(k); fprintf(fh, %en%en, real(twid(k), -imag(twid(k); en