现代通信原理_matlab实验一new

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1、Matlab实验一数字基带信号基本码型时频域分析一、实验目的通过仿真测量不同占空比的单、双极性归零码波形图及其功率谱密度。二、仿真模型及通信系统原理∑atnnsδ(−T)∑ansg(tnT−)nng(t)图1数字基带信号成形数字基带信号公式：s()ta=−∑∑nsδ(tnT)∗g()ta=−nsg(tnT)nn式中，g(t)为发送滤波器冲激响应。不同的基本码型，主要是g(t)不同。⎧1,0≤tT

2、性非归零码的功率谱中含有离散的直流分量及连续谱，功率谱密度主瓣宽度为。⎧1,0≤tT<<τs（2）单极性归零码：gt()=⎨，a取值为0、1且等概出现，其波形和功n⎩0,其他率谱密度如下图所示：单极性归零码的功率谱密度不仅含有离散的直流分量以及连续谱（功率谱主瓣宽度为），而且还包含离散的时钟分量及其奇次谐波分量。由于其功率谱密度中含有离散的时钟分量，所以在数字通信系统的接收端可以从单极性归零码序列中利用窄带滤波法提取离散的时钟分量。⎧1,0≤tT

3、现，其波形和功率谱n⎩0,其他密度如下图所示：双极性不归零码序列的功率谱密度无离散的直流分量，仅有连续谱，功率谱密度主瓣宽度为Rb。⎧1,0≤tT<<τs（4）双极性归零码：gt()=⎨a取值为±1且等概出现，其波形和功率谱n⎩0,其他，密度如下图所示：双极性归零码的功率谱密度函数仅含连续谱，功率谱主瓣宽度为2Rb。三、仿真预习与准备功率谱仿真的三种方法：方法一、利用维纳‐辛钦定理，求自相关函数的傅里叶变换方法二、截短的随机信号可看做能量信号，先求信号的傅里叶变换，其平方幅度函数即为功率谱密度；方法三、利

4、用随机信号功率谱密度的解析式：对于二进制数字基带信号s(t)，设an=“0”以概率P出现，an=“1”以概率（1-P）出现，则s(t)的双边功率谱密度为∞22Pfs()=−fpss(11pG)()12f−+G()f∑f⎡⎤⎣⎦pGmf1()()()s+−pGmf2sδ()f−mfsm=−∞（1）问题：公式（1）中的G1(f)、G2(f)分别表示什么？若用g1(t)、g2(t)分别表示G1(f)、G2(f)的傅里叶逆变换，分别给出四种基本码型对应的g1(t)、g2(t)的表达式和对应的G1(f)、G2(f)

5、公式。数字基带信号仿真中用到的主要函数及功能说明如下：（1）已知序列x[n]，求x[n]的自相关函数Rx[n]和功率谱密度Sx[m]Rx=conv(x,fliplr(r));Sx=myt2f(Rx);（2）产生M个取值于{0，1}的独立等概二进制序列a：a=round(rand(1,M));（3）产生M个取值于{±1}的独立等概二进制序列a：a=sign(randn(1,M))（4）频谱分析函数myt2ffunction[f,S]=myt2f(s,fs)%输入变量s：时域信号%fs：采样频率%输出变量f：

6、频率样本%S：信号频谱N=length(s);%总样点数Ts=1/fs;%采样间隔T=Ts*N;%观察时间df=1/T;%频率间隔f=(-N/2:N/2-1)*df;S=fftshift(fft(s)*Ts);（5）时域综合函数myf2tfunction[t,s]=myf2t(S,fs)%输入变量S：信号频谱%fs：采样频率%输出变量t:离散时间%s:时域信号N=length(S);%总样点数dt=1/fs;%采样间隔t=(0:N-1)*dt;s=ifft(fftshift(S))*fs;end四、样例程

7、序与仿真内容样例程序：clearall;closeall;Ts=1;%码元长度N_sample=8;%每个码元的抽样点数dt=Ts/N_sample;%抽样时间间隔N=1000;%码元数fs=1/dt;%抽样频率t=0:dt:(N*N_sample-1)*dt;T=Ts*N*N_sample;gt1=ones(1,N_sample);%NRZ非归零波形gt2=ones(1,N_sample/2);%RZ归零波形gt2=[gt2zeros(1,N_sample/2)];d=(sign(randn(1,N))

8、+1)/2;data=upsample(d,N_sample);%对序列间隔插入N_sample-1个0%%*****************************************st1=conv(data,gt1);st2=conv(data,gt2);%d=2*d-1;data=upsample(d,N_sample);%%*****************************************%%**