数字基带信号及其功率谱密度函数仿真实验.docx

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1、6.1数字基带信号及其功率谱密度函数题目要求：用matlab画出如下数字基带信号波形及其功率谱密度。（1）单极性不归零（NRZ）波形，设0、1等概，gt=1,0≤t≤T0,else；（2）单极性归零（RZ）波形，设0、1等概，gt=1,0≤t≤T0,else；（3）若gt=sin⁡(πt/Ts)πt/Ts,输入+1/-1序列，且等概出现。一．实验原理数字信号可以直接采用基带传输,所谓基带就是指基本频带。基带传输就是在线路中直接传送数字信号的电脉冲。基带传输时,对于传输数字信号来说,使用的方法是用不同的电压电平来表示两个二进制数字,也即数字信号由矩形脉冲组成。我们

2、将其划分为单极性码和双极性码，单极性码使用正的电压表示数据；而根据信号是否归零，还可以划分为归零码和非归零码，归零码码元中间的信号回归到0电平，而非归零码遇1电平翻转，零时不变。一．单极性不归零（NRZ）波形时域及功率谱密度如图所示：时域上看，单极性不归零码,无电压用来表示"0",而恒定的正电压用来表示"1"。从功率谱密度函数来看，单极性不归零函数根据表达式可知，其功率谱函数值在0点含有冲击。一．单极性归零（NZ）波形时域及功率谱密度如图所示：时域上分析，单极性归零码，当发"1"码时，发出正电流，但持续时间短于一个码元的时间宽度，即发出一个窄脉冲；当发"0"码时

3、，仍然不发送电流；从功率谱密度函数来看，单极性归零函数根据表达式可知，其功率谱函数值在f=m*fs点含有冲击。二．理想低通系统的时域图形及功率谱密度如图所示：从时域分析，，抽样函数在抽样判决时有较大的不确定性，可以看出其不利于准确的进行抽样判决。从功率谱密度来看，用抽样函数带宽比矩形波的带宽窄，频带利用率有所提高。%Êý×Ö»ù´øÐźŵŦÂÊÆ×ÃܶÈclearall;closeall;Ts=1;N_sample=15;%ÿ¸öÂëÔªµÄ³éÑùµãÊýdt=Ts/N_sample;%³éÑùʱ¼ä¼ä¸ôN=100;%ÂëÔªÊýt=0:dt

4、:(N*N_sample-1)*dt;T=N*N_sample*dt;gt1=ones(1,N_sample);%NRZ·Ç¹éÁ㲨ÐÎgt2=ones(1,N_sample/2);%RZ¹éÁ㲨ÐÎgt2=[gt2zeros(1,N_sample/2)];mt3=sinc((t-5)/Ts);gt3=mt3(1:10*N_sample);d=(sign(randn(1,N))+1)/2;data=sigexpand(d,N_sample);%¶ÔÐòÁмä¸ô²åÈëN_sample-1¸ö0st1=conv(data,gt1);st2=conv(d

5、ata,gt2);d=2*d-1;%±ä³ÉË«¼«ÐÔÐòÁÐdata=sigexpand(d,N_sample);st3=conv(data,gt3);[f,st1f]=T2F(t,[st1(1:length(t))]);[f,st2f]=T2F(t,[st2(1:length(t))]);[f,st3f]=T2F(t,[st3(1:length(t))]);figure(1)subplot(321)plot(t,[st1(1:length(t))]);gridaxis([0100-1.51.5]);ylabel('µ¥¼«ÐÔNRZ²¨ÐÎ');subpl

6、ot(322);plot(f,10*log10(abs(st1f).^2/T));gridaxis([-1010-4010]);ylabel('µ¥¼«ÐÔNRZ¹¦ÂÊÆ×ÃܶÈ(dB/Hz)');subplot(323)plot(t,[st2(1:length(t))]);axis([0100-1.51.5]);gridylabel('µ¥¼«ÐÔRZ²¨ÐÎ');subplot(324)plot(f,10*log10(abs(st2f).^2/T));axis([-1010-4010]);gridylabel('µ¥¼«ÐÔRZ¹¦ÂÊÆ×ÃܶÈ(dB

7、/Hz)');subplot(325)plot(t-5,[st3(1:length(t))]);axis([0100-22]);gridylabel('Ë«¼«ÐÔsinc²¨ÐÎ');xlabel('t/Ts');subplot(326)plot(f,10*log10(abs(st3f).^2/T));axis([-1010-4010]);gridylabel('sa²¨Ðι¦ÂÊÆ×ÃܶÈ(dB/Hz)');xlabel('f*Ts');