matlab 通信仿真案例
matlab与通信仿真实验指导书(下)
《Matlab与通信仿真》实验指导书(下) 刘毓杨辉徐健和煦黄庆东吉利萍编著上课时间：学年第学期系部：班级：姓名：班内序号：指导教师：实验课程成绩：通信与信息工程学院2011-1目录实验一MATLAB基础实验 (1)实验一成绩实验二绘图和确知信号分析实验 (8)实验二成绩实验三随机信号与数字基带实验 (15)实验三成绩实验四模拟调制实验 (24)实验四成绩实验五模拟信号数字传输实验（一） (32)实验五成绩实验六模拟信号数字传输实验（二） (39)实验六成绩实验七数字频带传输系统实验 (45)实验七成绩实验八通信系统仿真综合实验 (57)实验八成绩实验一 MATLAB 基础实验一、实验目的● 了解MATLAB 程序设计语言的基本特点，熟悉MATLAB 软件运行环境 ● 掌握创建、保存、打开m 文件及函数的方法● 掌握变量等有关概念，具备初步的将一般数学问题转化为对应的计算机模型并进行处理 的能力二、实验内容及步骤1.在Command Window 里面计算①(358)510++÷⨯；②sin(3)π；③123456789A ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦，789456123B ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦，计算：,,\,/C A B D A B A C C B =⨯=+； ④3 1.247.5 6.6 3.15.4 3.4 6.1A ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦，求1,,A A A -'； ⑤12345678i i Z i i ++⎡⎤=⎢⎥++⎣⎦，输入复数矩阵；2.建立.m 文件，用for 循环语句生成50×50的矩阵A ：12502351505199⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦,将A 矩阵进行水平和垂直翻转得到矩阵B 和C 。
将A 矩阵的前10行，10列变成0并赋值给D 。
3.建立.m 文件，随机产生一个50×50的矩阵，元素值为从0到255，要求用0和255对该矩阵进行标记，元素值大于128的标记为255，元素值小于128的标记为0。
matlab 通信仿真案例
matlab 通信仿真案例
在MATLAB中，通信仿真是一个常见的应用领域，可以用于模拟
和分析数字通信系统的性能。
下面我将从多个角度介绍几个常见的
通信仿真案例。
1. OFDM系统仿真，OFDM（正交频分复用）是一种常见的多载
波调制技术，用于高速数据传输。
你可以使用MATLAB来建立一个基
本的OFDM系统仿真模型，包括信道估计、均衡和解调等模块。
通过
仿真可以分析系统在不同信噪比下的误码率性能，优化系统参数以
及算法设计。
2. 无线通信系统仿真，你可以使用MATLAB建立一个简单的无
线通信系统仿真模型，包括传输信道建模、调制解调、信道编码、
多天线技术等。
通过仿真可以评估系统的覆盖范围、传输速率、抗
干扰能力等性能指标。
3. MIMO系统仿真，MIMO（多输入多输出）技术在无线通信中
得到了广泛应用。
你可以使用MATLAB建立一个MIMO系统仿真模型，包括空间多路复用、信道估计、预编码等。
通过仿真可以分析系统
的信道容量、波束赋形技术对系统性能的影响等。
4. LTE系统仿真，LTE（长期演进）是目前移动通信领域的主流技术之一。
你可以使用MATLAB建立一个LTE系统仿真模型，包括物理层信号处理、上下行链路传输、信道编码解码等。
通过仿真可以评估系统的覆盖范围、传输速率、干扰抑制能力等性能指标。
以上是一些常见的通信仿真案例，通过MATLAB你可以方便地建立仿真模型，分析系统性能，并优化系统设计。
希望这些案例能够帮助到你。
matlab通信仿真实例
matlab通信仿真实例通信仿真在工程领域中具有广泛的应用，MATLAB作为一种强大的数学建模工具，能够帮助工程师进行通信系统的仿真设计和分析。
在本文中，我们将通过一个具体的MATLAB通信仿真实例来展示如何使用MATLAB进行通信系统的建模和仿真。
首先，我们需要定义一个简单的通信系统，假设我们要设计一个基于QPSK调制的数字通信系统。
我们可以按照以下步骤进行仿真实例的设计：1. 生成随机比特序列：首先我们需要生成一组随机的比特序列作为发送端的输入。
我们可以使用MATLAB的randi函数来生成随机的二进制比特序列。
2. QPSK调制：接下来，我们需要将生成的二进制比特序列进行QPSK调制，将比特序列映射到QPSK星座图上的相应点。
我们可以使用MATLAB的qammod 函数来进行QPSK调制。
3. 添加高斯噪声：在通信信道中，往往会存在各种噪声的干扰，为了模拟通信信道的实际情况，我们需要在信号上添加高斯噪声。
我们可以使用MATLAB的awgn函数来添加高斯噪声。
4. QPSK解调：接收端接收到信号后，需要进行QPSK解调，将接收到的信号映射回比特序列。
我们可以使用MATLAB的qamdemod函数来进行QPSK解调。
5. 比特误码率计算：最后，我们可以计算仿真的比特误码率（BER），用来评估通信系统的性能。
我们可以通过比较发送端和接收端的比特序列来计算比特误码率。
通过以上步骤，我们就可以完成一个基于QPSK调制的数字通信系统的MATLAB仿真实例。
在实际的通信系统设计中，我们可以根据具体的需求和系统参数进行更加复杂的仿真设计，例如考虑信道编码、信道估计等因素，以更加准确地评估通信系统的性能。
MATLAB的强大数学建模和仿真功能，为工程师提供了一个非常有用的工具，可以帮助他们设计和分析各种通信系统。
通过不断的实践和学习，工程师可以更加熟练地运用MATLAB进行通信系统的仿真设计，为通信系统的性能优化提供有力的支持。
移动通信仿真实验-MATLAB仿真
2012级移动通信仿真实验——1234567 通信S班一、实验目的：（1）通过利用matlab语言编程学会解决移动通信中基本理论知识的实验分析和验证方法；（2）巩固和加深对移动通信基本理论知识的理解，增强分析问题、查阅资料、创新等各方面能力。
二、实验要求：（1）熟练掌握本实验涉及到的相关知识和相关概念，做到原理清晰，明了；（2）仿真程序设计合理、能够正确运行；（3）按照要求撰写实验报告（基本原理、仿真设计、仿真代码（m文件）、仿真图形、结果分析和实验心得）三、实验内容：1、分集技术在Rayleigh衰落信道下的误码率分析内容要求：1）给出不同调制方式（BPSK/MPSK/QPSK/MQAM任选3种，M=4/8/16）在AWGN和Rayleigh衰落环境下的误码率性能比较，分析这些调制方式的优缺点；2）给出Rayleigh衰落信道下BPSK在不同合并方式（MRC/SC/EGC）和不同路径（1/2/3）时的性能比较，分析合并方式的优缺点；3）给出BPSK在AWGN和Rayleigh衰落信道下1条径和2条径MRC合并时理论值和蒙特卡洛仿真的比较。
3、直接扩频技术在Rayleigh衰落信道下的误码率分析内容要求：1）m-序列、Gold序列和正交Gold序列在AWGN信道下的QPSK误码率分析；2）m-序列、Gold序列和正交Gold序列在Rayleigh信道下的QPSK误码率分析；3）m-序列在AWGN和Rayleigh信道下的QPSK误码率分析；4）m-序列Rayleigh信道下不同调制方式MQAM（M=4/8/16）时的误码率分析。
四、实验数据1、基于MATLAB中的BPSK误码性能研究BPSK（Binary Phase Shift Keying ）即双相频移键控，是把模拟信号转换成数据值的转换方式之一。
利用偏离相位的复数波浪组合来表现信息键控移相方式的一种。
本实验将简要介绍BPSK调制方式的特点，调制解调方法，以及在Matlab中在AWGN信道中的误码性能。
通信原理基于matlab的计算机仿真
例1-1%周期信号（方波）的展开,fb_jinshi.mclose all;clear all;N=100; %取展开式的项数为2N＋1项T=1;fs=1/T;N_sample=128; %为了画出波形，设置每个周期的采样点数dt = T/N_sample;t=0:dt:10*T-dt;n=-N:N;Fn = sinc(n/2).*exp(-j*n*pi/2);Fn(N+1)=0;ft = zeros(1,length(t));for m=-N:Nft = ft + Fn(m+N+1)*exp(j*2*pi*m*fs*t);endplot(t,ft)例 1-2利用FFT计算信号的频谱并与信号的真实频谱的抽样比较。
脚本文件T2F.m定义了函数T2F，计算信号的傅立叶变换。
function [f,sf]= T2F(t,st)%This is a function using the FFT function to calculate a signal's Fourier %Translation%Input is the time and the signal vectors,the length of time must greater %than 2%Output is the frequency and the signal spectrumdt = t(2)-t(1);T=t(end);df = 1/T;N = length(st);f=-N/2*df:df:N/2*df-df;sf = fft(st);sf = T/N*fftshift(sf);脚本文件F2T.m定义了函数F2T，计算信号的反傅立叶变换。
function [t st]=F2T(f,sf)%This function calculate the time signal using ifft function for the input %signal's spectrumdf = f(2)-f(1);Fmx = ( f(end)-f(1) +df);dt = 1/Fmx;N = length(sf);T = dt*N;%t=-T/2:dt:T/2-dt;t = 0:dt:T-dt;sff = fftshift(sf);st = Fmx*ifft(sff);另写脚本文件fb_spec.m如下：%方波的傅氏变换, fb_spec.mclear all;close all;T=1;N_sample = 128;dt=T/N_sample;t=0:dt:T-dt;st=[ones(1,N_sample/2), -ones(1,N_sample/2)]; %方波一个周期subplot(211);plot(t,st);axis([0 1 -2 2]);xlabel('t'); ylabel('s(t)');subplot(212);[f sf]=T2F(t,st); %方波频谱plot(f,abs(sf)); hold on;axis([-10 10 0 1]);xlabel('f');ylabel('|S(f)|');%根据傅氏变换计算得到的信号频谱相应位置的抽样值sff= T^2*j*pi*f*0.5.*exp(-j*2*pi*f*T).*sinc(f*T*0.5).*sinc(f*T*0.5);plot(f,abs(sff),'r-')例1-3%信号的能量计算或功率计算,sig_pow.mclear all;close all;dt = 0.01;t = 0:dt:5;s1 = exp(-5*t).*cos(20*pi*t);s2 = cos(20*pi*t);E1 = sum(s1.*s1)*dt; %s1(t)的信号能量P2 = sum(s2.*s2)*dt/(length(t)*dt); %s2(t)的信号功率s[f1 s1f]= T2F(t,s1);[f2 s2f]= T2F(t,s2);df = f1(2)-f1(1);E1_f = sum(abs(s1f).^2)*df; %s1(t)的能量,用频域方式计算df = f2(2)-f2(1);T = t(end);P2_f = sum(abs(s2f).^2)*df/T; %s2(t)的功率，用频域方式计算figure(1)subplot(211)plot(t,s1);xlabel('t'); ylabel('s1(t)');subplot(212)plot(t,s2)xlabel('t'); ylabel('s2(t)');例1-4%方波的傅氏变换，sig_band.mclear all;close all;T=1;N_sample = 128;dt=1/N_sample;t=0:dt:T-dt;st=[ones(1,N_sample/2) -ones(1,N_sample/2)];df=0.1/T;Fx = 1/dt;f=-Fx:df:Fx-df;%根据傅氏变换计算得到的信号频谱sff= T^2*j*pi*f*0.5.*exp(-j*2*pi*f*T).*sinc(f*T*0.5).*sinc(f*T*0.5);plot(f,abs(sff),'r-')axis([-10 10 0 1]);hold on;sf_max = max(abs(sff));line([f(1) f(end)],[sf_max sf_max]);line([f(1) f(end)],[sf_max/sqrt(2) sf_max/sqrt(2)]); %交点处为信号功率下降3dB处Bw_eq = sum(abs(sff).^2)*df/T/sf_max.^2; %信号的等效带宽例 1-5%带通信号经过带通系统的等效基带表示，sig_bandpass.mclear all;close all;dt = 0.01;t = 0:dt:5;s1 = exp(-t).*cos(20*pi*t); %输入信号[f1 s1f]= T2F(t,s1); %输入信号的频谱s1_lowpass = hilbert(s1).*exp(-j*2*pi*10*t); %输入信号的等效基带信号[f2 s2f]=T2F(t,s1_lowpass); %输入等效基带信号的频谱h2f = zeros(1,length(s2f));[a b]=find( abs(s1f)==max(abs(s1f)) ); %找到带通信号的中心频率h2f( 201-25:201+25 )= 1;h2f( 301-25:301+25) = 1;h2f = h2f.*exp(-j*2*pi*f2); %加入线性相位，[t1 h1] = F2T(f2,h2f); %带通系统的冲激响应h1_lowpass = hilbert(h1).*exp(-j*2*pi*10*t1); %等效基带系统的冲激响应figure(1)subplot(521);plot(t,s1);xlabel('t'); ylabel('s1(t)'); title('带通信号');subplot(523);plot(f1,abs(s1f));xlabel('f'); ylabel('|S1(f)|'); title('带通信号幅度谱');subplot(522)plot(t,real(s1_lowpass));xlabel('t');ylabel('Re[s_l(t)]');title('等效基带信号的实部');subplot(524)plot(f2,abs(s2f));xlabel('f');ylabel('|S_l(f)|');title('等效基带信号的幅度谱');%画带通系统及其等效基带的图subplot(525)plot(f2,abs(h2f));xlabel('f');ylabel('|H(f)|');title('带通系统的传输响应幅度谱'); subplot(527)plot(t1,h1);xlabel('t');ylabel('h(t)');title('带通系统的冲激响应');subplot(526)[f3 hlf]=T2F(t1,h1_lowpass);plot(f3,abs(hlf));xlabel('f');ylabel('|H_l(f)|');title('带通系统的等效基带幅度谱');subplot(528)plot(t1,h1_lowpass);xlabel('t');ylabel('h_l(t)');title('带通系统的等效基带冲激响应');%画出带通信号经过带通系统的响应及等效基带信号经过等效基带系统的响应tt = 0:dt:t1(end)+t(end);yt = conv(s1,h1);subplot(529)plot(tt,yt);xlabel('t');ylabel('y(t)');title('带通信号与带通系统响应的卷积')ytl = conv(s1_lowpass,h1_lowpass).*exp(j*2*pi*10*tt);subplot(5,2,10)plot(tt,real(yt));xlabel('t');ylabel('y_l(t)cos(20*pi*t');title('等效基带与等效基带系统响应的卷积×中心频率载波')例 1-6%例：窄带高斯过程，文件 zdpw.mclear all; close all;N0=1; %双边功率谱密度fc=10; %中心频率B=1; %带宽dt=0.01;T=100;t=0:dt:T-dt;%产生功率为N0*B的高斯白噪声P = N0*B;st = sqrt(P)*randn(1,length(t));%将上述白噪声经过窄带带通系统，[f,sf] = T2F(t,st); %高斯信号频谱figure(1)plot(f,abs(sf)); %高斯信号的幅频特性[tt gt]=bpf(f,sf,fc-B/2,fc+B/2); %高斯信号经过带通系统glt = hilbert(real(gt)); %窄带信号的解析信号，调用hilbert函数得到解析信号glt = glt.*exp(-j*2*pi*fc*tt);[ff,glf]=T2F( tt, glt );figure(2)plot(ff,abs(glf));xlabel('频率(Hz)'); ylabel('窄带高斯过程样本的幅频特性')figure(3)subplot(411);plot(tt,real(gt));title('窄带高斯过程样本')subplot(412)plot(tt,real(glt).*cos(2*pi*fc*tt)-imag(glt).*sin(2*pi*fc*tt))title('由等效基带重构的窄带高斯过程样本')subplot(413)plot(tt,real(glt));title('窄带高斯过程样本的同相分量')subplot(414)plot(tt,imag(glt));xlabel('时间t(秒)'); title('窄带高斯过程样本的正交分量')%求窄带高斯信号功率;注：由于样本的功率近似等于随机过程的功率，因此可能出现一些偏差P_gt=sum(real(gt).^2)/T;P_glt_real = sum(real(glt).^2)/T;P_glt_imag = sum(imag(glt).^2)/T;%验证窄带高斯过程的同相分量、正交分量的正交性a = real(glt)*(imag(glt))'/T;用到的子函数function [t,st]=bpf(f,sf,B1,B2)%This function filter an input at frequency domain by an ideal bandpass filter %Inputs:% f: frequency samples% sf: input data spectrum samples% B1: bandpass's lower frequency% B2: bandpass's higher frequency%Outputs:% t: frequency samples% st: output data's time samplesdf = f(2)-f(1);T = 1/df;hf = zeros(1,length(f));bf = [floor( B1/df ): floor( B2/df )] ;bf1 = floor( length(f)/2 ) + bf;bf2 = floor( length(f)/2 ) - bf;hf(bf1)=1/sqrt(2*(B2-B1));hf(bf2)=1/sqrt(2*(B2-B1));yf=hf.*sf.*exp(-j*2*pi*f*0.1*T);[t,st]=F2T(f,yf);例 1-7%显示模拟调制的波形及解调方法DSB，文件mdsb.m%信源close all;clear all;dt = 0.001; %时间采样间隔fm=1; %信源最高频率fc=10; %载波中心频率T=5; %信号时长t = 0:dt:T;mt = sqrt(2)*cos(2*pi*fm*t); %信源%N0 = 0.01; %白噪单边功率谱密度%DSB modulations_dsb = mt.*cos(2*pi*fc*t);B=2*fm;%noise = noise_nb(fc,B,N0,t);%s_dsb=s_dsb+noise;figure(1)subplot(311)plot(t,s_dsb);hold on; %画出DSB信号波形plot(t,mt,'r--'); %标示mt的波形title('DSB调制信号');xlabel('t');%DSB demodulationrt = s_dsb.*cos(2*pi*fc*t);rt = rt-mean(rt);[f,rf] = T2F(t,rt);[t,rt] = lpf(f,rf,2*fm);subplot(312)plot(t,rt); hold on;plot(t,mt/2,'r--');title('相干解调后的信号波形与输入信号的比较');xlabel('t')subplot(313)[f,sf]=T2F(t,s_dsb);psf = (abs(sf).^2)/T;plot(f,psf);axis([-2*fc 2*fc 0 max(psf)]);title('DSB信号功率谱');xlabel('f');function [t st]=lpf(f,sf,B)%This function filter an input data using a lowpass filter %Inputs: f: frequency samples% sf: input data spectrum samples% B: lowpass's bandwidth with a rectangle lowpass%Outputs: t: time samples% st: output data's time samplesdf = f(2)-f(1);T = 1/df;hf = zeros(1,length(f));bf = [-floor( B/df ): floor( B/df )] + floor( length(f)/2 ); hf(bf)=1;yf=hf.*sf;[t,st]=F2T(f,yf);st = real(st);例1-8%显示模拟调制的波形及解调方法AM,文件mam.m%信源close all;clear all;dt = 0.001; %时间采样间隔fm=1; %信源最高频率fc=10; %载波中心频率T=5; %信号时长t = 0:dt:T;mt = sqrt(2)*cos(2*pi*fm*t); %信源%N0 = 0.01; %白噪单边功率谱密度%AM modulationA=2;s_am = (A+mt).*cos(2*pi*fc*t);B = 2*fm; %带通滤波器带宽%noise = noise_nb(fc,B,N0,t); %窄带高斯噪声产生%s_am = s_am + noise;figure(1)subplot(311)plot(t,s_am);hold on; %画出AM信号波形plot(t,A+mt,'r--'); %标示AM的包络title('AM调制信号及其包络');xlabel('t');%AM demodulationrt = s_am.*cos(2*pi*fc*t); %相干解调rt = rt-mean(rt);[f,rf] = T2F(t,rt);[t,rt] = lpf(f,rf,2*fm); %低通滤波subplot(312)plot(t,rt); hold on;plot(t,mt/2,'r--');title('相干解调后的信号波形与输入信号的比较'); xlabel('t')subplot(313)[f,sf]=T2F(t,s_am);psf = (abs(sf).^2)/T;plot(f,psf);axis([-2*fc 2*fc 0 max(psf)]);title('AM信号功率谱');xlabel('f');例 1-9%显示模拟调制的波形及解调方法SSB，文件mssb.m%信源close all;clear all;dt = 0.001; %时间采样间隔fm=1; %信源最高频率fc=10; %载波中心频率T=5; %信号时长t = 0:dt:T;mt = sqrt(2)*cos(2*pi*fm*t); %信源%N0 = 0.01; %白噪单边功率谱密度%SSB modulations_ssb = real( hilbert(mt).*exp(j*2*pi*fc*t) );B=fm;%noise = noise_nb(fc,B,N0,t);%s_ssb=s_ssb+noise;figure(1)subplot(311)plot(t,s_ssb);hold on; %画出SSB信号波形plot(t,mt,'r--'); %标示mt的波形title('SSB调制信号');xlabel('t');%SSB demodulationrt = s_ssb.*cos(2*pi*fc*t);rt = rt-mean(rt);[f,rf] = T2F(t,rt);[t,rt] = lpf(f,rf,2*fm);subplot(312)plot(t,rt); hold on;plot(t,mt/2,'r--');title('相干解调后的信号波形与输入信号的比较');xlabel('t')subplot(313)[f,sf]=T2F(t,s_ssb);psf = (abs(sf).^2)/T;plot(f,psf);axis([-2*fc 2*fc 0 max(psf)]);title('SSB信号功率谱');xlabel('f');例 2-0%显示模拟调制的波形及解调方法VSB，文件mvsb.m%信源close all;clear all;dt = 0.001; %时间采样间隔fm=5; %信源最高频率fc=20; %载波中心频率T=5; %信号时长t = 0:dt:T;mt = sqrt(2)*( cos(2*pi*fm*t)+sin(2*pi*0.5*fm*t) ); %信源%VSB modulations_vsb = mt.*cos(2*pi*fc*t);B=1.2*fm;[f,sf] = T2F(t,s_vsb);[t,s_vsb] = vsbpf(f,sf,0.2*fm,1.2*fm,fc);figure(1)subplot(311)plot(t,s_vsb);hold on; %画出VSB信号波形plot(t,mt,'r--'); %标示mt的波形title('VSB调制信号');xlabel('t');%VSB demodulation[f,rf] = T2F(t,rt);[t,rt] = lpf(f,rf,2*fm);subplot(312)plot(t,rt); hold on;plot(t,mt/2,'r--');title('相干解调后的信号波形与输入信号的比较');xlabel('t')subplot(313)[f,sf]=T2F(t,s_vsb);psf = (abs(sf).^2)/T;plot(f,psf);axis([-2*fc 2*fc 0 max(psf)]);title('VSB信号功率谱');xlabel('f');function [t,st]=vsbpf(f,sf,B1,B2,fc)%This function filter an input by an residual bandpass filter %Inputs: f: frequency samples% sf: input data spectrum samples% B1: residual bandwidth% B2: highest freq of the basedband signal%Outputs: t: frequency samples% st: output data's time samplesdf = f(2)-f(1);T = 1/df;hf = zeros(1,length(f));bf1 = [floor( (fc-B1)/df ): floor( (fc+B1)/df )] ;bf2 = [floor( (fc+B1)/df )+1: floor( (fc+B2)/df )];f1 = bf1 + floor( length(f)/2 ) ;f2 = bf2 + floor( length(f)/2 ) ;stepf = 1/length(f1);hf(f1)=0:stepf:1-stepf;hf(f2)=1;f3 = -bf1 + floor( length(f)/2 ) ;f4 = -bf2 + floor( length(f)/2) ;hf(f3)=0:stepf:(1-stepf);hf(f4)=1;yf=hf.*sf;[t,st]=F2T(f,yf);st = real(st);例 2-1%显示模拟调制的波形及解调方法AM、DSB、SSB,%信源close all;clear all;dt = 0.001;fm=1;fc=10;t = 0:dt:5;N0 = 0.1;%AM modulationA=2;s_am = (A+mt).*cos(2*pi*fc*t);B = 2*fm;noise = noise_nb(fc,B,N0,t); s_am = s_am + noise;figure(1)subplot(321)plot(t,s_am);hold on;plot(t,A+mt,'r--');%AM demodulationrt = s_am.*cos(2*pi*fc*t);rt = rt-mean(rt);[f,rf] = T2F(t,rt);。
基于Matlab／Simulink的QAM通信系统的仿真
００ ” ， 过 查 表 寻 址 ， Ｍ０ Ｅ ＳＭ６ ０ １时 经 用 Ｄ Ｌ Ｉ ． 真 出 来 的 结 果 ０仿
如 图 ６所 示
由 图 ６可 以 看 出 ，在 各 个 取 样 点 码 之 间 的 串扰 比 较 小 ．
【】田耘 ， 文 波 ， 延 伟 ， 无 线 通 信 Ｆ Ｇ 设 计 ［ ． 京 ： ３ 徐 张 等． ＰＡ Ｍ】 北
ｓｍｕ ａｉ ｎ ｐ ｒ ｍｅｅ ｓ ｒ ｅ ｃ ｂ ｄｉ ｅａｌ ｎ ｏ ｍｕ ａ ｏ ｅ ｕ ｔ ａ ｅａ ａｙ ｉｅ ． ｄ ｃ ｔｄ￡ ａ ｅｓｍｕ ａｉ ｎｒ ｓ ｌ ｉ ｌ ｔ ａ ａ ｔｒ ｅｄ ｓ ｒ ｅ ｄ ｔｉ ａ ｄｓ ｍｅｓ ｏ ａ ｉ ｎ ｉ ｌｔ ｎｒ ｓ ｌ ｒ ｎ ｌｓｚ ｄ ｉ ｉ ｉａｅ ｈ ｔｈ ｉ ｓ ｈ ｓｎ ｔ ｉ ｌｔ ｕｔ ｏ ｅ ｓ ｒ ｄ ｎ ｉｌ ｔ ｈ ｏ ｅ ｃ ｒ ｓ ｌ Ｍｏ ｅ ｖ ｒ ｈ ｉ ｌ ｔ ｄ ｌｉ ｅｙ ｓｍｐ ｅ ａ ｄ ａ ｈ ｅ ｅ ｈ ｎ ｉ ｐ ｎ ｅ ｕ Ｌ Ｔ ｅ ａ ｅ ｉ ｅ ｔ ａ ｏ ｔ ｅ ｒ ｔ ａ ｅ ｕ ｔ． ｒ ｏ ｅ ．ｔ ｅ ｓｍｕ ａｉ ｎ ｍｏ ｅ Ｓ ｖ ｒ ｉ ｌ ｎ ｃ ｉｖ ｓ ｔ ｅ ａ ｔ ｉ ａ ｔｒ ｓ ｌ ｈ ｃ ｉｌ ｓ ｏ ｃ
ｓ ｓ ｍ ｒ ｃ ｉａｌ ｎ ｃｅ ｔ ｃ ｌ． ｙ ｔ ｐ ａ ｔ ｌ ｙａ ｄｓ ｉｎ ｉ ａ ｙ ｅ ｃ ｉ ｆｌ
Ｋｅ ｏｄ ： ｆ ｂ Ｓｍ ｌ ｋ Ｑ Ｍ ； ｉ ｕａ ｏ ｏ ｅ； ｉｉ ｏ ｕ ｉ ｔ ｎ ｙｗ ｒｓ Ｍａａ ； ｉ ｕｉ ； Ａ ｌ ｎ ｓ ｌｔ ｎｍ ｄｌ ｄｇ ａ ｃｍｍ ｎｃ ｉ ｍ ｉ ｔ ｌ ａｏ
进 行 抑 制 载 波 的 双边 带 调 幅 ，利用 这种 已调 信 号 的频 谱 在 同
matlab通信仿真实例
matlab通信仿真实例在Matlab中进行通信系统的仿真，可以涉及到多种不同的通信技术和协议，包括调制解调、信道编码、多址接入等。
以下以OFDM系统为例，介绍Matlab 中通信仿真的实例。
OFDM（正交频分复用）是一种常用于现代通信系统中的技术，它将高速数据流分割成多个较低速的子流，并将每个子流分配到不同的子载波上。
优点是能够抵抗多径效应和频率选择性衰落，并提供高数据速率。
首先，我们需要创建一个包含OFDM系统参数的结构体。
例如：ofdmParam.M = 16; % 子载波数量ofdmParam.K = 4; % 用于混合多路复用的用户数量ofdmParam.N = ofdmParam.M * ofdmParam.K; % 总子载波数量ofdmParam.CP = 16; % 循环前缀长度接下来，我们可以生成用于OFDM仿真的数据流。
例如，我们可以使用随机整数生成器生成一系列整数，并将其转换为复数形式的调制符号：data = randi([0, ofdmParam.M-1], 1, ofdmParam.N);dataMod = qammod(data, ofdmParam.M);然后，我们可以创建一个包含OFDM信号的函数。
在OFDM系统中，生成的数据符号将分配到不同的子载波上，然后在时域中通过插入循环前缀进行叠加：function[ofdmSignal] = createOFDMSignal(dataMod, ofdmParam) ofdmSignal = [];for k = 0:ofdmParam.K-1% 提取相应的数据符号，并进行IFFTofdmData =ifft(dataMod(k*ofdmParam.M+1:(k+1)*ofdmParam.M));% 添加循环前缀ofdmDataWithCP = [ofdmData(end-ofdmParam.CP+1:end), ofdmData];% 将OFDM符号添加到OFDM信号中ofdmSignal = [ofdmSignal, ofdmDataWithCP];endend将OFDM信号传输到信道中，我们可以使用加性高斯白噪声（AWGN）信道模型来模拟实际通信环境：EbNo = 10; % 信噪比snr =10*log10(ofdmParam.N*ofdmParam.M/(ofdmParam.N*ofdmParam.M+1 )*(10^(EbNo/10)));ofdmSignalNoisy = awgn(ofdmSignal, snr, 'measured');最后，我们可以对接收到的OFDM信号进行解调和信号恢复。
matlab-SIMULINK仿真实例
二并联杆数控螺旋面钻头尖刃磨机的机构仿真一、仿真原理一、实训题目：全自动洗衣机控制系统实训目的及要求：1、掌握欧姆龙PLC的指令，具有独立分析和设计程序的能力2、掌握PLC梯形图的基本设计方法3、培养分析和解决实际工程问题的能力4、培养程序设计及调试的能力5、熟悉传输带控制系统的原理及要求实训设备:：1、OMRON PLC及模拟实验装置1台2、安装CX-P编程软件的PC机1台3、PC机PLC通讯的RS232电缆线1根实训内容：1、分析工艺过程，明确控制要求（1）按下启动按扭及水位选择开关，相应的显示灯亮，开始进水直到高（中、低）水位，关水。
（2）2秒后开始洗涤。
（3）洗涤时，正转30秒停2秒；然后反转30秒停2秒。
（4）循环5次，总共320秒，然后开始排水。
排水后脱水30秒。
图1 全自动洗衣机控制2、统计I/O点数并选择PLC型号输入：系统启动按钮一个，系统停止按钮一个，高、中、低水位控制开关三个，高、中、低液位传感器三个，以及排水液位传感器一个。
输出：进出水显示灯一盏，高、中、低水位显示灯各一盏，电机正、反转显示灯各一盏，排水、脱水显示灯灯各一盏。
PLC的型号：输入一共有9个，考虑到留有15％～20％的余量即9×（1＋15％）＝10.35，取整数10，所以共需10个输入点。
输出共有8个，8×（1＋15％）＝9.2，取整数9，所以共需9个输出点。
可以选OMRON公司的CPM1A/CPM2A 型PLC就能满足此例的要求。
3、I/O分配表1 全自动洗衣机控制I/O分配表输入输出地址名称地址名称00000 启动系统按钮01000 排水显示灯00001 高水位选择按钮01001 脱水显示灯00002 中水位选择按钮01002 进、出水显示灯00003 低水位选择按钮01003 高水位显示灯00004 排水液位传感器01004 中水位显示灯00005 停止系统按钮01005 低水位显示灯00006 高水位液位传感器01006 电机正转显示灯00007 中水位液位传感器01007 电机反转显示灯00008 低水位液位传感器4、PLC控制程序设计及分析实现功能：当按下按钮00000,中间继电器20000得电并自锁,按下停止按钮00005，中间继电器20000掉电。
MATLAB通信系统仿真实验报告
MATLAB通信系统仿真实验报告实验一、MATLAB的基本使用与数学运算目的：学习MATLAB的基本操作，实现简单的数学运算程序。
内容：1-1 要求在闭区间[0，2π]上产生具有10个等间距采样点的一维数组。
试用两种不同的指令实现。
运行代码：x=[0:2*pi/9:2*pi]运行结果：1-2 用M文件建立大矩阵xx=[ 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.91.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.92.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.93.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 3.8 3.9]代码：x=[ 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.91.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.92.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.93.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 3.8 3.9]m_mat运行结果：1-3已知A=[5，6;7，8]，B=[9，10;11,12]，试用MATLAB分别计算A+B,A*B,A.*B,A^3，A.^3，A/B,A\B.代码：A=[5 6;7 8] B=[9 10;11 12] x1=A+B X2=A-B X3=A*B X4=A.*B X5=A^3 X6=A.^3 X7=A/B X8=A\B运行结果：1-4任意建立矩阵A，然后找出在[10,20]区间的元素位置。
程序代码及运行结果：代码：A=[12 52 22 14 17;11 10 24 03 0;55 23 15 86 5 ] c=A>=10&A<=20运行结果：1-5 总结：实验过程中，因为对软件太过生疏遇到了些许困难，不过最后通过查书与同学交流都解决了。
例如第二题中，将文件保存在了D盘，而导致频频出错，最后发现必须保存在MATLAB文件之下才可以。
基于MATLAB的模拟通信系统的仿真与实现
• 139•针对通信原理课程的教学特点和传统实验教学存在的问题，讨论了将Matlab软件引入到通信原理课程教学的必要性。
以模拟调制系统为例，利用Matlab的工具箱和Simulink界面对通信系统进行可视化教学，并给出了仿真结果。
实践证明，不仅在课堂教学中以更加直观的方式进行讲解，而且补充和完善传统实验的不足，提高学生学习积极性，教学效果得到较大提升。
随着5G通信的到来，通信技术在人们日常生活中是无处不在，现代通信技术取得了显著进展。
通信原理作为高校通信工程和电子信息等本科专业课程体系中重要的专业基础课，系统阐述了模拟和数字通信系统的基本概念、基本原理和基本分析方法，为学生学习后续课程储备专业素养（王海华，Matlab/Simulink仿真在“通信原理”教学中的应用研究：湖北理工学院学报，2015）。
然而这门课程理论内容丰富，系统模型抽象，数学公式多，推理过程繁琐，学生普遍感到枯燥难懂，抓不住重点，学习吃力，不能顺利学好本课程（基于Matlab_Simulink的通信原理虚拟仿真实验教学方法研究：现代电子技术，2015；邵玉斌，Matlab/Simulink通信系统建模与仿真实例分析：清华大学出版社，2008）。
为此，在教学过程中引入Matlab仿真技术，理论联系实践开展教学工作，通过simulink界面搭建系统模型，调整参数，观察通信系统性能，激发学生的学习积极性，提升教学质量，实现良好的教学模式。
1 Matlab软件介绍Matlab在工程数值运算和系统仿真方面具有强大的功能，主要包括数值分析、仿真建模、系统控制和优化等功能（牛磊，赵正平，郭博，Matlab仿真在通信原理教学中的应用：阜阳师范学院学报，2014）。
在Matlab的Communication Toolbox（通信工具箱）中提供了许多仿真函数和模块，用于对通信系统进行仿真和分析。
Simulink平台是Matlab中一种可视化仿真工具，提供了建立模型方框图的图形用户界面（GUI），可以将图形化的系统模块连接起来，从而建立直观、功能丰富的动态系统模型（黄琳，曹杉杉，熊旭辉.基于Matlab的通信原理实验课程设计：湖北师范大学学报，2017）。
MATLAB仿真AM调制解调 无线通信实验报告
无线通信实验报告院系名称：信息科学与工程学院专业班级：电信班学生姓名：学号：授课教师：2014 年11 月 6 日实验一 高斯衰落信道建模一、基本原理QPSK 信号可以看成是对两个正交的载波进行多电平双边带调制后所得信号的叠加，因此可以用正交调制的方法得到QPSK 信号。
QPSK 信号的星座如图4.1.1所示：图1.1 QPSK 信号星座图从AWGN 信道中，在一个信号区间内接收到的带宽信号可以表示为()()()()()cos(2)()sin(2)m m c c s c r t u t n t u t n t f t n t f t ππ=+=+-这里()c n t 和()s n t 是加性噪声的两个正交分量。
可以将这个接收信号与1()()cos(2)T c t g t f t ψπ=，2()sin(2)T c g t f t ψπ=-给出的1()t ψ和2()t ψ作相关，两个相关器的输出产生受噪声污损的信号分量，它们可表示为22()m s s s m m r s n n n M Mππξξ=+=++ 式中c n 和s n 定义为 1()()2c T c n g t n t dt ∞-∞=⎰ 1()()2s T s n g t n t dt ∞-∞=⎰ 这两个正交噪声分量()c n t 和()s n t 是零均值，互不相关的高斯随机过程。
这样，()()0c s E n E n ==和()0c s E n n =。
c n 和s n 的方差是 220()()2c s N E n E n == 最佳检测器将接收信号向量r 投射到M 个可能的传输信号向量{m s }之一上去，并选取对应于最大投影的向量。
据此，得到相关准则为(,)m m C r s r s =•，m=0,1,…，M-1由于全部信号都具有相等的能量，因此，对数字相位调制一种等效的检测器标准是计算接收信号向量r=(c r ,s r )的相位为 arctan s r cr r θ= 并从信号集{m s }中选取其相位最接近r θ的信号。
基于Matlab(Simulink)《通信原理》实验仿真(模拟部分)
基于Matlab（Simulink）《通信原理》实验仿真（模拟部分）基于Matlab(Simulink)《通信原理》实验仿真(模拟部分)摘要模拟通信在通信系统中的使用非常广泛，而MATLAB(Simulink)是用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，它可以解决包括信号和图像处理、通讯等众多应用领域中的问题。
利用MATLAB集成环境下的M文件和Simulink工具箱可以完成通讯系统设计与仿真，本文主要是利用MATLAB集成环境下的M文件，编写程序来实现AM、FM、VSB调制与解调过程，并分别绘制出其信号波形。
再通过Simulink工具箱对模拟通信系统进行建模仿真。
Simulation of communication in a communication system is very extensive, and the use of MATLAB (Simulink) is used to algorithm development, data visualization, data analysis and numerical calculation of the senior technical calculation language and interactive environment, it can solve the including signal and image processing, communicationetc many applications in question. MATLAB integration environment Mfiles and Simulink tool box can complete communication system design and simulation, this paper is mainly use of MATLAB integration environment, programming of the M files to achieve AM, FM, VSB modulation and demodulation process, and separately plot its signal waveform. Again through Simulink communication system toolbox of simulation modeling simulation .关键词模拟信号;AM;FM;VSB;调制解调;MATLAB(Simulink)目录:第一章绪论第二章理论与方法2.1 matlab简介2.2 Simulink简介2.3 通信原理概述第三章设计方案3.1用 MATLAB的M文件进行模拟调制3.1.1 基于MATLAB的AM信号调制与解调3.1.2 基于MATLAB的FM信号调制与解调3.1.3 基于MATLAB的VSB信号调制与解调3.2用Simulink对模拟通信系统进行建模仿真3.2.1频分复用和超外差接收机的仿真模型3.2.2调频立体声接收机模型第四章小结参考文献致谢附录1:程序清单第一章绪论调制在通信系统中的作用至关重要。
MATLABSimulink通信仿真案例设计
设计应用TLAB/Simulink通信仿真案例设计王明慧（陆军装甲兵学院，安徽蚌埠233000随着社会经济的快速发展及科学技术的进步，通信技术得到了迅猛发展，并且其技术手段日益成熟。
通信技术发展的主要目的在于实现数据信息的有效传输，实现人与人之间的沟通和交流。
在通信技术发展过程中，如何把握系统性能，做好系统的有效调制工作，成为通信技术发展必须把握的重要议题。
结合通信技术的发展形势，MATLAB/Simulink软件进行通信仿真，从而对通信技术的有效发展提供重要的参考及指引，以推进通信技术的长远发展及进步，使通信息技术更好地满足人们的实际需要。
平台；通信仿真；技术分析MATLAB/Simulink Communication Simulation Case DesignWANG Minghui(Army Armored Force Academy, Bengbudevelopment of social economy andcommunication technology has been rapidly developed, and its technical means increasingly mature.The main purpose图1 仿真分析过程如图1所示，在开展仿真分析过程中，要注重结合仿真建模、仿真实验以及仿真分析3个步骤，突出螺旋式推进过程，有效把握当前系统中存在的问题及不足，并结合仿真分析结论对系统做好有效改进，使改造后的系统性能水平得到大幅度提升[2-4]。
在开展通信仿真分析的过程中要注重对数字通信系统模型进行有效地构建，反馈通信系统的实际情况，从而科学有效地分析通信系统的情况，有效把握系统性能水平，以实现系统功能，更好地满足实际发展需要。
在进行数字通信系统构建过程中涉及到的技术问题相对较多，主要包括了信号源的编码和译码、信道编码和译码、数字调制与解码、同步及加密和解图2 数字通信系统示意图结合图2所示内容来看，在进行通信仿真分析过程中，要注重做好通信系统模型的有效把握，分析数据通信系统，从而有效把握数字通信性能，以提升系统仿真的效果及质量。
用MatLab仿真通信原理系列实验
用MatLab仿真通信原理系列实验一、引言通信原理是现代通信领域的基础理论，通过对通信原理的研究和仿真实验可以更好地理解通信系统的工作原理和性能特点。
MatLab作为一种强大的数学计算软件，被广泛应用于通信原理的仿真实验中。
本文将以MatLab为工具，介绍通信原理系列实验的仿真步骤和结果。
二、实验一：调制与解调1. 实验目的通过MatLab仿真，了解调制与解调的基本原理，并观察不同调制方式下的信号特征。
2. 实验步骤（1）生成基带信号：使用MatLab生成一个基带信号，可以是正弦波、方波或任意复杂的波形。
（2）调制：选择一种调制方式，如调幅（AM）、调频（FM）或相移键控（PSK），将基带信号调制到载波上。
（3）观察调制后的信号：绘制调制后的信号波形和频谱图，观察信号的频谱特性。
（4）解调：对调制后的信号进行解调，还原出原始的基带信号。
（5）观察解调后的信号：绘制解调后的信号波形和频谱图，与原始基带信号进行对比。
3. 实验结果通过MatLab仿真，可以得到不同调制方式下的信号波形和频谱图，观察到调制后信号的频谱特性和解调后信号的还原效果。
可以进一步分析不同调制方式的优缺点，为通信系统设计提供参考。
三、实验二：信道编码与解码1. 实验目的通过MatLab仿真，了解信道编码和解码的基本原理，并观察不同编码方式下的误码率性能。
2. 实验步骤（1）选择一种信道编码方式，如卷积码、纠错码等。
（2）生成随机比特序列：使用MatLab生成一组随机的比特序列作为输入。
（3）编码：将输入比特序列进行编码，生成编码后的比特序列。
（4）引入信道：模拟信道传输过程，引入噪声和干扰。
（5）解码：对接收到的信号进行解码，还原出原始的比特序列。
（6）计算误码率：比较解码后的比特序列与原始比特序列的差异，计算误码率。
3. 实验结果通过MatLab仿真，可以得到不同编码方式下的误码率曲线，观察不同信道编码方式对信号传输性能的影响。
基于MATLAB的扩频通信仿真
基于MATLAB的扩频通信仿真11.仿真原理扩展频谱通信具有很强的抗干扰性，其多址能力、保密、抗多径等功能也倍受人们的关注，被广泛的应用于军事通信和民用通信中。
扩频技术，将信号扩展到很宽的频谱上，在接收端对扩频信号进行相关处理即带宽压缩，恢复成窄带信号。
对干扰信号而言，由于与扩频信号不相关，则被扩展到一个很宽的频带上，使之进入信号通频带内的干扰功率大大的降低，具有很强的对抗能力。
MATLAB是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。
它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式。
使用MATLAB进行通信仿真有两种方式，分别是使用m文件编写程序和用SIMULINK进行可视化建模。
长期以来,人们总是想法使信号所占频谱尽量的窄,以充分利用十分宝贵的频谱资源。
为什么要用这样宽频带的信号来传送信息呢? 简单的回答就是主要为了通信的安全可靠。
扩频通信的基本特点是传输信号所占用的频带宽度(W )远大于原始信息本身实际所需的最小(有效)带宽(DF) ,其比值称为处理增益G p:G p =W /△F (1)众所周知,任何信息的有效传输都需要一定的频率宽度,如话音为1. 7kHz～3. 1kHz,电视图像则宽到数兆赫。
为了充分利用有限的频率资源,增加通路数目,人们广泛选择不同调制方式,采用宽频信道(同轴电缆、微波和光纤等) ,和压缩频带等措施,同时力求使传输的媒介中传输的信号占用尽量窄的带宽。
因现今使用的电话、广播系统中,无论是采用调幅、调频或脉冲编码调制制式, G p值一般都在十多倍范围内,统称为“窄带通信”。
而扩频通信的G p值,高达数百、上千,称为“宽带通信”。
基于MATLAB的DPSK通信系统仿真设计
〈通信原理》课程实验报告基于MATLAB的DPSK通信系统仿真院系: 班级: 学号: 姓名: 教师:2012年12月7日目录1设计题目....................... 3 .................................................. 2设计要求....................... 3 .................................................. 3设计原理....................... 3 ..................................................3.1 DPSK 调希9 ....................................... 3 ....................................................3.2 DPSK 解调......................... 4 .................................................... 4设计流程....................... 5 .................................................. 5代码实现....................... 5 ...........................................................5.1基带信号的获取......................... 5 ...................................................5.2 差分编码.......................... 6 ......................................................5.3 DPSK 调希9 ..................................... 7 ......................................................5.4 AWGN 信道.......................... 8 ...................................................5.5 限噪处理.......................... 8 ......................................................5.6差分相干解调........................... 9 ...................................................5.4 AWGN 信道......................... 11 ...................................................5.7功率谱密度图的绘制6测试结果...................... •........6.1调制解调正确性的测试 (12)6.2系统抗噪性能的测试........................ 14 -7总结........................ 17 ................... 8心得体会...................... 17 ............... 附：完整代码................... 18 ••-1设计题目用MATLAB仿真DPSK通信系统2设计要求基本参数如下：1) Fc=1800Hz2) Rb=1200bps3) 考虑加入AWGN信道,Eb/N0=20dB4）自定义一小段信息序列结果要求：1）绘制各阶段信号波形2）绘制信号的PSD3设计原理二进制差分相移键控常简称为二相相对调相，记为2DPSK。
MATLAB仿真实例(通信原理)
一、实验目的 (1)二、实验题目 (1)三、实验内容 (1)3.1傅里叶变换与傅里叶反变换 (1)3.2题目一：正弦信号波形及频谱 (2)3.2.1仿真原理及思路 (2)3.2.2程序流程图 (3)3.2.3仿真程序及运行结果 (3)3.2.4实验结果分析 (5)3.3题目二：单极性归零（RZ）波形及其功率谱 (5)3.3.1仿真原理及思路 (5)3.3.2程序流程图 (6)3.3.3仿真程序及运行结果 (6)3.3.4实验结果分析 (8)3.4题目三：升余弦滚降波形的眼图及其功率谱 (8)3.4.1仿真原理及思路 (8)3.4.2程序流程图 (8)3.4.3仿真程序及运行结果 (8)3.4.4实验结果分析： (10)3.5题目四：完成PCM编码及解码的仿真 (11)3.5.1仿真原理及思路 (11)3.5.2程序流程图 (12)3.5.3仿真程序及运行结果 (12)3.5.4实验结果分析 (15)3.6附加题一：最佳基带系统的Pe~Eb\No曲线，升余弦滚降系数a=0.5，取样值的偏差是Ts/4 (16)3.6.1仿真原理及思路 (16)3.6.2程序流程图 (16)3.6.3仿真程序及运行结果 (16)3.6.4实验结果分析 (18)3.7附加题二：试作出Pe～Eb/No曲线。
升余弦滚降系数a＝0.5，取样时间无偏差，但信道是多径信道，C(f)=|1-0.5-j2 ft|,t=T s/2 (18)3.7.1仿真原理及思路 (18)3.7.2程序流程图 (19)3.7.3仿真程序及运行结果 (19)3.7.4实验结果分析 (21)四、实验心得 (21)一、 实验目的⏹ 学会MATLAB 软件的最基本运用。
MATLAB 是一种很实用的数学软件，它易学易用。
MATLAB 对于许多的通信仿真类问题来说是很合适的。
⏹ 了解计算机仿真的基本原理及方法，知道怎样通过仿真的方法去研究通信问题。
⏹ 加深对通信原理课程有关内容的理解。
基于MATLAB通信系统的设计仿真
基于MATLAB通信系统的设计仿真概述：通信系统是实现信息传输的关键技术，其中设计和仿真是通信系统的重要环节。
本文将介绍如何基于MATLAB进行通信系统的设计和仿真，并以调制和解调为例进行说明。
通信系统的设计和仿真步骤：1.确定系统需求：首先确定通信系统的需求，包括传输速率、距离、信噪比等参数。
2.选择调制方式：根据系统需求和传输介质的特性，选择合适的调制方式，如BPSK、QPSK、16-QAM等。
3.生成基带信号：根据调制方式和传输要求，使用MATLAB生成相应的基带信号。
4.添加调制信号：将基带信号进行调制，生成调制信号，如使用频率调制、相位调制等技术。
5.添加噪声：为了模拟真实通信环境，需要在调制信号中加入噪声信号，可以使用MATLAB提供的噪声函数。
6.解调信号：使用相应的解调技术对接收到的信号进行解调，恢复原始基带信号。
7.评估系统性能：比较解调后的基带信号与原始信号，评估系统的性能，如误码率、误符号率等。
调制与解调的MATLAB实例：以BPSK调制为例，假设系统需求为传输速率2Mbps，信噪比为20dB。
1.生成基带信号：```matlabfs = 10e6; % 采样率N=1000;%生成1000个符号bits = randi([0 1],1,N); % 生成随机的二进制信号Ts = 1/fs; % 采样周期t=0:Ts:(N-1)*Ts;%时间序列baseband_signal = bits.*2-1; % 将0或1转换为-1或1```2.添加调制信号：```matlabfc = 1e6; % 载波频率modulated_signal = baseband_signal .* cos(2*pi*fc*t); % 调制信号```3.添加噪声：```matlabEbNo=10^(20/10);%信噪比，20dB转为线性值N0=1/(2*EbNo);%噪声功率，信噪比为能量比noise = sqrt(N0/2) * randn(size(t)); % 产生高斯白噪声received_signal = modulated_signal + noise; % 加噪声```4.解调信号：```matlabdemodulated_signal = received_signal .* cos(2*pi*fc*t); % 解调信号```5.评估系统性能：```matlabest_baseband_signal = sum(demodulated_signal) > 0; % 判断信号正负，得到解调后的二进制信号error_bits = sum(bits ~= est_baseband_signal); % 计算误码个数BER = error_bits / N; % 误码率```通过调整系统参数，可以进行更详细的仿真和性能评估。
基于Matlab的CDMA通信完整系统分析及仿真
__________________________________________________课程论文题目：基于Matlab CDMA多址技术的仿真学生姓名：苏未然学生学号： 1008030130系别：电气信息工程学院专业：电子信息工程年级： 10级指导教师：王丽电气信息工程学院制2013年4月目录绪论 (3)第1章CDMA通信系统分析及仿真 (4)整体仿真框图 (4)信源 (5)1.3伪随机序列生成器 (6)扩频 (7)编码和调制 (8)接收端 (9)仿真系统 (10)2.1 信源 (10)2.2 编码 (10)2.3 扩频 (11)2.4 调制与解调 (11)2.5 误码计算 (11)第3章实验结果与总结 (12)3.2 多用户在相同信道环境下的仿真 (12)参考文献 (13)仿真结果 (14)设计的代码 (16)绪论利用MATLAB平台的SIMULINK可视化仿真功能，结合CDMA的实际通信情况，利用MATLAB组建出完整的CDMA通信系统，完成整体设计方案，实现完整的发送到接收的端到端的CDMA无线通信系统的建模、仿真和分析，介绍了CDMA的主要环节（包括扩频技术、差错控制技术、调制技术、信道等）的参数设置。
单用户在不同信道环境下，信道的噪声对结果影响很大，噪声功率越大，系统的误码率越大。
多用户在相同信道环境下的仿真时，由于是采用了噪声功率为0.01W的信道传输环境，所以在单用户情况下误码率为0，而增加了用户数之后，误码率也随之增加。
可见，信号在传输过程中，除了受到信道噪声的影响外，还存在多址接入干扰、单频干扰、窄带干扰、跟踪式干扰等，主要是多址接入干扰。
20世纪60年代以来，随着民用通信事业的发展，频带拥挤问题日益突出。
CDMA（Code DivisionMultiple Access，码分多址）通信，在使用相同频率资源的情况下，理论上CDMA移动网比模拟网容量大20倍，实际使用中比模拟网大10倍，比GSM要大4~5倍，所以在通信领域中起着非常重要的作用。
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matlab 通信仿真案例
Matlab是一种强大的工程仿真软件，可以用于各种领域的仿真
案例，包括通信系统。
通信系统仿真是Matlab的一个常见应用领域，可以涉及到数字通信、无线通信、信号处理等方面。
下面我将从多
个角度介绍几个通信仿真案例。
数字调制仿真是通信系统仿真的一个重要方面。
在Matlab中，
你可以使用数字调制技术来模拟各种调制方案，比如QPSK、16-QAM、OFDM等。
你可以创建一个仿真模型，包括信道模型、噪声模型等，
来评估不同调制方案在不同信噪比下的性能。
另一个常见的通信系统仿真案例是无线信道建模。
在Matlab中，你可以使用射线追踪技术或者其他无线信道建模工具，来模拟不同
类型的无线信道，比如室内信道、室外信道等。
通过仿真，你可以
评估不同信道条件下无线通信系统的性能表现。
此外，Matlab还可以用于设计和仿真滤波器和均衡器。
你可以
使用Matlab的信号处理工具箱来设计各种数字滤波器和均衡器，并
通过仿真来评估它们在通信系统中的性能。
另一个重要的通信系统仿真案例是误码率性能评估。
在Matlab 中，你可以通过模拟传输过程中的比特错误来评估系统的误码率性能。
你可以使用各种编码和调制技术，以及不同的信道条件，来评
估系统在不同情况下的误码率表现。
最后，Matlab还可以用于设计和仿真通信系统中的自适应算法，比如自适应均衡、自适应调制解调等。
通过仿真，你可以评估这些
自适应算法在不同信道条件下的性能表现。
总之，Matlab是一个非常强大的工程仿真工具，可以用于各种
通信系统的仿真案例，包括数字调制、无线信道建模、滤波器设计、误码率性能评估以及自适应算法设计等。
希望这些信息能够对你有
所帮助。