信号检测与估值matlab仿真报告
Matlab仿真实验报告_发布
2、实验目的
通过本次实验，应该掌握： (1) 用傅立叶变换进行信号分析时基本参数的选择。 (2) 经过离散时间傅立叶变换（DTFT）和有限长度离散傅立叶变换（DFT） 后信号频 谱上的区别，前者 DTFT 时间域是离散信号，频率域还是连续的，而 DFT 在两个域中都 是离散的。 (3) 离散傅立叶变换的基本原理、特性，以及经典的快速算法（基 2 时间抽选法） ，体 会快速算法的效率。 (4) 获得一个高密度频谱和高分辨率频谱的概念和方法，建立频率分辨率和时间分辨 率的概念，为将来进一步进行时频分析（例如小波）的学习和研究打下基础。 (5) 建立 DFT 从整体上可看成是由窄带相邻滤波器组成的滤波器组的概念，此概念 的一个典型应用是数字音频压缩中的分析滤波器，例如 DVD AC3 和 MPEG Audio。
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MATLAB 仿真实验报告
N=4000; % N>1/TΔf=1/357*T
n=0:1:N-1; f=fs*n/N;
%DTMF 信号编码 dtmf(1,:)=sin(2*pi*row(1)*T*n)+sin(2*pi*col(1)*T*n); dtmf(2,:)=sin(2*pi*row(1)*T*n)+sin(2*pi*col(2)*T*n); dtmf(3,:)=sin(2*pi*row(1)*T*n)+sin(2*pi*col(3)*T*n); dtmf(4,:)=sin(2*pi*row(2)*T*n)+sin(2*pi*col(1)*T*n); dtmf(5,:)=sin(2*pi*row(2)*T*n)+sin(2*pi*col(2)*T*n); dtmf(6,:)=sin(2*pi*row(2)*T*n)+sin(2*pi*col(3)*T*n); dtmf(7,:)=sin(2*pi*row(3)*T*n)+sin(2*pi*col(1)*T*n); dtmf(8,:)=sin(2*pi*row(3)*T*n)+sin(2*pi*col(2)*T*n); dtmf(9,:)=sin(2*pi*row(3)*T*n)+sin(2*pi*col(3)*T*n); dtmf(10,:)=sin(2*pi*row(4)*T*n)+sin(2*pi*col(2)*T*n); %1 %2 %3 %4 %5 %6 %7 %8 %9 %0
MATLAB中的信号检测与估计技巧
MATLAB中的信号检测与估计技巧一、引言MATLAB作为一种功能强大的数学软件，广泛应用于信号处理领域。
本文将介绍MATLAB中的信号检测与估计技巧，包括信号检测的基本概念、信号估计的方法和一些常用的MATLAB函数。
二、信号检测技巧信号检测是指在已知噪声背景下，通过观测信号来判断是否存在目标信号。
在MATLAB中，我们可以利用假设检验的方法进行信号检测。
常见的假设检验方法有最小二乘法、最大似然法和贝叶斯检测等。
最小二乘法是一种经典的信号检测方法。
其原理是通过最小化观测信号与理想信号之间的均方误差来判断是否存在目标信号。
在MATLAB中，可以使用"lsqnonlin"函数进行最小二乘法信号检测。
最大似然法是一种基于统计模型的信号检测方法。
其原理是假设观测信号服从某种概率分布，通过计算观测信号在不同假设下的概率，选择概率最大的假设作为检测结果。
在MATLAB中，可以利用"mle"函数进行最大似然法信号检测。
贝叶斯检测是一种基于贝叶斯理论的信号检测方法。
其原理是通过先验概率和条件概率来计算后验概率，进而进行信号检测。
在MATLAB中，可以使用"bayesopt"函数进行贝叶斯检测。
三、信号估计技巧信号估计是指通过观测信号，对信号的某些特性进行估计。
在MATLAB中，常用的信号估计方法包括功率谱估计、自相关函数估计和谱估计等。
功率谱估计是一种常用的信号估计方法，用于估计信号的功率在不同频率上的分布。
在MATLAB中，可以使用"pwelch"函数进行功率谱估计。
自相关函数估计是一种用于估计信号的自相关性质的方法。
自相关函数描述了信号与其自身在不同时间上的相关程度。
在MATLAB中，可以使用"xcorr"函数进行自相关函数估计。
谱估计是一种将信号从时域转换到频域的方法，可以用于估计信号在不同频率上的能量分布。
信号检测与估值matlab仿真报告
信号检测与估值仿真报告作业1试编写程序，画出相干移频键控、非相干移频键控（无衰落）和瑞利衰落信道下非相干移频键控的性能曲线。
（1）根据理论分析公式画性能曲线；（2）信噪比范围（0dB-10dB），间隔是1dB；（3）信噪比计算SNR=10lg（Es/N0）一、脚本文件1、主程序%********************************************************%二元移频信号检测性能曲线(理论分析)%FSK_theo.m%********************************************************clear all;clc;SNRindB=0:1:20;Pe_CFSK=zeros(1,length(SNRindB));Pe_NCFSK=zeros(1,length(SNRindB));Pe_NCFSK_Rayleigh=zeros(1,length(SNRindB));for i=1:length(SNRindB)EsN0=exp(SNRindB(i)*log(10)/10);Es_aveN0=exp(SNRindB(i)*log(10)/10);Pe_CFSK(i)=Qfunct(sqrt(EsN0));%相干移频键控系统Pe_NCFSK(i)=0.5*exp(-EsN0/2);%非相干移频键控系统（无衰落）Pe_NCFSK_Rayleigh(i)=1/(2+Es_aveN0);%非相干移频键控系统（瑞利衰落）endsemilogy(SNRindB,Pe_CFSK,'-o',SNRindB,Pe_NCFSK,'-*',SNRindB,Pe_NCFSK_Rayl eigh,'-');xlabel('Es/No或平均Es/No(dB)');ylabel('最小平均错误概率Pe');legend('相干移频','非相干移频(无衰落)','非相干移频(瑞利衰落)');title('二元移频信号检测性能曲线');axis([0 20 10^-7 1]);grid on;2、调用子函数%********************************************************%Q 函数%Qfunct.m%********************************************************function [y]=Qfunct(x)% [y]=Qfunct(x)%QFUNCT evaluates the Q-function. % y = 1/sqrt(2*pi) * integral from x to inf of exp(-t^2/2) dt.%y = (1/2) * erfc(x/sqrt(2)). y=(1/2)*erfc(x/sqrt(2)); 二、仿真结果024********16182010101010101010100Es/No 或平均Es/No(dB)最小平均错误概率P e 二元移频信号检测性能曲线作业2试编写程序，仿真BPSK ，4PSK 调制信号在高斯信道下的性能，画出误码率（误比特和误符号）的性能曲线，并与理论分析结果相比。
Matlab中的信号检测与估计方法
Matlab中的信号检测与估计方法信号是我们生活中不可或缺的一部分，它可以是音频信号、图像信号、传感器信号等。
在信号处理领域中，信号检测与估计是非常重要的基础工作。
Matlab作为一款强大的科学计算软件，提供了丰富的信号处理工具箱，包含了各种信号检测与估计方法。
本文将深入探讨Matlab中的信号检测与估计方法，讨论其应用及原理。
一、信号检测信号检测是判断信号是否存在的过程。
在实际应用中，受到噪声的干扰，我们需要利用信号检测方法来提高信号的可靠性。
Matlab中提供了多种信号检测算法，如能量检测、相关检测和最大后验概率检测等。
能量检测是最简单的一种信号检测方法。
其基本思想是计算信号的能量，并与一个预设的阈值进行比较。
若能量超过阈值，则判定信号存在。
在Matlab中，我们可以使用函数`energize`来实现能量检测。
相关检测是一种基于信号自相关性的检测方法。
它是通过计算信号与预设模板的相关性，来判断信号是否存在。
在Matlab中，函数`crosscorr`可以帮助我们实现相关检测。
最大后验概率检测则是一种基于贝叶斯决策理论的检测方法。
它利用先验概率和似然函数，通过比较不同假设下的后验概率来做出判断。
Matlab提供了贝叶斯检测器工具箱，我们可以使用`bayesopt`函数来实现最大后验概率检测。
以上是常见的信号检测方法，在实际应用中，我们需要根据具体情况选择合适的方法。
同时，还可以结合多种方法进行综合判断，以提高信号检测的准确性。
二、信号估计信号估计是通过已知观测数据，推测出未知信号的过程。
在实际应用中，我们需要根据观测数据来还原出原始信号的特征。
Matlab中提供了多种信号估计方法，如线性回归、最小二乘法和最大似然估计等。
线性回归是一种常用的信号估计方法，其基本原理是通过对观测数据进行线性拟合，来推测未知信号的特征。
在Matlab中，我们可以使用`polyfit`函数来实现线性回归。
最小二乘法则是一种通过最小化观测误差的平方和来估计信号的方法。
信号分析与处理MATLAB仿真实验报告
信号分析与处理MATLAB仿真实验报告2009.12.25院系：电气工程学院专业: 自动化班级：姓名：学号：实验7 离散时间序列的卷积实验目的：学会用MATLAB实现对离散时间序列的卷积,掌握利用h(n) 与输入x(n)卷积来求系统零状态响应的方法。
实验要求：使用MATLAB中求卷积函数的conv(),并对结果分析总结。
实验内容：LTI系统的单位脉冲响应为h(n)=(0.9)n ε(n),输入序列为x(n)=ε(n)- ε(n-10),求系统的输出y(n)。
程序function [y,ny]=conv_m(x,nx,h,nh);y=conv(x(5:45),h);ny=nh;y=y(1:41);subplot(3,1,1);stem(nx,x,'filled');axis([-4,40,0,1]);title('x[n]');subplot(3,1,2);stem(nh,h,'filled');axis([-4,40,0,1]);title('h[n]');subplot(3,1,3);stem(ny,y,'filled');axis([-4,40,0,8]);title('y[n]');实验结果：结果分析：改变参数以后的程序：function [y,ny]=conv_m(x,nx,h,nh);y=conv(x(5:45),h);ny=nh;y=y(1:41);subplot(3,1,1);stem(nx,x,'filled');axis([-4,40,0,1]);title('x[n]'); subplot(3,1,2);stem(nh,h,'filled');axis([-4,40,0,1]);title('h[n]'); subplot(3,1,3);stem(ny,y,'filled');axis([-4,40,0,2]);title('y[n]');输出结果：实验8 连续时间信号的卷积实验目的：学会用MATLAB实现对连续时间信号的卷积，掌握利用卷积的方法求系统零状态响应，并与离散系统比较。
matlab仿真实验报告,Matlab仿真及其应用实验报告.doc
matlab仿真实验报告,Matlab仿真及其应⽤实验报告.doc Matlab仿真及其应⽤ 实验报告温州⼤学物理与电⼦信息⼯程学院Matlab仿真及其应⽤ 实验报告课程名称：Matlab仿真及其应⽤班 级：10电信姓名：吴** 学号：1011000****实验地点：5B305⽇期：12.25实验⼆ Matlab 基本编程基础[实验⽬的和要求]熟悉MATLAB环境与⼯作空间熟悉变量与矩阵的输⼊、矩阵的运算熟悉M⽂件与M函数的编写与应⽤熟悉MATLAB控制语句与逻辑运算掌握if语句、switch语句、try语句的使⽤。
掌握利⽤for语句、while语句实现循环结构的⽅法。
[实验内容]1⾏100列的Fibonacc 数组a，a(1)=a(2)=1,a(i)=a(i-1)+a(i-2),⽤for循环指令来寻求该数组中第⼀个⼤于10000的元素，并之处其位置i。
编写M函数表⽰曲线以及它的包络线，并从命令窗⼝输⼊命令语句绘制曲线。
t的取值范围是[0，4π]。
设，编写⼀个M函数⽂件，使得调⽤f(x)时，x可⽤矩阵代⼊，得出的f(x)为同阶矩阵。
根据，求时的最⼤n值；与(1)的n值对应的y值。
已知求中，最⼤值、最⼩值、各数之和，以及正数、零、负数的个数。
输⼊⼀个百分制成绩，要求输出成绩等级A,B,C,D,E。
其中，90~100分为A，80~89分为B，70~79分为C，60~69分为D，60分以下为E。
求分段函数的值。
⽤if语句实现输出x=-5.0, -3.0, 1.0, 2.0, 2.5, 3.0, 5.0时的y值。
编写⼀M函数，实现近似计算指数，其中x为函数参数输⼊，当n+1步与n步的结果误差⼩于0.00001时停⽌。
编写⼀M函数，a和x作为M函数参数输⼊，函数⾥⾯分别⽤if结构实现函数表⽰实验结果及分析：1.a=ones(1,100); %定义数组for i=3:100a(i)=a(i-1)+a(i-2);if(a(i)>10000)a(i),break;endend ,i2.function y=ff(t)y1=exp(-t/3);y2=exp(-t/3).*sin(3*t); y=[y1;y2]3.function y=f(x);a=input('输⼊a值：');x=input('输⼊x值：');if(x<=-a)y=-1;elseif(x-a)y=x/a;elsey=1;endend4.for n=1:100f(n)=1./(2*n-1);y=sum(f)if y>=3my=y-f(n)breakendendmy5.f(1)=1,f(2)=0,f(3)=1; for n=4:100f(n)=f(n-1)-2*f(n-2)+f(n-3);enda=sum(f);b=max(f);c=min(f);p=f==0,d=sum(p);%p等于f为0的个数p1=f>0,e=sum(p1);p2=f<0,f=sum(p2);a,b,c,d,e,f6.clear;n=input('输⼊成绩：');m=floor(n/10);%取整switch mcase num2cell(9:10)disp('A'); %显⽰在控制框case 8disp('B');case 7disp('C');case 6disp('D');case num2cell(0:5)disp('E');otherwisedisp('error')end7.function y=ex3_4(x)for i=1:length(x)if (x(i)<0)&(x(i)~=-3)y(i)=x(i)^2+x(i)-6elseif (x(i)>=0)&(x(i)<5)&(x(i)~=2)&(x(i)~=3) y(i)=x(i)^2-5*x(i)+6else y(i)=x(i)^2-x(i)-1 endendy8.function t=ex3_4(x) n=0;t=1;y=1;x=input(‘’);while y>=0.00001n=n+1;y=x^n/factorial(n);t=t+y;endn9.function y=f(x);a=input('输⼊a值：'); x=input('输⼊x值：'); if。
信号分析与处理实验报告(基于MATLAB)
武汉工程大学电气信息学院2、四、思考：1、为什么图二中t=0处曲线是间断的，如何使其成为连续的曲线？因为axis函数对纵坐标的的上边界限定过小，使图形在边界处不能完整的显示。
2.3.四、思考：1、代数运算符号*和.*的区别是？*是矩阵相乘，是矩阵A行元素与B的列元素相乘的和.*是数组相乘，表示数组A和数组B中的对应元素相乘实验内容实验三连续时间信号的卷积一、实验内容1、已知两连续时间信号如下图所示，绘制信号f1(t)、f2(t)及卷积结果f(t)的波形；设时间变化步长dt分别取为0.5、0.1、0.01，当dt取多少时，程序的计算结果就是连续时间卷积的较好近似？2.实验内容1.2.实验内容实验五 连续时间信号的频域分析一、实验内容1、如图5.4所示的奇谐周期方波信号，周期为T1=1，幅度为A=1，将该方波信号展开成三角形式Fourier 级数并分别采用频域矩形窗和Hanning 窗加权，绘制两种窗函数加权后的方波合成图像。
时间范围取为-2~2，步长值取为0.01。
2、将图5.5中的锯齿波展开为三角形式Fourier 级数，按(2)式求出Fourier 级数的系数，并在频域分别采用矩形窗、Hanning 窗和三角窗加权，观察其Gibbs 效应及其消除情况。
时间范围取为-2~2，步长值取为0.01。
3、选做：编程计算连续时间周期信号的三角形式傅里叶级数展开的系数二、实验方法与步骤1、将方波信号展开成三角形式Fourier 级数并分别采用频域矩形窗和Hanning 窗加权 方波展开的三角式傅立叶级数为：()()t k k t x L k 1,5,3,1sin 4ωπ⋅∑=∞= 采用频域矩形窗加权，则展开式变为：()()()[]t k k t x K k 1012sin 124ωπ+⋅+∑==a0=2/T*int(f,t,0,T); %求函数f对t从0到T的定积分a0=simplify(a0) %得出结果syms kfa=t*cos(k*w*t);fb=t*sin(k*w*t);ak=2/T*int(fa,t,0,T); %求函数fa对t从0到T的定积分bk=2/T*int(fb,t,0,T); %求函数fb对t从0到T的定积分ak=simplify(ak)bk=simplify(bk)三、实验数据与结果分析1.2.3.根据绘制的幅频特性曲线，系统具有低通滤波特性2.根据绘制的幅频特性曲线，系统具有带通滤波特性。
matlab信号分析实验报告
matlab信号分析实验报告实验目的：通过使用MATLAB对信号进行分析，掌握信号分析的基本方法和技巧，了解信号的基本特性和频谱分析方法。
实验设备和软件：MATLAB软件、个人电脑实验原理：信号分析是指对信号的各种特性进行研究和分析的过程。
在信号分析中，最基本的任务是确定信号的频谱特性，即信号中包含的各种频率成分及其强度。
常用的信号分析方法有时域分析和频域分析。
实验步骤：1. 打开MATLAB软件，新建一个脚本文件。
2. 生成一个基本信号，例如正弦信号或脉冲信号。
可以使用MATLAB中的函数例如`sin`或`square`来生成。
3. 绘制信号的时域波形图。
使用`plot`函数可以将信号的时间序列绘制出来。
4. 对信号进行频谱分析。
使用`fft`函数可以对信号进行傅里叶变换，得到信号的频谱。
再使用`abs`函数计算频谱的幅度。
5. 绘制信号的频谱图。
使用`plot`函数可以将信号的频谱绘制出来。
6. 对不同的信号进行分析比较。
例如比较不同频率、不同幅度的正弦信号的频谱。
7. 对实际采集到的信号进行分析。
可以将实际采集到的信号导入到MATLAB中，并进行相应的分析。
实验结果：通过对信号进行时域分析和频域分析，可以得到信号的波形和频谱。
通过对不同信号的分析比较，可以研究信号的特性。
通过对实际采集到的信号进行处理和分析，可以了解实际信号中包含的各种频率成分及其强度。
实验结论：MATLAB是一个强大的信号分析工具，通过使用MATLAB进行信号分析，可以更好地理解信号的特性和频谱分布。
通过对实际信号的处理和分析，可以了解实际信号中包含的各种频率成分及其强度，为进一步的信号处理和特征提取提供参考。
matlab信号分析实验报告
matlab信号分析实验报告Matlab信号分析实验报告引言：信号分析是一门重要的学科，它涉及到信号的获取、处理和解释。
在现代科学和工程领域中，信号分析被广泛应用于各种领域，如通信、图像处理、音频处理等。
本实验报告将介绍在Matlab环境下进行信号分析的实验过程和结果。
1. 实验目的本实验旨在通过Matlab软件对不同类型的信号进行分析，包括时域分析、频域分析和滤波处理。
通过实验，我们可以深入了解信号的特性和分析方法，并掌握Matlab在信号分析中的应用。
2. 实验材料和方法本实验使用了Matlab软件和一些信号处理工具箱。
实验中使用的信号包括正弦信号、方波信号和噪声信号。
我们首先通过Matlab生成这些信号，并对其进行采样和量化。
然后，我们进行时域分析，包括信号的时域波形绘制和功率谱密度估计。
接下来，我们进行频域分析，包括信号的傅里叶变换和频谱绘制。
最后，我们对信号进行滤波处理，包括低通滤波和高通滤波。
3. 实验结果和讨论在实验中，我们首先生成了一个正弦信号，并对其进行采样和量化。
通过时域分析，我们可以观察到信号的周期性和振幅。
通过频域分析，我们可以观察到信号的频谱分布。
我们还对正弦信号进行了低通滤波和高通滤波，观察到滤波后信号的变化。
接下来，我们生成了一个方波信号，并对其进行采样和量化。
通过时域分析，我们可以观察到信号的周期性和方波特征。
通过频域分析，我们可以观察到信号的频谱分布。
我们还对方波信号进行了低通滤波和高通滤波，观察到滤波后信号的变化。
最后，我们生成了一个噪声信号，并对其进行采样和量化。
通过时域分析，我们可以观察到信号的随机性和波动性。
通过频域分析，我们可以观察到信号的频谱分布。
我们还对噪声信号进行了低通滤波和高通滤波，观察到滤波后信号的变化。
通过以上实验结果，我们可以得出以下结论：- 时域分析可以帮助我们观察信号的波形和特征。
- 频域分析可以帮助我们观察信号的频谱分布和频率成分。
matlab 仿真实验报告
matlab 仿真实验报告Matlab 仿真实验报告引言：在科学研究和工程应用中，仿真实验是一种非常重要的手段。
通过在计算机上建立数学模型和进行仿真实验，我们可以更好地理解和预测现实世界中的各种现象和问题。
Matlab作为一种强大的科学计算软件，被广泛应用于各个领域的仿真实验中。
本文将介绍我进行的一次基于Matlab的仿真实验，并对实验结果进行分析和讨论。
实验背景：在电子通信领域中，信号的传输和接收是一个重要的研究方向。
而在进行信号传输时，会受到各种信道的影响，如噪声、衰落等。
为了更好地理解信道的特性和优化信号传输方案，我进行了一次关于信道传输的仿真实验。
实验目的：本次实验的目的是通过Matlab仿真，研究不同信道条件下信号传输的性能，并对比分析不同传输方案的优劣。
实验步骤：1. 信道建模：首先，我需要建立信道的数学模型。
根据实际情况，我选择了常见的高斯信道模型作为仿真对象。
通过Matlab提供的函数，我可以很方便地生成高斯噪声，并将其加入到信号中。
2. 信号传输方案设计：接下来，我需要设计不同的信号传输方案。
在实验中，我选择了两种常见的调制方式：频移键控（FSK）和相移键控（PSK）。
通过调整不同的调制参数，我可以模拟不同的传输效果。
3. 信号传输仿真：在信道模型和传输方案设计完成后，我开始进行信号传输的仿真实验。
通过Matlab提供的信号处理函数，我可以很方便地生成调制后的信号，并将其传输到信道中。
4. 信号接收和解调：在信号传输完成后，我需要进行信号接收和解调。
通过Matlab提供的信号处理函数，我可以很方便地对接收到的信号进行解调，并还原出原始的信息信号。
5. 仿真结果分析：最后，我对仿真结果进行分析和讨论。
通过对比不同信道条件下的传输性能，我可以评估不同传输方案的优劣，并得出一些有价值的结论。
实验结果与讨论：通过对不同信道条件下的信号传输仿真实验，我得到了一些有价值的结果。
首先，我观察到在高斯噪声较大的信道条件下，PSK调制比FSK调制具有更好的抗干扰性能。
信号与系统matlab仿真实验报告
题号
1、对于一般的正弦信号、复指数信号、指数信号能够画出其波形图，分析其有
无周期，有周期的给出周期值；
2、能够画出任意输入信号的时域波形图；
注：请区别CT和DT信号。
3、能够画出信号的频谱图，包括幅度谱和相位谱；
4、能够实现信号卷积，并画出卷积后信号的波形图；
1.我把前四个要求集成在了一个主面板里，通过面板platform调用四个不同的功能。
2.第一个分界面general_signal用于实现题目1，由用户选择信号类型并输入信号相关参数。
3.第二个分界面any_signal用于实现题目1、2，同时显示出信号的时域波形以及频谱图、相位图。
4.第三、四个界面signal_ct_conv、signal_dt_conv分别用于实现连续和离散的卷积，对应题目4。
matlab 信号分析实验报告
matlab 信号分析实验报告Matlab 信号分析实验报告引言：信号分析是一项重要的工程技术，广泛应用于通信、图像处理、音频处理等领域。
在本次实验中，我们使用Matlab软件进行信号分析实验，通过对实验数据的处理和分析，探索信号的特性和应用。
一、实验目的本次实验的目的是通过Matlab软件对信号进行分析，掌握信号处理的基本方法和技巧。
具体包括信号的采样、重构、频谱分析、滤波等内容。
二、实验步骤1. 信号采样和重构首先，我们选择了一个连续信号，并通过采样将其转换为离散信号。
在Matlab 中，我们可以使用“sample”函数来实现信号的采样。
采样频率的选择对信号重构的质量有着重要影响，我们需要根据信号的频率特性和采样定理来确定合适的采样频率。
2. 信号频谱分析信号的频谱分析是了解信号频率特性的重要手段。
在Matlab中，我们可以使用“fft”函数对信号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱图。
通过观察频谱图，我们可以了解信号的频率成分以及是否存在噪声等干扰。
3. 信号滤波信号滤波是信号处理的一项重要技术，可以去除信号中的噪声和干扰，提高信号的质量。
在Matlab中，我们可以使用不同的滤波器设计方法，如FIR滤波器和IIR滤波器。
根据信号的特性和需求，选择合适的滤波器类型和参数，并将其应用于信号上，观察滤波效果。
三、实验结果与分析我们选择了一个正弦信号作为实验对象，通过Matlab进行信号采样和重构后，得到了离散信号。
通过对离散信号进行频谱分析，我们得到了信号的频谱图。
从频谱图中可以看出，信号主要集中在一个频率上，没有明显的噪声和干扰。
接下来，我们对信号进行滤波处理。
使用FIR滤波器对信号进行滤波，观察滤波效果。
经过滤波后，信号的频谱图发生了变化，主要频率成分得到了保留，同时噪声和干扰被有效地去除。
这表明滤波器的设计和应用对信号处理起到了积极的作用。
四、实验总结通过本次实验，我们深入了解了信号分析的基本方法和技巧，并通过Matlab软件进行了实际操作。
如何利用Matlab进行信号检测与估计
如何利用Matlab进行信号检测与估计信号检测与估计是数字信号处理领域中的关键技术，广泛应用于通信、雷达、生物医学等领域。
Matlab作为一种功能强大的数学计算软件，提供了丰富的信号处理工具箱，可以方便地进行信号检测与估计的实现。
本文将介绍如何利用Matlab进行信号检测与估计，并讨论一些常用的技术与方法。
一、信号检测信号检测是判断接收到的信号是否含有特定目标信号的过程，常用的方法包括能量检测、相关检测和最大似然检测等。
1. 能量检测能量检测是最简单的一种信号检测方法，它通过比较接收到的信号的能量与一个预先设定的门限值来进行判断。
在Matlab中，可以使用`energydetector`函数来实现能量检测。
该函数需要输入接收到的信号和门限值，并输出检测结果。
2. 相关检测相关检测是一种基于信号的相关性来进行检测的方法，它通过计算接收到的信号与目标信号之间的相关性来进行判断。
在Matlab中，可以使用`xcov`函数来计算信号的自相关函数，从而实现相关检测。
具体的实现过程包括输入信号和目标信号，计算它们的自相关函数，然后通过比较相关性来进行判断。
3. 最大似然检测最大似然检测是一种基于统计理论的信号检测方法，它通过对接收到的信号进行概率分布建模，并通过最大化似然函数来进行判断。
在Matlab中，可以使用统计工具箱中的相关函数来进行最大似然检测。
具体的实现过程包括对接收到的信号进行概率分布建模，计算似然函数，并选择使似然函数最大化的判决阈值来进行判断。
二、信号估计信号估计是利用接收到的信号来估计目标信号的参数或特征的过程，常用的方法包括参数估计和频谱估计等。
1. 参数估计参数估计是利用接收到的信号来估计信号中的某些特定参数，如频率、时延、幅度等。
在Matlab中，可以利用信号处理工具箱中的函数来进行参数估计。
具体的实现过程包括输入接收到的信号，选择适当的参数估计方法，并估计信号中的目标参数。
常用的参数估计方法包括最小二乘法、最大似然估计和Yule-Walker方法等。
信号检测与估计matlab仿真
信号检测与估计matlab仿真完整的仿真源程序可以从的网站上下载:这是我的程序的源码：声明全局变量clear;clc;global N;% 样本数global fs; %采样频率global ns;% 脉冲损失采样点global fc;% 中心频率global df;% 频率分辨率global fs1;% 中心频率上浮采样点global fc1;% 中心频率高浮采样点global td; % 时延global td1;% 时延上浮采样点N=100;fs=1000;脉冲损失采样点ns=20;fc=50;df=1;fs1=fs+ns;fc1=fc+ns;td=100;td1=td+0;生成脉冲序列[xt,st,cid1]=mysamples(fc,N,fs,df,td);绘图figure;plot(st,xt);xlabel('时间(s)');ylabel('幅度');title('时域信号');信号傅里叶变换求谱[xf,ff]=myFFT(xt,fs);绘图figure;plot(ff-fc,abs(xf));xlabel('频率(Hz)');ylabel('幅度');title('频域信号');校验是否正确ccid=myBPSK(xt,cid1);if ccid == cid1;disp('脉冲序列生成正确'); elsedisp('脉冲序列生成错误'); end时延重构xt1=mydelay(xt,fd,fd1,td); [xf1,ff1]=myFFT(xt1,fs1);绘图figure;plot(st,xt1);xlabel('时间(s)');ylabel('幅度');title('时域信号');figure;plot(ff1-fc1,abs(xf1));xlabel('频率(Hz)');ylabel('幅度');title('频域信号');重构后的调制脉冲的信号ccid1=myBPSK(xt1,cid1);if ccid1 == cid1;disp('重构信号脉冲序列正确'); elsedisp('重构信号脉冲序列错误'); end。
matlab信号分析实验报告
matlab信号分析实验报告Matlab信号分析实验报告引言：信号分析是一门重要的学科，它研究的是信号的产生、传输和处理过程。
在实际应用中，信号分析可以用于音频、图像、视频等领域。
本实验报告将介绍使用Matlab进行信号分析的方法和步骤，并通过实例说明其应用。
一、信号的产生和采样在信号分析中，首先需要了解信号的产生和采样过程。
信号可以通过数学函数或实际物理过程生成。
在Matlab中，可以使用函数生成各种类型的信号，如正弦信号、方波信号等。
采样是指将连续时间信号转化为离散时间信号的过程。
在Matlab中，可以使用采样函数对信号进行采样。
通过信号的产生和采样，我们可以得到一组离散的信号数据，为后续的信号分析做准备。
二、信号的频域分析频域分析是信号分析中的重要内容，它可以将信号从时域转化为频域，得到信号的频谱信息。
在Matlab中，可以使用傅里叶变换对信号进行频域分析。
傅里叶变换可以将信号表示为一系列正弦和余弦函数的叠加，得到信号的频谱。
通过观察信号的频谱，我们可以了解信号的频率成分和能量分布情况。
频域分析在音频处理、图像处理等领域有广泛应用。
三、信号的滤波处理滤波是信号处理中常用的技术，它可以去除信号中的噪声或不需要的频率成分。
在Matlab中，可以使用滤波器对信号进行滤波处理。
滤波器可以分为低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等不同类型。
通过选择不同的滤波器类型和参数，可以实现对信号的不同滤波效果。
滤波处理在音频降噪、图像增强等领域有广泛应用。
四、信号的时频分析时频分析是信号分析中的一种综合方法，它可以同时观察信号在时域和频域的变化。
在Matlab中，可以使用小波变换对信号进行时频分析。
小波变换可以将信号分解成不同尺度和频率的小波系数，得到信号的时频图像。
通过观察时频图像，我们可以了解信号在不同时间和频率上的变化情况。
时频分析在音频信号的乐音识别、图像的纹理分析等领域有广泛应用。
五、实例分析：音频信号处理以音频信号处理为例，介绍Matlab在信号分析中的应用。
信号与系统matlab实验报告
信号与系统matlab实验报告信号与系统MATLAB实验报告引言信号与系统是电子工程、通信工程和控制工程等领域中的重要基础课程。
通过实验，我们可以更好地理解信号与系统的概念和基本原理，并掌握使用MATLAB进行信号与系统分析的方法。
本报告将介绍我们在信号与系统实验中的实验过程、结果和分析。
实验一：连续时间信号的采样与重构在这个实验中，我们研究了连续时间信号的采样与重构。
首先，我们通过MATLAB生成了一个连续时间信号，并使用采样定理确定了采样频率。
然后，我们对连续时间信号进行采样，并通过重构方法将采样信号还原为连续时间信号。
最后，我们通过观察重构信号与原始信号的相似性来评估重构的效果。
实验二：线性时不变系统的频率响应在这个实验中，我们研究了线性时不变系统的频率响应。
首先，我们通过MATLAB生成了一个输入信号，并设计了一个线性时不变系统。
然后，我们通过将输入信号输入到系统中，并记录输出信号的幅度和相位，从而得到系统的频率响应。
最后，我们绘制了系统的幅频特性和相频特性曲线，并对其进行了分析和讨论。
实验三：离散时间信号的采样与重构在这个实验中，我们研究了离散时间信号的采样与重构。
首先，我们通过MATLAB生成了一个离散时间信号，并使用采样定理确定了采样周期。
然后，我们对离散时间信号进行采样，并通过重构方法将采样信号还原为离散时间信号。
最后，我们通过观察重构信号与原始信号的相似性来评估重构的效果，并讨论了离散时间信号的采样与重构的特点。
实验四：离散时间系统的差分方程在这个实验中，我们研究了离散时间系统的差分方程。
首先，我们通过MATLAB生成了一个输入信号，并设计了一个离散时间系统。
然后，我们通过将输入信号输入到系统中，并根据系统的差分方程计算输出信号。
最后，我们对输入信号和输出信号进行了分析和比较，并讨论了离散时间系统的差分方程的特点和应用。
实验五：连续时间信号的傅里叶变换在这个实验中，我们研究了连续时间信号的傅里叶变换。
信号实验报告matlab
信号实验报告matlab下面是一篇1500-2000字的文章，标题为：信号实验报告: 使用MATLAB 进行信号分析与处理。
1. 引言信号分析与处理是现代工程学中的一个重要领域，它涉及到对各种形式的信号进行分析、识别和处理。
在本实验中，我们将使用MATLAB作为工具，对不同类型的信号进行分析和处理。
本报告将逐步介绍实验过程和结果。
2. 实验目标本实验的主要目标是使用MATLAB对以下几类信号进行分析和处理：- 周期性信号- 随机信号- 数字信号3. 实验步骤3.1 周期性信号分析首先，我们生成一个简单的正弦信号并对其进行分析。
我们使用MATLAB 的`sin`函数生成一个周期性信号，并使用`plot`函数绘制其时域波形图。
接下来，我们使用`fft`函数计算信号的频谱，并使用`abs`函数绘制其幅值谱图。
最后，我们计算信号的功率谱，并使用`plot`函数可视化结果。
3.2 随机信号分析接下来，我们将分析一个随机信号。
我们生成了一个高斯白噪声信号，并使用`plot`函数绘制其时域波形图。
然后，我们计算该信号的自相关函数，并使用`plot`函数绘制结果。
最后，我们计算信号的功率谱密度，并使用`plot`函数可视化结果。
3.3 数字信号处理最后，我们将对一个数字信号进行处理。
我们导入一个音频文件，并使用`audioread`函数读取其数据。
然后，我们对该信号进行降噪处理，使用MATLAB的滤波函数对其进行消除噪声。
接下来，我们使用`plot`函数绘制降噪后的音频信号波形图，并通过MATLAB的`sound`函数播放结果。
4. 实验结果在周期性信号分析中，我们观察到正弦信号的频谱图为单个峰值，并且功率谱也可以准确计算。
在随机信号分析中，我们发现白噪声信号在自相关函数中显示出与时间无关的模式，并且功率谱密度在频域上呈现均匀分布。
在数字信号处理中，我们成功对音频信号进行了降噪处理，通过对比降噪前后的波形图和通过听音频的差异可以明显感觉到噪声的减少。
matlab 信号分析实验报告
matlab 信号分析实验报告Matlab 信号分析实验报告引言：信号分析是一门重要的学科，它涉及到从原始信号中提取有用信息的技术和方法。
Matlab作为一种强大的数学计算工具，被广泛应用于信号分析领域。
本实验报告将介绍我在信号分析实验中使用Matlab所做的工作和实验结果。
一、实验目的本次实验的主要目的是通过Matlab对不同类型的信号进行分析，包括时域分析、频域分析和滤波处理。
通过这些实验，我们可以更好地理解信号分析的基本概念和方法，并掌握Matlab在信号分析中的应用技巧。
二、实验内容1. 时域分析时域分析是对信号在时间上的变化进行分析，主要包括信号的幅度、频率、相位等特征。
在实验中，我们使用Matlab绘制了一段正弦信号的波形图，并计算了其均值、方差和峰值等统计量。
通过这些分析，我们可以了解信号的基本特性。
2. 频域分析频域分析是对信号在频率上的变化进行分析，主要包括信号的频谱、频率分量等特征。
在实验中，我们使用Matlab对一段音频信号进行频谱分析，并绘制了其频谱图。
通过这些分析，我们可以了解信号的频率分布情况，进一步理解信号的特性。
3. 滤波处理滤波处理是对信号进行去噪或频率调整的处理方法。
在实验中，我们使用Matlab对一段包含噪声的信号进行滤波处理，并比较了滤波前后的信号波形和频谱。
通过这些分析，我们可以了解滤波处理对信号的影响，以及如何选择合适的滤波器进行处理。
三、实验结果1. 时域分析结果通过Matlab绘制正弦信号的波形图，我们可以观察到信号的周期性变化，并计算了其均值为0、方差为0.5和峰值为1的统计量。
这些结果表明该正弦信号的幅度和频率都比较稳定。
2. 频域分析结果通过Matlab绘制音频信号的频谱图，我们可以观察到信号在不同频率上的能量分布情况。
通过分析频谱图，我们可以判断音频信号中的主要频率分量，并进一步了解音频信号的特性。
3. 滤波处理结果通过Matlab对带噪声的信号进行滤波处理，我们可以观察到噪声被有效去除，并比较了滤波前后的信号波形和频谱。
matlab 模拟 实验报告
matlab 模拟实验报告《利用Matlab模拟的实验报告》摘要：本实验利用Matlab软件对某一特定系统进行了模拟实验。
通过对系统的建模和仿真，我们得出了一些有价值的结论，并对系统的性能进行了评估。
本文将详细介绍实验的目的、方法、结果和分析，以及对实验结果的讨论和总结。
1. 引言Matlab是一种强大的数学建模和仿真工具，广泛应用于工程、科学和技术领域。
利用Matlab进行系统仿真可以帮助我们更好地理解系统的行为和性能，优化系统设计，并预测系统在不同条件下的表现。
本实验旨在利用Matlab对某一特定系统进行仿真，以验证系统的性能和稳定性。
2. 实验目的本实验的主要目的是利用Matlab对某一特定系统进行建模和仿真，分析系统的动态响应和稳定性，并评估系统的性能。
具体来说，我们将通过仿真实验探讨系统的频率响应、阶跃响应和脉冲响应，以及系统的稳定性和鲁棒性。
3. 实验方法首先，我们对系统进行了建模，包括系统的传递函数、状态空间模型等。
然后，利用Matlab软件进行仿真实验，分别对系统的频率响应、阶跃响应和脉冲响应进行了分析。
最后，我们对仿真结果进行了统计和评估，得出了一些有价值的结论。
4. 实验结果与分析通过Matlab的仿真实验，我们得到了系统的频率响应曲线、阶跃响应曲线和脉冲响应曲线。
通过对这些曲线的分析，我们可以得出系统的动态特性和稳定性。
同时，我们还对系统的性能进行了评估，包括系统的超调量、调节时间等指标。
5. 结果讨论与总结通过对实验结果的讨论和总结，我们得出了一些结论和建议。
我们对系统的性能和稳定性进行了评估，发现系统在某些条件下存在一些问题，提出了一些建议和改进措施。
同时，我们也对Matlab软件在系统仿真中的应用进行了总结和展望。
结论本实验利用Matlab对某一特定系统进行了建模和仿真，得出了一些有价值的结论。
通过对系统的动态响应和稳定性进行分析，我们发现了系统存在的一些问题，并提出了一些建议和改进措施。
信号与系统 matlab实验报告
信号与系统 matlab实验报告《信号与系统 Matlab实验报告》摘要：本实验报告通过使用 Matlab 软件进行信号与系统实验，探讨了信号与系统在数字领域的应用。
实验结果表明，Matlab 软件具有强大的信号处理和系统分析功能，能够有效地进行信号与系统的模拟和分析。
引言：信号与系统是电子工程领域中的重要基础课程，它研究了信号的产生、传输和处理，以及系统对信号的响应和影响。
在数字领域，信号与系统的理论和方法也得到了广泛的应用。
Matlab 软件作为一种强大的数学计算工具，为信号与系统的模拟和分析提供了便利和高效的途径。
实验一：信号的生成与显示在本实验中，我们首先使用 Matlab 软件生成了几种常见的信号，包括正弦信号、方波信号和三角波信号。
通过调整信号的频率、幅度和相位等参数，我们观察了信号的变化，并利用 Matlab 的绘图功能将信号图形显示出来。
实验结果表明，Matlab 软件能够方便地生成各种类型的信号，并能够直观地显示信号的波形和特性。
实验二：信号的采样与重构在本实验中，我们使用 Matlab 软件对信号进行了采样和重构。
我们首先对一个连续信号进行了离散采样，然后利用 Matlab 的插值函数对采样信号进行了重构。
实验结果表明，采样和重构过程中存在信号失真和频率混叠等问题，但通过适当的采样和重构方法，我们能够有效地还原原始信号。
实验三：系统的响应与分析在本实验中，我们使用 Matlab 软件对系统的响应进行了分析。
我们构建了几种常见的系统模型，包括线性时不变系统和滤波器系统，然后利用 Matlab 的系统分析工具对系统的频率响应、相位响应和单位脉冲响应等进行了分析。
实验结果表明，Matlab 软件能够有效地进行系统的模拟和分析，为系统设计和优化提供了有力的支持。
结论：通过本实验，我们深入了解了信号与系统在数字领域的应用，并掌握了使用 Matlab 软件进行信号与系统模拟和分析的方法。
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信号检测与估值仿真报告题目信号检测与估值的MATLAB仿真学院通信工程学院专业通信与信息系统学生姓名学号导师姓名作业1试编写程序，画出相干移频键控、非相干移频键控（无衰落）和瑞利衰落信道下非相干移频键控的性能曲线。
（1）根据理论分析公式画性能曲线；（2）信噪比范围（0dB-10dB），间隔是1dB；（3）信噪比计算SNR=10lg（Es/N0）一、脚本文件1、主程序%********************************************************%二元移频信号检测性能曲线(理论分析)%FSK_theo.m%********************************************************clear all;clc;SNRindB=0:1:20;Pe_CFSK=zeros(1,length(SNRindB));Pe_NCFSK=zeros(1,length(SNRindB));Pe_NCFSK_Rayleigh=zeros(1,length(SNRindB));for i=1:length(SNRindB)EsN0=exp(SNRindB(i)*log(10)/10);Es_aveN0=exp(SNRindB(i)*log(10)/10);Pe_CFSK(i)=Qfunct(sqrt(EsN0));%相干移频键控系统Pe_NCFSK(i)=0.5*exp(-EsN0/2);%非相干移频键控系统（无衰落）Pe_NCFSK_Rayleigh(i)=1/(2+Es_aveN0);%非相干移频键控系统（瑞利衰落）endsemilogy(SNRindB,Pe_CFSK,'-o',SNRindB,Pe_NCFSK,'-*',SNRindB,Pe_NCFSK_Rayleigh ,'-');xlabel('Es/No或平均Es/No(dB)');ylabel('最小平均错误概率Pe');legend('相干移频','非相干移频(无衰落)','非相干移频(瑞利衰落)');title('二元移频信号检测性能曲线');axis([0 20 10^-7 1]);grid on;2、调用子函数%********************************************************%Q函数%Qfunct.m%********************************************************function [y]=Qfunct(x)% [y]=Qfunct(x) % QFUNCT evaluates the Q-function. % y = 1/sqrt(2*pi) * integral from x to inf of exp(-t^2/2) dt. % y = (1/2) * erfc(x/sqrt(2)). y=(1/2)*erfc(x/sqrt(2)); 二、仿真结果246810121416182010-710-610-510-410-310-210-110Es/No 或平均Es/No(dB)最小平均错误概率P e二元移频信号检测性能曲线作业2试编写程序，仿真BPSK ，4PSK 调制信号在高斯信道下的性能，画出误码率（误比特和误符号）的性能曲线，并与理论分析结果相比。
一、BPSK 脚本文件及仿真结果 1、主程序%******************************************************** %BPSK 调制信号在AWGN 下的蒙特卡罗仿真 %BPSK_MC.m%******************************************************** clear all; clc;SNRindB1=0:1:10; SNRindB2=0:0.5:10;smld_err_prb=zeros(1,length(SNRindB1)); theo_err_prb=zeros(1,length(SNRindB2));for i=1:length(SNRindB1),% simulated error ratesmld_err_prb(i)=sm_BPSK(SNRindB1(i));end;for i=1:length(SNRindB2),EsN0=exp(SNRindB2(i)*log(10)/10);% theoretical error ratetheo_err_prb(i)=Qfunct(sqrt(2*EsN0));end;% Plotting commands followsemilogy(SNRindB1,smld_err_prb,'*',SNRindB2,theo_err_prb,'-');xlabel('Es/No(dB)');ylabel('误码率');title('BPSK调制信号在AWGN下的蒙特卡罗仿真');legend('仿真误码率','理论误码率');grid on;2、调用子函数%********************************************************%计算BPSK的仿真误码率(误符号率=误比特率)%sm_BPSK.m%********************************************************function [p]=sm_BPSK(snr_in_dB)% [p]=sm_BPSK(snr_in_dB)% sm_BPSK simulates the probability of error for the particular% value of snr_in_dB, signal to noise ratio in dB.Es=1;EsN0=exp(snr_in_dB*log(10)/10); % signal to noise ratiosgma=Es/sqrt(2*EsN0); % sigma, standard deviation of noiseN=10^7;%统计量%产生二进制数据源dsource=zeros(1,N);for i=1:N,temp=rand; % a uniform random variable over (0,1)if (temp<0.5),dsource(i)=0; % with probability 1/2, source output is 0 elsedsource(i)=1; % with probability 1/2, source output is 1 endend;numoferr=0;for i=1:N,%接收信号（信号映射，加性高斯白噪声）if (dsource(i)==0),r=-Es+gngauss(sgma); % if the source output is "0"elser=Es+gngauss(sgma); % if the source output is "1"end;%信号判决if (r<0),decis=0; % decision is "0"elsedecis=1; % decision is "1"end;%计算误符号率=误比特率if (decis~=dsource(i)), % if it is an error, increase the error counter numoferr=numoferr+1;end;end;p=numoferr/N; % probability of error estimate%******************************************************% 产生加性高斯白噪声% gngauss.m%******************************************************function[gsrv1,gsrv2]=gngauss(m,sgma)% [gsrv1,gsrv2]=gngauss(m,sgma)% [gsrv1,gsrv2]=gngauss(sgma)% [gsrv1,gsrv2]=gngauss% GNGAUSS产生两个均值为m、标准差为sgma的、互相独立的% 高斯随机变量。
如果缺少其中一个输入参数，则取均值% 为0。
如果既没有给出均值也没有给出方差，本函数将% 产生两个标准高斯随机变量。
if nargin==0,m=0;sgma=1;elseif nargin==1,sgma=m;m=0;end;u=rand; %在区间(0,1)内的均匀随机变量z=sgma*(sqrt(2*log(1/(1-u)))); %瑞利分布随机变量u=rand; %在区间(0,1)内的均匀随机变量gsrv1=m+z*cos(2*pi*u);gsrv2=m+z*sin(2*pi*u);3、仿真结果12345678910101010101010Es/No(dB)误码率BPSK 调制信号在AWGN 下的蒙特卡罗仿真二、QPSK 脚本文件及仿真结果1、主程序%******************************************************** %QPSK 调制信号在AWGN 下的蒙特卡罗仿真 %QPSK_MC.m%******************************************************** clear all; clc;SNRindB1=0:1:14; % 设置仿真信噪比范围 SNRindB2=0:0.1:14; % 理论计算信噪比范围 smld_bit_err_prb=zeros(1,length(SNRindB1)); smld_symbol_err_prb=zeros(1,length(SNRindB1)); theo_bit_err_prb=zeros(1,length(SNRindB2)); theo_symbol_err_prb=zeros(1,length(SNRindB2)); for i=1:length(SNRindB1),[pb,ps]=sm_QPSK(SNRindB1(i)); % 仿真比特和符号错误概率 smld_bit_err_prb(i)=pb; % pb 表示误比特率 smld_symbol_err_prb(i)=ps; % ps 表示误符号率 end;for i=1:length(SNRindB2),SNR=exp(SNRindB2(i)*log(10)/10); % 信噪比SNR=Es/N0 theo_bit_err_prb(i)=Qfunct(sqrt(SNR)); % 计算理论误比特率theo_symbol_err_prb(i)=2*Qfunct(sqrt(SNR)); % 计算理论误符号率end;semilogy(SNRindB1,smld_bit_err_prb,'o'); % 画图hold onsemilogy(SNRindB1,smld_symbol_err_prb,'*');semilogy(SNRindB2,theo_bit_err_prb,'-');semilogy(SNRindB2,theo_symbol_err_prb,'-.');xlabel('Es/No(dB)');ylabel('误码率');title('QPSK调制信号在AWGN下的蒙特卡罗仿真');legend('仿真误比特率','仿真误符号率','理论误比特率','理论误符号率');grid on;2、调用子函数%********************************************************%计算QPSK的仿真误码率(包括误符号率和误比特率)%sm_QPSK.m%********************************************************function[pb,ps]=sm_QPSK(snr_in_dB)N=10^7;Es=1;snr=10^(snr_in_dB/10);sgma=sqrt(Es/snr/2);%QPSK信号映射(Gray码)s00=[1 0];s01=[0 1];s11=[-1 0];s10=[0 -1];%产生四进制数据源dsource1=zeros(1,N);dsource2=zeros(1,N);for i=1:N,temp=rand;if(temp<0.25),dsource1(i)=0;dsource2(i)=0;elseif(temp<0.5),dsource1(i)=0;dsource2(i)=1;elseif(temp<0.75),dsource1(i)=1;dsource2(i)=0;elsedsource1(i)=1;dsource2(i)=1;end;end;numofsymbolerror=0;numofbiterror=0;for i=1:N,%产生复加性高斯白噪声n(1)=gngauss(sgma);n(2)=gngauss(sgma);%接收信号，即信道输出的加噪信号if((dsource1(i)==0) && (dsource2(i)==0)), r=s00+n;elseif((dsource1(i)==0) && (dsource2(i)==1)), r=s01+n;elseif((dsource1(i)==1) && (dsource2(i)==0)), r=s10+n;elser=s11+n;end;%信号判决c00=dot(r , s00);c01=dot(r , s01);c10=dot(r , s10);c11=dot(r , s11);c_max=max([c00 c01 c10 c11]);if(c00==c_max)decis1=0;decis2=0;elseif(c01==c_max)decis1=0;decis2=1;elseif(c10==c_max)decis1=1;decis2=0;elsedecis1=1;decis2=1;end;%计算误符号率和误比特率symbolerror=0;if(decis1~=dsource1(i)),numofbiterror=numofbiterror+1;symbolerror=1;end;if(decis2~=dsource2(i)), numofbiterror=numofbiterror+1; symbolerror=1; end;if(symbolerror==1), numofsymbolerror=numofsymbolerror+1; end; end;ps=numofsymbolerror/N; pb=numofbiterror/(2*N); 3、仿真结果24681012141010101010101010Es/No(dB)误码率QPSK 调制信号在AWGN 下的蒙特卡罗仿真。