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实验一基于MATLAB的二阶系统动态性能分析

实验一基于MATLAB的二阶系统动态性能分析二阶系统是控制系统中常见的一类系统，在工程实践中有广泛的应用。

为了对二阶系统的动态性能进行分析，可以使用MATLAB进行模拟实验。

首先，我们需要定义一个二阶系统的数学模型。

一个典型的二阶系统可以用如下的常微分方程表示：$$m\ddot{x} + b\dot{x} + kx = u(t)$$其中，$m$是系统的质量，$b$是系统的阻尼系数，$k$是系统的刚度，$u(t)$是控制输入。

在MATLAB中，我们可以使用StateSpace模型来表示二阶系统。

具体实现时，需要指定系统的状态空间矩阵，并将其转换为StateSpace模型对象。

例如：```matlabm=1;b=0.5;k=2;A=[01;-k/m-b/m];B=[0;1/m];C=[10;01];D=[0;0];sys = ss(A, B, C, D);```接下来，我们可以利用MATLAB的Simulink工具来模拟系统的响应。

Simulink提供了一个直观的图形界面，可以快速搭建系统的模型，并进行动态模拟。

我们需要使用一个输入信号来激励系统，并观察系统的响应。

例如，我们可以设计一个阶跃输入的信号，并将其作为系统的输入，然后观察系统的输出。

在Simulink中，可以使用Step函数来生成阶跃输入。

同时，我们可以添加一个Scope模块来实时显示系统的输出信号。

以下是一个简单的Simulink模型的示例：在Simulink模拟中，可以调整系统的参数，如质量、阻尼系数和刚度，以观察它们对系统动态性能的影响。

通过修改输入信号的类型和参数，还可以研究系统在不同激励下的响应特性。

另外，MATLAB还提供了一些工具和函数来评估二阶系统的动态性能。

例如，可以使用step函数来计算系统的阶跃响应，并获取一些性能指标，如峰值时间、上升时间和超调量。

通过比较不同系统的性能指标，可以选择最优的系统配置。

此外，MATLAB还提供了频域分析工具，如Bode图和Nyquist图，用于分析系统的频率响应和稳定性。

基于MATLAB的数字滤波器性能分析

达到对结果检验的目的．本文主要探讨第二个任务，析计算数字滤波器的脉冲响应、率响分频应、点分布、延时和相延时等，中考察性零群从能的适应性．
１２系统函数零、点分布与系统特性的关系．极
脉冲响应是用时间序列表征的系统特性，当系统的输入为脉冲序列时，统零状态的输出定系义为脉冲响应，为ｈ（．它与系统具有一一对记ｎ）［收稿日期］２０００７— ８—１４
点，点分布在某个圆内，敛域在某个圆外．极收系统稳定要求 ∑ Ｉｎ）Ｉｎ从一ｈ（（到十）＜
维普资讯
７２
单位圆．
钦州学院学报
第２卷２
ｓｂｌｔ３，５ｐｏ（，ｎｌ（）￥１０ｐ）；ｕｐｏ（２，）；ｌｔＷａｇｅｈ８／ｉ％相频曲线ｓｂｌｔ３，４）；ｐａｅ（，ｕｐｏ（２，ｚｌｎｂ口）；％零极点分布图ｐ＝一ｕｗａ（ｎｌ（）．ｗ；ｄｎｒｐａｇｅｈ）／ｇｄ＝ｇｐｅａ（口）ｒｄｌｙｂ，；ｓｂｌｒ３，６ｐｏ（ｇ ’ ，ｐ ’ ’ ｕｐｏ（２，）；ｌｔＷ，ｄ，一’ ｗ，ｄ，：）；
应的关系，以可以用它来代表系统的时域特性．所
近年来，着ＭＡＴＡＢ的功能日益便捷和完随Ｌ善，号处理以及数字滤波器设计得到了广泛应信

基于 matlab 的多核 CPU 程序优化与性能分析研究

基于 matlab 的多核 CPU 程序优化与性能分析研究随着计算机硬件的不断升级和发展，多核 CPU 已经逐渐成为了计算领域的主流选择。

相比于单核 CPU，多核 CPU 能够在同一时间内处理更多的任务，从而提高程序的执行效率。

然而，在实际开发中，编写高效的多核程序并不是一件容易的事情，很多程序员都会遇到卡顿、死锁等问题。

为了解决这些问题，我们可以利用一些工具来对程序进行优化和分析。

本文将从实践的角度出发，介绍如何利用matlab 进行多核 CPU 程序优化与性能分析的研究。

一、多核 CPU 程序优化初探在编写多核程序的过程中，我们需要注意多个方面。

首先，我们需要充分利用CPU 的多核特性，将程序划分成多个独立的任务，并将不同任务分配给不同的CPU 核心进行处理。

其次，我们需要避免多核竞争导致的性能下降，比如避免多个线程访问同一块共享内存而导致的死锁问题。

最后，我们需要针对程序中的瓶颈进行优化，以提高程序的整体执行效率。

对于多核程序的优化，matlab 提供了一些实用的工具，比如 Matlab Parallel Computing Toolbox 和 Matlab Distributed Computing Server。

这些工具能够帮助我们在分布式计算环境中编写高效的多核程序，并且能够很方便地进行性能分析和调试。

下面我们将具体介绍如何利用这些工具进行多核程序优化和性能分析。

二、Matlab Parallel Computing Toolbox 的使用Matlab Parallel Computing Toolbox 是一款专门用于编写并行程序的工具箱。

它提供了一些函数和工具，能够很方便地让我们将串行程序转化为并行程序，并利用多核 CPU 进行高效的计算。

具体来说，在编写并行程序之前，我们需要首先确定程序中哪些部分可以被并行化。

在 Matlab 中，我们可以使用 parfor 循环来实现循环体的并行化。

用MATLAB分析闭环系统的频率特性

用MATLAB分析闭环系统的频率特性闭环系统的频率特性指的是系统在不同频率下的响应特性。

在MATLAB中，可以通过不同的函数和工具箱来分析闭环系统的频率特性。

下面将介绍一些常用的方法。

1. 传递函数分析法（Transfer Function Analysis Method）：传递函数描述了系统的输入和输出之间的关系。

在MATLAB中，可以使用tf函数创建传递函数对象，并利用bode函数绘制系统的频率响应曲线。

例如，假设有一个传递函数G(s) = 1/(s^2 + s + 1)，可以用以下代码创建传递函数对象并绘制其频率响应曲线：```matlabG = tf([1], [1, 1, 1]);bode(G);```运行上述代码，将会显示出频率响应曲线，并且可以通过该函数的增益曲线和相位曲线来分析系统在不同频率下的响应特性。

2. 状态空间分析法（State-Space Analysis Method）：状态空间模型描述了系统的状态变量之间的关系。

在MATLAB中，可以使用ss函数创建状态空间模型，并利用bode函数绘制系统的频率响应曲线。

例如，假设有一个状态空间模型A、B、C和D分别为：```matlabA=[01;-1-1];B=[0;1];C=[10];D=0;sys = ss(A, B, C, D);bode(sys);```运行上述代码，将会显示出频率响应曲线，并且可以通过该函数的增益曲线和相位曲线来分析系统在不同频率下的响应特性。

3. 伯德图法（Bode Plot Method）：Bode图可以直观地表示系统的频率响应曲线。

在MATLAB中，可以使用bode函数绘制系统的Bode图。

例如，假设有一个传递函数G(s) =1/(s^2 + s + 1)，可以用以下代码绘制其Bode图：```matlabG = tf([1], [1, 1, 1]);bode(G);```运行上述代码，将会显示出Bode图，并且可以通过该图来分析系统在不同频率下的增益和相位特性。

用MATLAB进行控制系统的动态性能的分析

用MATLAB进行控制系统的动态性能的分析MATLAB是一款功能强大的工具，可用于控制系统的动态性能分析。

本文将介绍使用MATLAB进行动态性能分析的常用方法和技巧，并提供实例来说明如何使用MATLAB来评估和改进控制系统的性能。

控制系统的动态性能是指系统对输入信号的响应速度、稳定性和精度。

评估控制系统的动态性能往往需要分析系统的阶跃响应、频率响应和稳态误差等指标。

一、阶跃响应分析在MATLAB中，可以使用step函数来绘制控制系统的阶跃响应曲线。

假设我们有一个系统的传递函数为：G(s)=(s+1)/(s^2+s+1)要绘制阶跃响应曲线，可以按照以下步骤操作：1.自动生成传递函数：num = [1 1];den = [1 1 1];G = tf(num,den);2.绘制阶跃响应曲线：step(G);二、频率响应分析频率响应分析用于研究控制系统对不同频率输入信号的响应特性。

在MATLAB中，可以使用bode函数来绘制控制系统的频率响应曲线。

假设我们有一个传递函数为：G(s)=1/(s+1)要绘制频率响应曲线，可以按照以下步骤操作：1.自动生成传递函数：num = [1];den = [1 1];G = tf(num,den);2.绘制频率响应曲线：bode(G);运行以上代码，MATLAB将生成一个包含系统幅频特性和相频特性的图形窗口。

通过观察频率响应曲线，可以评估系统的增益裕度（gain margin）和相位裕度（phase margin）等指标。

三、稳态误差分析稳态误差分析用于研究控制系统在稳态下对输入信号的误差。

在MATLAB中，可以使用step函数结合stepinfo函数来计算控制系统的稳态误差。

假设我们有一个传递函数为：G(s)=1/s要计算稳态误差，可以按照以下步骤操作：1.自动生成传递函数：num = [1];den = [1 0];G = tf(num,den);2.计算稳态误差：step(G);info = stepinfo(G);运行以上代码，MATLAB将生成一个阶跃响应曲线的图形窗口，并输出稳态误差等信息。

16QAM调制与解调的MATLAB实现及调制性能分析

通信原理课程设计报告书课题名称16QAM 调制与解调的MATLAB 实现及调制性能分析姓名学号学院通信与电子工程学院专业通信工程指导教师李梦醒2012年 01 月 01日※※※※※※※※※ ※※ ※※ ※※ ※※※※※※※※※2009级通信工程专业通信原理课程设计16QAM调制与解调的MATLAB实现及调制性能分析（1）掌握16QAM 调制与解调的原理。

（2）掌握星座图的原理并能熟悉星座图的应用。

（3）熟悉并掌握MATLAB 的使用方法。

（4）通过对16QAM 调制性能的分析了解16QAM 调制相对于其它调制方式的优缺点。

2 设计原理正交振幅调制（Quadrature Amplitude Modulation,QAM ）是一种振幅和相位联合键控。

虽然MPSK 和MDPSK 等相移键控的带宽和功率方面都具有优势，即带宽占用小和比特噪声比要求低。

但是由图1可见，在MPSK 体制中，随着8/15π图 1 8PSK 信号相位M 的增大，相邻相位的距离逐渐减小，使噪声容限随之减小，误码率难于保证。

为了改善在M 大时的噪声容限，发展出了QAM 体制。

在QAM 体制中，信号的振幅和相位作为两个独立的参量同时受到调制。

这种信号的一个码元可以表示为0()cos() (1)k k k s t A t kT t k T ωθ=+<≤+ （2—1）式中：k=整数；k A 和k θ分别可以取多个离散值。

式（2—1）可以展开为00()cos cos sin sin k k k k k s t A t A t θωθω=- （2—2）令 X k = A k cos θk ， Y k = -A k sin θk 则式（2—1）变为00()cos sin k k k s t X t Y t ωω=+ （2—3）8/5π8/3π8/π8/7π8/9π8/11π8/13πk X 和k Y 也是可以取多个离散的变量。

如何进行MATLAB代码调试与性能优化

如何进行MATLAB代码调试与性能优化引言:MATLAB是一种功能强大的科学计算语言和环境，广泛应用于工程、科学研究和数据分析等领域。

在进行MATLAB编程时，我们可能会遇到各种各样的问题，比如程序运行出错、运行速度慢等。

本文将介绍如何进行MATLAB代码调试与性能优化，以帮助读者更好地利用这一工具。

一、MATLAB代码调试1. 使用断点调试断点调试是一种常用的调试技术，可以让程序在指定位置停下来，以便我们检查变量的值、程序的执行流程等。

在MATLAB中，我们可以通过在编辑器左侧的行号区域单击设置断点，再运行程序时，程序将会在设定的断点处停下来。

在调试时，可以使用调试工具栏上的各种按钮，比如“运行到光标处”、“单步执行”等，来控制程序的执行流程。

2. 输出调试信息除了使用断点调试外，我们还可以通过输出调试信息的方式来调试MATLAB代码。

可以使用disp函数输出变量的值，或使用fprintf函数将信息输出到命令行窗口。

通过输出调试信息，我们可以观察变量的值是否符合预期，定位问题所在。

3. 使用调试工具MATLAB提供了一些强大的调试工具，如调试器（Debugger）和MATLAB Profiler等。

调试器可以让我们逐步执行程序，并实时查看变量的值，非常方便。

MATLAB Profiler可以帮助我们分析程序的性能瓶颈，找出耗时较长的函数、循环等，从而进行进一步的优化。

二、MATLAB代码性能优化1. 向量化在MATLAB中，向量化是一种常用的优化技术，可以大大提高代码的执行效率。

向量化意味着将循环操作转换为矩阵运算，利用MATLAB的矩阵运算能力来进行高效计算。

通过向量化，我们可以避免使用循环语句，减少了循环迭代的开销，提高了代码的执行速度。

2. 预分配内存在编写MATLAB代码时，我们应该尽量避免在循环中动态地增加数组的大小，这会导致频繁地内存分配和复制，从而降低程序的性能。

相反，我们可以通过预分配内存的方式，在循环前确定数组的大小，并初始化数组，从而避免频繁地内存分配和复制。

用MATLAB进行控制系统的动态性能的分析

MATLAB 分析1 MATLAB 函数编程1.1 传递函数的整理已知三阶系统的闭环传递函数为)64.08.0)(11(7.2)(2+++=s s s as G ，整理成一般式得G(s)=as a s a s a64.0)8.064.0()8.0(7.223+++++,其中a 为未知参数。

从一般式可以看出系统没有零点，有三个极点。

（其中一个实数极点和一对共轭复数极点）1.2 动态性能指标的定义上升时间r t ：指响应从终值10%上升到终值90%所需的时间；对于有振荡系统，亦可定义为响应从零第一次上升到终值所需的时间。

上升时间是系统响应速度的一种度量。

上升时间越短，响应速度越快。

峰值时间p t :指响应超过其终值到达第一个峰值所需的时间。

调节时间s t ：指响应到达并保持在终值±5%内所需的最短时间。

超调量 σ%:指响应的最大偏离量h(p t )与终值h(∞)的差与终值h(∞)比的百分数，即σ%=)()()(∞∞-h h t h p ×100%若h(p t )<h(∞)，则响应无超调。

超调量亦称为最大超调量，或百分比超调量。

在实际应用中，常用的动态性能指标多为上升时间、调节时间和超调量。

通常，用r t 或p t 评价系统的响应速度；用σ%评价系统的阻尼程度；而s t 是同时反映响应速度和阻尼程度的综合性能指标。

应当指出，除简单的一、二阶系统外，要精确确定这些动态性能指标的解析表达式是很困难的。

1.3 MATLAB 函数编程求系统的动态性能根据三阶系统闭环传递函数的一般表达式，在MATLAB 的Editor 中输入程序： num=[2.7a]den=[1,0.8+a,0.64+a,0.64a] t=0:0.01:20 step(num,den,t)[y,x,t]=step(num,den,t) %求单位阶跃响应 maxy=max(y) %响应的最大偏移量 yss=y(length(t)) %响应的终值 pos=100*(maxy-yss)/yss %求超调量 for i=1:2001if y(i)==maxy n=i;end endtp=(n-1)*0.01 %求峰值时间 y1=1.05*yss y2=0.95*yss i=2001 while i>0 i=i-1if y(i)>=y1|y(i)<=y2;m=i;break end endts=(m-1)*0.01 %求调节时间 title('单位阶跃响应') grid2 三阶系统闭环主导极点及其动态性能分析2.1 三阶系统的近似分析根据主导极点的概念，可知该三阶系统具有一对共轭复数主导极点1s = -0.4±0.693j,因此该三阶系统可近似成如下的二阶系统：G(s)≈64.08.07.22++s s再利用MATLAB 的零极点绘图命令pzmap ，可得该二阶系统的零、极点分布，在 Editor 里面编写如下程序：H=tf([2.7],[1 0.8 0.64]);grid pzmap(H);得到零极点分布图如下：2.2 编程求解动态性能指标根据以上求解动态性能的MATLAB函数程序，在编辑器里面编写以下程序，得到近似二阶系统的单位阶跃响应和动态性能指标。

基于Matlab仿真的窗函数阵列加权性能分析

泰勒加权只是稍展宽了主瓣便能获得较低的副瓣,
所以泰勒加权也是相控阵技术中应用较多的一种加
权函数。泰勒公式的展开形式为:
″(
x0)
f
2
(
(
x)= f(
x0)+f
'(
x0)
x-x0)+
x-x0)+
f(
2!
f
…+
(
x0)
n
n
(
x -x0) +o[(
x -x0)]
n!
(
n)
(
5)
假定采样时长 (或采样点数 )N 为 50,使用
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基于MATLAB拟合工具箱的发动机性能分析与建模

基于MATLAB拟合工具箱的发动机性能分析与建模试验数据处理是发动机特性试验的一个重要环节，是对发动机指标及动力性、经济性能分析的基础。

本文利用MATLAB拟合工具箱的数据处理和绘图功能，采用最小二乘法对某型发动机试验数据进行拟合处理，建立其数学模型。

利用所建模型能够有效地分析发动机的各项性能，为研究发动机与变速器及整车的合理匹配提供了理论基础。

标签：MATLAB；拟合工具箱；发动机；试验数据；分析；建模0 引言发动机是车辆的动力核心部件，其特性对车辆的动力性、燃油经济性等性能影响很大。

发动机要与整车合理匹配才能发挥其自身优势，匹配的前提在于建立精确的发动机数学模型[1]。

发动机模型要能够全面准确的反映发动机特性，并对其性能进行相应的计算分析。

发动机主要性能指标（如有效功率Pe、有效扭矩Ttq、燃油消耗率be等）和相关的特性参数随运行工况变化而变化的关系，称为发动机特性，其中与车辆密切相关的有速度特性、负荷特性、万有特性和调速特性等[2]。

本文主要根据发动机的特性试验结果，利用MATLAB拟合工具箱进行多项式拟合，建立发动机的模型，为发动机与变速器及整车的匹配和控制提供理論和技术基础。

1 发动机速度特性柴油发动机速度特性是指在油量调节机构（油量调节齿条、拉杆）保持在某一位置（油门开度α不变）的情况下，主要性能指标随发动机转速ne的变化规律[3]。

当油量控制机构位于标定位置时（α=1），测得的特性为全负荷速度特性，简称为外特性。

油量控制机构位于低于标定位置的其他位置时（0<α<1）的速度特性，称为部分负荷速度特性。

2 发动机调速特性3 发动机万有特性為了能在一张图上较为全面的表示各种工况下内燃机行的参数的变化，形成多参数的特性曲线，即为发动机的万有特性。

发动机万有特性曲线上的等油耗曲线和等功率曲线，实际上是在不同转速、负荷条件下燃油消耗率或功率相等点连接而成的曲线，类似于等高线，其实质是二维曲线表示三维曲面[6]。

功率谱估计性能分析及其MATLAB实现

功率谱估计性能分析及其MATLAB实现首先，需要明确对信号频谱分析的要求。

根据应用需求，可以确定对信号频率分辨率和精确度的要求。

例如，在通信系统中，对信号频率成分的精确估计是非常重要的，而在音频信号处理中，对音频频率的精确识别可以实现音频信号的识别和分析。

然后，需要选择适合的功率谱估计算法。

常见的功率谱估计算法有周期图法、平均自功率谱法、Welch方法、Yule-Walker方法等。

这些方法根据不同的原理和算法，对信号的功率谱进行估计。

选择适合的方法需要考虑信号特性、计算开销、分辨能力以及对噪声的抑制效果等因素。

接下来，对所选择的功率谱估计算法进行性能评估。

性能评估可以从不同的角度进行，常用的评估指标包括频率分辨率、频率精确度、信噪比、峰均比等。

频率分辨率是指能够分辨出的最小频率间隔，频率精确度是指估计频率与真实频率的差别，信噪比是指信号与噪声的比值，峰均比是指信号峰值与均值的比值。

根据实际需求，可以确定适合的评估指标和评估方法。

最后，可以使用MATLAB进行功率谱估计的实现。

MATLAB提供了丰富的信号处理工具箱，包括功率谱估计函数和相关的绘图函数。

可以使用这些工具来实现不同的功率谱估计算法，并进行性能评估。

在实现过程中，可以使用模拟信号或者真实信号进行测试，并通过比较实际频谱与估计频谱的差别来评估算法的性能。

总结起来，功率谱估计性能分析是对功率谱估计算法的准确性和精确度进行评估的过程。

通过明确需求、选择适合的算法、进行性能评估，并使用MATLAB进行实现，可以得到准确的功率谱估计结果，并满足对信号频域特性分析的要求。

Matlab技术算法优化与性能分析

Mat1ab技术算法优化与性能分析导言在科学、工程和数据分析领域，计算机算法的优化和性能分析是一项至关重要的任务。

优秀的算法和高效的性能能够提高程序的运行速度和稳定性，从而提高工作效率和成果质量。

Mat1ab作为一种强大的数学计算与编程工具，为用户提供了丰富的功能和灵活的算法设计。

本文将探讨Mat1ab技术中算法优化和性能分析的方法与实践。

一、算法的优化在编写MaUab程序时，算法的优化是提高程序性能的关键。

下面将介绍一些常用的算法优化技巧。

1.1向量化操作Mat1ab中的向量化操作是一种高效的计算方式。

通过将循环操作转化为向最操作，可以减少程序的执行时间并提高运行效率。

例如，在计算两个向量的点积时，传统的做法是使用循环遍历每个元素并逐个相乘再求和。

然而，通过使用Mat1ab的点乘运算符」可以实现向量化操作，从而大大提高计算速度。

1.2减少数据传输频繁的数据传输将会严重影响MaUab程序的性能。

在数据处理的过程中，经常需要在不同变量之间进行传输和复制。

为了减少数据传输的次数，可以使用Mat1ab提供的内存预分配功能。

通过提前分配好所需的内存空间，在进行矩阵和向量的计算时可以避免频繁的拷贝和移动操作，从而提高程序的执行效率。

在算法优化中，选择合适的算法也是至关重要的。

不同算法在处理不同问题时,其时间和空间复杂度可能有很大的差异。

因此，在选择算法时，需要考虑问题的规模、输入数据的特点以及程序的运行环境等因素。

MatIab提供了丰富的算法库和函数，用户可以根据实际情况选择最适合的算法。

二、性能分析和测试除了算法优化，性能分析和测试也是优化MatIab程序的重要步骤。

了解程序的性能表现，可以帮助我们发现潜在的瓶颈并优化程序的运行效率。

下面将介绍一些常用的性能分析和测试方法。

2.1代码性能分析MatIab提供了强大的性能分析工具，例如代码分析器和性能分析器。

通过代码分析器，可以对程序的运行时间、内存使用和函数调用等进行定量分析。

matlab课程设计--循环码的性能分析

matlab课程设计--循环码的性能分析课程设计任务书学生姓名：专业班级：指导教师：工作单位：题目: 循环码的性能分析初始条件：MATLAB，速率为100Bd的矩形输入信号，AWGN信道要求完成的主要任务:1、画出编码器输入、输出信号，信道的输出信号，译码器的输出信号的波形、频谱。

2、画出误码率与译码器输入信噪比的关系曲线；时间安排：1、第十三周：查阅资料2、第十四周：仿真及撰写报告。

3、第十五周：答辩指导教师签名：2011 年12 月15 日系主任（或责任教师）签名：2011 年12 月15 日目录摘要 (4)Abstract (6)1 Matlab简介 (8)2 设计项目分析 (9)2.1 数字通信系统模型 (9)2.2 数字基带系统 (10)2.3 AWGN信道 (11)2.4 循环码 (12)2.5 误码率和信噪比 (21)3.matlab建模设计 (21)3.1 信源模块 (21)3.2 循环码编码 (22)3.3 awgn信道加噪 (24)3.4循环码译码 (25)3.5误码率与信噪比 (26)3.6功率谱 (28)4.总结 (34)参考文献 (35)附录程序清单 (36)摘要循环码是线性分组码中一种重要的编码。

它是在严密的代数理论基础上建立起来的。

其编码和解码相对简单，但检(纠)错的能力较强。

循环码除了具有线性码的一般性质外，还具有循环性。

目前发现的大部分线性码与循环码有密切关系,本设计利用MATLAB对信号源序列生成，循环码编解码过程，AWGN信道加噪过程建模，分析各个模块波形与功率谱，并画出误码率与信噪比关系曲线。

对仿真数据，波形进行综合分析，达到设计目的。

关键词：MATLAB，循环码，AWGN，方波AbstractCycle code is one of the important code between linear block code,which is built on the base of strict algebraic theory.Its coding and decoding is relatively simple,but takes advantage of error detection and correc- tion.Besides of university of linear block code,cycle code is provided with cyclicity.Most of known linear code is closely related to this code.This design model sequence generating as information source,coding and decoding of cycle code,process of adding noise to information channel all by utilizing MATLAB.Waveform and power spectrum of each module are analyzed,relation curve of between SNR and error rate is printed. Comprehensive analysis of the simulation waveforms and data leads to accomplishment of purpose for design.Key words:MATLAB,cycle code,AWGN channel,square wave1 Matlab简介MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室），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。

实验一基于MATLAB的二阶系统动态性能分析

实验一基于MATLAB 的二阶系统动态性能分析一、实验目的1、观察学习二阶控制系统的单位阶跃响应、脉冲响应。

2、记录单位阶跃响应曲线、脉冲响应曲线。

3、掌握时间响应分析的一般方法。

4、掌握系统阶跃响应曲线与传递函数参数的对应关系。

二、实验设备PC 机，MATLAB 仿真软件。

三、实验内容1、作以下二阶系统的单位阶跃响应曲线1010)(2++=s s s G 2、分别改变该系统的ζ和n ω，观察阶跃响应曲线的变化。

3、作该系统的脉冲响应曲线。

四、实验步骤1、二阶系统为1010)(2++=s s s G （1）键人程序观察并纪录阶跃响应曲线（2）健入damp （den ）计算系统的闭环根、阻尼比、无阻尼振荡频率，并作记录。

记录实际测取的峰值大小、C max (t p )、峰值时间t p 、过渡时间t s 并与理论值相比较。

2、修改参数,分别实现 ζ=1, ζ=2的响应曲线,并作记录。

程序为:n0=10；d0=[1 1 10]；step （n0，d0 ）%原系统ζ=0．316/2hold on%保持原曲线 n1=n0，d1=[1 6.32 10]；step （n1，d1）%ζ=1n2=n0；d2=[1 12.64 10]；step(n2,d2)%ζ=2修改参数,写出程序分别实现1n ω=021n ω和2n ω=20n ω的响应曲线,并作记录。

%100=n ω3、试作以下系统的脉冲响应曲线，分析结果1010)(2++=s s s G102102)(21+++=s s s s G ，有系统零点情况，即s=-5。

五、实验记录1、二阶系统为 1010)(2++=s s s G （1）键人程序观察并纪录阶跃响应曲线（2）健入damp （den ）计算系统的闭环根、阻尼比、无阻尼振荡频率，并作记录。

记录实际测取的峰值大小、Cmax (tp)、峰值时间tp、过渡时间ts并与理论值相比较。

实际值峰值 Cmax (tp)峰值时间tp过渡时间ts% 5±% 2±2、修改参数,分别实现ζ=1, ζ=2的响应曲线,并作记录。

MATLAB的特点

MATLAB的特点1.高效的数值计算能力：MATLAB通过使用高性能的数值计算库，能够快速、精确地执行各种数学运算。

它支持各种矩阵运算、线性代数操作、数值积分、微分方程求解等，并且拥有高精度的计算结果。

2.易于使用的编程语言：MATLAB采用了一种类似于自然语言的编程语言，使得用户可以轻松地编写和调试代码。

这种语言具有丰富的数学函数和工具包，可以简化复杂的计算过程。

此外，MATLAB还提供了强大的调试和性能优化工具，以帮助用户编写更高效、更可靠的代码。

3.丰富的工具箱和函数库：MATLAB拥有庞大的工具箱和函数库，涵盖了各种科学计算、工程计算和数据分析的领域。

用户可以使用这些工具箱和函数库来解决各种复杂的计算问题，例如信号处理、图像处理、控制系统设计、优化、统计分析等。

4.强大的数据可视化能力：MATLAB提供了丰富的绘图和可视化功能，使用户能够将计算结果以直观、易于理解的图形方式展示出来。

用户可以绘制各种类型的图表，包括线图、散点图、柱状图、等高线图、曲面图等，还可以对图形进行自定义和美化。

5.大量的第三方工具和社区支持：MATLAB拥有广泛的第三方工具和函数库，用户可以根据自己的需要选择并集成这些工具。

此外，MATLAB还有一个庞大的用户社区，用户可以在社区中共享代码和经验，获取解决问题的帮助。

6. 跨平台的兼容性：MATLAB可以在各种操作系统上运行，包括Windows、Mac和Linux等。

用户可以在不同的平台上共享和执行MATLAB代码，实现平台间的无缝协作和迁移。

7. 可扩展性和自定义性：MATLAB提供了丰富的接口和工具，用户可以根据自己的需求进行功能扩展和自定义开发。

用户可以编写自己的函数和脚本，并与其他编程语言（如C/C++、Java和Python等）进行交互。

8.并行计算和分布式计算支持：MATLAB提供了并行计算和分布式计算的支持，用户可以利用多核和多节点系统来加速计算过程。

实验四基于MATLAB的根轨迹绘制与性能分析

实验四基于MATLAB的根轨迹绘制与性能分析一、实验目的1.了解根轨迹的概念和作用；2.学习使用MATLAB绘制根轨迹；3.通过根轨迹进行系统性能分析。

二、实验原理1.根轨迹的概念根轨迹是指随着系统参数变化，系统极点随参数变化所经过的连续点的轨迹。

根轨迹可以用来表示系统的动态性能，并可以用来分析系统的稳定性、抗干扰能力以及动态响应等。

2.根轨迹的绘制方法根轨迹的绘制方法主要有以下几步：(1)确定系统传递函数的开环极点和零点；(2)根据系统传递函数的特征方程确定根轨迹起始点和抵达无穷远点的分支数量；(3)确定分支的方向；(4)计算根轨迹抵达无穷远点的角度；(5)计算根轨迹与实轴的交点。

三、实验步骤1.准备工作(1)安装MATLAB软件，并确保已安装了Control System Toolbox；(2)准备所需绘制根轨迹的系统传递函数。

2.绘制根轨迹(1)在MATLAB命令窗口中输入以下命令，定义系统传递函数：G = tf([1],[1 2 3]);(2)输入以下命令，绘制系统的根轨迹：rlocus(G);3.性能分析(1)根据根轨迹的形状，可以判断系统的稳定性。

如果根轨迹与实轴相交的次数为奇数，则系统是不稳定的。

(2)根据根轨迹的形状以及相交点的位置，可以判断系统的过渡过程的振荡性和阻尼性。

(3)根据根轨迹抵达无穷远点时的角度，可以判断系统的相对稳定性。

角度接近0或180度时，系统相对稳定。

(4)根据根轨迹抵达实轴的位置，可以判断系统的动态性能。

抵达实轴的位置越远离原点，系统的动态响应越快。

四、实验结果分析通过上述步骤，我们可以得到系统的根轨迹图，并根据根轨迹图进行性能分析。

根据根轨迹的形状、交点位置、角度以及抵达实轴的位置，我们可以判断系统的稳定性、过渡过程的振荡性和阻尼性、相对稳定性以及动态响应速度。

根轨迹分析可以帮助我们设计和优化系统的控制器，从而改善系统的性能。

五、实验总结本实验通过MATLAB绘制根轨迹，并利用根轨迹进行系统性能分析。

8PSK调制与解调系统的MATLAB实现及性能分析

8PSK调制与解调系统的MATLAB实现及性能分析8PSK调制与解调是数字通信系统中常用的调制方式之一，它将信号分成8个相邻的相位，每个符号代表3个比特，通过调制和解调过程可以实现数据的传输。

在本文中，我们将介绍8PSK调制与解调系统的MATLAB实现，并对其性能进行分析。

首先，我们需要了解8PSK调制的原理。

8PSK调制是通过将信号分成8个不同的相位来传输数据。

在调制过程中，我们需要将原始数据分成符号，每个符号代表3个比特。

然后根据每个符号对应的相位来调制信号，将其发送至接收端。

接下来是8PSK解调的原理。

在接收端，我们需要将接收到的信号进行解调，还原成原始数据。

解调过程需要对接收到的信号进行采样和判决，根据每个符号对应的相位来确定接收到的数据。

下面我们将介绍8PSK调制与解调系统的MATLAB实现过程。

首先，我们定义调制和解调的参数，包括载波频率、符号速率、信噪比等。

然后，生成随机的比特数据，将其分成符号并进行8PSK调制。

接着，通过信道传输模拟发送信号，并添加高斯噪声。

最后，进行8PSK解调，将接收到的信号转换成比特数据，并计算误比特率以评估系统性能。

在MATLAB中，我们可以使用通信工具箱中提供的功能来实现8PSK调制和解调。

调制函数为pskmod，可以指定相位数为8，解调函数为pskdemod。

通过使用这两个函数，我们可以方便地实现8PSK调制与解调系统。

接下来，我们将对系统性能进行分析。

性能分析的主要指标是误比特率（BER），它表示接收端正确解调的比特与发送端发送的比特之间的差异。

我们可以通过改变信道信噪比来观察误比特率的变化，当信噪比越大时，误比特率越小，系统性能越好。

最后，我们还可以对8PSK调制与解调系统进行性能优化。

例如，可以采用软判决算法来提高系统的性能，或者使用信道编码技术来减小误比特率。

此外，可以通过改进符号同步和载波同步算法来提高系统的稳定性和鲁棒性。

综上所述，本文介绍了8PSK调制与解调系统的MATLAB实现过程，并对其性能进行了分析。

matlab性能分析

Matlab 程序性能分析一、简单计算程序运行时间：tic，toc—— Measure performance using stopwatch timer基本用法：tStart=tic; any_statements; tElapsed=toc(tStart);计时单位是“秒”；tic用于设置计时器开始，toc设置计时器结束；手册说tStart是一个64位的整数，仅用于toc参数时有意义，经测试tic是微妙级的计时器。

示例：some_time = rand * 2%% example 1: time measured by tic-toctStart = tic;pause(some_time);tElapsed_toc = toc(tStart)%% example 2: time measured by tic-tictStart = tic;pause(some_time);tElapsed_tic = double(tic-tStart) / 1000000%% example 3: time measured by tic-tocstStart = tic;pause(some_time);tElapsed_toc1 = toc(tStart)some_time = rand * 2pause(some_time);tElapsed_toc2 = toc(tStart)tElapsed_toc_toc = tElapsed_toc2 - tElapsed_toc1示例1展示了tic-toc的基本用法，示例2展示了只用tic实现的计时功能，示例3展示了利用一个tic和多个toc实现程序的分段计时。

二、不推荐使用的程序计时工具：cputime 和 clock & etimecputime的用法：t = cputime; any_statements; e = cputime-tclock & etime的用法：t = clock; any_statements; e = etime(clock, t) Matlab推荐用tic-toc计时，而不是这两种计时工具，具体请参考帮助文档。

时延测量器的MATLAB实现及性能分析

时延测量器的MATLAB^现及性能分析学生姓名：指导老师：摘要本课程设计主要是采用11级m序列来仿真时延测量器。

通过改变信道误码率大小，分析该种扩频系统的抗噪声性能。

在课程设计中系统的开发平台为MATLAB/Simulink，程序运行平台为Windows XP。

关键词m序列；迟延；MATLAB、Simulink ;性能1引言本课程设计主要是在MATLAB集成环境下的Simulink仿真平台下，仿真时延测量器，将11级m序列送入时延器后，再送入含噪信道，在输出端进行相关运算并估计时延，改变信道误码率并分析系统的抗噪性能。

1.1课程设计目的本课程设计的目的主要是仿真时延测量器。

将11级m序列送入一仅有时延器组成的系统后，送入含噪信道，在接收端对接收信号与输入信号进行相关运算以估计系统时延，改变信道误码率大小，分析该种扩频系统的抗噪声性能，并与同组同学比较哪种序列的估计效果最好，抗噪声性能最强。

1.2课程设计的步骤（1）系统时延的估计（2）系统抗噪声性能的分析2基本原理2.1时延测量器概述测量延迟的基本方法是由脉冲源产生一周期性窄脉冲序列，其输出除了送入被测的传输路径外，还加到一个标准的可调延迟线。

用比较电路去比较这两路输出脉冲的时间差。

调节标准延迟线的延迟时间，使比较电路中两路脉冲同时到达，这时标准延迟线的延迟时间就等于被测传输路径的延迟时间。

这种方法测量的最大延迟要受脉冲重复频率限制，测量的精确度也要受脉冲宽度及标准延迟线的精确度限制。

为了提高可测量的最大延迟和测量精确度，要求减小脉冲重复频率和脉冲宽度，这样会降低平均发送功率，影响远程测距时的作用距离图2-1测量延迟的基本方法图采用m序列代替周期性窄脉冲，用相关器代替比较器，这样，可以改善测量延迟的性能，克服上述方法中的缺点。

这时，用一个移位的m序列与被测量的经过传输路径延迟的m序列相关。

当两个序列的相位相同时，可以得到相关峰。

由移位m序列与原m序列的相位差可以求得延迟时间。