gold序列实验报告
gold序列自相关函数
gold序列自相关函数
就是金序列自相关函数，首先是解释它的定义——金序列自相关函数（GSCF）是一个关于序列间滞后关系的统计概念。
它的定义是描述两个序列之间的滞后关系的参数，同样地，它也可以用于描述一个单独的序列内部的滞后关系。
GSCF能够衡量一段时间序列（以向量形式表示）之间存在的线性或者因果关系。
GSCF自相关函数采用传统的距离函数来测量时间序列之间的差异，包括最小二乘法、贝叶斯方法等。
它的计算方法可以用来比较两个序列的相关性，进而确定它们之间的关系。
实际应用中，GSCF自相关函数可以用来判断某一系统的稳定性；通过判断两个序列之间的相似性，GSCF可以提高数据分析的准确性。
例如：市场走势、风险管理等，都可以以GSCF自相关函数来反映。
此外，GSCF自相关函数也可以用于指标建模，数据可视化，以及序列模式检测，GSCF自相关函数可以被用于更广泛的应用，例如指标的选择，优化序列的性能，提高分析的准确度等。
GSCF自相关函数也可以应用于大数据中，以及机器学习，使用GSCF可以帮助用户提高数据分析的准确性，更有效地进行数据处理。
总之，GSCF自相关函数是一门统计概念，用于描述序列间的滞后关系，它可以用于评估序列行为的稳定性，以及检测其相似性，它也可以用于大数据的处理，通过分析不同的时间序列间的相关性，从而更好地分析数据，并找出隐藏的有价值的信息。
GSCF也有助于提高预测的准确性，在后续的分析中能够有效地获取更好的结果。
无线通信原理与应用-实验二 Gold序列及截短的Gold序列相关特性
实验三、Gold序列及截短的Gold序列相关特性一、实验目的了解常用正交序列--Gold序列及截短Gold序列的自相关及互相关特性。
测量实验系统在异步CDMA工作方式下作为基站地址码的中的截短Gold序列。
二、实验内容1. 用示波器测量常用正交序列--Gold序列及截短Gold序列的波形及其相关运算后的自相关函数及互相关函数，了解其相关特性。
2. 用示波器测量实验系统在异步CDMA工作方式下作为基站地址码的中的截短Gold 序列(长32位)。
三、基本原理见实验一的”三、基本原理”。
下面是本实验待测量的Gold序列及截短Gold序列。
1. Gold序列（1）5阶Gold序列表3-3-1 5阶Gold序列的自相关特性测量（序列长25-1=31位）PN i(t) 0000,0000,1001,0100,1001,1110,1010,110.用实验一表3-1-2相位的二个5阶m序列优选对模二加产生PN j(t) 同上同上表3-3-2 5阶Gold序列的互相关特性测量（序列长25-1=31位）PN i(t) 0000,0000,1001,0100,1001,1110,1010,110.用实验一表3-1-2相位的二个5阶m序列优选对模二加产生PN j(t) 0110,1010,1010,1111,0111,1010,0110,111.用实验一表3-1-2的第一个序列与延时27位(即超前4位)的第二个序列模二加产生这就是本实验系统异步CDMA方式的二个基站地址码，只是相位不同(见式(2-2))。
54（2）7阶Gold序列表3-3-3 7阶Gold序列的自相关特性测量（序列长27-1=127位）PN i(t) 0000,0000,0011,1111,0000,1100,1110,1111,用实验一表3-1-4相位的二个7阶m序列优选对模二加产生0100,1100,0000,0010,0001,1010,1010,1100,0111,1100,1001,0011,0101,1101,0111,0101,0000,1100,0000,1000,0111,1000,1011,010.PN j(t) 同上同上表3-3-4 7阶Gold序列的互相关特性测量（序列长27-1=127位）PN i(t) 0000,0000,0011,1111,0000,1100,1110,1111,用实验一表3-1-4相位的二个7阶m序列优选对模二加产生0100,1100,0000,0010,0001,1010,1010,1100,0111,1100,1001,0011,0101,1101,0111,0101,0000,1100,0000,1000,0111,1000,1011,010.PN j(t) 0001,1110,0111,1010,1001,0001,1010,0000,用实验一表3-1-4第一个序列与延时123位(即超前4位)的第二个序列模二加产生1110,1101,1100,0110,1001,0001,1111,0111,1010,0100,0100,0001,1011,0011,0001,0000,0101,0011,1100,1000,1111,1011,1011,111.2. 截短的Gold序列（1）截短的Gold序列一：Gc1序列表3-3-5 Gc1序列自相关特性测量（序列长32位）PN i(t) 0010,1101,1110,0111,0010,1011,0011,0000.从实验一表3-1-4 PN i的第40位码片开始截取32位PN j(t) 同上同上表3-3-6 Gc1序列互相关特性测量（序列长32位）PN i(t) 0010,1101,1110,0111,0010,1011,0011,0000.从实验一表3-1-4 PN i的第40位码片开始截取32位PN j(t) 0010,1100,1110,1010,0111,1101,0000,1110.从实验一表3-1-4 PN j的第40位码片开始截取32位55（2）截短的Gold序列二：Gc2序列表3-3-7 Gc2序列自相关特性测量（序列长64位）PN i(t) 0010,1101,1110,0111,0010,1011,0111,0000, 从实验一表3-1-4 PN i的第40位码片开始截取64位0110,1101,0111,0100,0110,0100,0100,0000.PN j(t) 同上同上表3-3-8 Gc2序列互相关特性测量（序列长64位）PN i(t) 0010,1101,1110,0111,0010,1011,0111,0000, 从表3-1-4 PNi的第40位码片开始截取64位0110,1101,0111,0100,0110,0100,0100,0000.PN j(t) 0010,1100,1110,1010,0111,1101,0000,1110, 从表3-1-4 PNj的第40位码片开始截取64位0010,0100,1101,1010,1101,1110,1100,0110.四、实验步骤1. 实验箱不要插天线，打开电源。
GOLD码产生与特性分析实验
实验八GOLD码特性实验一、实验目的1、掌握GOLD码的编解码原理。
2、掌握GOLD码的软件仿真方法。
3、掌握GOLD码的硬件仿真方法。
4、掌握GOLD码的硬件设计方法。
二、预习要求1、掌握GOLD码的编解码原理和方法。
2、熟悉matlab的应用和仿真方法。
3、熟悉Quatus的应用和FPGA的开发方法。
三、实验原理1、GOLD序列简介GOLD序列是由m序列的“优选对”构成的。
所谓优选对是指m序列中互相关值为[－1，－t(n),t(n)-2]的一对序列。
其中下表为部分m序列的部分优选对表1 部分m序列的部分优选对n基序序列配对序列3131554575，67，766103147，1337211217，235，277，203，301910211131，1461，1423，1167，1333，1365，1533 1020112415，2157，3515，34711140054445，4215，6015，4143，4053，7335，5747，5575，4161上表中的m序列采用8进制（可参见PN码实验）。
2、GOLD序列由m序列中的优选对{xi}和{yi}本身加上它们的相对移位模二相加构成的2n－1个序列组成，序列总数为2n＋1。
任一队序列之间的互相关函数都是三值的，即即，GOLD序列的最大互相关值为下表为GOLD序列的t(n)值及其与自相关峰值Rs（0）的比值，同时给出GOLD序列族中的序列数。
表为部分GOLD序列的t(n)值、Rs（0）、序列数表级数n356791011序列长7316312751110232047序列数9336512951310252049t(n)591717336565t(n)/Rs(0)0.710.290.270.130.060.060.03四、GOLD的产生及特性分析1、建立GOLD的仿真文件(GOLD.MDL)GOLD1…GOLD7的Sample Time均设置为SampleTime；Preferred polynomial（1）设置为[1 0 1 1]；Initial states（1）设置为[0 0 1]; Preferred polynomial（2）设置为[1 1 0 1]；Initial states（2）设置为[0 01]。
Gold序列产生及特性分析实验
2、在测试点TP201测试输出的时钟，在测试点TP202、TP203、TP204测试用于产生Gold序列的周期为31的m序列优选对。
实验二、Gold序列产生及特性分析实验
1、实验目的
1、了解Gold序列的性质和特点。
2、熟悉Gold序列的产生方法。
2、实验内容
1、熟悉Gold序列的产生方法。
2、测试Gold序列的波形。
3、实验原理
m序列虽然性能优良，但同样长度的m序列个数不多，且m序列之间的互相关函数并不理想（为多值函数）。1967年，R.Gold提出和讨论了一种新的序列，即Gold序列。这种序列有较为优良的自相关和互相关特性，构造简单，产生的序列数多，因而得到广泛的应用。
TP202测试点输出的m序列为：1 1 0 0 1 1 0 1 1 0 1 1.......
TP203测试点输出的m序列为：1 0 1 0 0 0 1 1 0 1 1 1.......
经验证符合实验结果。
1.m序列优选对
m序列优选对是指在m序列集中，其互相关函数最大值的绝对值满足下式的两条n介m序列：
2.Gold序列的产生方法
Gold序列是m序列的组合序列，由同步时钟控制的两个码元不同的m序列优选对逐位模2加得到。这两个序列发生器的周期相同，速率相同，因而两者保持一定的相位关系，这样产生的组合序列与这两个自序列的周期也相同。当改变两个序列的相对位移，会得到一个新的Gold序列。Gold序列具有以下性质：
（1）两个m序列优选对经不同移位相加产生的新序列都是Gold序列，两个n级移位寄存器可以产生 个Gold序列，周期均为 。
m序列与Gold序列比较
第一章介绍了无线扩
频通信技术的发展状态以及国内外开发扩频通信芯片的现状，并给出了本论文的研究内容和安排。
第二章主要介绍了扩频通信的基本原理，主要
包括扩频通信的理论基础和分类。并结合QPSK调制方式对本论文重点研究的直接序列扩频通信方式的数学模型进行了分析。
第三章主要介绍了扩
频通信关键技术之一——伪随机序列的产生与性质。从最基础的移位寄存器序列分析引入m序列，并可以通过选择两个m序列优选对相加产生Gold序列。
首先，研究了直接扩
频通信系统中比较常用的各种伪随机序列的特性以及它们的产生方法，着重介绍了m序列，Gold序列，Walsh码和复合序列并对它们的性能做了比较，最
难得到 $"，1$，"#,，#00，0""，"%#$…位的 - 序列。
另外，- 序列的自相关函数由下式计算：
{ !（!）’
" "
+ 2
# ， "：“%”的位数 # # ：“"”的位数
令 $ ’ " 2 # ’ #% + "
则：
{ !（!）’
"，! ’ %
+
" $
，!
"
%
设 % ’ $，$ ’ #$ + " ’ ,，则：
长周期的序列。对于何种抽头能产生何种长度和结
构的码序列，已 经 进 行 了 大 量 的 研 究 工 作。 现 在 已
经得到 $ . "%% 级 - 序 列 发 生 器 的 连 接 图 和 所 产 生
的 - 序列的结 构。 例 如 / 级 移 位 寄 存 器 产 生 的 "0
位的 - 序列之一为 """"%"%""%%"%%%。 同 理，我 们 不
Gold序列与m序列仿真应用
1. 绪论m序列具有优良的双值自相关特性，但互相关特性不是很好。
作为CDMA通信地址码时，由于互相关特性不理想，使得系统内多址干扰影响增大，且可用地址码数量较少。
在某些应用场合，利用狭义伪随机序列复合而成复合序列更为有利。
这是因为通过适当方法构造的复合序列具有某些特殊性质。
Gold序列就是一种复合序列，而且具有良好的自相关与互相关特性，地址码数量远大于m序列，且易于实现、结构简单，在工程上得到广泛应用。
表1是m序列和Gold序列的主要性能比较，表中为m序列的自相关峰值，为自相关主峰；为Gold序列的互相关峰值，为其自相关主峰。
从表1中可以看出：当级数n一定时，Gold序列中可用序列个数明显多于m序列数，且Gold序列的互相关峰值和主瓣与旁瓣之比都比m序列小得多，这一特性在实现码分多址时非常有用。
表1. m序列和Gold序列性能比较在引入Gold序列概念之前先介绍一下m序列优选对。
m序列优选对，是指在m序列集中，其互相关函数绝对值的最大值(称为峰值互相关函数)最接近或达到互相关值下限(最小值)的一对m序列。
设{ai}是对应于r次本原多项式F1(x)所产生的m序列， {bi} 是另一r次本原多项式F2(x)产生的m序列，峰值互相关函数满足（1）则m序列{ai}与{bi}构成m序列优选对。
例如：的本原多项式与所产生的m序列与，其峰值互相关函数。
满足式（1），故与构成m序列优选对。
而本原多项式所产生的m序列，与m序列的峰值互相关函数，不满足上式，故与不是m序列优选对。
2. Gold序列1967年，R·Gold指出：“给定移位寄存器级数r时，总可找到一对互相关函数值是最小的码序列，采用移位相加方法构成新码组，其互相关旁瓣都很小，且自相关函数和互相关函数均有界”。
这样生成的序列称为Gold码（Gold序列）。
Gold序列是m序列的复合序列，由两个码长相等、码时钟速率相同的m序列优选对的模2和序列构成。
伪随机序列仿真实验报告
伪随机序列仿真仿真实验报告报告时间：2013年5月13日姓名：刘梦曦学号：2010101012电子邮件：604417989@一、实验目的1、熟悉MATLAB 仿真的应用；2、掌握伪随机序列的原理、软件产生，并仿真分析其相关特性。
二、实验内容1、MATLAB中产生127位gold序列，并分析其自相关和互相关特性。
2、采用MATLAB的伪随机函数，生成127位二进制伪随机序列，并分析其自相关和互相关特性。
3、收集学习技术资料，列举五种以上通信系统中采用的伪随机序列。
三、实验过程记录根据搜集的资料在matlab中编写代码，然后运行，得到相应的特性图。
1、产生127位的gold序列2、gold序列的自相关性在MATLAB中编写的代码如下：close all;clear all;clc;n=7;%移位寄存器级数P=2^n-1%m列的周期%产生m1序列%c1=[1 0 1 0 0 1 1];%反馈系数==211 reg1=[zeros(1,n-1) 1];%初始化移位寄存器m1(1)=reg1(n);for i=2:P new_reg1(1)=mod(sum(c1.*reg1),2) ;for j=2:nnew_reg1(j)=reg1(j-1); endreg1=new_reg1;m1(i)=reg1(n);endsubplot(311);stairs(m1);xlabel('k');title('m1序列');%产生m2序列%c2=[1 0 1 1 0 0 1];%反馈系数==217 reg2=[zeros(1,n-1) 1];%初始化移位寄存器m2(1)=reg2(n);for i=2:Pnew_reg2(1)=mod(sum(c2.*reg2),2) ;for j=2:nnew_reg2(j)=reg2(j-1);endreg2=new_reg2;m2(i)=reg2(n);endsubplot(312);stairs(m2);xlabel('k');title('m2序列');%产生gold序列%for i=0:P-1shift_m2=[m2(i+1:P)m2(1:i)];%m2g(i+1,:)=mod(m1+shift_m2,2);%模2加endsubplot(313)stairs(g(1,:));xlabel('k');title('gold序列的第1行');%gold序列的自相关特性和互相关特性%g1=g(1,:);g2=g(2,:);%取gold序列的第2行% for i=-P+1:-1% shift=[g1(i+P+1:P) g1(1:i+P)];%r1(P+i)=sum(g1(P+i).*shift(P+i)) ;% end% for i=0:P-1% shift=[g1(i+1:P) g1(1:i)]; %r1(P+i)=sum(g1(i+1).*shift(i+1)) ;% endr1=conv(g1,g1);figure(2)subplot(211)stem(r1/P);xlabel('k');title('g1的自相关特性');% for i=-P+1:-1% shift=[g1(i+P+1:P) g1(1:i+P)];%r2(P+i)=g2(P+i).*shift(P+i);% end% for i=0:P-1% shift=[g1(i+1:P) g1(1:i)]; %r2(P+i)=g2(i+1).*shift(i+1);% endr2=conv(g1,g2);subplot(212);stem(r2/P);xlabel('k');title('g1与g2的互相关特性');（产生图形见附录）四、分析及结论由这个实验我们可以看出，Gold序列间不仅有良好的互相关性能，而且个数远比m序列多。
m序列和Gold序列特性研究要点上课讲义
m序列和G o l d序列特性研究要点Harbin Institute of Technology扩频通信实验报告课程名称：扩频通信实验题目：Gold码特性研究院系：电信学院班级：通信一班姓名：学号：指导教师：迟永钢时间： 2012年5月8日哈尔滨工业大学第1章实验要求1.以r=5 1 45E为基础，抽取出其他的m序列，请详细说明抽取过程；2.画出r=5的全部m序列移位寄存器结构，并明确哪些序列彼此是互反多项式；3.在生成的m序列集中，寻找出m序列优选对，请确定优选对的数量，并画出它们的自相关和互相关函数图形；4.依据所选取的m序列优选对生成所有Gold序列族，确定产生Gold序列族的数量，标出每个Gold序列族中的所有序列，并实例验证族内序列彼此的自相关和互相关特性；5.在生成的每个Gold序列族内，明确标出平衡序列和非平衡序列，并验证其分布关系。
6.完整的作业提交包括：纸质打印版和电子版两部分，要求两部分内容统一，且在作业后面附上源程序，并加必要注释。
7.要求统一采用Matlab软件中的M文件实现。
第2章 实验原理2.1 m 序列二元m 序列是一种伪随机序列，有优良的自相关函数，是狭义伪随机序列。
m 序列易于产生于复制，在扩频技术中得到了广泛应用。
2.1.1 m 序列的定义r 级非退化的移位寄存器的组成如图1所示，移位时钟源的频率为c R 。
r 级线性移位寄存器的反馈逻辑可用二元域GF(2)上的r 次多项式表示2012() {0,1}r r i f x c c x c x c x c =++++∈L (1)图 2-1 r 级线性移位寄存器式(1)称为线性移位寄存器的特征多项式，其给出的表示反馈网络的而逻辑关系式是现行的。
因此成为线性移位寄存器。
否则称为，非线性移位寄存器。
对于动态线性移位寄存器，其反馈逻辑也可以用线性移位寄存器的递归关系式来表示112233 {0,1}i i i i r i r i a c a c a c a c a c ----=++++∈L (2) 特征多项式(1)与递归多项式(2)是r 级线性移位寄存器反馈逻辑的两种不同种表示法，因其应用的场合不同而采用不同的表示方法。
移动通信课程设计实验报告-利用matlab进行m序列直接扩频仿真.
目录一、背景 (4)二、基本要求 (4)三、设计概述 (4)四、Matlab设计流程图 (5)五、Matlab程序及仿真结果图 (6)1、生成m序列及m序列性质 (6)2、生成50位随机待发送二进制比特序列，并进行扩频编码 (7)3、对扩频前后信号进行BPSK调制，观察其时域波形 (9)4、计算并观察扩频前后BPSK调制信号的频谱 (10)5、仿真经awgn信道传输后，扩频前后信号时域及频域的变化 (11)6、对比经信道前后两种信号的频谱变化 (12)7、接收机与本地恢复载波相乘，观察仿真时域波形 (14)8、与恢复载波相乘后，观察其频谱变化 (15)9、仿真观察信号经凯萨尔窗低通滤波后的频谱 (16)10、观察经过低通滤波器后无扩频与扩频系统的时域波形 (17)11、对扩频系统进行解扩，观察其时域频域 (18)12、比较扩频系统解扩前后信号带宽 (19)13、比较解扩前后信号功率谱密度 (20)14、对解扩信号进行采样、判决 (21)15、在信道中加入2040~2050Hz窄带强干扰并乘以恢复载波 (24)16、对加窄带干扰的信号进行低通滤波并解扩 (25)17、比较解扩后信号与窄带强干扰的功率谱 (27)六、误码率simulink仿真 (28)1、直接扩频系统信道模型 (28)2、加窄带干扰的直扩系统建模 (29)3、用示波器观察发送码字及解扩后码字 (30)4、直接扩频系统与无扩频系统的误码率比较 (31)5、不同扩频序列长度下的误码率比较 (32)6、扩频序列长度N=7时，不同强度窄带干扰下的误码率比较 (33)七、利用Walsh码实现码分多址技术 (34)1、产生改善的walsh码 (35)2、产生两路不同的信息序列 (36)3、用两个沃尔什码分别调制两路信号 (38)4、两路信号相加，并进行BPSK调制 (39)5、观察调制信号频谱，并经awgn信道加高斯白噪和窄带强干扰 (40)6、接收机信号乘以恢复载波，观察时域和频域 (42)7、信号经凯萨尔窗低通滤波器 (43)8、对滤波后信号分别用m1和m2进行解扩 (44)9、对两路信号分别采样，判决 (45)八、产生随机序列Gold码和正交Gold码 (47)1、产生Gold码并仿真其自相关函数 (48)2、产生正交Gold码并仿真其互相关函数 (50)九、实验心得体会 (51)直接序列扩频系统仿真一、背景直接序列扩频通信系统(DSSS)是目前应用最为广泛的系统。
04016437-郑志刚-码分多址实验、跳频通信实验
2 路数据
5.3 码分多址解复用 (1). 本地解扩码设置 将“解扩码 1”和“解扩码 2”设置为和扩频端相同的数据。 (2). 本地同步相关量观测 将同步模式修改为“自动”同步模式，示波器同时观测当前 1 路自动同步帧脉冲 5TP2 和接收信号相关量输出 5TP5。分析当前解扩端是否实现解扩码同步。
(3). 两路扩频后数据观测 使用示波器分别观测 4P7 和 4P8，分别观测两路扩频后数据。
扩频后数据是基带数据与扩频码相乘，而扩频码输出有 1 基带码元周期时延。
(4). 扩频调制后数据和合路数据观测 使用示波器测量 4P9，通过三路切换开关，可以分别切换 4P9 输出“1 路”，“2 路”，“码分多址”数据。 1 路数据
图 6.3-1 码分多址示意图
实验中码分多址的原理如上图所示：在输入端输入两路基带数据，分别和两路扩频码相乘，完成基带序列的 扩频，扩频完成后，进行基带成型和PSK调制，完成单路的扩频调制输出。在发送端通过加法器，完成信号的复用 输出，即码分多址（CDMA）。
3.4 码分多址解复用实现
在前面的实验中，我们已经研究过解扩，在码分多址解复用时，实际就是分两路用不同的解扩码分别进行解 扩，两路数据相互独立。
列：
表 6.3-1 16 阶 Walsh 序列
序号 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
Walsh 函数表示 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 -1 1 1 -1 -1 1 1 -1 -1 1 1 -1 -1 1 1 -1 1 1 -1 -1 1 1 -1 -1 1 1 -1 -1 1 1 -1 -1 -1 -1 -1 1 1 1 1 -1 -1 -1 -1 1 1 1 1 -1 1 -1 1 1 -1 1 -1 -1 1 -1 1 1 -1 1 -1 -1 -1 1 1 1 1 -1 -1 -1 -1 1 1 1 1 -1 -1 -1 1 1 -1 1 -1 -1 1 -1 1 1 -1 1 -1 -1 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 1 1 1 1 1 1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 -1 -1 1 1 -1 -1 1 1 1 1 -1 -1 1 1 -1 -1 -1 1 1 -1 -1 1 1 -1 1 -1 -1 1 1 -1 -1 1 -1 -1 -1 -1 1 1 1 1 1 1 1 1 -1 -1 -1 -1 -1 1 -1 1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 -1 1 -1 1 -1 -1 1 1 1 1 -1 -1 1 1 -1 -1 -1 -1 1 1 -1 1 1 -1 1 -1 -1 1 1 -1 -1 1 -1 1 1 -1
移动通信原理 实验报告
南京邮电大学实验报告实验名称__CDMA扩频与解扩_ 呼叫实验_____课程名称现代移动通信 _ _班级学号姓名开课时间 2011 /2012 学年，第二学期实验一 CDMA扩频与解扩一、实验目的1. 了解扩频调制的基本概念；2.掌握PN码的概念以及m序列的生成方法；3.掌握扩频调制过程中信号频谱的变化规律。
4. 了解CDMA解扩的基本概念；5. 掌握解扩的基本方法；6. 掌握解扩过程中信号频谱的变化规律。
二、实验设备1. 移动通信实验机箱一台2. 微型计算机一台三、实验原理1. 扩频实验原理m序列是最长线性反馈移位寄存器序列的简称，它是由带线性反馈的移位器产生的周期最长的一种序列。
如果把两个m序列发生器产生的优选对序列模二相加，则产生一个新的码序列，即Gold码序列。
实验中三种可选的扩频序列分别是长度为15的m序列、长度为31的m序列以及长度为31的Gold序列。
1.长度为15的m序列由4级移存器产生，反馈器如图所示。
初始状态 1 0 0 01 1 0 01 1 1 01 1 1 10 1 1 11 0 1 10 1 0 11 0 1 01 1 0 10 1 1 00 0 1 11 0 0 10 1 0 00 0 1 00 0 0 1……………………………….1 0 0 02.长度为31的m 序列由5级移存器产生，反馈器如图所示。
a4a3a2a1+a03. 长度为31的gold 序列:Gold 码是Gold 于1967年提出的，它是用一对优选的周期和速率均相同的m 序列模二加后得到的。
其构成原理如图2.1.3所示。
两个m 序列发生器的级数相同，即n n n ==21。
如果两个m 序列相对相移不同，所得到的是不同的Gold 码序列。
对n 级m 序列，共有12-n 个不同相位，所以通过模二加后可得到12-n 个Gold 码序列，这些码序列的周期均为12-n ，如图2.1.4所示。
两组数据为： 1 0 0 0 0 1 0 0 0 00 1 0 0 0 0 1 0 0 00 0 1 0 0 0 0 1 0 01 0 0 1 0 0 0 0 1 0m 序列发生器 n 级 m 序列发生器n 级 初态设置 时钟 Gold 码 21m m ⊕ 1m 2m0 1 0 0 1 0 0 0 0 11 0 1 0 0 1 1 1 0 11 1 0 1 0 1 0 0 1 10 1 1 0 1 1 0 1 0 00 0 1 1 0 0 1 0 1 01 0 0 1 1 0 0 1 0 11 1 0 0 1 1 1 1 1 11 1 1 0 0 1 0 0 1 01 1 1 1 0 0 1 0 0 11 1 1 1 1 1 1 0 0 10 1 1 1 1 1 0 0 0 10 0 1 1 1 1 0 1 0 10 0 0 1 1 1 0 1 1 11 0 0 0 1 1 0 1 1 01 1 0 0 0 0 1 0 1 10 1 1 0 0 1 1 0 0 01 0 1 1 0 0 1 1 0 01 1 0 1 1 0 0 1 1 01 1 1 0 1 0 0 0 1 10 1 1 1 0 1 1 1 0 01 0 1 1 1 0 1 1 1 00 1 0 1 10 0 1 1 11 0 1 0 1 1 1 1 1 00 1 0 1 0 0 1 1 1 10 0 1 0 1 1 1 0 1 00 0 0 1 0 0 1 1 0 10 0 0 0 1 1 1 0 1 1……………………………………………………………………………….所以生成长度为31的Gold序列为：{0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,1,1,0,0,1,0,0,1,0,1,1,1,1,0} 在硬件上，扩频调制是通过单片机和学生平台软件联合实现的。
m序列对及平衡Gold序列的产生与搜索
平衡Gold序列的产生与搜索方法
平衡Gold序列是一类具有优良伪随机性和自相关性的二元序列。产生平衡 Gold序列的方法主要有两种：一是通过平衡Gold多项式产生平衡Gold序列； 二是通过选择适当的m序列和反馈函数产生平衡Gold序列。搜索方法主要有基 于差分编码的搜索算法和基于自相关函数的搜索算法。
3、信息隐藏：平衡Gold序列可以用于信息隐藏中的隐写术，以隐藏敏感信息 在公开信息中。由于平衡Gold序列具有优良的自相关性，它可以用于构造高效 的隐写算法，提高信息隐藏的安全性和鲁棒性。
未来展望
随着技术的发展，平衡Gold序列的研究将面临新的挑战和机遇。以下是一些未 来可能的研究方向：
1、高效产生方法：目前平衡Gold序列的产生方法还比较耗时，因此研究更高 效的产生方法以提高搜索速度和降低计算成本是未来的一个研究方向。
1、反馈函数设计：反馈函数是m序列发生器的核心部分，其设计的好坏直接影 响到m序列的性能。一个好的反馈函数应该具有较低的误码率、较高的线性复 杂度、易于实现等优点。常用的反馈函数包括异或、同或、与等运算。
2、LFSR级数和反馈位数选择：m序列发生器的性能与LFSR的级数和反馈位数 密切相关。一般来说，增加LFSR的级数和反馈位数可以提高m序列的性能，但 同时也会增加硬件实现的复杂度和功耗。因此，在设计中需要根据实际需求选 择合适的LFSR级数和反馈位数。
在软件实现中，可以使用各种编程语言如C、C++、Python等编写m序列发生器。 软件实现具有灵活度高、易于调试和修改等优点，但也存在运行速度较慢和需 要运行额外的处理器等缺点。
m序列发生器的应用
m序列发生器在信号处理、通信技术等领域具有广泛的应用。以下是m序列发生 器的一些典型应用：
移动通信实验报告1
Mobile Communication Experiment移动通信实验报告小组成员：陈情悦、张忆汝、杨浩厦门大学2010年5月目录第一章实验系统介绍·······················错误！未定义书签。
1.1系统组成································································································································错误！未定义书签。
实验一 GOLD序列特性实验
实验 GOLD 序列特性实验一、实验目的1、掌握GOLD 序列的特点。
2、了解GOLD 序列在直接扩频通信中所起的作用二、实验器材1、移动通信原理实验箱一台 2、20M 双踪示波器一台 3、频谱分析仪或带FFT 功能的数字示波器（选配） 一台三、实验内容1、观察GOLD 序列的波形（频谱）。
2、观察GOLD 序列的自相关和互相关特性。
四、实验原理1、伪随机序列工程上常用二元{0，1}序列来产生伪噪声码。
它具有如下特点：（1） 每一周期内“0”和“1”出现的次数近似相等。
（2） 每一周期内，长度为n 比特的游程出现的次数比长度为n+1比特的游程出现的次数多一倍。
（游程是指相同码元的码元串）（3） 序列具有双值自相关函数，即：⎪⎩⎪⎨⎧-≤≤=11k 01)(p p R τττ当－＝当（4.1-1）在（4.1-1）式中，p 为二元序列周期，又称码长，k 为小于p 的整数，τ为码元延时。
2、m 序列二元m 序列是一种基本的伪随机序列，有优良的自相关函数，易于产生和复制，在扩频技术中得到了广泛的应用。
长度为2n -1位的m 序列可以用n 级线性移位寄存器来产生。
如图4.1-1所示：图4.1-1 线性移位寄存器m 序列的特性如下（1） 在每一周期p= 2n -1内，“0”出现2n －1-1次，“1”出现2n －1次，“1”比“0”多出现一次。
（2） 在每一周期内共有2n －1个元属游程，其中“0”的游程和“1”的游程数目各占模二加法器一半。
并且，对n>2，当1≤k ≤n-1时，长为k 的游程占游程总数的1/ 2 k ，其中“0”的游程和“1”的游程各占一半。
长为n –1的游程只有一个，为“0”的游程；长为n 的游程也只有一个，为“1”的游程。
（3） m 序列（a k ）与其位移序列（τ-k a ）的模二和仍然是m 序列的另一位移序列（τ'-k a ），即：{}{}{}ττ'--=+k k k a a a（4） m 序列的自相关函数为：⎪⎩⎪⎨⎧≠-=p p p R mod 01mod 01)(τττ当＝当 （4.1-2）3、Gold 序列虽然m 序列有优良的自相关特性，但是使用m 序列作CDMA （码分多址）通信的地址码时，其主要问题是由m 序列组成的互相关特性好的互为优选的序列集很少，对于多址应用来说，可用的地址数太少了。
移动通信技术实验教学大纲186
《移动通信技术》实验教学大纲1．实验课程号：B453L075002．课程属性：（限选）3．实验属性：非独立设课4．学时学分：总学时36，实验学时105．实验应开学期：秋季6．先修课程：数据通信与计算机网络，信号与系统，通信原理等。
一、课程的性质与任务本实课程是移动通信技术的配套实验课，要求通过实验课的练习与实践使学生加深对现代移动通信技术的基本概念和基本原理的理解，并掌握典型通信系统的基本组成和基本技术，以适应信息社会对移动通信高级工程技术人才的需求。
二、实验的目的与基本要求通过实验使学生对比较抽象的移动通信理论内容产生一个具体的感性认识，通过具体的，从而提高分析问题、解决问题的能力。
实验操作使学生达到“知其然，且知其所以然”三、实验考核方式及办法实验成绩评分办法：实验成绩占课程成绩的15％。
四、实验项目一览表移动通信技术实验项目一览表学适用实验实验项目实验序时专业类型要求号名称2 /电子信息工程必做信息工程验证性1 数字调制与解调技术2 电子信息工程信息工程/2 扩频技术验证性必做 2 /电子信息工程必做验证性信息工程抗衰落技术32电子信息工程信息工程/ 4 GSM通信系统实验综合性必做 2/电子信息工程信息工程必做综合性通信系统实验5 CDMA五、实验项目的具体内容：实验一数字调制与解调技术1．本次实验的目的和要求通过本实验了解QPSK, OQPSK,MSK,GMSK调制原理及特性、解调原理及载波在相干及非相干时的解调特性。
将它们的原理及特性进行对比，掌握它们的差别。
掌握星座图的概念、星座图的产生原理及方法。
2．实验内容1)观察I、Q两路基带信号的特征及与输入NRZ码的关系。
2)观察IQ调制解调过程中各信号变化。
3)观察解调载波相干时和非相干时各信号的区别。
4)观察各调制信号的区别。
5)观察QPSK、OQPSK、MSK、GMSK基带信号的星座图，并比较各星座图的不同及他们的意义。
3．需用的仪器移动通信原理实验箱（主控&信号源模块、软件无线电调制模块10号模块、软件无线电解调模块11号模块），示波器。
扩频通信实验报告
中南大学扩频通信实验报告实验一：扩频与解扩观测实验时间：4月9号一、实验目的1、了解直接序列扩频的原理。
2、了解扩频前后信号在时域及频域上的变化。
二、实验器材⒈主控&信号源模块、2号、14号、11号模块各一块⒉双踪示波器一台⒊连接线若干三、实验原理1、实验原理框图数字信号源扩频解扩DoutMUXBSOUT2# 模块14# 模块11# 模块NRZ1NRZ-CLK1扩频序列1序列1（TP8）扩频序列2序列2（TP8）CDMA1AD 输入1AD 输入2CDMA2Dout实验框图2、实验框图说明本实验选择【扩频与解扩观测实验】菜单。
如框图所示，我们用2号模块作为信号源，DoutMUX 输出32K 数字信号，送入至14号模块的NRZ1。
14号模块此时完成扩频功能，扩频序列由14号模块内部产生，将开关S1设置为0000，开关S2设置为0111，即可设置该路扩频序列1的码型（测试点为TP8序列1）。
扩频信号由端口CDMA1输出。
同时，当14号模块的开关S3设置为0111、开关S4设置为0000且端口NRZ2和NRZ-CLK2无信号输入时，端口CDMA2输出的伪随机序列与14号模块的扩频序列1相同，本实验中将该序列“CDMA2”可作为后续的解扩序列。
此时的11号模块完成解扩功能，其中扩频信号从端口“AD 输入1”输入，解扩序列从“AD 输入2”输入，解扩信号从11号模块的“Dout ”输出。
该实验【扩频与解扩观测实验】中扩频序列的长度可通过PN 序列长度设置开关S6进行选择15位或16位。
当开关S6拨至“127位”时，表示该实验的扩频为15位；当开关S6拨至“128位”时，表示该实验的扩频为16位。
注：为配合示波器调节，为了较好的对比观测扩频前和扩频后的码元，建议选择16位。
四、实验步骤1、按框图所示连线。
源端口目标端口连线说明 模块2：DoutMUX模块14：TH3(NRZ1)数据送入扩频单元模块2：BSOUT 模块14：TH1(NRZ-CLK1) 时钟送入扩频单元模块14：TH4(CDMA1) 模块11：TH2(AD输入1) 送入解扩单元模块14：TH5(CDMA2) 模块11：TH3(AD输入2) 提供解扩序列2、选择主菜单【移动通信】→【扩频与解扩观测实验】，此时2号模块DoutMUX输出速率为32K。
m序列和Gold序列特性研究要点
扩频通信实验报告Harbin Institute of Technology扩频通信实验报告课程名称：扩频通信实验题目：Gold码特性研究院系：电信学院班级：通信一班姓名：学号：指导教师：迟永钢时间： 2012年5月8日哈尔滨工业大学- I-第1章实验要求1.以r=5 1 45E为基础，抽取出其他的m序列，请详细说明抽取过程；2.画出r=5的全部m序列移位寄存器结构，并明确哪些序列彼此是互反多项式；3.在生成的m序列集中，寻找出m序列优选对，请确定优选对的数量，并画出它们的自相关和互相关函数图形；4.依据所选取的m序列优选对生成所有Gold序列族，确定产生Gold序列族的数量，标出每个Gold序列族中的所有序列，并实例验证族内序列彼此的自相关和互相关特性；5.在生成的每个Gold序列族内，明确标出平衡序列和非平衡序列，并验证其分布关系。
6.完整的作业提交包括：纸质打印版和电子版两部分，要求两部分内容统一，且在作业后面附上源程序，并加必要注释。
7.要求统一采用Matlab软件中的M文件实现。
第2章 实验原理2.1 m 序列二元m 序列是一种伪随机序列，有优良的自相关函数，是狭义伪随机序列。
m 序列易于产生于复制，在扩频技术中得到了广泛应用。
2.1.1 m 序列的定义r 级非退化的移位寄存器的组成如图1所示，移位时钟源的频率为c R 。
r 级线性移位寄存器的反馈逻辑可用二元域GF(2)上的r 次多项式表示2012() {0,1}r r i f x c c x c x c x c =++++∈ (1)图 2-1 r 级线性移位寄存器式(1)称为线性移位寄存器的特征多项式，其给出的表示反馈网络的而逻辑关系式是现行的。
因此成为线性移位寄存器。
否则称为，非线性移位寄存器。
对于动态线性移位寄存器，其反馈逻辑也可以用线性移位寄存器的递归关系式来表示112233 {0,1}i i i i r i r i a c a c a c a c a c ----=++++∈ (2) 特征多项式(1)与递归多项式(2)是r 级线性移位寄存器反馈逻辑的两种不同种表示法，因其应用的场合不同而采用不同的表示方法。
扩频解扩
太原理工大学现代科技学院移动通信技术课程实验报告专业班级学号姓名指导教师实验名称 扩频解扩 同组人 专业班级 学号 姓名 成绩一 实验目的1、通过本实验掌握基带信号m 序列扩频原理及方法，掌握扩频前后信号在时域及 频域上的变化 。
2、通过本实验掌握基带信号Gold 序列扩频原理及方法，掌握扩频前后信号在时域及频域上的变化 二 实验内容 1、观察解扩时本地扩频码与扩频时扩频码的同步情况。
2、观察已调信号在解扩前后的频域变化。
3、观察已调信号在扩频前后的频域变化。
三 实验原理 m 序列解扩的是在接收到的RF 信号上进行的，其实解扩的原理很简单。
PN 码序列的同步是CDMA 扩频通信的关键技术。
CDMA 系统中的PN 码同步过程分为PN 码捕获和PN 码跟踪两部分。
接收信号经宽带滤波器后，在乘积器中与本地PN 码进行相关运算。
……………………………………装………………………………………订…………………………………………线………………………………………图12-1 同步系统捕获与跟踪原理图1、PN序列的捕获图12-2（a）为滑动相关器的方框图。
图12-2（b）为滑动相关器的流程图。
由于滑动相关器对两个PN 码序列是顺序比较相关的，图12-2 滑动相关器的原理2 PN 码序列跟踪 常用的跟踪锁相环有以下几种 ①延迟图3 延迟锁相环框图由于提供给DLL 是2种相位不同的PN 码序列 如图12-4（c ）所示的相关特性曲线称为S 曲线，Ｅ-code 与Ｌ-code 的相位差为T c ，有时为2 T c ，S 曲线形状随基带波形不同而异。
(a)m 序列的自相关函数(c)S 曲线①②(b)①与L-code 的相关函数②与E-code 的相关函数②抖动锁相环：同m序列的解扩一样，Gold序列的解扩也存在着捕获和跟踪的过程，其捕获和跟踪的原理以及解扩的原理可以参考m序列解扩实验。
1、实验模块简介本实验需用到CDMA发送模块及IQ调制解调模块。
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Gold 序列实验报告一、实验过程及分析1 m 序列&G old 序列的产生（1）选取本原多项式367()1f x x x x x =++++，产生m 序列。
fbconnection_m=[1 0 1 0 0 1 1];mseq=m_sequence(fbconnection_m);（2）由本原多项式37237()1&()1f x x x f x x x x x =++=++++生成的m 序列为m 序列优选对，以此优选对来产生Gold 序列。
fbconnection_op_1=[0 0 1 0 0 0 1]; fbconnection_op_2=[1 1 1 0 0 0 1];goldseq=gold_seq(fbconnection_op_1,fbconnection_op_2);2 m 序列的相关特性kR (k )autocorrelation function of m sequence图1 m 序列自相关函数-150-100-50050100150kR (k )图 2 m 序列互相关函数3 G old 序列的相关特性-150-100-50050100150kR (k )autocorrelation function of gold sequence图3 G old 序列自相关函数-150-100-50050100150kR (k )图4 G old 序列互相关函数图2-5 m 序列&G old 序列最小，最大相关值4 m 序列&G old 序列相关特性比较-200-1000100200-20020406080100120140kR (k )autocorrelation function of m sequence -200-1000100200-20020406080100120140kR (k )autocorrelation function of gold sequence图6 m 序列&G old 序列自相关函数比较-200-1000100200-50-40-30-20-100102030kR (k )cross-correlation function of m sequence -200-1000100200-20-15-10-551015kR (k )cross-correlation function of gold sequence图7 m 序列&G old 序列互相关函数比较gold 序列在时延不为0是三值的，这一点不如m 序列，在时延为0处具有与m 序列相同的峰值特性。
显然，m 序列的自相关特性比Gold 序列的自相关特性要好。
Gold 序列具有更小的互相关峰值，显然Gold 序列的互相关特性比m 序列的互相关特性性能要好。
5 m 序列优选对m 序列优选对也是gold 序列族中的gold 序列，所以其互相关函数与gold 序列一致。
kR (k )cross-correlation function of m sequence optimum pairs图8 m 序列优选对的互相关函数6 任选6个G old 序列，观察其自相关函数kR (k )kR (k )kR (k )kR (k )kR (k )kR (k )图9 任选6个G old 序列的自相关函数7 任选6对G old 序列，观察其互相关函数kR (k )=17kR (k )=17kR (k )=17kR (k )=17kR (k )=17kR (k )=17图10 任选6对G old序列的互相关函数任意两个Gold序列互相关函数幅度小于或等于17，符合Gold理论。
源码(1) PN_Correlation.m% =======================================% PN_Correlation.m% Correlation analysis of PN sequence%% Author: jzh (04011646 seu)% Date: 2014.12.29% =======================================% cleanclose all;clear all;clc;% optimum pairsfbconnection_op_1=[0 0 1 0 0 0 1];fbconnection_op_2=[1 1 1 0 0 0 1];% any m sequence for testfbconnection_m=[1 0 1 0 0 1 1];% gold sequencemseq_op_1=m_sequence(fbconnection_op_1);mseq_op_2=m_sequence(fbconnection_op_2);goldseq=gold_seq(fbconnection_op_1,fbconnection_op_2);% m sequencemseq=m_sequence(fbconnection_m);% mappingmseq_op_1((mseq_op_1==0))=-1;mseq_op_2((mseq_op_2==0))=-1;goldseq((goldseq==0))=-1;mseq((mseq==0))=-1;m_auto=ccorr(mseq);% any two m sequences except optimum pairsm_cross=ccorr(mseq,mseq_op_1);gold_auto=ccorr(goldseq(1,:));gold_cross=ccorr(goldseq(1,:),goldseq(2,:));m_op_cross=ccorr(mseq_op_1,mseq_op_2);m_auto_max = max(m_auto)m_auto_min = min(m_auto)gold_auto_max = max(gold_auto)m_cross_amplitude_max = max(abs(m_cross))gold_cross_amplitude_max = max(abs(gold_cross))N=length(mseq); % sequence lengthabscissa=-N+1:N-1; % abscissa axisfigure(1);plot(abscissa,m_auto);xlabel('k'); ylabel('R(k)');legend('autocorrelation function of m sequence'); title('autocorrelation function of m sequence');figure(2);plot(abscissa,m_cross);xlabel('k'); ylabel('R(k)');legend('cross-correlation function of m sequence'); title('cross-correlation function of m sequence');figure(3);plot(abscissa,gold_auto);xlabel('k'); ylabel('R(k)');legend('autocorrelation function of gold sequence'); title('autocorrelation function of gold sequence');figure(4);plot(abscissa,gold_cross);xlabel('k'); ylabel('R(k)');legend('cross-correlation function of gold sequence'); title('cross-correlation function of gold sequence');figure(5);subplot(1,2,1);plot(abscissa,m_auto);xlabel('k'); ylabel('R(k)');title('autocorrelation function of m sequence');subplot(1,2,2);plot(abscissa,gold_auto);xlabel('k'); ylabel('R(k)');title('autocorrelation function of gold sequence');figure(6);subplot(1,2,1);plot(abscissa,m_cross);xlabel('k'); ylabel('R(k)');title('cross-correlation function of m sequence');subplot(1,2,2);plot(abscissa,gold_cross);xlabel('k'); ylabel('R(k)');title('cross-correlation function of gold sequence');figure(7);plot(abscissa,m_op_cross);xlabel('k'); ylabel('R(k)');legend('cross-correlation function of m sequence optimum pairs');title('cross-correlation function of m sequence optimum pairs');% test autocorrelation of any gold sequencefor test_time = 1:6ii = ceil(rand()*(N+2));figure();temp_gold_auto = ccorr(goldseq(ii,:));plot(abscissa,temp_gold_auto);xlabel('k'); ylabel('R(k)');legend(strcat( 'seq number = ',num2str(ii)));title('autocorrelation function of a random gold sequence');end% test cross-correlation of any 2 gold sequencefor test_time = 1:6ii = ceil(rand()*(N+2));jj=ceil(rand()*(N+2));while jj == iijj=ceil(rand()*(N+2));endfigure();temp_gold_cross = ccorr(goldseq(ii,:),goldseq(jj,:));plot(abscissa,temp_gold_cross);xlabel('k'); ylabel('R(k)');legend(strcat( 'seq1 number=',num2str(ii),', seq2 number=',num2str(jj)));title(strcat('cross-correlation function of 2 random gold sequence:',...' cross correlation amplitude MAX = ',...num2str(max(abs(temp_gold_cross)))));end(2) m_sequence.m% ==============================% m_sequence.m% generating m sequence%% Author: jzh (04011646 seu)% Date: 2014.12.29% ==============================function mseq = m_sequence(fbconnection)% ============================== m_sequence ============================== % generating m sequence%% Input:% fbconnection: feedback connection responding to primitive polynomial% Output:% msequ: generation of m sequence, 1-by-N% ========================================================================n = length(fbconnection);N = 2^n-1; % length of m sequenceregister = [zeros(1,n-1) 1]; % initial state of shift register% preallocatingnewregister = zeros(1,n);mseq = zeros(1,N);mseq(1)=register(n);for ii=2:N% feedbacknewregister(1) = mod(sum(fbconnection.*register),2);% shiftfor jj=2:nnewregister(jj)=register(jj-1);endregister=newregister; % updatemseq(ii)=register(n); % output m sequenceend(3) gold_seq.m% ==================================% gold_seq.m% generating gold sequence family%% Author: jzh (04011646 seu)% Date: 2014.12.29% ==================================function goldseq = gold_seq(fbconnection1,fbconnection2)% =============================== gold_seq =============================== % generating gold sequence family%% Input:% fbconnection1: feedback connection 1% fbconnection2: feedback connection 2% Note: fbconnection1 & fbconnection2 are optimum pairs% Output:% goldseq: generation of gold sequence family, (N+2)-by-N% ========================================================================mseq1 = m_sequence(fbconnection1);mseq2 = m_sequence(fbconnection2);N=2^length(fbconnection1) - 1;goldseq = zeros(N+2,N); % preallocating% different shift amount of two m sequencefor shift_amount = 0:N-1shift_mseq2 = [mseq2(shift_amount+1:N) mseq2(1:shift_amount)];goldseq(shift_amount+1,:) = mod(mseq1+shift_mseq2,2);endgoldseq(N+1,:)=mseq1;goldseq(N+2,:)=mseq2;(4) ccorr.m% =======================================% ccorr.m% calculate cross-correlation function%% Author: jzh (04011646 seu)% Date: 2014.12.29% =======================================function r = ccorr(seq1,seq2)% ================================ ccorr ================================= % calculate cross-correlation function%% Input:% seq1: sequence 1% seq2: sequence 2% Note: (a) length of two sequence must be the same% (b) two input sequence: calculate cross-correlation function% (c) one input sequence: calculate autocorrelation function% Output:% r: correlation function, 1-by-2*N-1% ========================================================================% one input sequence: calculate autocorrelationif nargin==1seq2 = seq1;endN = length(seq1);r = zeros(1,2*N-1); % preallocatingfor k=-N+1:-1seq2_shift = [seq2(k+N+1:N) seq2(1:k+N)];r(N+k) = seq1*seq2_shift';endfor k=0:N-1seq2_shift = [seq2(k+1:N) seq2(1:k)];r(N+k) = seq1*seq2_shift';end。