matlab利用idinput函数产生m序列
m序列 matlab code实现流程
m序列 matlab code实现流程一、引言m序列是一种具有良好性质的伪随机序列，广泛应用于通信、密码学等领域。
本文将介绍如何使用Matlab编写m序列的代码，并给出实现流程。
二、代码实现流程1. 初始化参数我们需要初始化一些参数，包括m序列的阶数n和初始状态寄存器的初值。
可以根据应用需要进行设置。
2. 生成m序列接下来，我们通过循环迭代的方式生成m序列。
在每一次迭代中，我们根据当前状态寄存器的值计算下一个状态寄存器的值，并将该值作为m序列的输出。
具体的实现代码如下：```matlabmSeq = zeros(1, 2^n - 1);reg = initReg;for i = 1:2^n - 1mSeq(i) = reg(n);nextReg = zeros(1, n);for j = 1:nnextReg(j) = mod(sum(reg(1:j-1)), 2);endreg = [nextReg reg(1:n-1)];end```其中，mSeq是用来存储m序列的数组，reg是用来存储当前状态寄存器的数组。
3. 输出m序列生成m序列后，我们可以将其输出，以便后续的应用。
可以使用Matlab的disp函数将m序列打印出来，或者将mSeq保存为文本文件。
具体的实现代码如下：```matlabdisp(mSeq);```或```matlabfileID = fopen('mSeq.txt', 'w');fprintf(fileID, '%d\n', mSeq);fclose(fileID);```4. 示例为了更好地理解m序列的生成过程，我们可以进行一个简单的示例。
假设我们设置n=3、初始状态寄存器的值为[1 0 0]，则根据上述代码，可以得到对应的m序列为[1 1 0 1 1 0 0]。
5. 结果分析m序列具有良好的性质，包括平衡性、最长线性周期等。
在matlab中生成m序列
在matlab中⽣成m序列实验环境为matlab2013b1、⾸先编写⼀个mseq.m⽂件,内容为:function[mseq]=m_sequence(fbconnection)n=length(fbconnection);N=2^n-1;register=[zeros(1,n-1) 1]; %移位寄存器的初始状态mseq(1)=register(n); %m序列的第⼀个输出码元for i=2:Nnewregister(1)=mod(sum(fbconnection.*register),2);for j=2:nnewregister(j)=register(j-1);end;register=newregister;mseq(i)=register(n);end2、在matlab中打开这个⽂件3、在matlab的命令⾏窗体中执⾏primpoly(7,'all')这个命令的⽬的是得到7阶M序列的全部本原多项式。
假设想得到其它阶的m序列，⾃⾏改动数字7就可以。
4、得到的结果为Primitive polynomial(s) =D^7+D^1+1D^7+D^3+1D^7+D^3+D^2+D^1+1D^7+D^4+1D^7+D^4+D^3+D^2+1D^7+D^5+D^2+D^1+1D^7+D^5+D^3+D^1+1D^7+D^5+D^4+D^3+1D^7+D^5+D^4+D^3+D^2+D^1+1D^7+D^6+1D^7+D^6+D^3+D^1+1D^7+D^6+D^4+D^1+1D^7+D^6+D^4+D^2+1D^7+D^6+D^5+D^2+1D^7+D^6+D^5+D^3+D^2+D^1+1D^7+D^6+D^5+D^4+1D^7+D^6+D^5+D^4+D^2+D^1+1D^7+D^6+D^5+D^4+D^3+D^2+1ans =1311371431451571671711851911932032112132292392412472535、输⼊mseq([1 0 0 0 0 0 1])6、便可得到⼀个127位的m序列，整理之后为1000000111111101010100110011101110100101100011011110110101101100100100011100001011111001010111001101000100111100010100001100000说明。
基于Matlab的m序列发生器的设计
软件工程实践报告题名称目：基于Matlab的m序列发生器的设计姓名：郭新潮专业：电子信息工程班级学号：088205115摘要伪随机信号既有随机信号所具有的优良的相关性,又有随机信号所不具备的规律性. 因此,伪随机信号既易于从干扰信号中被识别和分离出来,又可以方便地产生和重复,其相关函数接近白噪声的相关函数,有随机噪声的优点,又避免了随机噪声的缺点. m序列是伪随机序列中最重要的序列中的一种伪随机序列具有可确定性、可重复性,易于实现相关接受或匹配接受,故有很好的抗干扰性能. 因此伪随机序列在相关辩识、伪码测距、导航、遥控遥测、扩频通信、多址通信、分离多径、误码测试、线形系统测量、数据加扰、信号同步等方面均有广泛的应用. m 序列是一类重要的伪随机序列,最早应用于扩频通信.可以通过移位寄存器,利用MATLAB编程产生m序列。
关键词: 伪随机序m 序列移位寄存器仿真目录第一章设计内容及要求 (1)第二章m序列设计方案选择2.1 方案一 (3)2.2 方案二 (3)第三章m序列产生和性质3.1 m 序列的原理、结构及产生 (4)3.2 m序列的基本性质 (5)第四章m序列的程序代码及运行结果4.1 m序列程序 (6)4.2 输入本原多项式产生m序列 (6)4.3 GUI界面及其代码设计 (7)第五章程序调试及运行结果分析 (16)结论 (16)参考文献 (17)第一章 设计内容及要求基于Matlab 的m 序列发生器的设计：基于Matlab 语言编程，生成m 序列，并利用Matlab GUI 工具设计图形界面显示结果，具体要求如下：1、m 序列的本原多项式为：52()1A x x x =++ 2、采用伽罗瓦型移位寄存器结构3、界面设计要有按钮控件以及一、二级菜单第二章m序列设计方案选择2.1 方案一编程实现m 序列MATLAB编程非常简单，无需进行变量声明，可以很方便的实现m序列。
2.2方案二图2.2 Simulink 实现m 序列Simulink 实现m 序列(如图2.2所示)Simulink是MATLAB最重要的组件之一，它提供一个动态系统建模、仿真和综合分析的集成环境。
基于Matlab的m序列生成及性能仿真
ＰＮ＿ｍｏｄ８＝ｒｅｓｈａｐｅ（ＰＮ—ｍｏｄ８，１，５１２）； ｅｎｄ
ｌｏｃａｔｉｏｎ＝１； ｋ＝１： ｆｏｒ ｉ＝１：ｌｅｎｇｔｈ（ｒｅｇ＿ａ１１）
ｉｆ ｒｅｇ＿＿ｔｅｓｔ＝＝ｒｅｇ＿ａｌｌ（ｉ，：） ｌｏｃａｔｉｏｎ（ｋ）＝ｉ； ｋ＝ｋ＋１：
％寻找初始状态，以验证其周期
ｅｎｄ
ｅｎｄ
合伪随机序列的基本性质，可以满足扩频序列的设计需求。
基于以上ｍ序列移位寄存器结构，可在Ｍａｔｌａｂ中用Ｍ语言编程
产生１１３序列的程序代码：
ｒｅｇ＝［１ ０ １ １ １ ０ １ ０ １ １ ０ １］；
％从高位到低位
ｒｅ。ｇＬｔｅｓｔ＝ｒｅｇ；
ｅｏｅｆｆ＝［１ ０ ０ ０ ０ ０ １ ０ １ ０ ０ １ １１；％高位到低位
％计算Ｉｎ序列自相关性
ｓｕｂｐｌｏｔ（２，１，１）；
ｐｌｏｔ（ｊ，ｔｅｍｐ／ｌｅｎｇｔｈ（ｎ））； ｔｉｄｅ（７自相关性，）；
ａｘｉｓ（［一１０００ １０００—０．１ １．２］）；
酣ｄ ｏｎ； 同理可计算ｍ序列互相关性程序。
运行程序后可返回Ｄ１序列相关函数如图２所示。
由图２可以看出，ｍ序列具有良好的自相关特性和互相关性，符
关和互相关特性【”。
１．ｍ序列简介
ｍ序列是最长线性移位寄存序列的简称．是由带线性反馈的移存
器产生的周期最长的序列。它是周期为Ｎ＝２ｒ＿１的线性伪随机序列，ｒ
是移位寄存器阶数。 ｍ序列的性质有闭：
ａ）均衡性，即在ｍ序列的一个周期中，…１’和…０’的数目基本相等。
ｂ）长度为ｋ的游程数目占游程总数的２４．其中“＋”游程和“一”游程
ｉ＝ｌ；
ｆｏｒ ｋ＝１：（２＾ｌｅｎｇｔｈ（ｒｅｇ））
％计算一个周期的ｒｆｌ序列输出
matlab生成m序列的方法
1 matlab生成m序列的方法
1 matlab生成m序列的方法
1.1 m序列基本知识点
1.2 matlab产生m序列
1.2.1 根据产生原理编写生成函数
1.2.1.1 生成m序列的函数：
1.2.1.2 调用已编写函数生成m序列
1.2.2 利用$idinput$函数
引言
m序列属于伪随机序列的一种。
在通信领域应用较为广泛。
由于其具有很好的伪噪声特性，因此在保密通信中，可以将其应用在高可靠性的保密通道中。
另外，雷达领域也有广泛应用，伪随机相位编码脉冲/连续波雷达中用到的调制信号正是m 序列。
1.1 m序列基本知识点
1. m序列的周期等于，N是m序列的级数，m序列由N级线性反馈移存
器产生。
2. m序列具有均衡性，序列中“1”和“0”的数目基本相等，“1”的个数比“0”多1。
3. m序列的循环自相关函数是双值电平。
4. m序列具有游程分布的规律。
1.2 matlab产生m序列
具体产生原理可参考相关资料（通信原理第七版，樊昌信、曹丽娜），这里只介绍matlab实现方法。
2. 生成其他阶数的m序列则只需要将 primpoly(7,'all') 命令中的数字‘7’更换到
函数
函数可以成成多种不同的序列。
也可以用来产生m序列：
序列的阶数等于7
Order_number)-1),'prbs')';%生成m序列。
m序列实验报告
实验报告--m序列的产生及其特性实验班级：XXXXXX学号：XXXXX姓名：XXXXXM序列的产生及其特性实验一、实验目的掌握m序列的特性、产生方法及运用二、实验内容（1）编写MATLAB程序生成并观察m序列，识别其特征（2）观察m序列的相关特性三、实验原理m序列是有n级线性移位寄存器产生的周期为2n −1的码序列，是最长线性移位寄存器序列的简称。
码分多址系统主要采用两种长度的m序列：一种是周期为215 −1的m序列，又称短PN序列；另一种是周期为242 −1的m序列，又称为长PN码序列。
m序列主要有两个功能：①扩展调制信号的带宽到更大的传输带宽，即所谓的扩展频谱；②区分通过多址接入方式使用同一传输频带的不同用户的信号。
四、实验分析在实验中我选择的是n=6的级数，选择了103、147、155这三个反馈系数1：当反馈系数会Ci=(103)8=(1000011)2原理框图2: 当反馈系数会Ci=(147)8=(1100111)2原理框图3: 当反馈系数会Ci=(155)8=(1101101)2原理框图五、实验程序clearclose all;clcG=127;%使用多项式（103)8=(1000011)2产生第一个m序列sd1=[0 0 0 0 0 1];%寄存器的初始状态PN1=[];%第一个序列for j=1:GPN1=[PN1 sd1(1)];if sd1(1)==sd1(2)temp1=0;else temp1=1;endsd1(1)=sd1(2);sd1(2)=sd1(3);sd1(3)=sd1(4);sd1(4)=sd1(5);sd1(5)=sd1(6);sd1(6)=temp1;endsubplot(3,1,1)stem(PN1)title('使用生成多项式（103)8=(1000011)2产生第一个m序列')%使用生成多项式（147)8=(1100111)2产生第二个m序列sd2=[0 0 0 0 0 1];%寄存器的初始状态PN2=[];%第一个序列for j=1:GPN2=[PN2 sd2(1)];if sd2(1)==sd2(2)temp1=0;else temp1=1;endif sd2(5)==temp1temp2=0;else temp2=1;endif sd2(6)==temp2temp3=0;else temp3=1;endsd2(1)=sd2(2);sd2(2)=sd2(3);sd2(3)=sd2(4);sd2(4)=sd2(5);sd2(5)=sd2(6);sd2(6)=temp3;endsubplot(3,1,2)stem(PN2)title('使用生成多项式（147)8=(1100111)2产生第二个m序列')%使用生成多项式（155)8=(1101101)2产生第三个m序列sd3=[0 0 0 0 0 1];%寄存器的初始状态PN3=[];%第一个序列for j=1:GPN3=[PN3 sd3(1)];if sd3(1)==sd3(2)temp1=0;else temp1=1;endif sd3(4)==temp1temp2=0;else temp2=1;endif sd3(5)==temp2temp3=0;else temp3=1;endsd3(1)=sd3(2);sd3(2)=sd3(3);sd3(3)=sd3(4);sd3(4)=sd3(5);sd3(5)=sd3(6);sd3(6)=temp3;endsubplot(3,1,3)stem(PN3)title('使用生成多项式（155)8=(1101101)2产生第三个m序列')六、实验结果七、m序列的相关性质PN1 =0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 0 0 1 0 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1PN2 =0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 1 1 1PN3 =0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 11）均衡性在m序列的一个周期中，0和1的数目基本相等，1的数目比0的数目多一个，由PN1可知总共有32个1和31个0.2）游程分布M序列中取值相同的那些相继的元素合称为一个“游程”。
Matlab实现M序列的产生和自相关序列
电子信息工程专业课程设计任务书1 需求分析伪随机信号既有随机信号所具有的优良的相关性,又有随机信号所不具备的规律性. 因此,伪随机信号既易于从干扰信号中被识别和分离出来,又可以方便地产生和重复,其相关函数接近白噪声的相关函数, 有随机噪声的优点,又避免了随机噪声的缺点. 伪随机序列具有可确定性、可重复性,易于实现相关接受或匹配接受,故有很好的抗干扰性能. 因此伪随机序列在相关辩识、伪码测距、导航、遥控遥测、扩频通信、多址通信、分离多径、误码测试、线形系统测量、数据加扰、信号同步等方面均有广泛的应用. m 序列是伪随机序列中最重要的一种，是最长线性移位寄存器序列，m 序列易于实现，具有优良的自相关特性，在直扩通信系统中用于扩展要传递的信号。
可以通过移位寄存器,利用MATLAB 编程产生m 序列。
2 概要设计m 序列是最长线性反馈移位寄存器序列的简称，m 序列是由带线性反馈的移位寄存器产生的.由n 级串联的移位寄存器和和反馈逻辑线路可组成动态移位寄存器，如果反馈逻辑线路只由模2和构成，则称为线性反馈移位寄存器。
带线性反馈逻辑的移位寄存器设定初始状态后，在时钟触发下，每次移位后各级寄存器会发生变化。
其中任何一级寄存器的输出，随着时钟节拍的推移都会产生一个序列，该序列称为移位寄存器序列。
n 级线性移位寄存器的如图1所示：图1 n 级线性移位寄存器图中i C 表示反馈线的两种可能连接方式，i C =1表示连线接通，第n-i 级输出加入反馈中；i C =0表示连接线断开，第n-i 级输出未参加反馈。
因此，一般形式的线性反馈逻辑表达式为112201(mod 2)n n n n n i n i i a C a C a C a C a ---==⊕⊕⊕=∑L将等式左面的n a 移至右面，并将00(1)n n a C a C ==代入上式，则上式可改写为100n i n i C a -==∑定义一个与上式相对应的多项式()ni i i F x C x ==∑其中x 的幂次表示元素的相应位置。
m序列模糊函数matlab
1111
m序列模糊函数是指雷达信号模糊函数的一种，它描述了当目标距离和多普勒与参考目标不同时，由目标回波引起的干扰。
在matlab中，m序列模糊函数可以通过编程来实现。
下面是一个简单的示例代码：```matlab
% 生成模糊函数
tau = -2:0.01:2;
fd = -2:0.01:2;
X = (1-tau.*tau).*exp(-j*pi*fd.*tau);
% 绘制模糊函数图像
figure;
plot(tau, abs(X).^2, 'LineWidth', 2);
xlabel('τ');
ylabel('∣X(τ,fd)∣^2');
title('模糊函数图像');
```
在上述代码中，首先生成了一个范围在-2到2之间的tau和fd的数组，然后计算了模糊函数的值。
最后，使用plot函数绘制了模糊函数图像。
m序列模糊函数在雷达信号处理和设计中有着广泛的应用，通过该函数可以研究不同雷达波形的适用性，为雷达系统的设计提供参考。
基于matlab的移位寄存器法m序列的产生
基于matlab的移位寄存器法m序列的产生作者：刘艳华来源：《科技视界》 2012年第2期刘艳华（盐城工学院信息工程学院江苏盐城 224051）【摘要】扩频通信是在民用和军用都有广泛应用的一种通信技术，自从其诞生就受到了广泛关注。
扩频通信中频谱的扩展是通过一个独立的伪随机序列来完成的。
其中m序列是最常用的一种伪随机码，本文在matlab平台上通过仿真，来研究如何用移位寄存器产生m序列，虽然matlab中有现成的m序列产生模块，但是它的相位是不可以调节的，而本文产生的m序列相位可以调节。
详细讲解了m序列的产生原理，和matlab仿真过程，最后给出了仿真结果，结果表明该方法是可行的。
【关键词】移位寄存器；扩频；m序列；Design of m-sequence Ｇenerator Ｂased on Ｓhift Ｒegister with ＭatlabLＩＵ Yan－hua(Yancheng Institute of Technology, School of Information Engineering, Yancheng Jiangsu,224051)【Abstract】Spread spectrum communication is widely used in both civilian and military communications, It is potential and promising which attracts wideattention since its emergence. The spectrum expansion of spread spectrum communication is through of an independent pseudo-random sequence to complete. m-sequence is one of the most common sequence of pseudo-random code, this paper is in matlab platform to study how to use shift registers to generate m-sequence, although there is ready-made matlab m-sequence generation module, but its phase is not regulation, and phase of m-sequence generated by this paper can be adjusted. Explain in detail the principles of the m sequence generation, and the matlab simulation process, the final simulation results, the results show that the simulation is feasible.【Key words】Ｓhift register;Spread spectrum;m-sequence0 引言所谓扩频，是扩展频谱的简称。
基于MATLAB的m序列的产生及相关特性仿真(精)
XUEBAO 2009.10.20*[收稿日期]2009-07-28[作者简介]刘新永(1975-,男,解放军蚌埠坦克学院教育技术中心,讲师,研究方向:通信与网络技术。
蔡凤丽(1978-,女,安徽电子信息职业技术学院,讲师,研究方向:通信与信息系统。
裴晓根(1975-,男,解放军蚌埠坦克学院信息指挥教研室,助讲,研究方向:军事通信。
No.52009General No.44Vol.82009年第5期第8卷(总第44期安徽电子信息职业技术学院学报JOURNALOF ANHUI VOCATIONAL COLLEGE OF ELECTRONICS&INFORMATION TECHNOLOGY[文章编号]1671-802X(200905-0014-03基于MATLAB 的m 序列的产生及相关特性仿真刘新永1,蔡凤丽2,裴晓根3(1、3.解放军蚌埠坦克学院,安徽蚌埠233050;2.安徽电子信息职业技术学院,安徽蚌埠233060[摘要]本文主要是介绍MATLAB 在m 序列的产生及其相关特性分析方面的应用,研究了基于MATLAB 完成m序列simulink 硬件仿真方法,并且利用MATLAB 对不同长度的几种m 序列进行相关特性的分析。
[关键词]m 序列;simulink 硬件仿真;自相关[中图分类号]TN95[文献标识码]B一、m 序列的产生原理m 序列是最长线性反馈移存器序列的简称,它是由带线性反馈的移存器产生的周期最长的一种序列。
如图1所示为n 级移位寄存器,其中有若干级经模2加法器反馈到第1级。
不难看出,在任何一个时刻去观察移位寄存器的状态,必然是2n 个状态之一,其中每一状态代表一个n 位的二进制数字;但是,必须把全0排斥在外,因为一旦出现全0状态,则以后的序列将恒为0,所以,寄存器的起始状态可以是非全0的2n -1状态之一。
这个电路的输出序列是从寄存器移出的,尽管移位寄存器的状态每一移位节拍改变一次,但无疑是循环的。
基于Matlab产生m序列
目录前言 (1)第一章设计任务 (2)1.2设计内容 (2)1.2设计要求 (2)1.3系统框图 (2)第二章m序列的分析 (4)2.1m序列的含义 (4)2.2m序列产生的原理 (5)2.2m序列的性质 (6)2.3自相关特性 (7)第三章m序列的设计 (8)3.1特征多项式确定 (8)3.2本原多项式的确定 (9)3.3m序列的发生 (10)第四章程序调试及结果分析 (11)4.1m序列的仿真结果及分析 (12)4.2该设计的序列相关性仿真结果及分析 (13)结论 (14)参考文献 (15)附录：程序代码 (16)前言扩频通信因其具有抗干扰、抗多径衰落、抗侦察等优点在通信领域中得到广泛应用。
扩频序列的设计和选择是扩频通信的关键技术，扩频序列性能的优劣在很大程度上决定了通信系统的多址干扰和符号间干扰的大小，从而直接影响到系统的性能。
因此，深入研究扩频序列的性质，构造设计具有良好相关性的扩频序列，来满足扩频系统的要求，是直接序列扩频系统的核心课题。
白噪声是一种随机过程，它有极其优良的相关特性。
但至今无法实现白噪声的放大、调制、检测、同步及控制等，而只能用类似于白噪声统计特性的伪随机序列来逼近它，并作为扩频系统的扩频码。
常见的伪随机序列有m 序列、GOLD 序列、M 序列、Walsh 序列等。
m 序列是目前研究最为彻底的伪随机序列，m 序列容易产生，有优良的自相关和互相关特性。
序列是伪随机序列的一种情况。
他可以在很多领域中都有重要应用。
由n级移位寄存器所能产生的周期最长的序列。
这种序列必须由非线性移位寄存器产生,并且周期为2n（n为移位寄存器的级数）。
通过对伪随机码中常用的m序列的结构和性质进行了分析，本文给出了基于MATLAB平台的m序列生成算法及代码伪随机序列分析。
第一章 设计任务1.2 设计内容掌握PN 序列的相关知识，掌握m 序列的产生原理及其在matlab 中的产生方法，对特定长度的m 序列，分析其性质，及其用来构造其它序列的方法；研究伪随机序列在跳频通信中的应用方法。
基于MATLAB的一种m序列设计与实现
ｉ性进行验证，对工程技术人员有很大的参考价值。
关键词ｍ序列ＭＡＴＬＡＢ相关性平衡性
１ 引言
扩频技术在导航、通信、测控等领域都得到广泛 应用，扩频系统的抗干扰、保密、多址、捕获与跟踪等 都与扩频码的设计密切相关，因此扩频码的生成和 性能评估是扩频系统的关键核心技术，决定了系统
的性能甚至成败。扩频系统对扩频序列的要求是：① 尖锐的自相关特性；②尽可能小的互相关值；③足 够多的序列数；④序列平衡性好；⑤工程上易实现。
ｔｅｃｈｎｉｃｉａｎｓ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ ｍ ｓｅｑｕｅｎｃｅ，ＭＡＴＬＡＢ，ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ，ｅｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍ
安德鲁喜获德国ｉＣＥ动车组长期合同
，７康普公司全资子公司暨全球通信系统及设备领域领袖企业安德鲁无线通信公司，近日成功斩获一项德国ＩＣＥ动 车组长期合同，将为其提供更先进的无线覆盖通信系统。
Ｎ＝２＾ｎ一１：
ｒｅｇｉｓｔｅｒ＝［ｚｅｒｏｓ（１，ｎ一１）１］；％初始状态 ｍｓｅｑｆｕｎｃ ｌ（１）＝ｒｅｇｉｓｔｅｒ（ｎ）； ％第一个输出码元
ｆｏｒ ｉｉ＝２：Ｎ
ｎｅｗｒｅｇｉｓｔｅｒ（１）＝ｍｏｄ（ｓｕｍ（ｆｂｅｏｎｎｅｅｔｉｏｎ． 水ｒｅｇｉｓｔｅｒ），２）；
ｆｏｒ ｉｊ＝２：ｎ， ｎｅｗｒｅｇｉｓｔｅｒ（ｉｊ）＝ｒｅｇｉｓｔｅｒ（ｉｊｉ一１）；
朋汲孔Ａ ８的
一种ｍ
计
王雪
（北京电子职业技术学院北京１０００１６）
一
ｈ…’‘～‘…ｒ １１一…，＾一＾’…‘１…÷…Ｈ‘…ｈ●＇－……，……’。‘＾ｎ…‘～ｊ●Ｊ一…、……＿～一一…，……
｝摘要扩频码设计是扩频系统的关键技术，利用计算机实现伪随机码的
；之路。本文基于ＭＡＴＬＡＢ平台编制了一种ｍ序列生成及相关性评估程序
m序列的生成及其相关性的matlab分析
%matlab程序：生成m序列和相关性分析clc;N=5;connections=gfprimfd(N,'all');%生成级数为5时所有本原多项式系数序列矩阵f1=connections(2,:); %取一组本原多项式序列，此系数为45（100101）f2=connections(3,:); %取另一组本原多项式序列，此系数为75（111101）registers1=[0 0 0 0 1];%给定寄存器的初始状态registers2=[0 0 0 0 1];%取相同的初始状态L=2^N-1; %周期长度sum2=0;sum1=0;for k=1:Lseq1(k)=registers1(N); %第一组m序列seq2(k)=registers2(N); %第二组序列for j=1:N %进行模2加sum1=sum1+f1(j+1)*registers1(j); %各级寄存器送参与模2加的值sum1=mod(sum1,2);sum2=sum2+f2(j+1)*registers2(j); %各级寄存器送参与模2加的值sum2=mod(sum2,2);endfor t=N:-1:2 %寄存器移位registers1(t)=registers1(t-1);registers2(t)=registers2(t-1);endregisters1(1)=sum1; registers2(1)=sum2;sum1=0; sum2=0;enddisp(f1); %显示反馈系数序列disp(seq1); %显示第一组m序列m1=xcorr(seq1，’unbiased’);%计算自相关函数figure;stem(m1/max(m1));title('m1的自相关函数'); %画出m1序列的自相关函数disp(f2);disp(seq2);m2=xcorr(seq2,’unbiased’);figure;stem(m2/max(m2));title('m2的自相关函数');%画出m2序列的自相关函数R12= xcorr(seq1,seq2,’unbiased’)figure;plot(R12/max(R12));title('m2,m1的互相关函数');%画出m1，m2序列的互相关特性s=fftshift(abs(fft(seq1,2*L)).^2); s=s/max(s);figure;plot(s);分析：由图知m 序列具有良好的自相关特性，但其互相关特性并不理想，存在多值。
基于Matable的扩频通信m伪随机序列的产生
*******************实践教学*******************兰州理工大学计算机与通信学院2010年秋季学期移动通信课程设计题目：基于Matable的扩频通信m伪随机序列的产生专业班级：通信四班姓名：祝小利学号：07250435指导教师：贾科军成绩：中文摘要伪随机信号既有优良的相关性，又有随机信号所不具备的规律性，因此，伪随机信号既易于从干扰信号中识别和分离出来，又可以方便的产生和重复，其相关函数接近于白噪声的相关函数，既有随机噪声的优点，又避免了随机噪声的缺点。
m序列是伪随机序列中最重要的序列之一。
其具有的尖锐的自相关特性；尽可能小的互相关值；足够多的序列数；序列均衡性好；工程上易实现等的要求，使得它在扩频通信系统中得都了广泛的应用。
它可以通过移位寄存器实现，本文利用MATABLE编码实现了m序列的生成，通过仿真对m序列的自相关特性及功率谱密度函数进行了分析和验证。
关键字：扩频通信；伪随机序列；m序列；MATABLE编码前言扩频通信因其具有抗干扰、抗多径衰落、抗侦察等优点在通信领域中得到广泛应用。
扩频序列的设计和选择是扩频通信的关键技术，扩频序列性能的优劣在很大程度上决定了通信系统的多址干扰和符号间干扰的大小，从而直接影响到系统的性能。
因此，深入研究扩频序列的性质．构造设计具有良好相关性的扩频序列，来满足扩频系统的要求，是直接序列扩频系统的核心课题。
白噪声是一种随机过程．它有极其优良的相关特性。
但至今无法实现白噪声的放大、调制、检测、同步及控制等．而只能用类似于白噪声统计特性的伪随机序列来逼近它，并作为扩频系统的扩频码。
随机码具有某种随机序列的随机特性，因为同样具有随机特性，无法从一个已经产生的序列中判断是随机序列还是伪随机序列，只能根据序列的产生办法来判断。
伪随机序列具有良好的随机性和接近白噪声的相关函数，并且有预先的可确定性和可重复性。
而这些特性正好满足了扩频通信中对扩频序列尖锐的自相关特性；尽可能小的互相关值；足够多的序列数；序列均衡性好；工程上易实现等的要求。
实验六-1m序列特性实验六-2Walsh码的产生及特性
实验六-1 m序列特性实验六-2 Walsh码的产生及特性【实验目的】⏹加深对m序列特性及应用的理解；⏹加深对Walsh码产生及特性的理解；⏹能够使用Matlab对m序列特性进行研究；⏹能够使用Matlab产生Walsh码，并对其特性进行研究；【实验内容】⏹观察m序列的自相关特性和互相关特性⏹产生Walsh 64序列，观察其自相关和互相关特性【实验设备】⏹一台PC 机【实验步骤】1. 以实验5产生的m序列为例，应用Matlab语言编写程序，画出m序列的自相关函数2.以实验5产生的m序列为例，应用Matlab语言编写程序，画出m序列的互相关函数3.产生一个Walsh 64序列，画出其自相关函数和互相关函数【实验报告】按照要求完成实验报告。
实验报告中要求分别画出自相关函数与互相关函数的图形，并进行总结。
【试验原理】：m序列的自相关函数的实现程序代码：Mesqfunction[mseq]=m_sequence(fbconnection)n=length(fbconnection);N=2^n-1;register=[zeros(1,n-1) 1]; %ÒÆλ¼Ä´æÆ÷µÄ³õʼ״̬mseq(1)=register(n); %mÐòÁеĵÚÒ»¸öÊä³öÂëÔªfor i=2:Nnewregister(1)=mod(sum(fbconnection.*register),2);for j=2:nnewregister(j)=register(j-1);end;register=newregister;mseq(i)=register(n);endclear all;close all;clc;B=zeros(1,15);C=zeros(1,15);B=mseq([0 0 1 1]);A=zeros(15,15);for i=1:15A(i,:)=circshift(B',i-1)';End%% B=mseq([1 0 0 1]); 求互相关函数for i=1:15m=0;n=0;for j=1:15if A(i,j) == B(j)m=m+1;elsen=n+1;endendC(i)=(m-n)/(m+n); endn=0:-1:-14;plot(n,C);hold onn=0:1:14;plot(n,C);序列100与序列111的互相关函数Walsh码的构造clear all;close all;clc;H=[1,2;1,-1];while length(H)<64HH=[H,H;H,-H];H=HH;endB=zeros(1,64);C=zeros(1,64);B=H(1,:);A=zeros(64,64);for i=1:64A(i,:)=circshift(B',i-1)';End%%% B=H(2,:); 求互相关函数for i=1:64m=0;n=0;for j=1:64if A(i,j) == B(j)m=m+1;elsen=n+1;endendC(i)=(m-n)/(m+n);endn=0:-1:-63;plot(n,C);hold onn=0:1:63; plot(n,C);。
用matlab产生M序列极其逆M序列
用matlab产生M序列极其逆M序列①用产生M序列，②以此M序列为基础产生逆M序列，③并将逆M序列的复制变为-a和+a。
解：（1）产生M序列，用一个4级移位寄存器生成M序列。
程序及结果如下（可执行文件xiti3见文件夹中）：%产生M序列x=[0 1 0 1 1 0 1 1 1];%给移位寄存器初始化N=50;%N为脉冲数目M=[];%存放M序列for i=1:Na=xor(x(4),x(9));%x(4)与x(9)取异或赋值给aM(i)=x(9);%把x（9）里的值赋给M[]产生M序列for j=9:-1:2x(j)=x(j-1);%实现移位寄存器的循环移位endx(1)=a;%把x(4)与x(9)取异值a给x(1)endfigure(1)%创建图形1stairs(1:N,M)%把M序列以阶梯图形显示hold onaxis([0,N,0,1.2])%图形横轴从0到N，纵轴从0到1.2title('M序列');%图形标题为‘M序列’xlabel('时序脉冲');%横轴为‘时序脉冲’（2）用0、1方波序列与M序列取异或得逆M序列。
程序及结果如下（可执行文件xiti3见文件夹中）：%产生逆M序列f=zeros(1,length(M));%f为方波序列f(1)=1;for i=2:Nf(i)=f(i-1);endNM=xor(M,f);%M序列与方波异或赋值给NMfigure(2)stairs(1:N,NM)hold onaxis([0,N,0,1.2])title('逆M序列');xlabel('时序脉冲');（3）将逆M序列的复制变为-a和+a，程序及结果如下（可执行文件xiti3见文件夹中）：%将逆M序列的幅值变为a和-aa=5;%a为指定的幅值A=NM.*a*2;A=A-a;figure(3)stairs(1:N,A);axis([0,N,-a-1,a+1]);hold ontitle('幅值为a的逆M序列');xlabel('时序脉冲');。
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之前不懂系统辨识的理论，输入信号随便用了一个阶跃信号，后来发现阶跃信号其实很菜，不足以激励起系统的全部动态特性，额，实验数据立马弱爆了。
M序列是工程中常用的输入信号，它的性质类似于白噪声，而白噪声是理论上最好的输入信号，可见M序列的价值。
下面介绍M序列的matlab产生方法，看到很多论坛产生M 序列的程序复用性不高，而matlab就提供了产生M序列的专门函数，这里尝试一下。
idinput函数
产生系统辨识常用的典型信号。
格式
u = idinput(N,type,band,levels)
[u,freqs] = idinput(N,'sine',band,levels,sinedata)
N
产生的序列的长度，如果N=[N nu]，则nu为输入的通道数，如果N=[P nu M]，则nu指定通道数，P为周期，M*P为信号长度。
默认情况下，nu=1，M=1，即一个通道，一个周期。
Type
指定产生信号的类型，可选类型如下
stairs(ms)
title('M序列')
ylim([-0.5 1.5])
结果如下
同时，matlab给出如下警告
Warning: The PRBS signal delivered is the 12 first values of a full sequence of length 15.
即函数的输出为周期为15（大于12的第一个2^n-1的值）PRBS信号的前12个值组成的序列。
如
ms = idinput(15, 'prbs', [0 1], [0 1]);
figure
stairs(ms)
title('M序列')
ylim([-0.5 1.5])
可以看到指定12时的序列为指定15时的序列的前面部分。
对于M>1时，
ms = idinput([12,1,2], 'prbs', [0 1], [0 1]);
figure
stairs(ms)
title('M序列')
ylim([-0.5 1.5])
结果如下
Matlab给出的响应警告为
Warning: The period of the PRBS signal was changed to 7. Accordingly, the length of the
generated signal will be 14.
对于正弦信号和的产生，貌似用的不多，语法还挺复杂，等用的时候再看吧。
方法
产生‟rgs‟信号的带通信号使用的是一个8阶巴特沃斯滤波器，使用idfilt做的非因果滤波，这个是可信赖的方法。
对于‟rbs‟信号，使用的是相同的滤波器，但是是在二值化之前，这意味着频率成分并不保证是精确的。
产生高斯随机信号
clc
clear all
close all
% 高斯随机信号
u = idinput(1000, 'rgs');
figure
stairs(u)
title('高斯随机信号')
figure
hist(u, -4:4)
title('高斯随机信号的分布')
产生二值随机信号clc
clear all
close all
% 二值随机信号
u = idinput(100, 'rbs'); figure
stairs(u)
title('二值随机信号')
ylim([-1.5 1.5])
产生二值伪随机信号（M序列）
合理的选择输入激励信号，能有效的激励起系统的动态信号。
白噪声的平稳谱的性质决定了它是一个很好的输入信号，但它在工程中不易实现，而M序列具有近似白噪声的性质，可保证良好的辨识精度。
clc
clear all
close all
% 二值伪随机信号（M序列）n = 8; % 阶次
p = 2^n -1; % 循环周期
ms = idinput(p, 'prbs');
figure
stairs(ms)
title('M序列')
ylim([-1.5 1.5])
结果
验证M序列的性质如下 -1和1的个数差1 sum(ms==1) % 1的个数sum(ms==-1) % -1的个数ans =
127
ans =
128
∙存在直流分量
mean(ms) % 直流分量
ans =
-0.0039
∙相关函数
a = zeros(length(ms)*10, 1); % 采样for i = 1:10
a(i:10:end) = ms;
end
c = xcorr(a, 'coeff'); % 自相关函数figure
plot(c)
title('相关函数')
自相关函数接近于δ函数。
谱密度
figure
pwelch(a) % 谱密度
说明M序列不含基频的整数倍的频率成分。
产生逆M序列
谱分析表明，M序列含有直流成分，将造成对辨识系统的“净扰动”，这通常不是所希望的。
而逆M序列将克服这一缺点，是一种比M序列更为理想的伪随机码序列。
clc
clear all
close all
% 二值伪随机信号（M序列）n = 8; % 阶次
p = 2^n -1; % 循环周期
ms = idinput(p, 'prbs', [], [0 1]); figure
stairs(ms)
title('M序列')
ylim([-0.5 1.5])
% 产生逆M序列
s = 0;
ims = zeros(2*p, 1);
mstemp = [ms; ms];
for i = 1:2*p
ims(i) = xor(mstemp(i), s);
s = not(s);
end
ims(ims==0) = -1;
figure
stairs(ims)
title('逆M序列')
ylim([-1.5 1.5])
∙-1和1的个数差1
sum(ims==1) % 1的个数
sum(ims==-1) % -1的个数
ans =
255
ans =
255
∙无直流分量
mean(ims) % 直流分量
ans =
∙相关函数
a = zeros(length(ims)*10, 1); % 采样for i = 1:10
a(i:10:end) = ims;
end
c = xcorr(a, 'coeff');
figure
plot(c)
谱密度figure pwelch(a)。