深度剖析MATLAB信号处理仿真-基带脉冲成形
基于matlab程序的16qam基带信号处理编程.
摘要:正交振幅调制技术(QAM) 由于其高的频带利用率和相对低的误码率而被定为很多数字通信系统的数字传输标准。
该论文讨论了16QAM 调制原理，用软件MATLAB 产生16QAM 信号的算法。
关键词:正交振幅调制;噪声; 多径衰落;内插滤波一、 引言正交振幅调制技术(QAM)是幅度、相位联合调制的技术，它同时利用了载波的幅度和相位来传递信息比特，因此在相邻星座点最小距离相同的条件下，QAM 星座图中可以容纳更多的星座点，即可实现更高的频带利用率。
多进制正交振幅调制技术由于其高的频带利用率和相对低的误码率而被定为很多数字通信系统的数字传输标准。
软件无线电是以可编程的DSP 或CPU 为中心，将模块化、标准化的硬件单元以总线方式连接件起来，构成通用的基本硬件平台，并通过软件加载来实现各种无线通信功能的开放式的体系结构。
本文讨论了16QAM 调制原理并给出了基于Matlab 的16QAM 数字调制的软件算法及其编程实现。
二、 正交振幅调制（QAM ）原理正交振幅调制的一般表达式为：2()Re[()()]()cos(2)()sin(2)c j f t MQAM mc ms mc c ms c S t A jA g t e A g t f t A g t f t πππ=+=-上式中，mc A 、ms A 为离散的振幅值，m=1，2…，M ，M 为mc A 和ms A 的个数。
对于 16QAM ，M=4。
()g t 是发送信号脉冲波形。
本报告中16QAM 的调制原理方框图如下图所示：输入数据经过串并变换分成两路，再分别经过映射变换成mc A 和ms A ，mc A 和ms A 决定了已调QAM 信号在信号星座中的星座点的位置。
为减少码间干扰和已调数字信号的带宽，mc A 和ms A 分别通过脉冲成形低通滤波器，脉冲成形低通滤波器是一个平方根升余弦滤波器。
滤波后的输出分别经过半带滤波器、CIC 滤波器实现内插，改变速率，最后经过NCO(数控频率振荡器)产生正交上变频用的正/余弦信号。
毕业设计(论文)基于matlab的数字基带通信系统仿真
基于matlab的数字基带通信系统仿真1.课程设计的目的(1)增加对仿真软件的认识，学会对各种软件的操作和使用方法(2)加深理解数字基带通信系统的概念(3)初步掌握系统的设计方法，培养独立工作能力2.设计方案论证2.1数字基带传输系统在数字传输系统中，其传输的对象通常是二进制数字信号，它可能是来自计算机、电传打字机或其它数字设备的各种数字脉冲，也可能是来自数字终端的脉冲编码调制（PCM）信号。
这些二进制数字信号的频带范围通常从直流和低频开始，直到某一频率m f ，我们称这种信号为数字基带信号。
在某些有线信道中，特别是在传输距离不太远的情况下，数字基带信号可以不经过调制和解调过程在信道中直接传送，这种不使用调制和解调设备而直接传输基带信号的通信系统，我们称它为基带传输系统。
而在另外一些信道，特别是无线信道和光信道中，数字基带信号则必须经过调制过程，将信号频谱搬移到高频处才能在信道中传输，相应地，在接收端必须经过解调过程，才能恢复数字基带信号。
我们把这种包括了调制和解调过程的传输系统称为数字载波传输系统。
数字基带传输系统的模型如图 1所示，它主要包括码型变换器、发送滤波器、信道、接收滤波器、均衡器和取样判决器等部分。
图1 数字基带传输系统模型1.2 数字基带信号1.2.1数字基带信号波形对不同的数字基带传输系统，应根据不同的信道特性及系统指标要求，选择不同的数字脉冲波形。
原则上可选择任意形状的脉冲作为基带信号波形，如矩形脉冲、三角波、高斯脉冲及升余弦脉冲等。
但实际系统常用的数字波形是矩形脉冲，这是由于矩形脉冲纤数字传输系统中的线路传输码型。
此外，CMI 码和曼彻斯特码一样都是将一位二进制码用一组两位二进制码表示，因此称其为1B2B 码。
（5）4B/3T 码4B/3T 码是1B/1T 码的改进型它把4 个二进制码元变换为3个三进制码元。
显然，在相同信息速率的条件下，4B/3T 码的码元传输速率要比1B/1T 码的低，因而提高了系统的传输效率。
脉冲成型滤波器及matlab仿真
脉冲成型滤波器matlab仿真脉冲型滤波器用成型脉冲即数字1用矩形脉冲表示用升余弦脉冲或高斯脉冲表示主要用于基带数据处理。
在数字通信系统中，基带信号进入调制器前，波形是矩形脉冲，突变的上升沿和下降沿包含高频成分较丰富，信号的频谱一般比较宽。
从本质上说，脉冲成形就是一种滤波。
数字通信系统的信号都必须在一定的频带内，但是基带脉冲信号的频谱是一个Sa函数，在频带上是无限宽的，单个符号的脉冲将会延伸到相邻符号码元内产生码间串扰，这样就会干扰到其他信号，这是不允许的。
为了消除干扰，信号在发射之前要进行脉冲成形滤波，把信号的频率约束在带内。
因此在信道带宽有限的条件下，要降低误码率，提升信道频带利用率，需要在信号传输前，对其进行脉冲成形处理，改善其频谱特，产生适合信道传输的波形。
符号/秒代表单位波特（Baud），波特率是符号信息的比特率。
一般的脉冲成型是要过采样的，不然没有意义，因为成型滤波会扩展带宽，过采样是为了减少频谱混叠。
常用的脉冲成型滤波器有RC成型（升余弦）、Gaussian成型等。
Matlab作为一个强大的仿真工具，在通信信号处理中有着广泛的应用。
新版的Matlab （2014a）中关于滤波器设计，很多API都做了更新，下面个根据文档仿真和对比几个成型滤波器。
早些版本的firrcos函数用来设计升余弦滤波器的函数，现在已经更改成了rcosdesign 函数。
例如：设计一个16阶升余弦滤波器，载波频率Fc = 1KHz，滚降系数0.25，采样率为8KHz。
N = 16;Fc = 1000;R = 0.25;Fs = 8000;h = firrcos(N, Fc, R, Fs, 'rolloff', 'normal');figure();plot(h)下图是滤波器的抽头系数，阶数为16共有17个抽头。
如果用rcosdesign函数来设计这个滤波器，那么要用下面的调用方法来实现。
基于MATLAB的信号处理仿真分析
基于MATLAB的信号处理仿真分析第一章绪论 (3)1.1 MATLAB简介 (3)1.2 MATLAB的特点和优势 (4)1.3图形用户界面（GUI） (5)1.4设计内容 (5)第二章信号产生及其MATLAB实现 (5)2.1离散信号及其MATLAB实现 (6)2.2连续信号及其MATLAB实现 (9)2.3噪声及波形信号的MATLAB实现 (13)第三章信号变换及其MATLAB实现 (18)3.1 Z变换 (18)3.2离散傅里叶变换DFT (20)3.3快速傅里叶变换FFT (21)第四章基于MALTAB的功率谱估计 (23)3.1 直接法…………………………………………………………………233.2 间接法…………………………………………………………………253.3 改进直接法………………………………………………………………26第五章图形用户界面（GUI）的实现………………………………………………275.1 GUI界面设计概述 (27)5.2 GUI的具体实现过程 (29)5.3 GUI总界面 (36)第六章总结…………………………………………………………………………37第七章致谢………………………………………………………………………37参考文献……………………………………………………………………………38第一章绪论1.1 MATLAB简介MATLAB 是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，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，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。
它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
MATLAB信号处理仿真实验
MATLAB信号处理仿真实验1. 引言信号处理是一种广泛应用于各个领域的技术，它涉及到对信号的获取、处理和分析。
MATLAB是一种强大的数学软件，提供了丰富的信号处理工具箱，可以用于信号处理的仿真实验。
本文将介绍如何使用MATLAB进行信号处理仿真实验，并提供详细的步骤和示例。
2. 实验目的本实验旨在通过MATLAB软件进行信号处理仿真，以加深对信号处理原理和算法的理解，并掌握使用MATLAB进行信号处理的基本方法和技巧。
3. 实验步骤3.1 生成信号首先，我们需要生成一个待处理的信号。
可以使用MATLAB提供的信号生成函数，如sine、square和sawtooth等。
以生成一个正弦信号为例，可以使用以下代码：```MATLABfs = 1000; % 采样频率t = 0:1/fs:1; % 时间向量f = 10; % 信号频率x = sin(2*pi*f*t); % 生成正弦信号```3.2 添加噪声为了更真实地摹拟实际信号处理场景，我们可以向生成的信号中添加噪声。
可以使用MATLAB提供的随机噪声生成函数，如randn和awgn等。
以向生成的信号中添加高斯白噪声为例，可以使用以下代码：```MATLABSNR = 10; % 信噪比y = awgn(x, SNR); % 向信号中添加高斯白噪声```3.3 进行滤波处理滤波是信号处理中常用的一种技术，用于去除信号中的噪声或者提取感兴趣的频率成份。
可以使用MATLAB提供的滤波函数，如fir1和butter等。
以设计并应用一个低通滤波器为例，可以使用以下代码：```MATLABorder = 10; % 滤波器阶数cutoff = 0.1; % 截止频率b = fir1(order, cutoff); % 设计低通滤波器filtered_y = filter(b, 1, y); % 应用滤波器```3.4 进行频谱分析频谱分析是信号处理中常用的一种技术，用于分析信号的频率成份。
学习使用MATLAB进行信号处理和仿真
学习使用MATLAB进行信号处理和仿真信号处理是一门重要的学科，它在许多领域中发挥关键作用，包括通信、图像处理、生物医学工程等。
而MATLAB作为一个功能强大的编程软件，具备丰富的信号处理和仿真工具，因此被广泛应用于信号处理领域。
本文将重点介绍如何学习使用MATLAB进行信号处理和仿真。
一、MATLAB入门要使用MATLAB进行信号处理和仿真，首先需要对MATLAB有一定的了解。
MATLAB是一种高级计算机语言，可用于数值计算、可视化和编程。
首先，我们需要学习MATLAB的基本语法和特点，包括变量的定义和操作、矩阵运算、函数的定义和调用等。
其次，熟悉MATLAB的常用工具箱，如信号处理工具箱和控制系统工具箱，它们提供了丰富的函数和算法，方便进行信号处理和仿真。
二、信号的表示与分析在信号处理中，首先需要了解信号的表示与分析方法。
MATLAB提供了多种表示信号的方法，包括时域分析和频域分析。
时域分析是通过观察信号在时间上的变化来研究信号的性质，常用的时域分析方法有时域图形显示、自相关函数和互相关函数等。
频域分析则是将信号转换到频域进行分析，常用的频域分析方法有傅里叶变换和功率谱密度估计等。
学习使用MATLAB进行信号的时域和频域分析，可以更好地理解和处理信号。
三、滤波器设计与应用滤波器是信号处理中非常常见和重要的工具。
它可以通过选择性地通过或抑制特定频率的信号，对信号进行处理。
MATLAB提供了丰富的滤波器设计和应用函数，包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等。
我们可以利用MATLAB进行滤波器的设计、参数的调整和滤波器效果的评估等工作。
熟练掌握MATLAB中滤波器设计与应用的方法，对信号处理和仿真工作具有重要意义。
四、信号处理应用实例学习信号处理和仿真离不开实际应用实例的学习。
在这一章节中，将以几个具体的信号处理应用实例来展示MATLAB的具体使用。
比如，在通信领域中，我们可以利用MATLAB进行信号调制、解调和信道编码等工作。
matlab与通信仿真_第三章 随机信号和数字基带仿真_图文
第2-1页Matlab与通信仿真主讲教师：和煦通信基础实验教学中心第2-2页内容提要Matlab基础知识1Matlab计算结果可视化和确知信号分析23模拟调制Matlab实现4模拟信号的数字传输5数字频带传输系统6通信系统仿真综合实验7随机信号和数字基带仿真本章目标•掌握库函数产生随机数方法•理解采用蒙特卡罗算法仿真的思想•基带信号波形生成和其功率谱密度第2-3页3.1随机信号产生与功率谱密度基本原理•（1）库函数产生随机数•均匀分布的随机数——rand函数产生（0，1）内均匀分布的随机数•1）x=rand(m)；•2）x=rand(m，n)；•3）x=rand；第2-4页•高斯分布的随机数——randn函数产生均值为0，方差为1的高斯分布的随机数。
•1）x=randn(m)；•2）x=randn(m，n)；•3）x=randn第2-5页•例3-1产生一个(0,1)上均匀分布的白噪声信号u(n)，画出其波形，并检验其分布。
•clc,clear; %清除内存中可能保留的MATLAB变量•N=500000; %u(n)的长度•u=rand(1,N); %调用rand，得到均匀分布的随机数u(n)•u_mean=mean(u); %求u(n)均值•power_u=var(u); %求u(n)方差•subplot(211)•plot(u(1:100));grid on;%在一个图上分上下两个子图•ylabel('u(n) '); %给y轴加坐标•xlabel('n'); %给x轴加坐标•subplot(212)•hist(u,50);grid on;•%对u(n)做直方图，检验其分布，50是对取值范围[0 1]均分等分50份。
•ylabel('histogram of u(n)');第2-6页第2-7页02040608010000.20.40.60.81u (n ) n 00.20.40.60.81050001000015000h i s t o g r a m o f u (n )应如何表示？•如果x是（0，1）内均匀分布的随机信号，那么u=cx+d第2-8页•例3-2 产生一个均值为0.01，功率为0.1的均匀分布的白噪声信号u(n)，画出其波形。
MATLAB仿真与信号处理实践指导
MATLAB仿真与信号处理实践指导第一章：MATLAB仿真基础MATLAB是一种功能强大的数学软件，广泛应用于科学与工程领域的仿真和信号处理任务。
本章将向读者介绍MATLAB的基本概念和使用方法，帮助读者快速入门。
1.1 MATLAB简介MATLAB是由MathWorks公司开发的一种高级技术计算语言和环境。
它集成了数值计算、可视化和编程功能，可用于进行数据分析、仿真、建模、图像处理等多种任务。
1.2 MATLAB界面MATLAB的主要界面由命令窗口、脚本编辑器和变量浏览器组成。
命令窗口可以直接输入MATLAB命令，脚本编辑器用于编写和运行MATLAB脚本，变量浏览器可以查看和管理当前工作空间中的变量。
1.3 基本数据类型MATLAB支持多种基本数据类型，如数值、字符和逻辑类型。
数值类型包括整数、浮点数和复数。
字符类型用于表示文本数据，逻辑类型用于表示真假值。
1.4 基本操作MATLAB提供了丰富的数学和矩阵操作函数，如加法、乘法、求逆、求特征值等。
同时，MATLAB还支持向量化操作，可一次对整个矩阵或向量进行计算，提高运算效率。
第二章：MATLAB仿真实践本章将介绍MATLAB在仿真领域的应用，包括利用MATLAB进行线性系统仿真、非线性系统仿真和电路仿真等方面的实践。
2.1 线性系统仿真MATLAB提供了强大的线性系统仿真工具，如系统传输函数建模、频域分析、时域响应等。
通过MATLAB，可以对各种线性系统进行仿真和分析，如低通滤波器、控制系统等。
2.2 非线性系统仿真与线性系统仿真相比，非线性系统仿真更加复杂。
MATLAB提供了多种工具箱，如Simulink和Simscape，用于建立和仿真非线性系统模型。
通过这些工具，可以更加准确地模拟和预测非线性系统的行为。
2.3 电路仿真MATLAB还提供了用于电路仿真的工具，如Circuit Design Toolbox和Simscape Electronics。
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仿真在基带传输教学中的应用word资料5页
MATLAB仿真在基带传输教学中的应用Application of MATLAB in Base Band Transmission TeachingLI Le(College of Computer Science and technology, Southwest University of Scinece and Technology, Mianyang 621010, China) Abstract: According to the character of the course of base band transmission, A method was proposed in this paper that take MATLAB/Simulink as tool to solve some issues during the course. Then display the process of base band transmission simulation.数字信号的基带传输是通信系统中的一个重要环节，对基带传输研究的意义在于现代通信系统中广义上的任一线性调制的频带传输系统均可等效为基带传输系统，即数字基带传输中本就包含了频带传输的一些基本问题。
同时，就数字基带传输自身而言，随着数字通信技术的发展也被越来越多的应用[1]。
在基带传输理论学习过程中涉及到的信道编码、传输信道特性、接收滤波、抽样判决等环节存在较为抽象不易理解的问题，如果不经过实践环节，这些抽象的计算和变换难以较快的掌握。
但对于非通信专业的课程教学而言，通常缺乏专用的仪器或者实验设备来支撑这个实践环节的运作。
MATLAB是一款功能强大的工程技术数值运算跨平台语言，利用它的通信工具箱和可视化仿真模型库Simulink可有效实现通信系统的仿真。
Simulink可对动态系统进行建模、仿真并对仿真结果进行分析，其可视化建模的特点尤其适合于通信系统仿真等工作[2]。
基带脉冲成形数字滤波器的MATLAB设计与DSP上的实现
基带脉冲成形数字滤波器的MATLAB设计与DSP上的实现严城
【期刊名称】《电子科技》
【年(卷),期】2006(000)009
【摘要】介绍了采用MATLAB设计基带脉冲成形数字滤波器的基本原理和设计方法,以及在定点DSP上的实现.实现时先在CCS5000仿真开发,然后将程序加载到dsp(TMS320VC5509a)上实时运行,其结果实现了目标要求.
【总页数】4页(P14-16,21)
【作者】严城
【作者单位】西安电子科技大学,通信工程学院,陕西,西安,710071
【正文语种】中文
【中图分类】TN7
【相关文献】
1.基于MATLAB的IIR数字滤波器设计及DSP实现 [J], 郭平
2.基于MATLAB的IIR数字滤波器的设计及DSP实现 [J], 蒋渊渊;张旺
3.用MATLAB设计ⅡR数字滤波器并在DSP上的实现 [J], 樊景峰;吴加富
4.数字滤波器的MATLAB设计与DSP上的实现 [J], 郑佳春
5.基于MATLAB的IIR数字滤波器设计及DSP实现 [J], 郭平
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基带信号眼图实验——matlab仿真
基带信号眼图实验——matlａb 仿真————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：ﻩ数字基带信号的眼图实验——matla ｂ仿真一、实验目的1、掌握无码间干扰传输的基本条件和原理，掌握基带升余弦滚降系统的实现方法；2、通过观察眼图来分析码间干扰对系统性能的影响，并观察在输入相同码率的ＮRZ 基带信号下，不同滤波器带宽对输出信号码间干扰大小的影响程度；3、熟悉MATL ＡB 语言编程。
二、实验预习要求1、复习《数字通信原理》第七章７.1节——奈奎斯特第一准则内容；2、复习《数字通信原理》第七章7．2节——数字基带信号码型内容；3、认真阅读本实验内容,熟悉实验步骤。
三、实验原理和电路说明１、基带传输特性基带系统的分析模型如图3-1所示,要获得良好的基带传输系统，就应该()nsna t nT δ-∑()H ω()nsna h t nT -∑基带传输抽样判决图3-１ﻩ基带系统的分析模型抑制码间干扰。
设输入的基带信号为()nsna t nT δ-∑，sT 为基带信号的码元周期,则经过基带传输系统后的输出码元为()nsna h t nT -∑。
其中1()()2j th t H ed ωωωπ+∞-∞=⎰ﻩ（3-1）理论上要达到无码间干扰,依照奈奎斯特第一准则,基带传输系统在时域应满足：10()0,s k h kT k =⎧=⎨⎩，为其他整数 ﻩﻩ ﻩ(３－２)频域应满足：()0,ss T T H πωωω⎧≤⎪=⎨⎪⎩，其他 ﻩ ﻩ(３-3）ωsT ()H ωsT πsT π-图３-2 理想基带传输特性此时频带利用率为2/Baud Hz ,这是在抽样值无失真条件下,所能达到的最高频率利用率。
由于理想的低通滤波器不容易实现，而且时域波形的拖尾衰减太慢，因此在得不到严格定时时，码间干扰就可能较大。
在一般情况下，只要满足：222(),s i s s s si H H H H T T T T T ππππωωωωω⎛⎫⎛⎫⎛⎫+=-+++=≤⎪ ⎪⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭∑ﻩ (3－4)基带信号就可实现无码间干扰传输。
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。
MATLAB信号处理仿真
MATLAB信号处理仿真本次，我们将展示另外一个信号分析的有力工具，短时傅里叶变换。
对于探讨经典信号处理的问题，我的感觉相对舒畅，因为从信号与系统到离散时间信号处理，建立在无穷时域前提下的各种结论，完美的仿佛传说中的理想国与乌托邦。
尽管DFT与FFT的时域有限长采样造成了频谱泄露，但是我们似乎仍然心存希望，至少可以通过增加采样长度来降低泄露，至少还有这一途径可以让我们感到些许温暖，对于频率成分固定不变的信号，这种增加采样长度的方法可以让我们逼近理想主义的完美。
但是，对于频率成分随时间发生改变的信号，以上的方法陷入一个两难境地，如果采集很长的一段数据进行DFT分析，可以很精确的得知出现了那些频率成分，但是却无法知道这个成分是在何时出现的，或者，采集很短的数据做DFT分析，可以相对准确的知道在什么时候出现了某个频率成分，然而对于这个成分的具体频率值可能就探测的不那么准确，于是，对于频谱成分随时间变化的信号，我们的傅里叶分析真的变成了一个跷跷板问题，一头好了，另一头就糟糕。
不管怎样，有总比没有强，这就是本次的主题，短时傅里叶变换，在奥本海姆的书中称为“依时傅里叶变换”。
具体的数学推导此处就不再赘述了，并且没有数学排版工具也不方便展示公式，维基百科英文版的短时傅里叶变换写的也比较生动，此处我们定性的讲一讲，就是如果有一个很长的时间信号序列，我们每次从中取出一个长度为L的片段，加窗做DFT，看看频谱，这就是短时傅里叶变换，由于多引入了一个时间的维度，所以存在一个问题，就是两次做DFT 的L点数据帧，它们在原始信号中的相对位置是怎样的，是否允许有些重叠呢？我们思考一下，如果两帧信号完全不重叠，那么由于加窗的原因（想想，窗函数的边界处通常都是接近0的数据）交界处的信号突变会被窗函数抹杀掉，所以通常来说两帧数据是要有重叠的，而且重叠的部分越多，对于捕获突发的信号越有帮助，这样做的代价呢，就是计算量的增加。
那么可能您会有疑问，在做短时傅里叶变换的时候，增加DFT的帧长度L会不会是个一本万利的事情呢？很遗憾，不是，因为对于L点的DFT的分析中找到的谱峰，其有效意义对应于整个的L点数据，所以无法分辨出是在L点数据中的那个位置出现的，也许你会想，可以把两帧数据的重叠点数增加啊，这样是否利用观测某个谱峰在那个时间出现呢？的确，提高重叠点数是有帮助，但是，得到的分析结果仍然是一种不清晰的结果。
信号处理的MATLAB仿真
11目录1. 设计的基本骤 (1)1.1 雷达信号的产生 (1)1.2 噪声和杂波的产生 (1)2. 信号处理系统的仿真 (1)2.1 正交解调模块 (2)2.2 脉冲压缩模块 ................................................................... 错误!未定义书签。
2.3 回波积累模块 ................................................................... 错误!未定义书签。
2.4 恒虚警处理（CFAR）模块 (4)11 设计的基本骤xx是通过发射电磁信号，再从接收信号中检测目标回波来探测目标的。
再接收信号中，不但有目标回波，也会有噪声（天地噪声，接收机噪声）；地面、海面和气象环境(如xx)等散射产生的杂波信号；以及各种干扰信号（如工业干扰，广播电磁干扰和人为干扰）等。
所以，xx探测目标是在十分复杂的信号背景下进行的，xx需要通过信号处理来检测目标，并提取目标的各种信息，如距离、角度、运动速度、目标形状和性质等。
图3-6 设计原理图2 信号处理系统的仿真xx信号处理的目的是消除不需要的信号（如杂波）及干扰，提取或加强由目标所产生的回波信号。
xx信号处理的功能有很多，不同的xx采用的功能也有所不同，本文是对某脉冲压缩xx的信号处理部分进行仿真。
一个典型的脉冲压缩xx的信号处理部分主要由A/D 采样、正交解调、脉冲压缩、视频积累、xx虚警处理等功能组成。
因此，脉冲压缩xx信号处理的仿真模型.2.1 正交解调模块xx中频信号在进行脉冲压缩之前，需要先转换成零中频的I、Q 两路正交信号。
中频信号可表示为:(3.2)式(3.2)中， f0 为载波频率。
令:(3.3)则(3.4)在仿真中，所有信号都是用离散时间序列表示的，设采样周期为T ,则中频信号为f IF (rT ) ，同样，复本振信号采样后的信号为flocal=exp(−jω 0rT )(3.5)则数字化后的中频信号和复本振信号相乘解调后，通过低通滤波器后得到的基带信号f BB (r) 为:(3.6)式(3.6)中， h(n) 是积累xx为N 的低通滤波器的脉冲响应。
在Matlab中实现信号分析和信号处理的方法
在Matlab中实现信号分析和信号处理的方法信号分析和信号处理是数字信号处理领域的核心内容，广泛应用于通信、音频、图像等领域。
Matlab作为一款功能强大的科学计算软件，提供了丰富的工具箱和函数，可以方便地实现信号分析和信号处理的方法。
本文将介绍在Matlab中实现信号分析和信号处理的方法及相关技巧。
一、信号的表示与加载在Matlab中，信号可以以向量的形式表示。
我们可以使用`zeros`、`ones`、`linspace`等函数生成一维向量，并通过对向量元素的赋值来表示信号的幅度。
例如，我们可以使用以下代码生成一个长度为N的单位矩形脉冲信号：```matlabN = 1000; % 信号长度T = 1/N; % 采样间隔t = linspace(0, 1, N); % 生成等间隔时间向量x = zeros(1, N); % 初始化信号向量x(0.2*N:0.8*N) = 1; % 脉冲信号赋值```加载信号是信号分析的第一步，Matlab提供了多种方式加载信号，包括加载本地文件和从外部设备获取实时信号。
加载本地文件需要使用`audioread`函数（适用于音频信号）或`imread`函数（适用于图像信号）。
例如：```matlab% 加载音频信号[y, fs] = audioread('audio.wav');% 加载图像信号I = imread('image.jpg');```二、信号频谱分析频谱分析是对信号频率特性进行分析的方法，常用的频谱分析方法包括傅里叶变换和小波变换。
Matlab提供了`fft`函数和`cwt`函数来实现傅里叶变换和连续小波变换。
傅里叶变换可以将信号从时域转换到频域，显示信号的频率成分。
以下是使用`fft`函数进行傅里叶变换的示例代码：```matlabX = fft(x); % 傅里叶变换f = (0:N-1)/N; % 频率向量figure;plot(f, abs(X)); % 绘制频谱图xlabel('Frequency (Hz)');ylabel('Amplitude');title('Frequency Spectrum');```小波变换是一种时间频率分析方法，可以同时提供信号在时间和频率上的分辨率。
matlab信号处理——算法、仿真与实现
matlab信号处理——算法、仿真与实现MATLAB信号处理是一种广泛应用于各种工程领域的计算机语言和软件环境，其核心理念是用数字信号来处理实际的物理信号，使其在控制、通信、生物医学、天文学等应用中得到应用。
本文将简要介绍MATLAB信号处理的算法、仿真和实现。
算法：MATLAB信号处理的算法通常由两个主要部分组成：滤波和谱分析。
滤波是一种数字信号处理技术，可以从信号中过滤出所需的频率范围内的成分。
同时，还可以去除噪声和干扰信号，让信号更加清晰。
谱分析是一种用于检测信号频率组成的技术，可以将信号中不同频率的成分分解出来，并显示其功率谱和频率谱等分析结果。
MATLAB的信号处理工具箱中，有着很多种滤波和谱分析算法，比如数字滤波器设计、窗函数处理、FFT、STFT等等。
具体使用哪种算法，取决于所要处理的信号的特殊需要和噪声干扰的情况。
仿真：MATLAB信号处理提供了一种方便快捷的方式，将设计的算法模拟成一个完整的信号处理系统，以有效的验证其功能和正确性。
MATLAB的仿真工具包括仿真模型设计、数据可视化、参数调整等等，并可以集成其他MATLAB工具箱中的算法，如图像处理、统计分析等。
钟形图、波形图、频谱图等类型的可视化功能，让仿真数据的输出更加直观明了，以及可以快速检验算法和调整参数。
实现：MATLAB信号处理是通过在计算机中实现信号处理算法来实现的。
实现的具体方式，即设计一个MATLAB程序，将处理算法编写成代码并运行。
程序可以接受实时或离线信号，并对其进行处理和分析。
MATLAB的实现方式具有非常高的灵活性和可定制性，可以满足各种不同应用场景的需要。
总之，MATLAB信号处理可以通过对算法的选择、仿真的建模和实现的编写来完成，进而用于控制、通信、生物医学、天文学等各种应用中。
四种常用的基带传输码型matlab仿真的实验原理
四种常用的基带传输码型matlab仿真的实验原理基带传输码型是数字信号传输中的重要概念，主要用于在信道中传输数字信号。
在基带传输中，信号的频谱很宽，为了有效地传输信号，通常需要将信号的频谱限制在一定的范围内。
常用的基带传输码型有矩形脉冲、升余弦脉冲、高斯脉冲和多相码等。
在四种常用的基带传输码型的 MATLAB 仿真实验中，实验原理如下：
1. 矩形脉冲：矩形脉冲是一种简单的基带传输码型，其频谱为无限宽。
为了限制信号的频谱，通常将矩形脉冲通过一个低通滤波器，以得到一个具有一定带宽的信号。
在 MATLAB 中，可以使用 `rectpuls` 函数生成矩形脉冲信号。
2. 升余弦脉冲：升余弦脉冲是一种常用的基带传输码型，其频谱具有一定的带宽。
在 MATLAB 中，可以使用 `rcosine` 函数生成升余弦脉冲信号。
3. 高斯脉冲：高斯脉冲是一种具有较窄带宽的基带传输码型，其频谱密度较低。
在 MATLAB 中，可以使用 `gausswin` 函数生成高斯脉冲信号。
4. 多相码：多相码是一种通过相位调制实现的基带传输码型。
在 MATLAB 中，可以使用 `square` 函数生成方波信号，然后通过调整方波的相位得到多相码信号。
在 MATLAB 仿真实验中，可以通过生成各种基带传输码型信号，并对其频谱进行分析，以了解不同码型对信号频谱的影响。
此外，还可以通过改变码型参数（如脉冲宽度、相位等），观察信号频谱的变化情况，从而深入理解基带传输码型的工作原理。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
深度剖析MATLAB信号处理仿真-基带脉冲成形
本次我们探讨另外一个在本科阶段让我们头痛的东西，通信原理之必考曲目，拼死也要背下来的内容，基带脉冲成形。
然而俺对这个东西的理解和认识却是在本科以后的事情。
早年（比如摩托罗拉手机时代）的基带成形都是用模拟电路做的，那会儿的数字电路密度极低，想想大学本科数电实验里面的各种74系列芯片，如果用这个东西拼个数字滤波器估计会疯掉。
况且，就算有数字滤波器，高速高精度的ADC、DAC也是个问题。
所以，早些年的数字电路课本的名字通常叫做“脉冲与数字电路”，言下之意，这东西用来处理脉冲信号的，而且，也就处理处理脉冲信号，千万别想着整太复杂的东西，那会还是一个模拟电路统治着通信系统的时代。
问题在于，除了打电话这种事情，人们还是有传送数据的需求的，比如说像寻呼机这种无线数字通信系统，更早的，比如郑君里老师在《教与写的记忆-信号与系统评注》提到的他年轻时候的神器“1200波特数传机”这东西用现在的话讲叫做“1200波特率调制解调器”，送你一台上网用，你肯定嫌慢，但是在当时是要国家立项的重大课题。
如果你愿意去一些通信原理或是信号与系统的课本里面考古，也许会看见有些习题专门探讨如何设计一个模拟的升余弦滚降滤波器。
在那个时代里，数字电路的任务是把要发送的比特信息变换成脉冲信号，就是一些列各种幅度（多进制调制）的方波，我们在信号与系统的课程里知道，方波信号的带宽是无穷大的，所以后级的模拟成形滤波器负责把这些方波的频谱带宽变小，同时又要满足时域采样点无失真的准则。
我们在数字信号处理课程里面学习过IIR滤波器，而且还有“双线性变换法”，“冲击响应不变法"，以及各种让我们头晕的东西，我小时候第一次学这东西的时候在想，整这个玩意儿干嘛，后来才明白，这东西是为了用数字的方法来实现以前的模拟滤波器，模拟滤波器都是有极点的，映射到数字域中，就是IIR滤波器，那么为什么要替换掉模拟滤波器呢，有两个原因，一是为了提高通信产品的一致性，模拟元件比如电容、电阻的值是无法严格准确生产的，至于电感就是个更加不靠谱的东西，这就导致每个模拟电路元件被制造出来。