巴克码
实验十五 帧同步信号提取实验
实验十五 帧同步信号提取实验一、实验目的1． 掌握巴克码识别原理。
2． 掌握同步保护原理。
3． 掌握假同步、漏同步、捕捉态、维持态的概念。
二、实验内容1． 观察帧同步码无错误时帧同步器的维持态。
2． 观察帧同步器的假同步现象、漏识别现象和同步保护现象。
三、实验器材1． 信号源模块2． 同步信号提取模块3． 20M 双踪示波器一台 4． 频率计（选用） 一台四、实验原理由于数字通信系统传输的是一个接一个按节拍传送的数字信号单元，即码元，因而在接收端必须按与发送端相同的节拍进行接收，否则，会因收发节拍不一致而导致接收性能变差。
此外，为了表述消息的内容，基带信号都是按消息内容进行编组的，因此，编组的规律在收发之间也必须一致。
在数字通信中，称节拍一致为“位同步”，称编组一致为“帧同步”。
在时分复用通信体统中，为了正确地传输信息，必须在信息码流中插入一定数量的帧同步码，它可以是一组特定的码组，也可以是特定宽度的脉冲，可以集中插入，也可以分散插入。
集中式插入法也称为连贯式插入法，即在每帧数据开头集中插入特定码型的帧同步码组，这种帧同步法只适用于同步通信系统，需要位同步信号才能实现。
适合做帧同步码的特殊码组很多，对帧同步码组的要求是它们的自相关函数尽可能尖锐，便于从随机数字信息序列中识别出这些帧同步码组，从而准确定位一帧数据的起始时刻。
由于这些特殊码组123{,,,,}n x x x x 是一个非周期序列或有限序列，在求它的自相关函数时，除了在时延j ＝0的情况下，序列中的全部元素都参加相关运算外；在j ≠0的情况下，序列中只有部分元素参加相关运算，其表示式为∑-=+=jn i j i i x x j R 1)( （15－1）通常把这种非周期序列的自相关函数称为局部自相关函数。
对同步码组的另一个要求是识别器应该尽量简单。
目前，一种常用的帧同步码组是巴克码。
巴克码是一种非周期序列。
一个n 位的巴克码组为{x 1，x 2，x 3，…，x n }，其中x i 取值为＋1或－1，它的局部自相关函数为⎪⎩⎪⎨⎧≥<<±===∑-=+nj n j j n x x j R j n i j i i 00100)(1或 （15－2） 目前已找到的所有巴克码组如表15-1所列。
巴克码的详解
2.巴克码识别器巴克码识别器是比较容易实现的，这里以七位巴克码为例，用7级移位寄存器、相加器和判决器就可以组成一识别器，具体结构如图7-16所示。
7级移位寄存器的1、0端输出按照1110010的顺序连接到相加器输入，接法与巴克码的规律一致。
当输入数据的“1”存入移位寄存器时，“1”端的输出电平为+1，而“0”端的输出电平为-1；反之，存入数据“0”时，“0”端的输出电平为+1，“1”端的电平为-1。
当发送端送来的码元自右向左进入时，首先考虑一个简单的情况：假设只计算巴克码（1110010）进入的几个移位寄存器的输出，此时将有巴克码进入一位，二位……七位全部进入，第一位移出尚留六位……前六位移出只留一位等13种情况。
经过计算可得相加器的输出就是自相关函数，设码元进入移位寄存器数目为a，码元尚留在移位寄存器的数目是b，这是就可以得到a、b和j之间的关系式图7-167位巴克码识别器（7-38）根据上述关系可以得到表7-2，它反映了相加器输出与a、b之间的关系。
表7-2a a=b b巴克码进入（或留下）位数1 2 3 4 5 6 7 6 5 4 3 2 1相加器输出-1 0 -1 0 -1 0 7 0 -1 0 -1 0 -1实际上述群同步码的前后都是有信息码的，具体情况如图7-17（a）所示，在这种情况下巴克码识别器的输出波形如图7-17（b）所示。
图7-17 识别器输入和输出波形当七位巴克码在图7-17中的t1时刻，正好已全部进入了7级移位寄存器，这时7个移位寄存器输出端都输出+1，相加后得最大输出+7，如图7-17（b）所示，而判决器输出的两个脉冲之间的数据，称为一群数据或称为一帧数据。
当然，对于信息而言，由于其具有的随机特性，可以考察一种最不利的情况：即当巴克码只有部分码在移位寄存器时，信息码占有的其它移位寄存器的输出全部是+1，在这样一种对于群同步最不利的情况下，相加器的输出将如表7-3所示。
巴克码相位调频脉冲压缩
巴克码相位调频脉冲压缩
巴克码相位调频脉冲压缩是一种常用的信号处理技术，常用于雷达系统、通信系统等领域。
在这种技术中，巴克码是一种特殊的二进制序列，具有良好的自相关性和互相关性特性，能够实现信号的压缩和解压缩。
巴克码相位调频脉冲压缩的基本原理是利用巴克码序列的自相关性，将发射信号与巴克码序列进行相关运算，从而实现信号的压缩。
具体来说，巴克码序列的自相关性使得与其相关的信号在相关运算后得到较大的输出，而与其不相关的信号则得到较小的输出，从而实现信号的压缩。
压缩后的信号具有较窄的脉冲宽度，能够提高信号的分辨能力和抗干扰能力。
在实际应用中，巴克码相位调频脉冲压缩常用于雷达系统中。
通过将发射信号与巴克码序列进行相关运算，可以实现雷达信号的压缩，提高雷达系统的距离分辨率和目标探测性能。
此外，巴克码相位调频脉冲压缩还可以用于通信系统中，提高通信信号的抗干扰能力和传输效率。
总的来说，巴克码相位调频脉冲压缩是一种重要的信号处理技术，具有广泛的应用前景。
通过巴克码相位调频脉冲压缩技术，可以实现信号的压缩和解压缩，提高信号的性能指标，为雷达系统、通信系统等领域的应用提供技术支持。
巴克码
1 巴克码简介1.1巴克码简介巴克码主要用于通信系统中的帧同步，其特点是具有尖锐的自相关函数，便于与随机的数字信息相区别，易于识别，出现伪同步的可能性小。
巴克码是一种具有特殊规律的二进制码组，它是一种非周期序列。
一个n 位的巴克码组为{ ， ：， ，. ，}，其中 的取值是+1或一1，其局部自相关函数为：()i i+j 10x x 0,1,100n j i n j R j j n j n ===⎧⎪==+-<<⎨⎪≥⎩∑目前已发现的所有巴克码组如表1：表1 已发现的巴克码组其中，“+”表示取值为高电平1，“一”表示取值为低电平0。
依要求及上面的巴克码组可知，8位的巴克码发生器应在输入时钟信号作用下依次产生“01110010”的码元序列。
1.2 系统设计框图巴克码发生器巴克玛发生器设计原理如图1.2所示。
图1.1 巴克码发生器设计原理图MATLAB 软件概述MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，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。
它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。
MATLAB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、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。
巴克码—线性调频脉冲多普勒雷达matlab代码
巴克码—线性调频脉冲多普勒雷达matlab代码%% 雷达系统仿真 %%% 发射信号为13位巴克码和线性调频混合调制的信号，线性调频的中心频率为30MHz， % 调频带宽为4MHz，每一位码宽为10微秒，发射信号的帧周期为1毫秒 % 该雷达具有数字化正交解调、数字脉冲处理、固定目标对消、动目标检测(MTD)、 % 和恒虚警(CFAR)处理等功能close all;clear all;clc;%%%%%%%%%%%%%%% 产生雷达发射信号 %%%%%%%%%%%%% code=[1,1,1,1,1,-1,-1,1,1,-1,1,-1,1]; % 13位巴克码tao=10e-6; % 脉冲宽度10usfc=28e6; % 调频信号起始频率f0=30e6; % 调频信号中心频率fs=100e6; % 采样频率ts=1/fs; % 采样间隔B=4e6; % 调频信号调频带宽t_tao=0:1/fs:tao-1/fs; % 调制信号，对于线性调频来说，调制信号就是时间序列N=length(t_tao);k=B/fs*2*pi/max(t_tao); % 调制灵敏度，也就是线性调频的步进系数n=length(code);pha=0;s=zeros(1,n*N);for i=1:nif code(i)==1pha=pi;else pha = 0;ends(1,(i-1)*N+1:i*N)=cos(2*pi*fc*t_tao+k*cumsum(t_tao)+pha);endt=0:1/fs:n*tao-1/fs;figure,subplot(2,1,1),plot(t,s); xlabel('t(单位:S)'),title('混合调制信号(13为巴克码+线性调频)'); s_fft_result=abs(fft(s(1:N)));subplot(2,1,2),plot((0:fs/N:fs/2-fs/N),abs(s_fft_result(1:N/2)));xlabel('频率(单位:Hz)'),title('码内信号频谱');%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 产生脉冲压缩系数 %%%%%%%%%%%%%%%% %--------------------- 正交解调 --------------------% N=tao/ts;n=0:N-1;s1=s(1:N);local_oscillator_i=cos(2*pi*f0/fs*n); % I路本振信号local_oscillator_q=sin(2*pi*f0/fs*n); % Q路本振信号fbb_i = local_oscillator_i.*s1; % I路解调fbb_q = local_oscillator_q.*s1; % Q路解调window=chebwin(51,40); % 50阶cheby窗的FIR低通滤波器[b,a]=fir1(50,2*B/fs,window);fbb_i=[fbb_i,zeros(1,25)]; % 因为该FIR滤波器有25个采样周期的延迟，为了保证% 所有有效信息全部通过滤波器，故在信号后补25个0fbb_q=[fbb_q,zeros(1,25)];fbb_i=filter(b,a,fbb_i);fbb_q=filter(b,a,fbb_q);fbb_i=fbb_i(26:end); % 截取有效信息fbb_q=fbb_q(26:end); % 截取有效信息fbb=fbb_i+j*fbb_q;%-------- 产生理想线性调频脉冲压缩匹配系数 ---------% D = B*tao;match_filter_1=ts*fliplr(conj(fbb))*sqrt(D)*2/tao;NFFT = 131126;%2^nextpow2(length(s));match_filter_1_fft=fft(match_filter_1,NFFT); % 第一次脉冲压缩处理匹配系数 figure;subplot(2,1,1),plot(real(match_filter_1_fft)),title('脉冲压缩系数(实部)'); subplot(2,1,2),plot(imag(match_filter_1_fft)),title('脉冲压缩系数(虚部)');N=length(s);n=0:N-1;local_oscillator_i=cos(2*pi*f0/fs*n); % I路本振信号local_oscillator_q=sin(2*pi*f0/fs*n); % Q路本振信号fbb_i = local_oscillator_i.*s; % I路解调fbwindow=chebwin(51,40); % 50阶cheby窗的FIR低通滤波器[b,a]=fir1(50,0.5,window);fbb_i=[fbb_i,zeros(1,25)]; % 因为该FIR滤波器有25个采样周期的延迟，为了保证% 所有有效信息全部通过滤波器，故在信号后补25个0fbb_q=[fbb_q,zeros(1,25)];fbb_i=filter(b,a,fbb_i);fbb_q=filter(b,a,fbb_q);fbb_i=fbb_i(26:end); % 截取有效信息fbb_q=fbb_q(26:end); % 截取有效信息signal=fbb_i+j*fbb_q;clear fbb_i;clear fbb_q;clear local_oscillator_i;clearlocal_oscillator_q;signal_fft=fft(signal,NFFT);pc_result_fft=signal_fft.*match_filter_1_fft;pc_result=ifft(pc_result_fft,NFFT); figure,plot((0:ts:length(signal)*ts-ts),pc_result(1:length(signal)));xlabel('t(单位:S)'),title('回波脉冲压缩处理结果');t=tao*length(code);match_filter_2=2*ts*fliplr(conj(pc_result))*2/t;match_filter_2_fft=fft(match_filter_2,NFFT); % 第二次脉冲压缩处理匹配系数figure;subplot(2,1,1),plot(real(match_filter_2_fft)),title('脉冲压缩系数(实部)');subplot(2,1,2),plot(imag(match_filter_2_fft)),title('脉冲压缩系数(虚部)');%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 产生雷达回波 %%%%%%%%%%%%%%%%f_frame=1e3; % 雷达发射信号重复频率T_frame=1/f_frame;N_echo_frame=18;f_doppler=3.5e3; % 动目标的多普勒频率t_frame=0:ts:T_frame-ts;t_mobj=200e-6; % 动目标位置echo_mobj_pulse=[zeros(1,t_mobj/ts),s,zeros(1,(T_frame-t_mobj)/ts-length(s))];echo_mobj=repmat(echo_mobj_pulse,1,N_echo_frame);t_doppler=0:ts:N_echo_frame*T_frame-ts;s_doppler=cos(2*pi*f_doppler*t_doppler);s_echo_mobj=echo_mobj.*s_doppler;t_fobj=450e-6; % 固定目标位置echo_fobj_pulse=[zeros(1,t_fobj/ts),s,zeros(1,(T_frame-t_fobj)/ts-length(s))];echo_fobj=repmat(echo_fobj_pulse,1,N_echo_frame);t_clutter=700e-6; % 杂波位置t_clutter_pulse=39e-6;sigma=2; % 杂波瑞利分布参数sigmat1=0:ts:t_clutter_pulse-ts;u=rand(1,length(t1));echo_clutter=0.08*sqrt(2*log(1./u))*sigma; % 产生瑞利分布信号s_echo_clutter_pulse=[zeros(1,t_clutter/ts),echo_clutter,...zeros(1,(T_frame-t_clutter)/ts-length(echo_clutter))];s_echo_clutter=repmat(s_echo_clutter_pulse,1,N_echo_frame);s_noise=0.1*rand(1,N_echo_frame*T_frame/ts);s_echo=s_echo_mobj+echo_fobj+s_echo_clutter+s_noise;%--------------------- 正交解调 --------------------%N=N_echo_frame*T_frame/ts;n=0:N-1;local_oscillator_i=cos(2*pi*f0/fs*n); % I路本振信号local_oscillator_q=sin(2*pi*f0/fs*n); % Q路本振信号s_echo_i = local_oscillator_i.*s_echo; % I路解调s_echo_q = local_oscillator_q.*s_echo; % Q路解调window=chebwin(51,40); % 50阶cheby窗的FIR低通滤波器[b,a]=fir1(50,2*B/fs,window);s_echo_i=[s_echo_i,zeros(1,25)]; % 因为该FIR滤波器有25个采样周期的延迟 % 所有有效信息全部通过滤波器，故在信号后补25个s_echo_q=[s_echo_q,zeros(1,25)];s_echo_i=filter(b,a,s_echo_i);s_echo_q=filter(b,a,s_echo_q);s_echo_i=s_echo_i(26:end); % 截取有效信息s_echo_q=s_echo_q(26:end); % 截取有效信息s_echo_mf=s_echo_i+j*s_echo_q;%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 脉冲压缩处理 %%%%%%%%%%%%%%%%%%s_pc_result = zeros(N_echo_frame,NFFT);for i=1:N_echo_frames_echo_fft_result=fft(s_echo_mf(1,(i-1)*T_frame/ts+1:i*T_frame/ts),NFFT);s_pc_fft_1=s_echo_fft_result.*match_filter_1_fft;s_pc_fft_2=s_pc_fft_1.*match_filter_2_fft;s_pc_result(i,:)=ifft(s_pc_fft_2,NFFT);ends_pc_result_1=s_pc_result';s_pc_result_1=reshape(s_pc_result_1,1,N_echo_frame*NFFT);figure,subplot(2,1,1),plot((0:ts:N_echo_frame*NFFT*ts-ts),real(s_pc_result_1));xlabel('t(单位:S)'),title('脉冲压缩处理后结果(实部)');subplot(2,1,2),plot((0:ts:N_echo_frame*NFFT*ts-ts),imag(s_pc_result_1)); xlabel('t(单位:S)'),title('脉冲压缩处理后结果(虚部)');%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 固定杂波对消处理 %%%%%%%%%%%%%%%%%%S_MTI_result = zeros(N_echo_frame-2,NFFT);for i=1:N_echo_frame-2S_MTI_result(i,:)=s_pc_result(i,:)+s_pc_result(i+2,:)-2*s_pc_result(i+1,:);endS_MTI_result_1=S_MTI_result';S_MTI_result_1=reshape(S_MTI_result_1,1,(N_echo_frame-2)*NFFT); figure,subplot(2,1,1),plot((0:ts:(N_echo_frame-2)*NFFT*ts-ts),real(S_MTI_result_1));xlabel('t(单位:S)'),title('固定杂波对消后结果(实部)');subplot(2,1,2),plot((0:ts:(N_echo_frame-2)*NFFT*ts-ts),imag(S_MTI_result_1));xlabel('t(单位:S)'),title('固定杂波对消后结果(虚部)');clear S_MTI_result_1;%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% MTD处理和求模 %%%%%%%%%%%%%%%%%%S_MTD_result_1 = fft(S_MTI_result,N_echo_frame-2);S_MTD_result=abs(max(S_MTD_result_1));figure,plot((0:ts:NFFT*ts-ts),S_MTD_result); xlabel('t(单位:S)'),title('MTD处理后求模结果(信号最大通道)');%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% CFAR处理 %%%%%%%%%%%%%%%%%%cfar_result = zeros(1,NFFT);cfar_result(1,1)=S_MTD_result(1,1)/(sqrt(2)/pi*mean(S_MTD_result(1,2 :17)));% 第1点恒虚警处理的噪声均值由其后面的16点的噪声决定for i=2:16% 第2点到第16点恒虚警处理的噪声均值由其前面和后面16点的噪声共同决定noise_mean=sqrt(2)/pi*(mean(S_MTD_result(1,1:i-1))+mean(S_MTD_result(1,i+1:i+16)))/2;cfar_result(1,i)=S_MTD_result(1,i)/noise_mean; endfor i=17:NFFT-17% 正常的数据点的恒虚警处理的噪声均值由其前面和后面各16点的噪声中的大者决定noise_mean=sqrt(2)/pi*max(mean(S_MTD_result(1,i-16:i-1)),mean(S_MTD_result(1,i+1:i+16)));cfar_result(1,i)=S_MTD_result(1,i)/noise_mean; endfor i=NFFT-16:NFFT-1% 倒数第16点到倒数第2点恒虚警处理的噪声均值由其前面16点和后面的噪声共同决 noise_mean=sqrt(2)/pi*(mean(S_MTD_result(1,i-16:i-1))+mean(S_MTD_result(1,i+1:NFFT)))/2;cfar_result(1,i)=S_MTD_result(1,i)/noise_mean; endcfar_result(1,NFFT)=S_MTD_result(1,NFFT)/(sqrt(2)/pi*mean(S_MTD_resu lt(1,NFFT-16:NFFT-1)));figure,plot((0:ts:NFFT*ts-ts),cfar_result); xlabel('t(单位:S)'),title('采用恒虚警处理结果');。
实验十三 帧同步信号提取实验
实验十三 帧同步信号提取实验一、实验目的1、掌握巴克码识别原理。
2、掌握同步保护原理。
3、掌握假同步、漏同步、捕捉态、维持态的概念。
二、实验内容1、观察帧同步码无错误时帧同步器的维持态。
2、观察帧同步器的假同步现象、漏识别现象和同步保护现象。
三、实验仪器1、信号源模块2、同步信号提取模块3、20M 双踪示波器 一台4、频率计（选用） 一台5、连接线 若干四、实验原理由于数字通信系统传输的是一个接一个按节拍传送的数字信号单元，即码元，因而在接收端必须按与发送端相同的节拍进行接收，否则，会因收发节拍不一致而导致接收性能变差。
此外，为了表述消息的内容，基带信号都是按消息内容进行编组的，因此，编组的规律在收发之间也必须一致。
在数字通信中，称节拍一致为“位同步”，称编组一致为“帧同步”。
在时分复用通信系统中，为了正确地传输信息，必须在信息码流中插入一定数量的帧同步码，它可以是一组特定的码组，也可以是特定宽度的脉冲，可以集中插入，也可以分散插入。
集中式插入法也称为连贯式插入法，即在每帧数据开头集中插入特定码型的帧同步码组，这种帧同步法只适用于同步通信系统，需要位同步信号才能实现。
适合做帧同步码的特殊码组很多，对帧同步码组的要求是它们的自相关函数尽可能尖锐，便于从随机数字信息序列中识别出这些帧同步码组，从而准确定位一帧数据的起始时刻。
由于这些特殊码组123{,,,...,}n x x x x 是一个非周期序列或有限序列，在求它的自相关函数时，除了在时延j ＝0的情况下，序列中的全部元素都参加相关运算外，在j ≠0的情况下，序列中只有部分元素参加相关运算，其表示式为∑-=+=jn i j i i x x j R 1)( （13－1）通常把这种非周期序列的自相关函数称为局部自相关函数。
对同步码组的另一个要求是识别器应该尽量简单。
目前，一种常用的帧同步码组是巴克码。
巴克码是一种非周期序列。
一个n 位的巴克码组为{x 1，x 2，x 3，…，x n }，其中x i 取值为＋1或－1，它的局部自相关函数为⎪⎩⎪⎨⎧≥<<±===∑-=+nj n j j n x x j R j n i ji i 00100)(1或 （13－2） 目前已找到的所有巴克码组如表13-1所列。
巴克码原理
巴克码原理巴克码原理是一种数字通信中常用的编码原理，它是由美国工程师贝尔提出的。
巴克码的特点是能够有效地减小信号的带宽，提高信号的传输效率，因此在数字通信领域得到了广泛的应用。
巴克码原理的核心思想是利用频率间隔较大的正弦波来表示数字信号，通过对正弦波的频率进行调制来传输数字信息。
在巴克码中，每一个数字被表示为一段特定频率的正弦波，这些正弦波被称为“巴克码”。
巴克码的生成过程是通过将数字信号进行数字滤波和频率调制来实现的。
首先，将数字信号经过数字滤波器进行滤波，得到一组频率间隔较大的正弦波。
然后，根据数字信号的取值来调制这些正弦波的频率，从而生成巴克码信号。
巴克码的优点之一是它能够有效地减小信号的带宽。
由于巴克码使用频率间隔较大的正弦波来表示数字信号，因此可以在较小的频带内传输更多的信息，提高了信号的传输效率。
这对于数字通信系统来说是非常重要的，特别是在带宽有限的情况下，巴克码能够更好地满足信号传输的需求。
此外，巴克码还具有良好的抗干扰性能。
由于巴克码的频率间隔较大，使得它对于频率偏移和噪声的影响较小，因此在实际的数字通信系统中，巴克码能够更好地抵抗信道噪声和干扰，提高了系统的可靠性和稳定性。
然而，巴克码也存在一些局限性。
由于巴克码的频率间隔较大，使得它的波形包含了大量的高频成分，这对于传输介质的要求较高，因此在实际应用中需要考虑传输介质的特性和成本。
总的来说，巴克码原理是一种非常重要的数字通信编码原理，它在数字通信系统中发挥着重要的作用。
通过巴克码原理，我们能够更有效地利用有限的频带资源，提高数字信号的传输效率和抗干扰性能，为数字通信系统的发展提供了重要的技术支持。
在未来的数字通信领域，巴克码原理有望得到更广泛的应用和发展。
巴克码简介
j=0 0< j<n j≥n
对于 7-bit 巴克码,相关函数如下图所示:
Hale Waihona Puke 13-17 6 5 4 3 2 1 0 -1 -2 -10 -5 0 5 10
图 2 巴克码的(0 扩展)相关函数 除了 7-bit 巴克码之外,还有一下长度的巴克码: 长度 2 3 4 5 7 11 13 编码 ++ ++ + + + ;+ + + +++++ ++++ +++++ +++++++++
-1 -2 -10 -5 0 5 10
图 1. 检测电路原理 其中对于串行码流,当出现同步点之后,匹配输出会有尖峰出现. 为了让上面电路在同步点出现的尖峰和非同步点有明显区别, 需要仔细设计编码. 一个编码 的设计原则是:
n R ( j ) = ∑ x i x i + j = 0 or ± 1 i =1 0
131巴克码用于识别数据帧的起始通过下面的电路7bit巴克码为例从串行码流中找到同步点
uingrd@
巴克码用于识别数据帧的起始,通过下面的电路(7bit 巴克码为例)从串行码流中找到同步 点:
串行码流输入
+1
+1
+1
-1
-1
+1
-1
7 6 5 4
匹配输出
3 2 1 0
门限检测
检测输出
13-2
�
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1 巴克码简介
1.1巴克码简介
巴克码主要用于通信系统中的帧同步，其特点是具有尖锐的自相关函数，便于与随机的数字信息
相区别，易于识别，出现伪同步的可能性小。
巴克码是一种具有特殊规律的二进制码组，它是一种非周期序列。
一个n 位的巴克码组为{ ， ：， ，. ，}，其中 的取值是+1或一1，其局部自相关函数为：
()i i+j
10x x 0,1,100n j i n j R j j n j n ===⎧⎪==+-<<⎨⎪≥⎩∑
目前已发现的所有巴克码组如表1：
表1 已发现的巴克码组
其中，“+”表示取值为高电平1，“一”表示取值
为低电平0。
依要求及上面的巴克码组可知，8位的巴克码发生器应在输入时钟信号作用下依次产生
“01110010”的码元序列。
1.2 系统设计框图
巴克码发生器
巴克玛发生器设计原理如图1.2所示。
图1.1 巴克码发生器设计原理图
MATLAB软件概述
MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，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。
它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。
MATLAB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、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的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。
在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++ ，JAVA的支持。
可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用。