基于MATLAB的高斯白噪声信道分析报告
matlab高斯噪声函数

matlab高斯噪声函数(原创版)目录1.Matlab 中生成高斯噪声的方法2.高斯噪声的特点和应用3.椒盐噪声与高斯噪声的区别4.如何在 Matlab 中生成椒盐噪声和高斯白噪声5.滤波器在噪声抑制中的应用正文在 Matlab 中,生成高斯噪声常用的函数是 randn。
该函数可以生成服从正态分布的随机数。
其使用方法为:y = randn(m,n),其中 m 和 n 分别为矩阵的大小。
生成的随机数矩阵 y 中,每个元素都服从均值为 0、方差为 1 的高斯分布。
高斯噪声的特点是其噪声幅度随机,且在图像中的位置固定。
这种噪声在图像处理中很常见,例如在图像传输过程中,信号可能受到高斯噪声的影响。
因此,研究如何生成和处理高斯噪声对于图像处理具有重要意义。
椒盐噪声是一种特殊的高斯噪声,其特点是在图像中的某些位置上噪声幅度较大,形成“椒盐”状。
椒盐噪声与高斯噪声的主要区别在于噪声的幅度分布,椒盐噪声的噪声幅度分布不是正态分布,而是具有较高的峰值和较低的谷值。
在 Matlab 中,可以通过 imnoise 函数生成椒盐噪声。
例如,使用imnoise(I, "salt", m, v) 可以生成椒盐噪声,其中 I 为要添加噪声的图像,m 和 v 分别表示噪声的强度和方差。
除了椒盐噪声,Matlab 中也可以生成高斯白噪声。
高斯白噪声是在频域上呈高斯分布的噪声,其能量分布均匀。
在 Matlab 中,可以使用awgn 函数生成高斯白噪声。
例如,使用 awgn(x, snr) 可以生成高斯白噪声,其中 x 为信号,snr 为信噪比。
在实际应用中,噪声抑制滤波器可以用于去除图像中的噪声。
常见的噪声抑制滤波器包括均值滤波器、中值滤波器和边界保持类滤波器。
均值滤波器的原理是在图像上,对待处理的像素给定一个模板,该模板包括了其周围的邻近像素。
将模板中的全体像素的均值来替代原来的像素值。
中值滤波器则通过取图像中每个像素邻域的中值来实现噪声抑制。
matlab 正弦波 高斯白噪声 均匀白噪声 功率谱密度 自相关函数(word文档良心出品)

现代通信原理作业一姓名:张英伟学号:133320085208036 班级:13级理工部3班利用matlab完成:●产生正弦波信号、均匀白噪声以及高斯白噪声并分别将两种噪声叠加到正弦波信号上,绘出波形。
●分别求取均匀白噪声序列和高斯白噪声序列的自相关及功率谱密度,绘出波形。
一、白噪声区别及产生方法1、定义:均匀白噪声:噪声的幅度分布服从均匀分布,功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声。
高斯白噪声:噪声的幅度分布服从正态分布,功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声。
2、matlab仿真函数:rand函数默认产生是区间在[0,1]的随机数,这里需要利用公式:z2=a+(b-(a))*rand(m,n)............(公式1)randn函数默认产生均值是0、方差是1的随机序列,所以可以用其来产生均值为0、方差为1的正态分布白噪声,即N(0,12)。
利用公式:z1=a+b*randn(1,n).................(公式2)可以产生均值为a,方差为b2 高斯白噪声,即N(a,b2)。
二、自相关函数与功率谱密度之间的关系1、功率谱密度:每单位频率波携带的功率,这被称为信号的功率谱密度。
2、自相关函数:描述随机信号X(t)在任意两个不同时刻t1,t2的取值之间的相关程度。
3、维纳-辛钦定理:由于平均值不为零的信号不是平方可积的,所以在这种情况下就没有傅里叶变换。
幸运的是维纳-辛钦定理提供了一个简单的替换方法,如果信号可以看作是平稳随机过程,那么功率谱密度就是信号自相关函数的傅里叶变换。
4、平稳随机过程:是在固定时间和位置的概率分布与所有时间和位置的概率分布相同的随机过程。
(就是指得仅一个随机过程,中途没有变成另外一个统计特性的随机过程)二、源代码及仿真结果1、正弦波x=(0:0.01:2); %采样频率100Hzy1=sin(10*pi*x); %产生频率5Hz的sin函数plot(x,y1,'b');2、高斯白噪声+正弦波z1=0.1*randn(1,201); %产生方差N(0,0.12)高斯白噪声(b=0.01/0.1/1)plot(x,z1,'b');y2=y1+z1; %叠加高斯白噪声的正弦波plot(x,y2,'b');3、均匀白噪声+正弦波z2=-.3+.6*rand(1,201); %产生-0.3到0.3的均匀白噪声plot(x,z2,'b');y3=y1+z2; %叠加均匀白噪声的正弦波plot(x,y3,'b');4、高斯白噪声序列自相关函数及功率谱密度z1=0.1*randn(1,201); %产生方差N(0,0.12)高斯白噪声[r1,lags]=xcorr(z1); %自相关函数的估计plot(lags,r1);f1=fft(r1);f2=fftshift(f1); %频谱校正l1=(0:length(f2)-1)*200/length(f2)-100; %功率谱密度x轴y4=abs(f2);plot(l1,y4);5、均匀白噪声序列自相关函数及功率谱密度z2=-.3+.6*rand(1,201); %产生-0.3到0.3的均匀白噪声[r2,lags]=xcorr(z2); %自相关函数的估计plot(lags,r2);f3=fft(r2);f4=fftshift(f3); %频谱校正l2=(0:length(f4)-1)*200/length(f4)-100; %功率谱密度x轴y5=abs(f4);plot(l2,y5);。
高斯白噪声 matlab

高斯白噪声matlab摘要:1.高斯白噪声的定义和特性2.MATLAB 中生成高斯白噪声的方法3.高斯白噪声在各个领域的应用正文:1.高斯白噪声的定义和特性高斯白噪声(Gaussian White Noise)是一种在各个频率上具有相同能量分布的随机信号,它是信号处理领域中常见的一种噪声模型。
高斯白噪声具有以下特性:- 它的概率密度函数服从正态分布(高斯分布),即均值为0,方差为常数σ的正态分布。
- 在各个频率上的能量分布是均匀的,即具有平坦的功率谱。
- 高斯白噪声是各态历经(ergodic)的,这意味着在一个长时间内,信号的任何一段样本都是可能出现的。
2.MATLAB 中生成高斯白噪声的方法在MATLAB 中,可以使用内置函数`wgn`来生成高斯白噪声。
以下是一个简单的示例:```matlab% 指定信号的长度= 1000;% 生成高斯白噪声oise = wgn(n, 1);% 显示噪声信号figure;plot(noise);title("高斯白噪声示例");```其中,`wgn`函数的第一个参数`n`表示信号的长度,第二个参数`1`表示信号的均值为1。
需要注意的是,`wgn`函数生成的高斯白噪声是在均值为0,标准差为1 的条件下生成的,因此在实际应用中,可能需要根据需要对信号进行缩放。
3.高斯白噪声在各个领域的应用高斯白噪声在许多领域都有广泛的应用,包括通信、信号处理、图像处理等。
例如,在通信系统中,高斯白噪声常常被用作信道噪声的模型,以研究信道对信号传输性能的影响;在图像处理中,高斯白噪声可以作为随机噪声加入到图像中,以生成具有自然随机纹理的效果。
基于MATLAB的高斯白噪声信道分析报告

基于MATLAB的⾼斯⽩噪声信道分析报告基于matlab⾼斯⽩噪声信道分析系统的设计××(陕西理⼯学院物理与电信⼯程学院通信⼯程专业1202班,陕西汉中 723003)指导教师:吴燕[摘要] MATLAB 是⼀种⽤于算法开发、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。
本⽂在matlab的环境下构建了BFSK在⾼斯⽩噪声信道中传输的系统模型,通过simulink程序仿真,研究系统的误码率与信道质量的关系,找到在⾼斯⽩噪声信道上传输的最⼤信噪⽐及所需发射功率和调制频率,从⽽得出该系统在⾼斯⽩噪声信道中的最佳传输性能。
[关键词] MATLAB;⾼斯⽩噪声;信道分析;simulink仿真Design and production of the Gauss white noise channel analysis system based on MATLAB××(Grade 2012,Class 2,Major of Communication Engineering,School of Physics and Telecommunication Engineering of Shaanxi University of Technology,Hanzhong 723003,Shaanxi)Tutor: Wu YanAbstract: MATLAB is a high-level technical computing language and interactive environment for the development of algorithms, data visualization, data analysis and numerical calculation. This article in the matlab environment build BFSK in AWGN channel model simulation,by running simulation the program on the system of quality of error rate and channel relationships,found in AWGN channel transport of maximum signal-to-noise ratio and the desired transmitter power.Key words:MA TLAB; Gauss white noise; channel analysis; Simulink simulation⽬录1.绪论 .................................... 错误!未定义书签。
基于MATLAB的高斯白噪声信道分析报告

基于MATLAB的高斯白噪声信道分析报告一、引言高斯白噪声是信号传输过程中一种常见的干扰信号。
对于通信系统的设计和性能分析来说,了解信道模型对系统的影响非常重要。
本报告主要基于MATLAB对高斯白噪声信道进行分析,通过模拟实验来研究高斯白噪声对信号传输的影响。
二、背景知识1.高斯白噪声信道:高斯白噪声是一种均值为零,功率谱密度为常数的随机过程。
它的特点是干扰信号的瞬时值是随机的,且各个样本之间是无关的。
2.信道容量:信道容量是指在给定带宽和信噪比条件下,信道所能传输的最大信息速率。
对于高斯白噪声信道,香农公式可以用来计算信道容量。
三、实验步骤1. 生成高斯白噪声信号:使用MATLAB提供的randn函数生成服从高斯分布的随机数序列作为高斯白噪声信号。
2.生成待传输信号:为了模拟实际通信系统,我们生成一个随机的二进制信号序列,其中1代表信号出现,0代表信号未出现。
3.信号加噪声:将待传输信号与高斯白噪声信号相加,模拟信号在传输过程中受到噪声的影响。
4.信号解码:使用最简单的译码方法,将收到的信号进行硬判决,即大于0的样本判定为1,小于0的样本判定为0。
5. 比较原始信号和解码信号:对比原始信号和解码信号,计算误比特率(Bit Error Rate, BER)。
四、实验结果与讨论我们进行了多次实验,分别改变了信号传输的信噪比(Signal-to-Noise Ratio, SNR),记录了每次实验的误比特率。
实验结果表明,在相同的SNR条件下,误比特率随信噪比的增大而减小,即信噪比越大,误比特率越低。
这是因为噪声对信号传输的干扰越小,解码的准确性越高。
我们还进行了不同信噪比下信道容量的计算。
根据香农公式,信道容量与信噪比成正比。
我们发现,当信噪比较小时,信道容量较低,即信号传输的速率较慢;当信噪比较大时,信道容量达到最大值,即信号传输的速率最大。
通过以上分析,我们可以得出以下结论:1.高斯白噪声对信号传输会造成一定的干扰,降低信号的传输质量。
(word完整版)高斯白噪声的matlab实现

通信系统建模与仿真实验一、高斯白噪声的matlab 实现要求:样本点:100 1000标准差:0.2 2 10均值: 0 0.2白噪声如果噪声的功率谱密度在所有的频率上均为一常数,即)/(),(,)(0Hz W f n f P n +∞<<-∞=式中:0n 为常数,责成该噪声为白噪声,用)(t n 表示。
高斯白噪声的matlab实现1.样本点为1000、均值为0、标准差为0.2时,高斯白噪声分布为下图所示:程序如下所示:% White background noisclear allf = 1:1:1000;for i = 1:length(f)K = (0.2) * randn(1,1) - 0;P(i) = 10.^(K - 3.95*(10^-5)*f(i));A(i) = sqrt(2*P(i));endxifft = ifft(A);realx = real(xifft);ti = [1:length(xifft)-1]/1000;realx2(1:length(xifft)-1) = realx(2:length(xifft));plot(ti,realx2)程序如下所示:% White background noisclear allf = 1:1:1000;for i = 1:length(f)K = (2) * randn(1,1) - 0;P(i) = 10.^(K - 3.95*(10^-5)*f(i));A(i) = sqrt(2*P(i)); endxifft = ifft(A);realx = real(xifft);ti = [1:length(xifft)-1]/1000;realx2(1:length(xifft)-1) = realx(2:length(xifft)); plot(ti,realx2)程序如下所示:% White background noisclear allf = 1:1:1000;for i = 1:length(f)K = (10) * randn(1,1) - 0;P(i) = 10.^(K - 3.95*(10^-5)*f(i));A(i) = sqrt(2*P(i)); endxifft = ifft(A);realx = real(xifft);ti = [1:length(xifft)-1]/1000;realx2(1:length(xifft)-1) = realx(2:length(xifft)); plot(ti,realx2)程序如下所示:% White background noisclear allf = 1:1:1000;for i = 1:length(f)K = (0.2) * randn(1,1) - 10;P(i) = 10.^(K - 3.95*(10^-5)*f(i));A(i) = sqrt(2*P(i)); endxifft = ifft(A);realx = real(xifft);ti = [1:length(xifft)-1]/1000;realx2(1:length(xifft)-1) = realx(2:length(xifft)); plot(ti,realx2)程序如下所示:% White background noisclear allf = 1:1:1000;for i = 1:length(f)K = (2) * randn(1,1) - 10;P(i) = 10.^(K - 3.95*(10^-5)*f(i));A(i) = sqrt(2*P(i)); endxifft = ifft(A);realx = real(xifft);ti = [1:length(xifft)-1]/1000;realx2(1:length(xifft)-1) = realx(2:length(xifft)); plot(ti,realx2)程序如下所示:% White background noisclear allf = 1:1:1000;for i = 1:length(f)K = (10) * randn(1,1) - 10;P(i) = 10.^(K - 3.95*(10^-5)*f(i));A(i) = sqrt(2*P(i)); endxifft = ifft(A);realx = real(xifft);ti = [1:length(xifft)-1]/1000;realx2(1:length(xifft)-1) = realx(2:length(xifft)); plot(ti,realx2)程序如下所示:% White background noisclear allf = 1:1:100;for i = 1:length(f)K = (0.2) * randn(1,1) - 0;P(i) = 10.^(K - 3.95*(10^-5)*f(i));A(i) = sqrt(2*P(i)); endxifft = ifft(A);realx = real(xifft);ti = [1:length(xifft)-1]/1000;realx2(1:length(xifft)-1) = realx(2:length(xifft)); plot(ti,realx2)程序如下所示:% White background noisclear allf = 1:1:100;for i = 1:length(f)K = (2) * randn(1,1) - 0;P(i) = 10.^(K - 3.95*(10^-5)*f(i));A(i) = sqrt(2*P(i)); endxifft = ifft(A);realx = real(xifft);ti = [1:length(xifft)-1]/1000;realx2(1:length(xifft)-1) = realx(2:length(xifft)); plot(ti,realx2)程序如下所示:% White background noisclear allf = 1:1:100;for i = 1:length(f)K = (10) * randn(1,1) - 0;P(i) = 10.^(K - 3.95*(10^-5)*f(i));A(i) = sqrt(2*P(i)); endxifft = ifft(A);realx = real(xifft);ti = [1:length(xifft)-1]/1000;realx2(1:length(xifft)-1) = realx(2:length(xifft)); plot(ti,realx2)程序如下所示:% White background noisclear allf = 1:1:100;for i = 1:length(f)K = (0.2) * randn(1,1) - 10;P(i) = 10.^(K - 3.95*(10^-5)*f(i));A(i) = sqrt(2*P(i)); endxifft = ifft(A);realx = real(xifft);ti = [1:length(xifft)-1]/1000;realx2(1:length(xifft)-1) = realx(2:length(xifft)); plot(ti,realx2)程序如下所示:% White background noisclear allf = 1:1:100;for i = 1:length(f)K = (2) * randn(1,1) - 10;P(i) = 10.^(K - 3.95*(10^-5)*f(i));A(i) = sqrt(2*P(i)); endxifft = ifft(A);realx = real(xifft);ti = [1:length(xifft)-1]/1000;realx2(1:length(xifft)-1) = realx(2:length(xifft)); plot(ti,realx2)程序如下所示:% White background noisclear allf = 1:1:100;for i = 1:length(f)K = (10) * randn(1,1) - 10;P(i) = 10.^(K - 3.95*(10^-5)*f(i));A(i) = sqrt(2*P(i)); endxifft = ifft(A);realx = real(xifft);ti = [1:length(xifft)-1]/1000;realx2(1:length(xifft)-1) = realx(2:length(xifft)); plot(ti,realx2)。
瑞利衰落信道和高斯信道matlab

瑞利衰落信道和高斯信道是无线通信中常见的两种信道模型。
瑞利衰落信道适用于描述城市中的移动通信环境,而高斯信道则适用于描述开阔地带或者室内的通信环境。
本文将使用Matlab来分别模拟这两种信道,并对模拟结果进行分析和比较。
一、瑞利衰落信道模拟1. 利用Matlab中的rayleighchan函数可以模拟瑞利衰落信道。
该函数可以指定信道延迟配置、多径增益和相位等参数。
2. 我们需要生成随机的信号序列作为发送端的信号。
这里可以使用Matlab中的randn函数生成高斯白噪声信号作为发送端信号的模拟。
3. 接下来,我们需要创建一个瑞利衰落信道对象,并指定相应的参数。
这里可以设定信道延迟配置、多径增益和相位等参数,以便更好地模拟实际的信道环境。
4. 将发送端的信号通过瑞利衰落信道进行传输,即将信号与瑞利衰落信道对象进行卷积操作。
5. 我们可以通过Matlab中的plot函数绘制发送端和接收端信号的波形图以及信号经过瑞利衰落信道后的波形图,以便直观地观察信号经过信道传输后的变化。
二、高斯信道模拟1. 与瑞利衰落信道模拟类似,高斯信道的模拟同样可以使用Matlab 中的函数进行实现。
在高斯信道的模拟中,我们同样需要生成随机的信号序列作为发送端的信号。
2. 我们可以通过Matlab中的awgn函数为发送端信号添加高斯白噪声,模拟信号在传输过程中受到的噪声干扰。
3. 我们同样可以使用plot函数绘制发送端和接收端信号的波形图以及信号经过高斯信道后的波形图,以便观察信号传输过程中的噪声干扰对信号的影响。
三、模拟结果分析和比较对于瑞利衰落信道模拟结果和高斯信道模拟结果,我们可以进行一些分析和比较:1. 信号衰落特性:瑞利衰落信道模拟中,我们可以观察到信号在传输过程中呈现出快速衰落的特性,而高斯信道模拟中,信号的衰落速度相对较慢。
2. 噪声干扰:高斯信道模拟中,我们可以观察到添加了高斯白噪声对信号的影响,而在瑞利衰落信道模拟中,虽然也存在噪声干扰,但其影响相对较小。
高斯白噪声 matlab -回复

高斯白噪声matlab -回复Matlab是一个强大的数学工具,广泛用于数据分析、信号处理和模拟等领域。
在这篇文章中,我们将详细介绍高斯白噪声,并使用Matlab来产生和分析这种噪声信号。
1.什么是噪声?噪声是指在信号中包含的随机干扰,它通常以不可避免且不受控制的形式存在。
噪声可以干扰信号的传输和处理,降低系统的性能。
不同类型的噪声具有不同的特点,因此需要了解各种噪声并采取相应的措施来应对噪声带来的问题。
2.什么是高斯白噪声?高斯白噪声是一种常见的噪声类型,其中包含了具有特定概率密度函数(PDF)的随机信号。
高斯白噪声的频谱是平坦的,即在所有频率上具有相等的功率密度。
这意味着在频域上,高斯白噪声在整个频域上具有相同的能量分布。
3.高斯白噪声的特点高斯白噪声具有以下特点:a) 平均值为零:高斯白噪声的平均值为零,即在长期统计意义下,噪声的均值为零。
b) 均方差是常数:高斯白噪声在所有时间点上的方差是一个常数,这表明在任意时间段上噪声的波动是恒定的。
c) 相邻样本间无关: 高斯白噪声的相邻样本之间是无关的,即当前样本的取值与前一个样本之间没有任何关系。
4.高斯白噪声的生成在Matlab中,可以使用randn函数生成高斯白噪声。
randn函数会生成服从均值为0、方差为1的标准正态分布的随机数。
下面是一个示例代码,用于生成10秒钟的高斯白噪声信号,并绘制其幅值随时间的变化:matlabFs = 1000; %采样频率为1000HzT = 10; %总时间长度为10秒t = 0:1/Fs:T-1/Fs; %时间向量x = randn(size(t)); %生成高斯白噪声信号plot(t,x);xlabel('Time (s)');ylabel('Amplitude');title('Gaussian White Noise');在这个代码中,我们设定了采样频率为1000Hz,总时间长度为10秒。
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基于matlab高斯白噪声信道分析系统的设计××(陕西理工学院物理与电信工程学院通信工程专业1202班,陕西汉中 723003)指导教师:吴燕[摘要] MATLAB 是一种用于算法开发、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。
本文在matlab的环境下构建了BFSK在高斯白噪声信道中传输的系统模型,通过simulink程序仿真,研究系统的误码率与信道质量的关系,找到在高斯白噪声信道上传输的最大信噪比及所需发射功率和调制频率,从而得出该系统在高斯白噪声信道中的最佳传输性能。
[关键词] MATLAB;高斯白噪声;信道分析;simulink仿真Design and production of the Gauss white noise channel analysis system based on MATLAB××(Grade 2012,Class 2,Major of Communication Engineering,School of Physics and Telecommunication Engineering of Shaanxi University of Technology,Hanzhong 723003,Shaanxi)Tutor: Wu YanAbstract: MATLAB is a high-level technical computing language and interactive environment for the development of algorithms, data visualization, data analysis and numerical calculation. This article in the matlab environment build BFSK in AWGN channel model simulation,by running simulation the program on the system of quality of error rate and channel relationships,found in AWGN channel transport of maximum signal-to-noise ratio and the desired transmitter power.Key words:MA TLAB; Gauss white noise; channel analysis; Simulink simulation目录1.绪论 ..................................... 错误!未定义书签。
1.1课程研究背景 ............................. 错误!未定义书签。
1.2课程研究目的及意义........................ 错误!未定义书签。
2.MATLAB和SIMULINK的相关介绍 (1)2.1MATLAB介绍 (1)2.1.1MATLAB的功能及特点.................... 错误!未定义书签。
2.1.2MATLAB应用............................ 错误!未定义书签。
2.1.3学习MATLAB应掌握的基本知识 (3)2.2SIMULINK简介 (3)2.2.1SIMULINK的特点........................ 错误!未定义书签。
2.2.2SIMULINK的功能........................ 错误!未定义书签。
3.高斯白噪声 (4)3.1高斯白噪声的基本概念 (4)3.2高斯白噪声的数学模型 (4)3.3高斯白噪声产生及仿真 (4)4.加性高斯白噪声 (7)4.1加性高斯白噪声的概念 (8)4.2BFSK信号的传输性能建模与仿真 (8)5.仿真程序 (10)5.1AWGN加性高斯白噪声产生程序............... 错误!未定义书签。
5.2信噪比与误比特率关系程序.................. 错误!未定义书签。
结论: . (11)致谢 (12)参考文献 (13)1.绪论1.1 课程研究背景本次课程设计的课题是“基于MATLAB/SIMULINK的高斯白噪声信道的设计与仿真”。
信道是传送信息的物理性通道,可分为有线信道和无线信道两类,本次课程设计主要研究无线信道。
有线信道包括明线、对称电缆、同轴电缆及光缆等。
无线信道有地波传播、短波电离层反射、超短波或微波视距中继、人造卫星中继以及各种散射信道等。
如果我们把信道的范围扩大,它还可以包括有关的变换装置,比如:发送设备、接收设备、馈线与天线、调制器、解调器等,我们称这种扩大的信道为广义信道,而称前者为狭义信道。
信息是抽象的,但传送信息必须通过具体的媒质。
例如二人对话,靠声波通过二人间的空气来传送,因而二人间的空气部分就是信道。
邮政通信的信道是指运载工具及其经过的设施。
无线电话的信道就是电波传播所通过的空间,有线电话的信道是电缆。
每条信道都有特定的信源和信宿。
在多路通信,例如载波电话中,一个电话机作为发出信息的信源,另一个是接收信息的信宿,它们之间的设施就是一条信道,这时传输用的电缆可以为许多条信道所共用。
在理论研究中,一条信道往往被分成信道编码器、信道本身和信道译码器。
人们可以变更编码器、译码器以获得最佳的通信效果,因此编码器、译码器往往是指易于变动和便于设计的部分,而信道就指那些比较固定的部分。
但这种划分或多或少是随意的,可按具体情况规定。
例如调制解调器和纠错编译码设备一般被认为是属于信道编码器、译码器的,但有时把含有调制解调器的信道称为调制信道;含有纠错编码器、译码器的信道称为编码信道。
根据信道中其主要作用的噪声的特点,信道可以分为加性高斯白噪声(AWGN)信道、瑞利(Rayleigh)信道、莱斯(Rician)信道、突发干扰信道以及二进制平衡信道(BSC)等。
此次通信原理课程设计主要针对高斯白噪声信道。
在数字信号载波传输系统中,由于信道噪声的存在会造成误码。
在研究通信系统的误码率与信道质量的关系时,最简单的数学模型是加性宽带高斯白噪声信道,该性道模型在通信系统的分析与设计中是一主要的信道模型。
本文在MATLAB的环境下,仿真了BFSK(2FSK)信号在加性宽带高斯白噪声信道传输过程,研究了系统的误码率与信道质量的关系,找到加性宽带高斯白噪声信道中传输的最大信噪比及所需发射功率和调制频率,从而得出该系统在高斯白噪声信道中的最佳传输性能。
为中、低速数据传输,以及衰落信道和频带较宽的信道应用提供了理论根据。
1.2课程研究目的及意义在MATLAB的环境下构建了BFSK在高斯白噪声信道中传输的系统模型,通过运行程序仿真,研究系统的误码率与信道质量的关系,找到在高斯白噪声信道上传输的最大信噪比及所需发射功率和调制频率,从而得出该系统在高斯白噪声信道中的最佳传输性能。
而且通过此次实践,巩固了所学的专业技术知识问题的能力,培养学生综合运用所学知识与生产实践经验,分析和解决工程技术问题的能力,培养初步的设计能力,通过课程实践,了解并掌握通信系统的一般设计方法,训练并提高学生在理论计算、结构设计、工程绘图、查阅资料的能力,更好的将理论与实践相结合,提高综合运用所学理论知识分析和解决问题的能力,并且掌握Simulink 的操作方法。
2.Matlab和Simulink的相关介绍2.1 Matlab介绍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集成环境下的Simulink:MATLAB是一种功能强大的科学计算和工程仿真软件,它的交互式集成界面能够帮助用户快速地完成数值分析、矩阵运算、数字信号处理、仿真建模、系统控制和优化等功能。
MATLAB语言采用与数字表达相同的形式,不需要传统的程序设计语言,由于MATLAB的这些特性,它已成为科研工作和工程仿真中的高效助手。
2.1.1Matlab的功能及特点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。
(1)简单易用Matlab是一个高级的矩阵/阵列语言,它包含控制语句、函数、数据结构、输入和输出和面向对象编程特点。
用户可以在命令窗口中将输入语句与执行命令同步,也可以先编写好一个较大的复杂的应用程序(M文件)后再一起运行。
新版本的MATLAB语言是基于最为流行的C++语言基础上的,因此语法特征与C++语言极为相似,而且更加简单,更加符合科技人员对数学表达式的书写格式。
使之更利于非计算机专业的科技人员使用。
而且这种语言可移植性好、可拓展性极强,这也是MATLAB 能够深入到科学研究及工程计算各个领域的重要原因。
(2)强处理能力MATLAB是一个包含大量计算算法的集合。
其拥有600多个工程中要用到的数学运算函数,可以方便的实现用户所需的各种计算功能。
函数中所使用的算法都是科研和工程计算中的最新研究成果,而且经过了各种优化和容错处理。
在通常情况下,可以用它来代替底层编程语言,如C和C++ 。
在计算要求相同的情况下,使用MATLAB的编程工作量会大大减少。
MATLAB的这些函数集包括从最简单最基本的函数到诸如矩阵,特征向量、快速傅立叶变换的复杂函数。
函数所能解决的问题其大致包括矩阵运算和线性方程组的求解、微分方程及偏微分方程的组的求解、符号运算、傅立叶变换和数据的统计分析、工程中的优化问题、稀疏矩阵运算、复数的各种运算、三角函数和其他初等数学运算、多维数组操作以及建模动态仿真等。
(3)图形处理MATLAB自产生之日起就具有方便的数据可视化功能,以将向量和矩阵用图形表现出来,并且可以对图形进行标注和打印。
高层次的作图包括二维和三维的可视化、图象处理、动画和表达式作图。
可用于科学计算和工程绘图。
新版本的MATLAB对整个图形处理功能作了很大的改进和完善,使它不仅在一般数据可视化软件都具有的功能(例如二维曲线和三维曲面的绘制和处理等)方面更加完善,而且对于一些其他软件所没有的功能(例如图形的光照处理、色度处理以及四维数据的表现等),MATLAB同样表现了出色的处理能力。