实验一功率谱密度

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第七讲 功率谱密度

第七讲 功率谱密度
T
2T
X
T

1 2

即:平稳过程的平均功率等于该过程的均方值,
或等于它的谱密度在频域上的积分。
{ X ( t )}在 1 , 2 内的平均功率为: 所以,

S
( )d

2 X
1 2

2
1
S X d
在工程中,由于只在正的频率范围内进行 测量,根据平稳过程的功率谱密度的偶函数 性质,可将负的频率范围内的值折算到正频 率范围内,得到所谓“单边功率谱”。 单边功率谱 G X ( ) 定义为:
所以此平稳过程具有均值各态历经性;
2 2 (3) 平均功率 X R X ( 0)
由表12.1之7知: (4) S X ( ) RX ( )e

2

i
d
2 cos 0 e i d
[ ( 0 ) ( 0 )]

1
平稳随机过程的功率谱密度
平均功率与功率谱密度的定义
X ( t )dt 为平稳过程的平均功率 2T T
T 2
定义8 1 lim E 称T
T 1 2 2 由此易得:lim E X ( t ) dt R ( 0 ) X X T 2T T 从而有平稳过程的平均功率等于过程的均方值,
[ A cos 0 ( t ) B sin 0 ( t )]}
2 cos 0 仅与 有关。
故 { X ( t )}是平稳过程。
( 2) 1 2T 2 lim 0 (1 ) cos( 0 )d T T 2T
2 1 cos 2 0T lim 0 2 T T 2T 0

功率谱密度

功率谱密度

t=0:0.0001:0.1; %时间间隔为0.0001,说明采样频率为10000Hz x=square(2*pi*1000*t); %产生基频为1000Hz的方波信号n=randn(size(t)); %白噪声f=x+n; %在信号中加入白噪声figure(1);subplot(2,1,1);plot(f); %画出原始信号的波形图ylabel('幅值(V)');xlabel('时间(s)');title('原始信号');y=fft(f,1000); %对原始信号进行离散傅里叶变换,参加DFT采样点的个数为1000subplot(2,1,2);m=abs(y);f1=(0:length(y)/2-1)'*10000/length(y);%计算变换后不同点对应的幅值plot(f1,m(1:length(y)/2));ylabel('幅值的模');xlabel('时间(s)');title('原始信号傅里叶变换');%用周期图法估计功率谱密度p=y.*conj(y)/1000; %计算功率谱密度ff=10000*(0:499)/1000; %计算变换后不同点对应的频率值figure(2);plot(ff,p(1:500));ylabel('幅值');xlabel('频率(Hz)');title('功率谱密度(周期图法)');功率谱估计在现代信号处理中是一个很重要的课题,涉及的问题很多。

在这里,结合matlab,我做一个粗略介绍。

功率谱估计可以分为经典谱估计方法与现代谱估计方法。

经典谱估计中最简单的就是周期图法,又分为直接法与间接法。

直接法先取N点数据的傅里叶变换(即频谱),然后取频谱与其共轭的乘积,就得到功率谱的估计;间接法先计算N点样本数据的自相关函数,然后取自相关函数的傅里叶变换,即得到功率谱的估计.都可以编程实现,很简单。

AMI及HDB3码波形及功率谱密度实验

AMI及HDB3码波形及功率谱密度实验

数字基带信号的波形与功率谱密度实验一、实验目的1、掌握数字基带码型有关概念及设计原则;2、了解单极性码、双极性码、归零码和不归零码的波形特点;3、掌握AMI和HDB3码的编码规则;4、掌握各种基带码功率谱特性。

二、实验预习要求1、复习?数字通信原理?第七章7.1节和7.2节——数字基带信号的码型与功率谱、AMI 与HDB3码波形与功率谱密度;2、学习MATLAB软件的使用;3、认真阅读本实验容,熟悉实验步骤。

三、实验原理通信的根本任务是远距离传递信息,因而如何准确地传输数字信息是数字通信的一个重要组成局部。

在数字传输系统中,其传输对象通常是二进制数字信息,它可能来自计算机、电传打字机或其它数字设备的各种数字代码,也可能来自数字终端的脉冲编码信号。

设计数字传输系统的根本考虑是选择一组有限的离散的波形来表示数字信息。

这些离散波形可以是未经调制的不同电平信号,也可以是调制后的信号形式。

由于未经调制的电脉冲信号所占据的频率带宽通常从直流和低频开场,因此称为数字基带信号。

而*些有线信道中,特别是传输距离不太远的情况下,数字基带信号可以直接传送,我们称之为数字信号的基带传输。

数字基带信号是数字信息的电脉冲表示,不同形式的数字基带信号〔又称码型〕具有不同的频谱构造,合理地设计数字基带信号以使数字信息变换为适合于给定信道传输特性的频谱构造,是基带传输首先要考虑的问题。

通常又把数字信息的电脉冲表示过程称为码型变换,在有线信道中传输的数字基带信号又称为线路传输码型。

事实上,在数字设备部用导线连接起来的各器件之间就是用一些最简单的数字基带信号来传送定时和信息的。

这些最简单的数字基带信号的频谱中含有丰富的低频分量乃到直流分量。

由于传输距离很近,高频分量衰减也不大。

但是数字设备之间长距离有线传输时,高频分量衰减随着距离的增加而增大,同时信道中往往还存在隔直流电容或耦合变压器,因而传输频带的高频和低频局部均受限。

此时必须考虑码型选择问题。

功率谱密度的定义

功率谱密度的定义

功率谱密度谱是一种概率统计方法,是对随机变量均方值的量度。

一般用于随机振动分析,连续瞬态响应只能通过概率分布函数进行描述,即出现某水平响应所对应的概率。

功率谱密度是结构在随机动态载荷激励下响应的统计结果,是一条功率谱密度值—频率值的关系曲线,其中功率谱密度可以是位移功率谱密度、速度功率谱密度、加速度功率谱密度、力功率谱密度等形式。

数学上,功率谱密度值—频率值的关系曲线下的面积就是方差,即响应标准偏差的平方值。

功率谱的概念是针对功率有限信号的(能量有限信号可用能量谱分析),所表现的是单位频带内信号功率随频率的变换情况。

如何用MATLAB绘制功率谱密度图形?随机产生一次数据x=randn(1,1024*8)求功率谱密度。

如何应用MATLAB画出来横坐标为频率(Frequency(hz)))纵坐标为功率谱密度(Power Spectrum Magn itude (dB))的图形?MATLAB程序为:function [t,omg,FT,IFT] = prefourier(Trg,N,OMGrg,K)% 输入参数:% Trg : 二维矢量,两个元素分别表示时域信号的起止时间;% N : 时域抽样数量;% OMGrg: 二维矢量,两个元素分别表示频谱的起止频率;% K : 频域抽样数量。

% 输出参数:% t : 抽样时间;% omg : 抽样频率;% FT : 实现傅里叶变换的矩阵~U~及系数;% IFT : 实现傅里叶逆变换的矩阵~V~及系数。

T = Trg(2)-Trg(1);t = linspace(Trg(1),Trg(2)-T/N,N)';OMG = OMGrg(2)-OMGrg(1);omg = linspace(OMGrg(1),OMGrg(2)-OMG/K,K)';FT = T/N*exp(-j*kron(omg,t.'));IFT = OMG/2/pi/K*exp(j*kron(t,omg.'));end在另一个脚本文件中:clc;clear ;close all;N=1024*8;K=500;OMGrg=[0,100];Trg=[0,1];[t,omg,FT,IFT] = prefourier(Trg,N,OMGrg,K);% f0=10;% f=sin(2*pi*f0*t);f=randn(N,1);F=FT*f;figure;plot(t,f);figure;plot(omg/2/pi,abs(F).^2);高斯白噪声的功率谱理论上为一直线,除非它是在某些特定情况下成立,比如经过了滤波器。

数字基带信号的功率谱

数字基带信号的功率谱

通信原理仿真作业数字基带信号的功率谱一、实验题目用matlab 画出如下数字基带信号波形及其功率谱密度。

● 单极性不归零(NRZ )波形,设0、1等概,1,0()0,t Tg t else ≤≤⎧=⎨⎩● 单级性归零(RZ )波形,设0、1等概,1,0()0,t Tg t else τ≤<<⎧=⎨⎩● 若sin(/)()/s st T g t t T ππ=,输入为+1/-1序列,且等概出现。

二、实验原理1. 单极性不归零(NRZ )波形:该波形的特点是电脉冲之间无间隔,极性单一。

示意图:2. 单级性归零(RZ )波形:信号电压在一个码元终止时刻前总要回到零电平。

示意图:三、实验过程依据实验原理中波形特点进行matlab 编程仿真,调试程序,观察现象。

四、实验结果及分析1、单极性不归零(NRZ )波形及其功率谱图分析:该波形的特点是电脉冲之间无间隔,极性单一,易于用TTL 、CMOS 电路产生;缺点是有直流分量,要求传输线路具有直流传输能力,因而不适应有交流耦合的远距离传输,只适用于计算机内部或极近距离的传输。

不归零码在传输中难以确定一位的结束和另一位的开始,即位定时较难,对同步要求较高。

2、单级性归零(RZ )波形及其功率谱图024681012141618200.51单极性NRZ 波形-5-4-3-2-112345-40-30-20-10010单极性NRZ 功率谱密度(dB/Hz)分析:信号电压在一个码元终止时刻前总要回到零电平。

通常,归零波形使用半占空码,即占空比为50%。

从单极性RZ 波形可以直接提取定时信息。

与归零波形相对应,上面的单极性波形和双极性波形属于非归零(NRZ)波形,其占空比等于100%。

对于单极性归零波形,由于其脉冲窄,有利于减小码元间波形的干扰。

并且码元间隔明显,较不归零波形,有利于同步适中的提取。

但是由于脉冲窄,码元的能量小,归零波形的功率谱比不归零波形的较低,因此在接收端的输出信噪比和归零波形相比低。

(完整word版)AMI与HDB3码波形与功率谱密度实验

(完整word版)AMI与HDB3码波形与功率谱密度实验

数字基带信号的波形与功率谱密度实验一、实验目的1、掌握数字基带码型有关概念及设计原则;2、了解单极性码、双极性码、归零码和不归零码的波形特点;3、掌握AMI和HDB3码的编码规则;4、掌握各种基带码功率谱特性。

二、实验预习要求1、复习《数字通信原理》第七章7.1节和7.2节——数字基带信号的码型与功率谱、AMI与HDB3码波形与功率谱密度;2、学习MATLAB软件的使用;3、认真阅读本实验内容,熟悉实验步骤。

三、实验原理通信的根本任务是远距离传递信息,因而如何准确地传输数字信息是数字通信的一个重要组成部分。

在数字传输系统中,其传输对象通常是二进制数字信息,它可能来自计算机、电传打字机或其它数字设备的各种数字代码,也可能来自数字电话终端的脉冲编码信号。

设计数字传输系统的基本考虑是选择一组有限的离散的波形来表示数字信息。

这些离散波形可以是未经调制的不同电平信号,也可以是调制后的信号形式。

由于未经调制的电脉冲信号所占据的频率带宽通常从直流和低频开始,因此称为数字基带信号。

而某些有线信道中,特别是传输距离不太远的情况下,数字基带信号可以直接传送,我们称之为数字信号的基带传输。

数字基带信号是数字信息的电脉冲表示,不同形式的数字基带信号(又称码型)具有不同的频谱结构,合理地设计数字基带信号以使数字信息变换为适合于给定信道传输特性的频谱结构,是基带传输首先要考虑的问题。

通常又把数字信息的电脉冲表示过程称为码型变换,在有线信道中传输的数字基带信号又称为线路传输码型。

事实上,在数字设备内部用导线连接起来的各器件之间就是用一些最简单的数字基带信号来传送定时和信息的。

这些最简单的数字基带信号的频谱中含有丰富的低频分量乃到直流分量。

由于传输距离很近,高频分量衰减也不大。

但是数字设备之间长距离有线传输时,高频分量衰减随着距离的增加而增大,同时信道中往往还存在隔直流电容或耦合变压器,因而传输频带的高频和低频部分均受限。

此时必须考虑码型选择问题。

固有频率和功率谱密度的公式

固有频率和功率谱密度的公式

固有频率和功率谱密度的公式固有频率计算公式:Q=wL\R=2πfL\R(因为w=2πf)=1/wCR=1/2πfCR固有频率也称为自然频率。

1.定义与概念:固有频率是指物体在自由振动状态下的特定频率,也称为共振频率。

它是由物体的质量、刚度和几何形状决定的。

固有频率的计算涉及到一些基本的物理概念和公式。

2.简谐振动:固有频率的计算通常基于简谐振动的模型。

简谐振动是指物体在恢复力作用下,在一个平衡位置附近做来回振动的运动。

对于简谐振动,物体的位移随时间变化的关系可以用正弦或余弦函数表示。

3.基本公式:固有频率的计算公式可以用以下基本公式表示:f=1/2π*√(k/m)其中,f代表固有频率,k代表物体的弹性系数(刚度),m代表物体的质量。

这个公式表明,固有频率与物体的质量成反比,与物体的弹性系数成正比。

4.单自由度系统:上述公式适用于单自由度系统,即只含有一个振动自由度的系统。

对于复杂系统或多自由度系统,需要进行更复杂的计算,涉及到矩阵运算和特征值求解等方法。

5.不同物体的固有频率计算:不同形状、材料和结构的物体有不同的固有频率计算方法。

例如,对于弹簧的固有频率计算,可以使用胡克定律和弹簧的质量计算。

对于简谐振动的弦乐器,可以根据弦的长度、张力和质量线密度来计算固有频率。

对于悬臂梁的固有频率计算,可以使用欧拉-伯努利梁理论。

6.实际应用与影响因素:固有频率的计算在工程设计和物理实验中具有广泛的应用。

它可以用来设计合适的振动控制系统,评估结构的稳定性和安全性,以及研究物体的共振现象。

固有频率的计算受到物体的质量、刚度和几何形状的影响。

改变这些参数之一,可以显著改变物体的固有频率。

数字基带信号的码型实验(含总结)

数字基带信号的码型实验(含总结)

实验报告20 年度春季学期数字通信原理课程名称实验一数字基带信号的码型实验名称实验1实验名称:数字基带信号码型实验目的:学会使用MATLAB,绘制基本的基带信号码型,分析其功率谱。

实验要求:1.绘制信息为11001011的常用码型(单极性不归零码、双极性不归零码、单极性归零码、双极性不归零码和差分曼彻斯特码)2.画出双极性信号的功率谱密度。

实验过程:首先我先从网上下载、安装了MATLAB,并熟悉了一下基本的操作方法,然后跟着老师给我们的实验指导书以及实验的PPT一步一步的进行了操作。

第一,我利用编写的代码绘制了单极性不归零码的码型第二,我绘制了双极性不归零码,将单极性不归零代码里的y((i-1)*t0+j)=0;中的0改为-1。

第三,我绘制了单极性归零码第四,我绘制了双极性归零码第五,我绘制了差分曼彻斯特码第六,我学会了绘制功率谱密度图像,并绘制出了双极性归零码的功率谱密度图像。

实验小结其实我下载MATLAB这个软件已经很久了,但是一直都没有真正的去使用过它,也可以说其实这个软件完全成为了我的电脑中的“僵尸软件”。

但是通过数据通信的这个实验虽然没有对这个软件达到精通的程度,但却让我真正学到了如何使用这个软件,也从另一个方面像我介绍了这个软件。

在实验中我也碰到了很多的困难,例如一开始不知道在哪里打代码而老师给的教学PPT也只是针对这我们实验室的电脑,所以我又自己上网找了一些学习的资料来辅助我学习使用这款软件。

虽然遇到了种种困难但最后还是在磕磕碰碰中完成了这次的实验并且我认为这次实验真的让我收获了很多课堂上不能学到的知识,增强了我对与课本上的知识的理解程度。

所以在实验下课时,我们都久久没有回过神来,恋恋不舍的离开了实验室,大家还在边走边讨论自己在实验时所遇到的困难,这种学习氛围我认为是上课所达不到的。

期待下一次的实验。

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lim
T
E
FT () T
2
虽然该式给出了平稳随机过程的功率谱密度,但我们通常都不利用这个式子来计算功率谱。
我们知道,确知的非周期功率信号的自相关函数与功率谱密度是一对傅里叶变换。对于平稳
随机过程,也有类似的关系,即
P ()
R( )e j d 和 R( ) 12 NhomakorabeaP
(
)e
j
d
对于平稳随机过程我们通常先求出其自相关函数再利用上式求出其功率谱密度。
实验一 双极性矩形随机信号的归一化功率谱密度
1.1 功率谱密度简介
平稳过程的任何一个非零样本函数的持续时间为无限长,显然都不满足绝对可积和总能 量有限的条件。因此,它的傅里叶变换不存在即没有频谱函数。所以我们用功率谱密度来表 述其频谱特性。
随机过程的任一实现是一个确定的功率型信号。而对于任意的确定功率信号 f(t),它的 功率谱密度为:
axis([0 50 -3 3]);
grid on;
信号图像(30%占空比):
2
(占空比50%)
(占空比80%)
□非等概双极性信号的产生 利用 communication toolbox 中的 randsrc 函数可以不等概率生成随机码元 即将等概信号产生函数中的a=2*fix(rand(1)*2)-1 换成a=randsrc(1,1,[-1 1;p1 p2]) 既 可以以p1的概率产生码元-1,p2的概率产生码元1 信号图像(占空比 40%、码元 1 概率 0.7):
m=length(t)+(n-mod(length(t),n))+1;
%计算时长,并增补时长,防止矩阵计算越界
for i=1:n:m
a=2*fix(rand(1)*2)-1;
%等概产生-1,1
j=fix((1+n)*p/100);
%计算占空比
for k=i:i+j
%在发送间隔内使输出同一码元
y(k)=a;
◎占空比 50%、码元等概率时信号不存在直流分量,并且不存在定时分量。
10
◎占空比 70%、码元等概率时信号不存在直流分量,也不存在定时分量 ◎占空比 30%,码元 1 概率为 0.7 时的信号存在直流分量,但不存在定时分量。当 m=2 时, 存在离散谱。 ◎占空比 50%,码元 1 概率为 0.7 时的信号存在直流分量,但不存在定时分量。
结论:信号带宽与占空比有关,与码元概率无关。
高明君 2010.11.27 12:19:56 +08'00'
12
Pxx=10*log10(abs(fft(y).^2)/256); f=(0:length(Pxx)-1)/length(Pxx)*100; figure(4); plot(f(1:length(f)/2),Pxx(1:length(Pxx)/2));
※等概双极性信号 占空比 30%
8
占空比 50%
至此,可生成不同种类的随机信号。
2.信号产生后,即可对信号做处理工作。根据实验要求,需要计算不同信号的功率谱密度。
计算功率谱密度的算法为:先计算信号的自相关函数,然后求出自相关函数的傅里叶变换。 □自相关函数的计算
3
可利用 matlab 中的 xcorr 函数计算一个向量的自相关函数。 调用格式:[Rxx,x1]=xcorr(y,'coeff')。其中coeff将结果归一化。 各计算结果如下组图: ※等概双极性信号 占空比 30%
end
for k=i+j+1:i+n
y(k)=0;
end
end
for i=1:length(t)
s(i)=y(i);
%切割向量
end
s;
end
生成t=0~50s f=2Hz 占空比30%的等概双极性信号的源代码:
t=0:0.01:50;
f=2;
y=square_ep(t,f,30);
plot(t,y);
计算功率谱密度可采用两种算法:
1).根据上述原理可先计算信号的自相关函数然后求其傅里叶变换即可得到信号的功率谱密
度。
源代码:
S=fft(Rxx);
%利用快速傅里叶算法计算自相关函数的傅里叶变换
Sx=abs((S)/max(S)); %功率谱归一化
f=((0:length(R)-1)'/0.01)/length(S);
figure(3)
plot(f(1:length(f)/2),Sx(1:length(f)/2)),grid on %防止假频
计算组图如下:
※等概双极性信号 (下图占空比 30%)
6
占空比 50% 占空比 70% ※不等概双极性信号 占空比 30% 码元 1 概率 0.7 占空比 50% 码元 1 概率 0.7
占空比 70%
※不等概双极性信号 占空比 30%、码元 1 概率 0.7 占空比 50%、码元 1 概率 0.7
9
占空比 70%、码元 1 概率 0.7
1.4 实验结果分析
根据不同信号的功率谱图像可知: ◎占空比为 30%、码元等概率时信号不存在直流分量,并且不存在定时分量。(码元频率 f=2Hz) 并且等概时不存在离散谱,只存在连续谱。
7
占空比 70%、码元 1 概率 0.7
当码元 1 概率 0.3 时,其功率谱与码元 1 概率 0.7 是相近,不再给出图形。 2).利用周期图法计算功率谱密度
由于计算机仿真的数据均是采样得来,故可以对一个随机信号的样本进行采样,进而计 算这个样本的傅里叶变换的均方,同样也可得出此信号的功率谱密度。为了方便分析,采用 对数坐标对功率谱进行分析。 源代码:(N=256 的周期图法)
占空比 50%
占空比 80%
※不等概双极性信号 占空比 30% 码元 1 概率 0.7
4
占空比 50%、码元 1 概率 0.7 占空比 80%、码元 1 概率 0.7 占空比 30%、码元 1 概率 0.3
5
占空比 50%、码元 1 概率 0.3
占空比 80%、码元 1 概率 0.3
□功率谱密度的计算
1
□等概双极性信号产生
算法:
在起始时刻随机生成码元1或-1,每一次发送重新产生随机数,直到采样时间截止。
源代码:
function s = square_ep( t,f,p ) %等概双极性矩形信号产生 t为时间,f为频率 p为占空比
T=1/f;
%计算周期
n=T/(2*t(2)-t(1));
%发送间隔
结论:码元等概时信号不存在直流分量,故信号抗干扰能力强。 根据周期图法得出的功率谱密度可以轻松的判断信号的带宽。 占空比 30%、码元等概信号:
占空比 30%、码元等概的信号带宽 B 12.5Hz 占空比 50%、码元等概的信号带宽 B 7.15Hz 占空比 70%、码元等概的信号带宽 B 5.3Hz 占空比 30%、码元 1 概率 0.7 的信号带宽 B 12.5Hz 占空比 50%、码元 1 概率 0.7 的信号带宽 B 7.15Hz 占空比 70%、码元 1 概率 0.7 的信号带宽 B 5.3Hz
11
◎占空比为 70%,码元 1 概率 0.7 时存在直流分量,不存在定时分量。
综上所述:由双极性归零信号的功率谱密度公式:
Ps ( f ) TsSa2 ( fTs )
( f mfs )
可知,当码元等概时,m=0,Ps=0;m=1,Ps=0,即等概双极性信号不存在直流分量也不存在 定时分量。实验结果恰恰吻合这一点。同样,码元不等概其结果也是不存在直流分量与定时 分量的。
lim Pf () T
FT () 2 T
式中,FT () 是 f(t)的截短函数 fT (t) 对应的频谱函数。f(t)是平稳随机过程 (t) 的一个实现。
而随机过程某一个实现的功率谱密度不能作为过程的功率谱密度。过程的功率谱密度应该看 作是任一实现的功率谱密度的统计平均,即
P
()
E[Pf
()]
1.2 实验要求
1.了解平稳随机信号功率谱的概念及计算方法; 2.利用 matlab 仿真不同占空比,等概、非等概双极性矩形随机信号的归一化功率谱密
度; 3.分析不同型号的功率谱密度中包含的频谱分量,有无直流分量和定时分量信息。
1.3 实验思路及过程
1.无论对信号做怎样的处理,首先需要生成一个信号。可利用 matlab 生成各类信号。
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