基于MATLAB的M文件仿真
实验三_M_文件及_MATLAB_程序设计与调试
实验三M 文件及MATLAB 程序设计与调试一、实验目的全面掌握在MA TLAB 下进行程序设计的有关问题，具体涉及到M 脚本文件和M 函数文件的编写、全局和局部变量的使用、流程控制结构、提高程序执行效率的设计技术、程序调试等问题。
二、实验内容1、关于M 脚本文件和M 函数文件MATLAB 的M 文件有两类：脚本文件和函数文件。
（1）脚本文件——将原本要在MATLAB 的指令窗口中直接输入的语句，放在一个以．m 为后缀的，称为脚本文件中。
有了脚本文件，可直接在MATLAB 中输入脚本文件名(不含后缀)。
MATLAB 会打开这一脚本文件，并依次执行脚本文件中的每一条语句，这与在MATLAB 中直接输入语句的结果完全一致。
（2）函数文件——它的第一行必须是函数定义行。
M 函数文件由5 部分构成：◆函数定义行◆H1 行◆函数帮助文本◆函数体◆注释注意：在函数文件中，除了函数定义行之外，其它部分都是可以省略的。
但作为一个函数，为了提高函数的可用性，应加上H1 行和函数帮助文本，为了提高函数的可读性，应加上适当的注释。
例如：function y = mean(x)% MEAN Average or mean value.% For vectors, MEAN(X) is the mean value of the elements in X.% For matrices, MEAN(X) is a row vector containing the mean value of each column.[m,n]=size(x)；if m==1% Determine whether x is a vectorm=n；endy = sum(x)/m;①函数定义行：function y = mean(x)function 为函数定义的关键字，mean 为函数名，y 为输出变量，x 为输入变量当函数具有多个输出变量时，则以方括号括起；当函数具有多个输入变量时，则直接用圆括号括起。
MATLAB 9.8 基础教程 第7章 M文件与MLX文件
所有数据。在运行过程中，产生的所有变量均是工作区变量，这些变量一旦生成，就一直保持
在工作区中，除非执行clear命令将它们清除。
运行一个脚本文件等价于从命令行窗口中顺序运行文件里的语句。由于脚本文件只是一串命
令的集合，因此，只需像在命令行窗口中输入语句那样，依次将语句编辑在脚本文件中，然后
在MATLAB命令行窗口输入该命令文件的名字就会顺序执行命令文件中的命令。
>> type std
则显示内容如下：
பைடு நூலகம்
function y = std(varargin)
函数定义行
%STD Standard deviation.
H1行
以下注释行都是帮助文本
% For vectors, Y = STD(X) returns the standard deviation. For matrices,
7.1.3 函数M文件
函数M文件是第一个可执行语句以function开始的M文件，每一个函数文件都定义一个函数，它可 以接受参数、也可以返回参数。函数文件内定义的变量是局部变量，只在函数文件内部起作用， 当函数文件执行完后，这些内部变量将被清除。在一般情况下，用户不能靠单独输入其文件名来 运行函数文件，而必须由其它语句来调用。事实上，MATLAB提供的标准函数大部分都是由函数 文件定义的。
第7章 M文件与MLX文件
7.1 M文件
当用户要运行的命令较多或需要反复运行多条命令时，若在MATLAB命令行窗口中直接从键盘逐行 输入命令会显得比较麻烦，这时建立一个M文件则可以较好地解决这一问题。
7.1.1 M文件的建立与运行
M文件可以用任何程序建立和编辑，且在MATLAB提供的M文件编辑器窗口实现。
基于Matlab的m序列的仿真与实现
ａ＝［１１０１０１０００１１１０１１１１１００１００１１００００１０］； ｂ＝ａ； Ｎｂ＝ｌｅｎｇｔｈ（ｂ）； Ｎ＝１２０； ｘ＝［１：Ｎ］； ｆｏｒ ｋ＝１：Ｎ ｃ＝ｘｏｒ（ａ，ｂ）； Ｄ＝ｓｕｍ（ｃ）； Ａ＝Ｎｂ－Ｄ； ％ Ｒ（ｋ）＝（Ａ－Ｄ）／（Ａ＋Ｄ）； ｂ＝［ｂ（Ｎｂ），ｂ（１：Ｎｂ－１）］； ｐｌｏｔ（ｋ，Ｒ（ｋ），＇ｒｏ＇）； ｈｏｌｄ ｏｎ ｅｎｄ ｐｌｏｔ（ｘ，Ｒ，＇ｇ＇）； ｇｒｉｄ 运行结果：
－５
图二 ５ 级线性反馈移位寄存器产生 ｍ 序列的仿真系统 （２）利用 Ｓｉｍｕｌｉｎｋｍ观测 ｍ 序列时频域特性
图三 ５ 级线性反馈移位寄存器产生 ｍ 序列的时域波形
图四 ５ 级线性反馈移位寄存器产生 ｍ 序列的频域波形 ＴｏＷｏｒｋｓｐａｃｅ的ｗｒ５就是所得ｍ序列，我们取它一个完整
的周期，其周期是 ３１，序列如下： １１０１０１０００１１１０１１１１１００１００１１００００１０ ２．３ 利用 Ｍａｔｌａｂ 编程环境求 ｍ 序列的自相关特性 程序： ｃｌｅａｒ
Ｆ（ｘ）＝Ｃ ＋Ｃ ｘ１＋Ｃ ｘ２＋…＝
０１
２
（２）
（３）生成函数（亦称序列多项式）可以表示为如下形式
Ｇ（ｘ）＝ａ ＋ａ ｘ１＋ａ ｘ２＋…＝
０１
２
当初始状态为
ａ ＝１，ａ ＝ａ ＝…＝ａ ＝０
－ｍ
－ｍ＋１ －ｒ＋２
－１
联立式（１）、（２）、（３）可得
（３） （４）
国防工业工业出版社，２００６，５． ［４］查光明，熊贤祚．扩频通信［Ｍ］．西安：西安电子科技
大学出版社，２００２． ［５］曾兴雯，刘乃安，孙献璞．扩展频谱通信及其多址技术
［Ｍ］．北京：高等教育出版社，２００４． ［６］樊昌信，张甫翊，吴成柯．现代通信［Ｍ］．北京：高等
MATLAB程序设计M文件程序控制结构程序调试程序举例
y=input('Please input y=:');
[rho,the]=tran(x,y);
rho
the MATLAB中，函数能够嵌套调用，即一种函数能够调用别旳函数， 甚至调用它本身。一种函数调用它本身称为函数旳递归调用。
例6 分别建立命令文件和函数文件，将华氏温度f转换为 摄氏温度c。
21.1111
x=
21.1111
(5). 函数文件旳其他有关概念
①局部变量和全局变量：
局部变量只存在于单个函数工作空间，全局变量 经过global定义，可穿行于不同函数工作空间， 涉及基本工作空间workspace。
函数文件旳内部变量是局部旳，与其他函数 及MATLAB内存相互隔离； 而假如在若干函数中把某一变量定义为全局 变量，那么这些函数将公用这个变量，全局 变量旳作用域是整个MATLAB旳工作区，即 全程有效，全部函数都能够对其存取和修改。
if (nargin == 1) tol = max(size(x)) * max(s) * eps;
程序部分
end
r = sum(s > tol);
（2）命令m文件建立及其运营
建立 涉及下列环节： 进入m文件编辑器 输入程序 定义文件名，保存程序
命令M文件旳运营方式： 直接在命令窗口输入该文件旳文件名 在m文件编辑器中打开该文件后点击工具条中
② M文件模式
将matlab语句构成旳程序存储成以m为扩展名 旳文件，然后再执行该程序文件，这种工作模式 称为程序文件模式。
程序文件不能在命令窗口下建立，因为命令窗口 只允许一次执行一行上旳一种或几种语句。
基于MATLAB的m序列仿真
3.1 系统结构功能设计 ......................................................................................... 9 3.2 GUI 界面设计 ................................................................................................. 9 第四章 系统调试结果分析 ......................................... 11
1.2
系统设计流程图
本文通过软件 Matlab 编写程序，从而在 GUI 环境下看到 m 序列的产生、m 序列的自 相关和互相关函数图形，其系统设计流程图如图 1.1 所示： 开始
用 Matlab 编写程序产生两个 m 序列
对 m 序列进行自相关特性分析
对 m 序列进行互相关特性分析
用 Matlab GUI 显示仿真结果
Ns (2n 1) / n
其中， ( x) 为欧拉函数，其值小于等于 x ，并与 x 互质的正整数的个数（包括 1 在内）。例如对于 4 级移位寄存器，则小于 24 1 15 并与 15 互质的数为 1、2、4、 7、8、11、13、14，共 8 个，所以 (15) 8, Ns 8/ 4 2 ，所以 4 级移位寄存器最多能 产生的 m 序列数为 2。 总之，移位寄存器的反馈系数决定是否产生 m 序列，起始状态决定序列的起始 点，不同的反馈系数产生不同的码序列。 在 Matlab 的 GUI 环境中，程序代码如下：
第一章
1.1 设计内容及要求
1.1.1 设计内容
matlab在电路分析和仿真中的应用
MATLAB/SIMULNK的主要产品及其相互关系
2024/7/15
MATLAB的优点
• 1. 容易使用 • 2. 可以由多种操作系统支持 • 3. 丰富的内部函数 • 4. 强大的图形和符号功能 • 5. 可以自动选择算法 • 6. 与其他软件和语言有良好的对接性
2024/7/15
2024/7/15
Matlab 的安装
2 输入名字和公司名称 3 在第三个空白处(PLP)输入软件的序列号sn 4 继续安装，直到安装完成。
2024/7/15
5 安装帮助 将安装目录中的help文件夹替换为安装包中的 help文件夹
MATLAB 7用户界面概述
MATLAB 7的用户界 面主要包括以下三个 方面的内容： • MATLAB 7的主菜单 • MATLAB 7的工具栏 • MATLAB 7的窗口
matlab自定义的函数文件称内置函数文件
调用内置函数的方法：使用函数名并给出相应的入 口、出口参数即可。
例如：sin.m函数——用type sin查不到。
调用格式：y=sin(2*x)
1
实际应用中：
0.8
x=0:2*pi/180:2*pi;
0.6
y=sin(2*x)
0.4
0.2
plot(x,y)
0
-0.2
2024/7/15
-0.4
-0.6
取R=255欧，L=125uH，C=6800pF，则：
H (s)
sRC s2LC sRC
1
85s2
1734000s 1734000s
1014
m文件如下： % LCR串联谐振电路 R=255; L=125*10^(-6); C=6800*10^(-12);
基于Matlab的m序列相关特性的仿真
电子信息科学与技术专业课程设计题单班级0982081学生课程名称专业课程设计课题基于Matlab的m序列相关特性的仿真设计要求基于Matlab语言编程，对m序列相关特性进行仿真，并用Matlab GUI工具设计图形界面显示结果，具体要求如下：1、给定m序列S1、S2，码长为10232、计算m序列S1的自相关函数3、计算m序列对S1、S2的互相关函数4、界面设计要有按钮控件以及一、二级菜单课题发给日期2012.07.04课程设计完成日期2012.07.29指导教师评语：评分：摘要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。
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，研究了关于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。
对m序列的原理、结构、性质进行了分析，在matlab中采用编程和simulink动态仿真功能2种方式实现m序列，仿真实验表明，这两种方法简单，易于实现，可移植性较强，具有可行性和设计的合理性。
［关键词］m 序列；simulink 硬件仿真；自相关目录第一章设计内容及要求第二章m序列设计方案的选择第三章m序列的产生及性质3.1 m序列的产生原理、结构及产生3.2 m序列的基本性质3.3 生成m序列的模块第四章 m序列构造其他序列第五章程序调试及运结果5.1仿真设计流程图5.2实验的调试与运行结果5.3 错误排除第六章结论参考文献附录第一章设计内容及要求基于MATLAB产生m序列要求：1．通过matlab编程产生m序列的产生原理及其产生方法。
2．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。
第二章m序列设计方案的选择2.1 方案一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2.1 Simulink实现m序列Simulink是MATLAB最重要的组件之一，它提供了一个动态系统建模，仿真和综合分析的集成环境。
Matlab建模仿真
2
应用领域的功能；丰富的数据I/O 工具；提 供与其它高级语言的接口；支持多平台(PC
/ Macintosh / UNIX)；开放与可扩展的体系
结构
使用Simulink来建模、仿真和分析各种动态
3
系统(包括连续系统、离散系统和混合系统)， 将是一件轻松的事情
启用Simulink并建立系统模型
❖ 启动Simulink有两种方式： (1)用命令行方式启动Simulink。（>>simulink） (2)使用工具栏按钮启动Simulink ❖ 建立系统模型，完成Simulink系统模型的编辑之
4.仿真的作用
❖ 仿真技术具有很高的科学研究价值和巨大的经济 效益。由于仿真技术的特殊功效，特别是安全性 和经济性，使得仿真技术得到广泛的应用。首先 由于仿真技术在应用上的安全性，使得航空、航 天、核电站等成为仿真技术最早的和最主要的应 用领域
❖ 归纳起来，仿真技术的主要用途有如下几点： ❖(1) 优化系统设计。 ❖(2) 系统故障再现，发现故障原因 ❖(3) 验证系统设计的正确性。 ❖(4) 对系统或其子系统进行性能评价和分析。 ❖(5) 训练系统操作员。 ❖(6) 为管理决策和技术决策提供支持。
主要模块
【例】求解延迟微分方程式，用Simulink搭建微分方 程模型，并得出其数值解
. x(t) 3x(t) 1 y(t 1) 0.2x3(t 0.5) x(t 0.5)
y(t ) 3 y(t ) 2 y(t ) 4x(t)
第一个方程式变换成：
.
x(t) 3x(t) 1 y(t 1) 0.2x3(t 0.5) x(t 0.5)
当然我们可以直接观察Matlab工具箱原有的 Lorenz
❖ 输入 ❖ >>Lorenz;
移动通信课程设计实验报告-利用matlab进行m序列直接扩频仿真.
目录一、背景 (4)二、基本要求 (4)三、设计概述 (4)四、Matlab设计流程图 (5)五、Matlab程序及仿真结果图 (6)1、生成m序列及m序列性质 (6)2、生成50位随机待发送二进制比特序列，并进行扩频编码 (7)3、对扩频前后信号进行BPSK调制，观察其时域波形 (9)4、计算并观察扩频前后BPSK调制信号的频谱 (10)5、仿真经awgn信道传输后，扩频前后信号时域及频域的变化 (11)6、对比经信道前后两种信号的频谱变化 (12)7、接收机与本地恢复载波相乘，观察仿真时域波形 (14)8、与恢复载波相乘后，观察其频谱变化 (15)9、仿真观察信号经凯萨尔窗低通滤波后的频谱 (16)10、观察经过低通滤波器后无扩频与扩频系统的时域波形 (17)11、对扩频系统进行解扩，观察其时域频域 (18)12、比较扩频系统解扩前后信号带宽 (19)13、比较解扩前后信号功率谱密度 (20)14、对解扩信号进行采样、判决 (21)15、在信道中加入2040~2050Hz窄带强干扰并乘以恢复载波 (24)16、对加窄带干扰的信号进行低通滤波并解扩 (25)17、比较解扩后信号与窄带强干扰的功率谱 (27)六、误码率simulink仿真 (28)1、直接扩频系统信道模型 (28)2、加窄带干扰的直扩系统建模 (29)3、用示波器观察发送码字及解扩后码字 (30)4、直接扩频系统与无扩频系统的误码率比较 (31)5、不同扩频序列长度下的误码率比较 (32)6、扩频序列长度N=7时，不同强度窄带干扰下的误码率比较 (33)七、利用Walsh码实现码分多址技术 (34)1、产生改善的walsh码 (35)2、产生两路不同的信息序列 (36)3、用两个沃尔什码分别调制两路信号 (38)4、两路信号相加，并进行BPSK调制 (39)5、观察调制信号频谱，并经awgn信道加高斯白噪和窄带强干扰 (40)6、接收机信号乘以恢复载波，观察时域和频域 (42)7、信号经凯萨尔窗低通滤波器 (43)8、对滤波后信号分别用m1和m2进行解扩 (44)9、对两路信号分别采样，判决 (45)八、产生随机序列Gold码和正交Gold码 (47)1、产生Gold码并仿真其自相关函数 (48)2、产生正交Gold码并仿真其互相关函数 (50)九、实验心得体会 (51)直接序列扩频系统仿真一、背景直接序列扩频通信系统(DSSS)是目前应用最为广泛的系统。
第11组基于Matlab的m序列仿真
《移动通信》课程项目报告题目：基于MATLAB的m序列仿真专业班级电子信息0121208班组长周易德组员叶子源组员胡楗指导教师李兆玉提交日期 2015年6月15日成绩课程设计任务分配表目录一、设计目的 0二、设计要求和设计指标 0三、设计内容 03.1 伪随机码 03.2 m序列的定义 (1)3.3 m序列的生产 (2)3.4 m序列的性质 (3)3.4.1平衡性 (3)3.4.2游程特性 (3)3.4.3自相关特性 (4)3.4.4功率谱与噪声类似 (5)3.4.5 互相关特性 (6)3.5 m序列的应用 (7)3.5.1 CDMA IS-95的前向信道 (9)3.5.1 CDMA IS-95的反向信道 (9)四、本设计改进建议 (9)五、总结 (9)六、主要参考文献 (10)附录1程序清单 (11)附录2 m序列本原多项式表 (16)一、设计目的我们想通过本次课程设计提高自己对移动通信的认识，熟练Matlab软件的使用，锻炼发现问题解决问题的能力，最终提示我们的自学能力。
具体来讲，本次课程设计将通过Matlab对m序列的生产方法和性质进行深刻的讨论，需要我们去了解m序列的生产和性质。
二、设计要求和设计指标设计要求：1.了解m序列的定义和其背后的意义2.通过Matlab生产m序列3.验证m序列主要性质4.讨论m序列的主要性质在扩频中的作用设计指标：1.能通过Matlab生产任意长度的m序列2.讨论任意长度m序列的均衡性、游程性、自相关特性、互相关特性等主要性质三、设计内容3.1 伪随机码伪随机（或伪噪声，Pseudorandom Noise，PN）码序列是一种常用的地址码，它具有与白噪声类似的自相关性质的0和1所构成的编码序列。
伪随机码序列具有类似于随机序列的基本特性，是一种貌似随机但实际上是有规律的周期性二进制序列。
如果发送数据序列经过完全随机性的加扰，接收机就无法恢复原始序列。
在实际系统中使用的是一个足够随机的序列，一方面这个随机序列对非目标接收机是不可识别的，另一方面目标接收机能够识别并且很容易同步地产生这个随机序列。
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M文件：
k=1;
Int_F=inline('t','t');
for x=[1,3,5]
f_x(k)=x^3+x+log(x)*sin(x)+quad8(Int_F,0,x);
k=k+1;
end
f_x
>> Calcfx
Warning: QUAD8 is obsolete. We use QUADL instead. > In quad8 at 35
In Calcfx at 4
f_x =
2.5000 34.6550 140.9567
M文件：
function[mean,stdev]=stat(x)
n=length(x);
mean=sum(x)/n;
stdev=sqrt(sum(x-mean).^2/n);
>> x=[1,3,2];
>> [k,l]=stat(x)
k =
2
l =
微积分方程组的MA TLAB函数：
文件funcforex123.m
function xdot=funcforex123(t,x,flag,r,l,c)
xdot=zeros(2,1);
xdot(1)=-r/l*x(1)-1/l*x(2)+1/l*f(t);
xdot(2)=1/c*x(1);
function in=f(t)
in=(t>0)*1;
文件Ex123.m
l=1;
c=0.1;
for r=[1.5 3 5]
[t,x]=ode45('funcforex123',[-1,10],[0;0],[],r,l,c);
figure(1);plot(t,x(:,1));hold on;xlabel('time sec');
text(0.9,0.17,'\lefttarrow i_L(t)');grid;
figure(2);plot(t,x(:,2));hold on;xlabel('time sec');
text(0.5,0.3,'\leftarrow u_C(t)');grid;
End
>> ex123
Warning: Unable to interpret TeX string "\lefttarrow i_L(t)". > In ex123 at 5
Warning: Unable to interpret TeX string "\lefttarrow i_L(t)". > In ex123 at 7
Warning: Unable to interpret TeX string "\lefttarrow i_L(t)". > In ex123 at 7
文件ex123b.m
[t,x]=ode45('funcforex123',[-1,10],[0;0],[],2,1,0.1);
ts=0.001;
t1=-1:ts:10;
x1=interp1(t,x(:,2),t1,'spline');
plot(t1,x1,'k-.');
hold on;
x1dot=[diff([x1])/ts,0];
plot(t1,[diff([x1])/ts,0],'k');xlabel('time sec');
ht=10/sqrt(7.75).*exp(-1.5*t1).*sin(sqrt(7.75)*t1).*(t1>0);
plot(t1(1:50:length(t1)),ht(1:50:length(t1)),'ko');
legend('Syep response','Impulse response','Theoretic impluse response'); >> ex123b
欧拉算法的MA TLAB程序：
文件sybeuler.m
function [tout,yout]=sybeuler(odefile,t0,h,th,y0,P) tout=[t0:h:th]';
yout(length(tout),length(y0))=0;
kk=1;
for t=tout'
yout(kk,:)=y0';
kk=kk+1;
k1=h*eval([odefile'(t,y0,P)']);
y0=y0+k1;
end
文件mystateEQ.m
function xdot=mystateEQ(t,x,P)
xdot=zeros(2,1);
r=P(1);l=P(2);c=P(3);
xdot(1)=-r/l*x(1)-1/l*x(2)+1/l*f(t);
xdot(2)=1/c*x(1);
function in=f(t)
in=(t>0)*1;
文件mystateEQforODE45.m
function xdot=mystateEQforODE45(t,x,flag,P) xdot=zeros(2,1);
r=P(1);l=P(2);c=P(3);
xdot(1)=-r/l*x(1)-1/l*x(2)+1/l*f(t);
xdot(2)=1/c*x(1);
function in=f(t)
in=(t>0)*1;
文件sybeulerTEST.m
tic;
[t,x]=ode45('mystateEQforODE45',[0,10],[0;0],[],[3 1 0.1]); toc
plot(t,x,'k.');hold on;
for h=[0.2,0.1,0.01]
tic;
[t,x]=sybeuler('mystateEQ',0,h,10,[0;0],[3 1 0.1]);
toc
plot(t,x,'k');
end
legend('u_C(t)ode45','i_L(t)ode45','sybeuler');。