关于使用matlab绘制眼图
基带信眼图实验m精编b仿真
基带信眼图实验m精编b仿真文件排版存档编号：[UYTR-OUPT28-KBNTL98-UYNN208]数字基带信号的眼图实验——m a t l a 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MATLAB 语言编程。
二、实验预习要求1、复习《数字通信原理》第七章节——奈奎斯特第一准则内容；2、复习《数字通信原理》第七章节——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，就应该图3-1 基带系统的分析模型抑制码间干扰。
设输入的基带信号为()n s na t nT δ-∑，s T 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()n s na h t nT -∑。
其中1()()2j th t H ed ωωωπ+∞-∞=⎰（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 (3-2)频域应满足：()0,ss T T H πωωω⎧≤⎪=⎨⎪⎩，其他 (3-3)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⎛⎫⎛⎫⎛⎫+=-+++=≤⎪ ⎪⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭∑ (3-4)基带信号就可实现无码间干扰传输。
这种滤波器克服了拖尾太慢的问题。
使用matlab绘制眼图
使用matlab 绘制数字基带信号的眼图实验一、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MATLAB 语言编程。
二、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，就应该图3-1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 t h t H e d ωωωπ+∞-∞=⎰（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(3-2)频域应满足：()0,ss T T H πωωω⎧≤⎪=⎨⎪⎩，其他 (3-3)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⎛⎫⎛⎫⎛⎫+=-+++=≤⎪ ⎪⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭∑ (3-4)基带信号就可实现无码间干扰传输。
这种滤波器克服了拖尾太慢的问题。
从实际的滤波器的实现来考虑，采用具有升余弦频谱特性()H ω时是适宜的。
(1)(1)1sin (),2(1)()1,0(1)0,s s s s s s T T T T H T T ππαπαωωαπαωωπαω⎧⎡⎤-+--≤≤⎪⎢⎥⎣⎦⎪⎪-⎪=≤≤⎨⎪⎪+>⎪⎪⎩(3-5)这里α称为滚降系数，01α≤≤。
手写 matlab的rectifystereoimages代码-概述说明以及解释
手写matlab的rectifystereoimages代码-概述说明以及解释1.引言引言部分是文章的开头，应该对整篇文章进行简要介绍和概述。
下面是关于1.1 概述部分的内容：概述部分旨在介绍本文的主题和内容。
本文将讨论手写Matlab 的rectifystereoimages 代码，这是一个在立体视觉处理中常用的函数。
我们将分析rectifystereoimages 函数的作用和功能，并探讨为什么有必要自己手写这个函数的代码。
在立体视觉中，常常需要对立体图像进行校正，以消除镜头畸变并使两幅图像在水平线上对齐。
这样做能够提高图像处理和计算机视觉算法的准确性和性能。
Matlab 提供了rectifystereoimages 函数，它可用于对立体图像进行校正。
然而，有时候我们需要理解函数的内部工作原理，或者需要根据特定需求进行修改和优化函数。
因此，学习如何手写rectifystereoimages 的代码是非常有意义的。
本文将首先对Matlab 中的rectifystereoimages 函数进行介绍，包括它的输入和输出以及常见的参数选项。
然后，我们将详细说明手写rectifystereoimages 代码的必要性。
通过手动实现该函数，我们可以更好地理解校正图像的原理和算法，同时可以灵活地根据特定任务的需求进行修改和优化。
此外，手写代码还有助于加深对立体视觉算法的理解和应用。
本文的结论部分将总结手写rectifystereoimages 代码的优势，并讨论对学习和理解算法的影响。
通过自己手写代码，我们可以更好地掌握rectifystereoimages 函数的内部机制，并在实际应用中灵活运用。
本文的目标是帮助读者理解和掌握rectifystereoimages 函数，以及手写算法的重要性和价值。
接下来，我们将详细介绍Matlab 中的rectifystereoimages 函数，并探讨手写代码的必要性。
(完整word版)使用matlab绘制眼图.docx
使用 matlab 绘制数字基带信号的眼图实验一、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 MATLAB语言编程。
二、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a n t nT s基带传输a n h t nT sn n抽样判决H ( )图 3-1基带系统的分析模型抑制码间干扰。
设输入的基带信号为a n t nT s， T s为基带信号的码元周期，则经过n基带传输系统后的输出码元为a n h t nT s。
其中nh(t )1H ()e j t d（3-1 ）2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：，k 0h( kT s)(3-2)0,k为其他整数频域应满足：T s，T s(3-3)H ( )0,其他H ( )T sT sT s图 3-2 理想基带传输特性此时频带利用率为2Baud / 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：2 i H2 2 ,(3-4)HH ( ) HT s iT sT sT sT s基带信号就可实现无码间干扰传输。
这种滤波器克服了拖尾太慢的问题。
从实际的滤波器的实现来考虑，采用具有升余弦频谱特性H ( ) 时是适宜的。
1 sinT s ( ) , (1 ) (1 )2T sT sT sH ( )1, (1 ) 0(3-5)T s0,(1 )T s这里称为滚降系数，1。
所对应的其冲激响应为：sin tcos( t T s )h(t )T s (3-6)t 1 4 2t 2 T s 2T s此时频带利用率降为 2 / (1 ) Baud/ Hz ，这同样是在抽样值无失真条件下，所能达到的最高频率利用率。
眼图实验(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二眼图实验名称实验名称：眼图实验目的：理解升余弦滚降系统的特性；理解眼图的含义。
实验要求：1.绘制滚降系数分别为0,0.5,1的升余弦系统的时域波形和频谱，并分析之。
2.画出滚降系数为1的升余弦系统的眼图。
实验过程：1.打开MATLAB新建一个文件，然后按照老师所给的PPT的实验教程指南打上以下的程序：Ts=1;N=17;dt=Ts/N;df=1.0/(20.0*Ts);t=-10*Ts:dt:10*Ts;f=-2/Ts:df:2/Ts;a=[0,0.5,1];for n=1:length(a)for k=1:length(f)if abs(f(k))>0.5*(1+a(n))/TsXf(n,k)=0;elseif abs(f(k))<0.5*(1-a(n))/TsXf(n,k)=Ts;elseXf(n,k)=0.5*Ts*(1+cos(pi*Ts/(a(n)+eps)*(abs(f(k))-0.5*(1-a(n))/Ts)));end;end;xt(n,:)=sinc(t/Ts).*(cos(a(n)*pi*t/Ts))./(1-4*a(n)^2*t.^2/Ts^2+eps);endsubplot(211);plot(f,Xf);axis([-1 1 0 1.2]);xlabel('f/Ts');ylabel('升余弦滚降频谱');subplot(212);plot(t,xt);axis([-10 10 -0.5 1.1]);xlabel('t');ylabel('升余弦滚降波形');图1 升余弦滚降函数代码2.之后点击运行，然后能看见结果：图2 升余弦滚降3.然后在按照老师所给的实验操作指南，打上眼图的源代码，如下：图3眼图源代码（1）图4 眼图源代码（4）4.之后自己编写一段sigexpand函数，然后运行它之后在运行眼图代码，得到结果如下：图5 眼图运行结果实验小结：通过本次对眼图与升余弦滚降系统的特性分析让我对于其的结构理解、更加的深刻，我不断地翻阅书籍和网上的相关知识得到了滚降系数α：在无码间串扰条件下所需带宽W 和码元传输速率Rs 的比值（即奈奎斯特频率），将本来很模糊的概念到最后的融会贯通。
MATLAB技术图像去红眼处理
MATLAB技术图像去红眼处理近年来，随着数码相机的普及与发展，我们可以随时随地用相机记录生活中的美好瞬间。
然而，有时候我们会发现在照片中的人物眼睛中出现了令人不太愉快的红眼现象。
红眼通常在低光照环境下发生，当闪光灯照射到被拍摄者的眼睛时，光线会反射回镜头，从而导致眼睛出现红色。
为了解决这个问题，科学家们提出了各种各样的算法和技术。
其中，MATLAB 作为一种功能强大的计算机软件，拥有丰富的图像处理工具箱，可以帮助我们进行图像去红眼处理。
首先，我们需要了解红眼现象的原理。
当闪光灯照射到被拍摄者的眼睛时，光线会穿过瞳孔进入眼底，然后被血红素吸收。
这些被吸收的光线在经过相机镜头时会反射回来，形成红色的反光，从而导致红眼现象的产生。
在MATLAB中，我们可以利用图像处理工具箱中的函数和算法来消除红眼。
首先，我们需要将原始图像加载到MATLAB的工作环境中。
接下来，我们可以使用MATLAB内置的红眼消除算法来处理图像。
该算法主要基于两个步骤：红眼检测和红眼修复。
红眼检测是指通过对图像进行分析，找到图片中的红眼区域。
在MATLAB中，我们可以使用颜色分量检测技术来实现红眼检测。
该技术主要利用了红眼区域和其他区域在颜色空间上的差异。
通过对图像进行颜色分量转换，提取出红色通道，我们可以将红眼区域与其他区域进行区分和识别。
红眼修复是指对检测到的红眼区域进行处理，将其转换为自然色彩。
在MATLAB中，我们可以使用图像增强和灰度调整的技术来实现红眼修复。
图像增强技术主要通过调整图像的对比度、亮度和饱和度等参数来改善图像的视觉效果。
而灰度调整技术则通过调整图像的色调和亮度来实现对红眼区域的处理。
在对图像进行红眼修复后，我们可以将处理后的图像保存，并进行进一步的后期处理。
例如，我们可以使用MATLAB中的图像滤波和降噪技术来提高图像的质量和清晰度。
同时，我们还可以应用其他图像处理技术，如锐化、旋转和裁剪等，对图像进行进一步的优化和调整。
使用matlab绘制眼图
使用matlab 绘制数字基带信号的眼图实验一、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MATLAB 语言编程。
二、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，就应该图3-1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+∞-∞=⎰（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 (3-2)频域应满足：()0,ss T T H πωωω⎧≤⎪=⎨⎪⎩，其他 (3-3)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⎛⎫⎛⎫⎛⎫+=-+++=≤⎪ ⎪⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭∑ (3-4)基带信号就可实现无码间干扰传输。
这种滤波器克服了拖尾太慢的问题。
从实际的滤波器的实现来考虑，采用具有升余弦频谱特性()H ω时是适宜的。
(1)(1)1sin (),2(1)()1,0(1)0,s s s s s s T T T T H T T ππαπαωωαπαωωπαω⎧⎡⎤-+--≤≤⎪⎢⎥⎣⎦⎪⎪-⎪=≤≤⎨⎪⎪+>⎪⎪⎩(3-5)这里α称为滚降系数，01α≤≤。
matlab中eyes函数
matlab中eyes函数Matlab中的eyes函数是一个非常有趣和实用的函数，它可以用来创建一个具有指定形状和颜色的眼睛图像。
这个函数的语法非常简单，只需要指定眼睛的形状和颜色即可。
在本文中，我们将深入探讨eyes函数的用法和一些实际应用。
让我们来看一下eyes函数的基本语法。
在Matlab中，我们可以使用如下的命令来调用eyes函数：```Matlabeyes(shape, color)```其中，shape表示眼睛的形状，可以是'circle'、'square'或'ellipse'；color表示眼睛的颜色，可以是'blue'、'green'、'red'、'yellow'等等。
例如，如果我们想创建一个蓝色的圆形眼睛，可以使用以下命令：```Matlabeyes('circle', 'blue')```接下来，让我们来看一些具体的示例。
首先我们使用以下命令创建一个蓝色的圆形眼睛：eyes('circle', 'blue')```然后，我们可以使用以下命令创建一个绿色的方形眼睛：```Matlabeyes('square', 'green')```除了基本的形状和颜色之外，eyes函数还可以接受一些其他的参数来定制眼睛的细节。
例如，我们可以使用以下命令来创建一个具有指定半径和线宽的圆形眼睛：```Matlabeyes('circle', 'blue', 'radius', 50, 'linewidth', 2)```这个命令将创建一个半径为50像素，线宽为2像素的蓝色圆形眼睛。
除了创建眼睛图像之外，eyes函数还可以用于一些实际的应用。
- 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)。
使用matlab 绘制数字基带信号的眼图实验一、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MATLAB 语言编程。
二、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，就应该图3-1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+∞-∞=⎰（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 (3-2)频域应满足：()0,ss T T H πωωω⎧≤⎪=⎨⎪⎩，其他 (3-3)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⎛⎫⎛⎫⎛⎫+=-+++=≤⎪ ⎪⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭∑ (3-4)基带信号就可实现无码间干扰传输。
这种滤波器克服了拖尾太慢的问题。
从实际的滤波器的实现来考虑，采用具有升余弦频谱特性()H ω时是适宜的。
(1)(1)1sin (),2(1)()1,0(1)0,s s s s s s T T T T H T T ππαπαωωαπαωωπαω⎧⎡⎤-+--≤≤⎪⎢⎥⎣⎦⎪⎪-⎪=≤≤⎨⎪⎪+>⎪⎪⎩(3-5)这里α称为滚降系数，01α≤≤。
所对应的其冲激响应为：()222sin cos()()14s s s stT t T h t t t T T παππα=-(3-6)此时频带利用率降为2/(1)Baud/Hz α+，这同样是在抽样值无失真条件下，所能达到的最高频率利用率。
换言之，若输入码元速率'1/s s R T >，则该基带传输系统输出码元会产生码间干扰。
2、眼图所谓眼图就是将接收滤波器输出的，未经再生的信号，用位定时以及倍数作为同步信号在示波器上重复扫描所显示的波形（因传输二进制信号时，类似人的眼睛）。
干扰和失真所产生的畸变可以很清楚的从眼图中看出。
眼图反映了系统的最佳抽样时间，定时的灵敏度，噪音容限，信号幅度的畸变范围以及判决门限电平，因此通常用眼图来观察基带传输系统的好坏。
图3-3 眼图示意图三、仿真程序设计1、程序框架双极性NRZ码元序列产生升余弦滚降系统NRZ码元序列抽样画眼图NRZ(n)图3-4 程序框架首先，产生M进制双极性NRZ码元序列，并根据系统设置的抽样频率对该NRZ码元序列进行抽样，再将抽样序列送到升余弦滚降系统，最后画出输出码元序列眼图。
2、参数设置该仿真程序应具备一定的通用性，即要求能调整相应参数以仿真不同的基带传输系统，并观察输出眼图情况。
因此，对于NRZ码元进制M、码元序列长度Num、码元速率Rs，采样频率Fs、升余弦滚降滤波器参考码元周期Ts、滚降系数alpha、在同一个图像窗口内希望观测到的眼图个数Eye_num等均应可以进行合理设置。
3、实验内容根据现场实验题目内容，设置仿真程序参数，编写仿真程序，仿真波形，并进行分析给出结论。
不同进制的码元序列经过不同带宽的升余弦滚降系统后的眼图通用程序（1）Rs=50 Ts=10 M=2 a=0.2close all;alpha=0.2;Ts=1e-2;Fs=1e3;Rs=50;M=2;Num=100;Samp_rate=Fs/Rs;Eye_num=2;NRZ=2*randint(1,Num,M)-M+1;figure(1);stem(NRZ);title('双极性NRZ码元序列');Samp_data=zeros(1,Samp_rate*Num);for r=1:Num*Samp_rateif rem(r,Samp_rate)==0Samp_data(r)=NRZ(r/Samp_rate);endend[ht,a]=rcosine(1/Ts,Fs,'fir',alpha);figure(2);subplot(2,1,1);plot(ht);ylabel('冲激响应');title('升余弦滚降系统冲激响应');st=conv(Samp_data,ht)/(Fs*Ts);subplot(2,1,2);plot(st);ylabel('信号幅度');title('经过升余弦滚降系统后的码元');figure(3);for k=10:floor(length(st)/Samp_rate)-10ss=st(k*Samp_rate+1:(k+Eye_num)*Samp_rate);plot(ss);hold on;endylabel('信号幅度');title('基带信号眼图');而升余弦滚降滤波器和FIR滤波器的等效带宽B=60Hz（Ts=10ms），Rs<2B，满足了奈奎斯特第一准则的条件。
(2) Rs=50 Ts=10 M=4 a=0.2close all;alpha=0.2;Ts=1e-2;Fs=1e3;Rs=50;M=4;Num=100;Samp_rate=Fs/Rs;Eye_num=4;NRZ=2*randint(1,Num,M)-M+1;figure(1);stem(NRZ);title('双极性NRZ码元序列');Samp_data=zeros(1,Samp_rate*Num);for r=1:Num*Samp_rateif rem(r,Samp_rate)==0Samp_data(r)=NRZ(r/Samp_rate);endend[ht,a]=rcosine(1/Ts,Fs,'fir',alpha);figure(2);subplot(2,1,1);plot(ht);ylabel('冲激响应');title('升余弦滚降系统冲激响应');st=conv(Samp_data,ht)/(Fs*Ts);subplot(2,1,2);plot(st);ylabel('信号幅度');title('经过升余弦滚降系统后的码元');figure(3);for k=10:floor(length(st)/Samp_rate)-10ss=st(k*Samp_rate+1:(k+Eye_num)*Samp_rate);plot(ss);hold on;endylabel('信号幅度');从眼图张开程度可以得出没有发生码间干扰，这是因为基带信号的码元速率Rs为50Baud，而升余弦滚降滤波器和FIR滤波器的等效带宽B=60Hz（Ts=10ms），Rs<2B，满足了奈奎斯特第一准则的条件。
眼图是由各段码元波形叠加而成的，M=4，所以能看到3只眼睛。
(3) Rs=50 Ts=20 M=2 a=0.2close all;alpha=0.2;Ts=2*1e-2;Fs=1e3;Rs=50;M=2;Num=100;Samp_rate=Fs/Rs;Eye_num=2;NRZ=2*randint(1,Num,M)-M+1;figure(1);stem(NRZ);title('双极性NRZ码元序列');Samp_data=zeros(1,Samp_rate*Num);for r=1:Num*Samp_rateif rem(r,Samp_rate)==0Samp_data(r)=NRZ(r/Samp_rate);endend[ht,a]=rcosine(1/Ts,Fs,'fir',alpha);figure(2);subplot(2,1,1);plot(ht);ylabel('冲激响应');title('升余弦滚降系统冲激响应');st=conv(Samp_data,ht)/(Fs*Ts);subplot(2,1,2);plot(st);ylabel('信号幅度');title('经过升余弦滚降系统后的码元');figure(3);for k=10:floor(length(st)/Samp_rate)-10ss=st(k*Samp_rate+1:(k+Eye_num)*Samp_rate);plot(ss);hold on;endylabel('信号幅度');title('基带信号眼图');而升余弦滚降滤波器和FIR滤波器的等效带宽B=30Hz（Ts=10ms），Rs=2B，满足了奈奎斯特第一准则的条件。
能看到一只清晰的眼睛。
(4)Rs=50 Ts=50 M=2 a=0.2close all;alpha=0.2;Ts=5*1e-2;Fs=1e3;Rs=50;M=2;Num=100;Samp_rate=Fs/Rs;Eye_num=2;NRZ=2*randint(1,Num,M)-M+1;figure(1);stem(NRZ);title('双极性NRZ码元序列');Samp_data=zeros(1,Samp_rate*Num);for r=1:Num*Samp_rateif rem(r,Samp_rate)==0Samp_data(r)=NRZ(r/Samp_rate);endend[ht,a]=rcosine(1/Ts,Fs,'fir',alpha);figure(2);subplot(2,1,1);plot(ht);ylabel('冲激响应');title('升余弦滚降系统冲激响应');st=conv(Samp_data,ht)/(Fs*Ts);subplot(2,1,2);plot(st);ylabel('信号幅度');title('经过升余弦滚降系统后的码元');figure(3);for k=10:floor(length(st)/Samp_rate)-10ss=st(k*Samp_rate+1:(k+Eye_num)*Samp_rate);plot(ss);hold on;endylabel('信号幅度');眼图基本闭合，存在较为严重的码间干扰，这是因为码元速率Rs虽然仍为50Baud，但滤波器等效带宽已经变为12Hz（Ts=50ms），Rs>2B不再满足奈奎斯特第一准则。