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毕业论文涉及matlab的脉宽键值调制通信系统仿真。

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简介:
clear all; close all; fs=8e5;%抽样频率 fm=20e3;%基带频率 n=2*(6*fs/fm); final=(1/fs)*(n-1); fc=2e5; % 载波频率 t=0:1/fs:(final); Fn=fs/2;%耐奎斯特频率 %用正弦波产生方波 %========================================== twopi_fc_t=2*pi*fm*t; A=1; phi=0; x = A * cos(twopi_fc_t + phi); % 方波 am=1; x(x>0)=am; x(x<0)=-1; figure(1) subplot(321); plot(t,x); axis([0 2e-4 -2 2]); title(基带信号); grid on car=sin(2*pi*fc*t);%载波 ask=x.*car;%载波调制 subplot(322); plot(t,ask); axis([0 200e-6 -2 2]); title(PSK信号); grid on; %===================================================== vn=0.1; noise=vn*(randn(size(t)));%产生噪音 subplot(323); plot(t,noise); grid on; title(噪音信号); axis([0 .2e-3 -1 1]); askn=(ask+noise);%调制后加噪 subplot(324); plot(t,askn); axis([0 200e-6 -2 2]); title(加噪后信号); grid on; %带通滤波 %====================================================================== fBW=40e3; f=[0:3e3:4e5]; w=2*pi*f/fs; z=exp(w*j); BW=2*pi*fBW/fs; a=.8547;%BW=2(1-a)/sqrt(a) p=(j^2*a^2); gain=.135; Hz=gain*(z+1).*(z-1)./(z.^2-(p)); subplot(325); plot(f,abs(Hz)); title(带通滤波器响应); grid on; Hz(Hz==0)=10^(8);//避免对零取对数运算 subplot(326); plot(f,20*log10(abs(Hz))); grid on; title(接收器 -3dB 滤波器响应); axis([1e5 3e5 -3 1]); %滤波器系数 a=[1 0 0.7305];%[1 0 p] b=[0.135 0 -0.135];%gain*[1 0 -1] faskn=filter(b,a,askn); figure(2) subplot(321); plot(t,faskn); axis([0 100e-6 -2 2]); title(通过带通滤波后输出); grid on; cm=faskn.*car;//解调 subplot(322); plot (cm, t , r); axis([min (cm) , max (cm), min (cm), max (cm)]);title(通过相乘器后输出); %低通滤波器 %================================================================== p=0.72; gain1=0.14;//gain=(1-p)/sqrt((p^((p+)) / ((p^((p+)) / ((p^((p+)) / ((p^((p+)) / ((p^((p+)) / ((p^((p+)) / ((p^((p+)) / ((p^((p+)) / (( ))))))))))))))))))))))))))) Hz = gain * (z + 1) ./ (z - p) ; subplot(... );plot(... );title(... );axis(...) %滤波器系数 a=[...]; b=[...]; so = filter(... ); so = so * ... ;so = so - mean(... );subplot(... );plot(... );title(通过低通滤波器后输出); %Comparator %====================================================== High = ... ; Low = ... ; vt = ...;//设立比较标准 error = ... len = length(...) for ii in range(...) if so[ii] >= vt: Vs[ii] = High else Vs[ii] = Low end Vo = Vs subplot(... );plot(... ),title(解调后输出信号),axis(...) xlabel(时间 (s), ylabel(幅度 (V))

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客服
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  • 基于MATLABOFDM仿
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    本论文采用MATLAB平台,对正交频分复用(OFDM)通信系统的性能进行了全面仿真研究,探讨了不同参数设置下的传输特性与优化方案。 基于MATLAB的OFDM通信系统模型的仿真毕业论文主要研究了正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)技术,并利用MATLAB软件进行相关系统的建模与仿真,以验证其在不同信道条件下的性能表现。该文通过详细的理论分析和实验结果展示了OFDM通信系统的设计原理及其优势,为后续研究提供了有价值的参考依据。
  • ——基于MATLAB扩频仿.doc
    优质
    本论文利用MATLAB软件对扩频通信系统进行了详细的建模与仿真分析。通过理论结合实践的方式探讨了其工作原理及性能特点,为相关研究提供了重要的参考依据。 大学毕业论文题目为“基于MATLAB的扩频通信系统仿真”。
  • ——基于MATLAB数字分析.doc
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    本论文通过MATLAB平台对数字通信系统的调制与解调技术进行了深入研究和仿真分析,旨在优化通信效率及信号质量。 本论文的主要目的是研究基于Matlab的数字通信系统调制解调技术,并对数字调制解调系统进行仿真研究。首先介绍了数字通信系统的发展背景及其仿真的重要性,然后讲解了如何使用Matlab软件以及注意事项,并详细分析和解释了数字调制系统的原理。 接着,论文利用Matlab软件进行了数字调制解调系统的仿真工作并对结果进行了误差分析。最后对设计过程进行总结归纳,探讨了调制解调技术在现代通信系统中的应用前景。 知识点一:数字通信的发展背景 随着科技的进步与发展,作为当前主流的通信方式之一,数字通信的重要性日益显著。其主要优势在于高速、安全可靠以及经济高效性,在各类通讯领域中得到广泛应用。 知识点二:Matlab软件的应用价值 作为一种重要的仿真工具,Matlab软件因其操作便捷、编程简单且周期短等特点在数字通信系统的设计与研究过程中扮演着不可或缺的角色。它能够帮助研究人员实现对各种调制解调系统的模拟测试,并对其性能进行评估分析。 知识点三:核心原理剖析——数字调制与解调 作为构建整个通讯网络的关键环节,该部分主要探讨了如何将二进制数据转换成适合传输的射频信号以及接收端反向过程的技术细节。涉及的主要技术包括振幅键控(ASK)、相位键控(PSK)和频率移键控(FSK)等。 知识点四:仿真研究 基于Matlab平台进行的数字调制解调系统仿真是评估其性能的重要手段,通过模拟实验可以深入了解系统的特性和局限性。 知识点五:关键技术分析——调制与解调方法的选择 根据不同的应用场景和需求,选择合适的调制方式对于实现高效的通信至关重要。每种技术都有各自的优缺点及适用场景,在实际应用中需要综合考虑各种因素做出合理决策。 展望未来,随着5G、物联网以及人工智能等新兴领域的不断拓展与发展,数字通信系统将迎来更加广阔的应用空间和发展机遇。
  • 基于MATLABPSK仿应用
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    本研究通过MATLAB平台对PSK通信系统的性能进行仿真分析,为毕业论文提供了详实的数据支持和技术评估。 ```matlab clear all; close all; fs = 8e5;% Sampling frequency fm = 20e3;% Baseband frequency n = 2*(6*fs/fm); final = (1/fs)*(n-1); fc = 2e5; % Carrier frequency t = 0:1/fs:(final); Fn=fs/2;% Nyquist frequency % Use sine wave to generate square wave twopi_fc_t = 2*pi*fm*t; A = 1; phi = 0; x = A * cos(twopi_fc_t + phi); am = 1; x(x>0) = am; x(x<0)=-1; figure(1); subplot(3,2,1); plot(t,x); axis([0 2e-4 -2 2]); title(Baseband signal); grid on car=sin(2*pi*fc*t);% Carrier wave ask=x.*car;% PSK modulation subplot(3,2,2); plot(t,ask); axis([0 200e-6 -2 2]); title(PSK Signal); grid on; vn=0.1; noise = vn*(randn(size(t)));% Generate noise subplot(3,2,3); plot(t,noise); grid on; title(Noise signal); axis([0 .2e-3 -1 1]); askn=(ask+noise); subplot(3,2,4); plot(t,askn); axis([0 200e-6 -2 2]); title(Signal after adding noise); grid on; % Band-pass filter fBW=40e3; f=[0:3e3:4e5]; w=2*pi*f/fs; z=exp(w*j); BW=2*pi*fBW/fs; a=.8547;% BW = 2(1-a)/sqrt(a) p=(j^2*a^2); gain=.135; Hz=gain*(z+1).*(z-1)./(z.^2-(p)); subplot(3,2,5); plot(f,abs(Hz)); title(Band-pass filter); grid on; Hz(Hz==0)=10^(8);% To avoid log(0) subplot(3,2,6); plot(f,20*log10(abs(Hz))); grid on; title(Receiver -3dB Filter Response); axis([1e5 3e5 -3 1]); b=[0.135 0 -0.135];% gain*[1 0 -1] a=[1 0 0.7305];% [1 0 p] faskn=filter(b,a,askn); figure(2) subplot(3,2,1); plot(t,faskn); axis([0 100e-6 -2 2]); title(Output after band-pass filter); grid on; cm=faskn.*car;% Demodulation subplot(3,2,2); plot(t,cm); axis([0 100e-6 -2 2]); grid on; title(Signal after demodulator); % Low-pass filter p=0.72; gain1 = 0.14;% gain=(1-p)/2 Hz1=gain1*(z+1)./(z-(p)); subplot(3,2,3); Hz1(Hz1==0)=10^(-8); plot(f,20*log10(abs(Hz1))); grid on; title(LPF -3dB response); axis([0 5e4 -3 1]); b1=[0.14 0.14];% gain*[1 1] a1=[1 -0.72];%(z-(p)) so=filter(b1,a1,cm); so = so*10;% Add gain so = so-mean(so);% Remove DC component subplot(3,2,4); plot(t,so); axis([0 8e-4 -3.5 3.5]); title(Output after low-pass filter); grid on; High=2.5; Low=-2.5; vt = 0;% Set comparison standard error = 0; len1=length(so); for ii=1:len1 if so(ii) >= vt Vs(ii)=High; else Vs(ii)=Low; end end Vo=Vs; subplot(3,2,5); plot (t,Vo), title(Output after demodulation), axis([0 2e-4 -5 5]), grid on; xlabel(Time (s)), ylabel(Amplitude
  • 基于MATLAB设计与仿(1).doc
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    本论文利用MATLAB平台对通信系统的性能进行了详细的设计和仿真分析,旨在优化通信效率及可靠性。通过理论研究与实践操作相结合的方法,深入探讨了现代通信技术的关键问题。 调制与解调是通信系统的核心技术之一,用于在传输媒介上编码信息以便有效、可靠地传递。本段落主要探讨了基于MATLAB的通信系统设计与仿真,MATLAB作为一个强大的科学计算工具,在理解和实现通信系统的调制和解调过程方面具有显著的优势。 通信系统可以分为两大类:模拟通信系统和数字通信系统。模拟通信系统直接传输连续变化的信号,如传统的AM(幅度调制)和FM(频率调制)广播。而数字通信系统则将信息转换为离散的二进制形式,并通过脉冲幅度调制(PAM)、增量调制(DM)或脉码调制(PCM)等方法进行编码。MATLAB提供了一套完整的工具箱来支持这两种系统的建模和分析。 在调制技术中,正交幅度调制(QAM)是一种常见的多载波调制方式,在高速数据传输领域广泛应用。QAM结合了幅度与相位调制,通过改变载波的幅度和相位同时传递两个信息流,从而实现更高的频谱效率。例如,16-QAM、64-QAM以及256-QAM分别对应于16、64和256个不同的符号,可以传输更多的数据但对信道质量有较高要求。 MATLAB通信系统工具箱是实现这些调制技术的利器。该工具箱包含了各种调制器与解调器函数如`qammod` 和 `qamdemod`, 可以方便地创建QAM 调制和解调系统。用户可以设置调制阶数、星座图、误码率(BER)以及其他参数,以适应不同应用场景的需求。此外,工具箱还提供了信道模型如AWGN(加性高斯白噪声)信道和衰落信道, 用于模拟实际通信环境中的信号损失与干扰。 仿真在通信系统设计中起着至关重要的作用,因为它允许工程师在部署前测试并优化系统性能。利用MATLAB的仿真工具可以对调制与解调过程进行建模,并观察不同信噪比(SNR) 下系统的误码率表现, 从而确定最佳传输参数。此外, 可以通过比较各种调制方式的性能,为实际应用选择最合适的调制技术。 基于MATLAB的设计和仿真提供了强大的平台用于研究与开发。无论是模拟通信还是数字通信、基础调制方式或是复杂的M-QAM系统,MATLAB都能有效地支持理论分析、系统建模及实际性能评估。通过深入理解和熟练掌握这些工具, 通信工程的学生和技术人员可以更好地理解通信系统的运作机制,并为未来的通讯技术发展做出贡献。
  • 本科生——基于MATLAB扩频仿.doc
    优质
    本论文通过使用MATLAB软件,对扩频通信系统的性能进行了详细的仿真研究。分析了不同参数设置下系统的工作情况,并对其有效性及可靠性进行了验证。 本科毕业论文---基于MATLAB的扩频通信系统仿真.doc
  • QPSKMatlab无线仿
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    本项目使用MATLAB软件实现QPSK调制的无线通信系统仿真,涵盖信号传输、噪声干扰及解调等环节,旨在评估系统的性能参数。 1. 输入信号以比特流形式存在,其比特速率一般在100kbps左右。 2. 载波频率可根据实际情况设定,通常为MHz级别。 3. 信道采用多径传播模式(仿真中可设为两路径),其中的噪声是加性高斯白噪声类型。 4. 接收端的信噪比由用户自行确定。 5. 需要绘制各关键点波形图。 6. 要通过蒙特卡洛方法模拟并展示系统误码率与接收端信噪比SNR之间的关系图表。 7. 在给定信噪比条件下,分析多径延迟大小对整个系统的性能是否有影响,并绘出系统误码率随多径延时变化的关系图。
  • ——MIMO仿与分析研究.doc
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    本论文深入探讨了多输入多输出(MIMO)通信系统,并通过计算机仿真技术对其性能进行了全面分析和评估。文档中详细论述了MIMO技术的工作原理、优势及其在现代无线通信网络中的应用,为进一步的研究提供了理论基础和技术支持。 在移动通信迅猛发展的背景下,用户数量及需求的快速增长使该领域成为最具市场潜力的技术之一。然而,在无线与有线通信对比下,由于恶劣的信道环境以及用户的使用突发性大等因素,提升无线通信的质量和容量面临诸多挑战。因此,频谱资源短缺促使人们寻求提高频谱利用效率的方法。 MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)技术自上世纪九十年代问世以来,在增加信道容量方面取得了显著成果,并逐渐被多个无线通信标准采用,成为提供可靠无线传输链路的重要突破点之一。该技术结合了多天线分集技术和空间编码技术的特点,不再单纯对抗多径效应而是巧妙地利用它。 本段落首先阐述了MIMO技术的基本原理和信道模型,随后简要介绍了用于研究的仿真工具MATLAB Simulink软件。接着通过理论推导与软件仿真对MIMO通信系统的容量进行了深入探讨,并总结出影响其性能的各种因素。最后,文章还针对基于正交空时分组编码的MIMO系统进行了模拟实验。 MIMO技术的优点包括提升信道容量、提高频谱利用率以及增强无线传输可靠性等;然而,它也存在复杂的信道模型和算法需求及高昂硬件成本等问题作为其不足之处。 在MIMO通信中,准确的信道建模至关重要。常见的模型类型有Rayleigh、Rician和AWGN等,每种都有特定的应用场景和技术特点。 本段落通过研究发现,基于正交空时分组编码的MIMO系统能有效提升信道容量与质量。此外,文章还详细分析了影响MIMO通信系统性能的各种因素,并对上述技术的优点及局限性进行了讨论和总结。 总之,本论文深入探讨并全面评估了基于MIMO系统的仿真与分析研究,为无线通信领域的进一步探索提供了宝贵的参考依据和技术思路。 未来的研究可以继续探索MIMO在其他场景的应用潜力,例如无线传感器网络、物联网等,并且更广泛地调查其优点及局限性以期更好地应用于实际环境中。