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QPSK_book2.rar_QPSK串并转换_抽样匹配滤波与成型滤波判决

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简介:
本资源为QPSK通信系统设计文件,包含串行到并行及并行到串行的转换方法、抽样匹配滤波和成型滤波判决等内容。 实现QPSK的调制与解调包括串并转换、内插、脉冲成型、匹配滤波以及抽样判决等步骤。

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  • QPSK_book2.rar_QPSK_
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    本资源为QPSK通信系统设计文件,包含串行到并行及并行到串行的转换方法、抽样匹配滤波和成型滤波判决等内容。 实现QPSK的调制与解调包括串并转换、内插、脉冲成型、匹配滤波以及抽样判决等步骤。
  • Chirp信号.zip_Chirp信号_correctlydft_matlab_matlab调频
    优质
    本资源包提供了关于Chirp信号匹配滤波的相关Matlab代码和文档,包括正确DFT实现及调频信号的匹配滤波方法。适合于信号处理领域的研究与学习。 使用MATLAB仿真生成线性调频信号,并实现其匹配滤波。
  • QPSK调制解调+误码率分析++
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    本项目涵盖QPSK信号的调制与解调技术、误码率性能分析以及通过使用成型滤波和匹配滤波提升通信系统性能的研究。 我用Simulink开发了一个QPSK调制解调系统,其中包括成型滤波、接收匹配滤波以及误码率统计等功能。此项目需要在MATLAB 2010版本或以上运行。有兴趣交流的可以联系讨论。
  • chirp噪声处理_chirp_radar__matlab_雷达噪声
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    本文探讨了在雷达系统中对Chirp信号进行噪声处理及匹配滤波的方法,并提供了基于MATLAB的实现方案,旨在提高雷达系统的检测性能和抗噪能力。 通信与雷达专业的学习内容包括模拟线性调频匹配滤波以及研究白噪声通过匹配滤波器的特性。
  • 检测
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    滤波器匹配检测是一种技术方法,用于确保信号处理系统中的滤波器性能符合设计规格,通过精确测量和调整来优化信号传输质量。 认知无线电技术包括能量检测、匹配滤波器检测以及周期循环平稳特征检测等多种方法。其中,仿真研究通常会涉及对匹配滤波器检测的分析和应用。
  • MATLAB代码-SEC_C:SEC_C
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    SEC_C是基于MATLAB开发的一款匹配滤波器代码包。该工具适用于信号处理领域,能够高效地进行信号检测和识别,尤其在通信系统中应用广泛。 超高效互相关(SEC-C)是一种针对地震波形的快速匹配滤波代码,并已为台式计算机进行了优化。这是加速地震应用中的互相关分析速度的一项持续性工作。我们的稿件中有所讨论,如果您使用了SEC-C进行研究,请引用以下文章:NaderShakibaySenobari, GarethJ.Funning, EamonnKeogh, YanZhu, Chin-ChiaMichaelYeh, ZacharyZimmerman, AbdullahMueen (2018)。超高效互相关(SEC-C):适用于台式计算机的快速匹配过滤代码。 SEC-C是用MATLAB编写的,但也有Python版本提供。当前的Python版本比MATLAB慢一些,但是正在努力改进其性能。SEC-C有两个主要分支:一个是用于连续波形数据(即模板匹配/匹配滤波),另一个是用于单个波形(即成对互相关)。前者代码已经上传,个别案例的相关代码也将很快提供。 现在包括一个执行模板匹配的玩具示例,该示例涵盖了检索、预设以及使用SEC-C进行实际操作的过程。
  • 半带器插值取.rar_half band filter_半带_Matlab_
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    本资源包含利用Matlab实现的半带滤波器插值与抽取程序。适用于信号处理领域,能够高效地进行频带分割和信号采样率调整。 使用半带滤波器实现多速率信号处理的详细MATLAB代码如下所示: ```matlab % 定义参数 Fs = 1000; % 原始采样率 (Hz) Fp = 250; % 过渡带频率 (Hz) % 设计半带滤波器,这里我们使用fdesign和design函数来设计一个低通滤波器 d = fdesign.lowpass(N,F3dB,18, Fp/Fs); H = design(d,halfband); % 对信号进行降采样 x = randn(1024, 1); % 示例输入信号,这里使用随机噪声作为示例 y = filter(H,x); % 实现多速率处理中的抽取和插值操作。对于抽取(downsampling): y_downsampled = y(1:2:end); figure; stem(y_downsampled,filled); title(Downsampled Signal); % 对于插值(interpolation): x_interpolated = upfirdn(x, h, 2, 1); % 其中h是半带滤波器的系数 figure; stem(x_interpolated(1:30)); title(Interpolated Signal); ``` 以上代码实现了利用MATLAB设计和应用半带滤波器进行多速率信号处理的功能,包括降采样(downsampling)与插值(interpolation)。注意在实际项目中需要根据具体需求调整参数及输入数据。 请确保安装了必要的工具箱以运行上述示例,如Signal Processing Toolbox等,并且熟悉MATLAB的基本语法和函数使用方法。 以上为简化版代码,用于演示目的,在真实应用时可能需要进一步优化和完善。 希望这些信息对你有所帮助。
  • QPSK调制解调详解:涉及、电平变、载调制、信号合、相干解调、的Word论文及Matlab代码
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    本文深入探讨了QPSK调制与解调技术,涵盖串并转换至相干解调等各个环节,并附有详细的Word文档说明和实用的Matlab实现代码。 本项目使用MATLAB 2021a版本进行QPSK调制解调仿真,并提供操作录像及Word文档详细记录整个过程。操作录像可以通过Windows Media Player播放。 该研究领域为QPSK(正交相移键控)调制与解调,内容涵盖基于MATLAB的QPSK信号处理流程模拟,包括串并转换、电平变换、载波调制等环节,并进行了相干解调和抽样判决。文档详细介绍了QPSK的基本原理及其在通信系统中的应用价值。 项目中提出了一套完整的仿真方案:从最初的串行数据到并行格式的转变开始,经过一系列必要的信号处理步骤如电平转换、载波调制等后进行信号合成;随后通过相干解调技术恢复原始信息,并利用抽样判决算法完成最终的数据解析。此外还设计了将已解调出的信息再转化为串行输出的过程。 为了更直观地展示QPSK的工作机制,本项目对星座图进行了绘制和分析并对其整体性能做了全面评估,以此来证明该方案在实际应用中的有效性及优越性。需要注意的是,在运行MATLAB程序时,请确保当前工作目录设置为包含所有文件的正确路径位置,具体操作步骤可参考提供的视频教程进行学习。 综上所述,本项目系统地展示了基于MATLAB平台实现QPSK调制解调技术的具体方法和过程,并通过详细的仿真结果验证了其性能优势。
  • CUDA立体——中值
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    CUDA立体匹配算法利用中值滤波技术,通过NVIDIA的CUDA架构,在GPU上高效执行密集型计算任务,以实现更准确、快速的深度信息提取和三维重建。 立体匹配是生成三维点云的常用方法之一,在立体视觉领域应用广泛。其核心在于建立一个能量代价函数,并通过最小化该函数来估计像素间的视差值。因此,立体匹配算法本质上是一个最优化问题:构建恰当的能量模型并加入必要的约束条件后,利用最优化理论求解方程。 双目立体匹配通常包括四个步骤:计算匹配成本、聚合成本、确定视差以及优化视差结果。在计算阶段,目标是评估待配对像素与候选像素之间的相似度。无论这些点是否为同一物体上的对应点(同名点),都可以通过特定的函数来衡量它们的相关性;相关性越强,则其成为同名点的概率也越高。 匹配成本可以通过多种方式计算,在此项目中,我们采用灰度绝对值差法 (AD) 进行。聚合阶段的任务是确保这些成本准确地反映像素间的实际关系。然而,仅基于局部信息的初始计算容易受噪声影响,并且在弱纹理或重复纹理区域可能无法精确体现真实的相关性。 视差确定过程则是依据经过代价聚合后的矩阵来为每个像素找到最优解。