限幅法matlab代码

以下是一个简单的限幅法（clipping）的 MATLAB 代码：

function y = clip(x, min_val, max_val)
% x: 输入信号
% min_val: 下限
% max_val: 上限

y = x;
y(y < min_val) = min_val;
y(y > max_val) = max_val;

end

使用示例：

x = -5:0.1:5;
y = sin(x);
y_clipped = clip(y, -0.5, 0.5);

plot(x, y);
hold on;
plot(x, y_clipped);
legend('原信号', '限幅后信号');

上述代码将输入信号 `x` 的值限制在 `-0.5` 到 `0.5` 的范围内。如果输入信号的值超出了限制范围，则会被限制在对应的边界上。

相关问题

限幅滤波法matlab代码

### 回答1：
限幅滤波法是一种常用的数字信号滤波方法，可以用于消除采集信号中的突发噪声或异常值。其原理是将输入信号与上下限值进行比较，将超出限制范围的值限制在上下限值之间。

在MATLAB中实现限幅滤波可以使用如下代码：

function output = limit_amplitude_filter(input, lower_limit, upper_limit)
    % 输入参数:
    % input: 输入信号向量
    % lower_limit: 信号下限
    % upper_limit: 信号上限
    % 输出参数:
    % output: 输出信号向量

    output = input;  % 初始化输出信号向量为输入信号

    % 遍历输入信号向量
    for i = 1:length(input)
        % 检查当前值是否超出限制范围
        if input(i) < lower_limit
            output(i) = lower_limit;  % 如果低于下限，则输出为下限值
        elseif input(i) > upper_limit
            output(i) = upper_limit;  % 如果高于上限，则输出为上限值
        end
    end
end

以上代码定义了一个名为`limit_amplitude_filter`的函数，接受输入信号向量`input`以及信号的上下限`lower_limit`和`upper_limit`作为参数。函数通过遍历输入信号向量，将超出上下限范围的值限制在上下限之间，并返回限制后的输出信号向量。

要使用该函数，可以在Matlab命令窗口中输入以下代码：

input = [1 3 5 7 9 11 13 15 17];  % 输入信号向量
lower_limit = 3;  % 信号下限
upper_limit = 12;  % 信号上限

output = limit_amplitude_filter(input, lower_limit, upper_limit);  % 调用函数进行限幅滤波

disp(output);  % 输出限幅后的信号向量

运行以上代码，输出结果为 `[3 3 5 7 9 11 12 12 12]`，表示对输入信号进行了限幅滤波后得到的输出信号向量。

### 回答2：
限幅滤波法是一种常用的数字信号滤波方法。其基本原理是对输入信号进行限幅处理，即将超过设定阈值的信号值限制在一定范围内。以下是使用MATLAB编写的限幅滤波法的代码示例：

% 限幅滤波法 MATLAB代码示例

% 设定阈值，即限制的范围
threshold = 5;

% 生成原始信号
t = 0:0.01:10;  % 时间范围
x = sin(t);     % 原始信号

% 添加噪声
noise = 0.5*randn(size(t));  % 高斯噪声
x_noisy = x + noise;         % 添加噪声后的信号

% 限幅滤波
x_filtered = x_noisy;    % 初始化滤波后的信号
for i = 1:length(x_noisy)
    if abs(x_noisy(i)) > threshold
        x_filtered(i) = sign(x_noisy(i)) * threshold;
    end
end

% 绘制结果
subplot(2,1,1);
plot(t, x_noisy, 'b');
hold on;
plot(t, x_filtered, 'r');
xlabel('时间');
ylabel('信号值');
title('限幅滤波法前后对比');
legend('添加噪声后的信号', '滤波后的信号');

subplot(2,1,2);
plot(t, x, 'b');
hold on;
plot(t, x_filtered, 'r');
xlabel('时间');
ylabel('信号值');
title('限幅滤波法与原始信号对比');
legend('原始信号', '滤波后的信号');

上述代码首先设定了限制范围的阈值，然后生成了原始信号，并添加了高斯噪声。接下来进行限幅滤波处理，将超过阈值的信号值限制在阈值范围内。最后绘制了添加噪声后的信号、滤波后的信号以及原始信号的对比图。

### 回答3：
限幅滤波法是一种常用的滤波方法，它可以有效地去除信号中的噪声。下面给出一个使用MATLAB实现的限幅滤波法的代码：

% 输入原始信号
original_signal = [1, 3, 6, 8, 12, 10, 9, 7, 5, 3, 2, 4, 6, 10];

% 设置阈值
threshold = 2;

% 初始化滤波后的信号
filtered_signal = zeros(size(original_signal));

% 限幅滤波
for i = 1:length(original_signal)
    if i == 1  % 第一个数据点
        filtered_signal(i) = original_signal(i);
    elseif i == length(original_signal)  % 最后一个数据点
        filtered_signal(i) = original_signal(i);
    else
        % 判断当前数据点和其左右两个数据点的差值是否大于阈值
        if abs(original_signal(i) - original_signal(i-1)) > threshold || abs(original_signal(i) - original_signal(i+1)) > threshold
            filtered_signal(i) = original_signal(i);
        else
            filtered_signal(i) = (original_signal(i-1) + original_signal(i) + original_signal(i+1)) / 3;
        end
    end
end

% 输出滤波后的信号
disp(filtered_signal);

以上代码通过循环遍历原始信号，并判断每个数据点和其左右两个数据点的差值是否超过了设定的阈值。如果超过阈值，则将该数据点保留在滤波后的信号中。如果差值未超过阈值，则将该数据点与其左右两个数据点的均值作为滤波后的结果。最后输出滤波后的信号。

该限幅滤波法可以通过调整阈值来适应不同的信号，较大的阈值可以去除较大的噪声，但可能会导致信号损失；较小的阈值可以保留较多的细节，但可能会保留部分噪声。根据实际需求选择合适的阈值。

生成ofdm通信系统PAPR技术中的的限幅法，PTS，压扩变换的BER对比MATLAB代码

### OFDM 系统 PAPR 技术中的限幅法、PTS 和压扩变换 BER 对比 MATLAB 实现

#### 1. 概述
OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 是一种高效的数据传输技术，但在实际应用中，由于其信号峰值平均功率比（PAPR, Peak to Average Power Ratio）较高，可能会导致非线性失真等问题。为了降低PAPR并提高系统的性能，常用的几种方法包括：

- **限幅法**：直接对超过一定阈值的部分进行裁剪处理。
- **部分传输序列 (Partial Transmit Sequence, PTS)**：通过对数据块加权组合，并选择最优相位因子来减少峰均比。
- **压缩扩展变换 (Companding Transformation)**：利用特定函数映射输入信号，以达到减小动态范围的效果。

接下来将给出基于这三种方案下的误码率(BER, Bit Error Rate)比较Matlab仿真示例代码。

% 参数设置
N = 64; % 子载波数
K = log2(N); % 编码长度
M = 8; % QAM调制阶数
SNR = -5:0.5:15; % SNR区间 [dB]
numSymbs = 1e3;

% 初始化结果变量
ber_clipping = zeros(length(SNR), 1);
ber_pts = zeros(length(SNR), 1);
ber_compand = zeros(length(SNR), 1);

for i=1:length(SNR)
    snr_db = SNR(i);
    
    %% Limting Method
    
    % Generate OFDM signal with clipping technique.
    data_in_clip = randi([0 M-1], K*numSymbs, 1);
    modulated_signal_clip = qammod(data_in_clip,M,'UnitAveragePower',true);
    ofdm_tx_clip = ifft(reshape(modulated_signal_clip,N,numSymbs));
    clipped_ofdm_tx_clip = limit_amplitude(ofdm_tx_clip,max(abs(ofdm_tx_clip(:)))*0.7); 

    noisy_rx_clip = awgn(clipped_ofdm_tx_clip,snr_db,'measured');
    recovered_modulated_signal_clip = fft(noisy_rx_clip);
    demod_data_out_clip = qamdemod(recovered_modulated_signal_clip.',M,'UnitAveragePower',true);
    ber_clipping(i)= biterr(data_in_clip,demod_data_out_clip)/length(data_in_clip);
    
    
     %% Partial Transmit Sequences (PTS)

   % Define parameters for PTS method  
   L=4;% number of subblocks   
   p=[exp(j*[-pi/4 pi/4 3*pi/4])]; % phase factors
   
   % Perform PTS operation and generate corresponding OFDM signals 
   [data_in_pts,pts_ofdm_tx]=perform_PTS(K*L,p,numSymbs,M);
   

   noisy_rx_pts=awgn(pts_ofdm_tx,snr_db,'measured'); 
   recovered_modulated_signal_pts=fft(noisy_rx_pts);
   [~,demod_data_out_pts]=qamdemod(recovered_modulated_signal_pts.',M,'UnitAveragePower',true);
   ber_pts(i)=biterr(data_in_pts(:)',demod_data_out_pts(:))/prod(size(demod_data_out_pts));

     
      %% Companding Transformation
      
       % Apply mu-law compander on the transmitted symbols before IFFT processing.
        alpha=0.5;
        beta=log(M)/(log(alpha*M+1)-alpha*log((M-1)*(alpha*M+1)));
        
         % Generating input bits & applying modulation scheme       
          data_in_com=randi([0 M-1],K*numSymbs,1);
           modulated_symbols=qammod(double(data_in_com)+1,M,'UnitAveragePower',false);
            compressed_symbols=compressSignal(modulated_symbols,alpha,beta);
            
             % Formulate final transmit waveform after IDFT transformation.
              tx_waveform=ifft(compressed_symbols.');
               
               % Adding Gaussian Noise at receiver end.
                rx_waveform=noiseAddition(tx_waveform,snr_db);
                
                 % De-compression followed by FFT processsing then DEMODULATION step.
                  uncompressed_symbols=decompressSignal(rx_waveform.',alpha,beta);
                   received_symbols=fft(uncompressed_symbols.');           
                    dec_bits=qamdemod(real(received_symbols).',M,'UnitAveragePower',false)-1;
                     ber_compand(i)=biterr(uint8(data_in_com'),dec_bits)/length(dec_bits);

end


figure();
semilogy(SNR,[ber_clipping, ber_pts, ber_compand],'LineWidth',2);
title('BER Performance Comparison Among Clipping , PTS And Mu-Law Companding For OFDM System')
xlabel('SNR[dB]')
ylabel('Bit Error Probability ')
legend({'Clipping','PTS','Mu-Law Companding'}, 'Location','bestoutside')
grid minor;


function y=limit_amplitude(x,a_max)
y=a_max.*sign(real(x)).*min(a_max./abs(x),ones(size(x))).*(real(x)+j*imag(x));
end  

function [outputData,outputWaveform] = perform_PTS(blockSize,phaseFactors,symbolsPerSubblock,QAMOrder)
totalSymbols=length(symbolsPerSubblock)*size(phaseFactors,2);
inputBits=repmat(randi([0 QAMOrder-1],[symbolsPerSubblock*size(phaseFactors,2)]),[QAMOrder]);
tx_waveforms=zeros(totalSymbols/blockSize,size(inputBits,2));  
for k=1:size(inputBits,2)
    temp_input=inputBits(:,k);
    reshapedInput=reshape(temp_input,[],length(phaseFactors)).';
    weightedInputs=sum(bsxfun(@times,qammod(reshapedInput+1,QAMOrder,...
                                             'UnitAveragePower',false),...
                         exp(-j*(0:blockSize-length(phaseFactors):blockSize-1).'...
                             *angle(phaseFactors))),2)./sqrt(QAMOrder);
    outputWaveform(:,k)=ifft(weightedInputs.');
end
outputData=inputBits(:)';
end    

function out=compressSignal(signal,alpha,beta)
out=(signal.*(beta/log(alpha*max(abs(signal))+1))-...
     ((signal.^2).*log(max(abs(signal))))/(2*log(alpha*max(abs(signal))+1))) .* sign(signal);
end        

function out=addNoise(waveform,desired_snr_dB)
noise_var=(var(waveform))/(10^(desired_snr_dB/10));
noised_waveform=sqrt(var(waveform))*randn(size(waveform)).* sqrt(noise_var)+waveform;
out=noised_waveform;
end            

function out=decompressSignal(signal,alpha,beta)
exponent_term=(2*log(alpha*max(abs(signal))+1))./...
               (((signal.^2).*log(max(abs(signal))))+(signal.*beta));
out=((exponent_term./(2*log(alpha*max(abs(signal))+1))).^(-1)).
    *(signal-(beta./log(alpha*max(abs(signal))+1)));
end          

此段MATLAB程序实现了针对不同类型的PAPR削减技术——即“削波”、“分部传送序列（PTS)”以及"mu律压扩”的误码性能评估实验平台建设工作。通过改变信噪比参数`SNR`,可以得到相应条件下各算法下接收端估计出比特错误概率的变化曲线图。