2DPSK调制解调实验matlab

时间: 2023-06-27 07:05:05 浏览: 57
2DPSK调制解调可以通过matlab进行实现,以下是一个简单的示例代码: 调制部分: ```matlab % 定义调制参数 M = 2; % 调制阶数 fc = 1000; % 载波频率 fs = 8000; % 采样频率 T = 1/fs; % 采样时间 Ns = 10000; % 采样点数 t = (0:Ns-1)*T; % 时间序列 % 生成随机二进制码 data = randi([0 1],1,Ns); % 2DPSK调制 s = exp(1j*2*pi*fc*t + pi*(2*data-1)); ``` 解调部分: ```matlab % 解调 r = s.*conj(exp(1j*2*pi*fc*t)); r = lowpass(r, 2*fc, fs); %低通滤波 r = sign(real(r)); %取实部并判决 ``` 以上代码中,调制部分使用了二进制随机码,并通过相位调制的方式实现了2DPSK调制,解调部分则通过共轭相乘并低通滤波的方式实现了解调,并使用实部判决得到二进制随机码。需要注意的是,这只是一个简单的示例代码,实际应用中需要考虑更多的因素如信道噪声等。
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2dpsk调制解调实验matlab

2DPSK调制解调可以通过matlab进行实现,以下是一个简单的示例代码: 调制部分: ```matlab % 定义调制参数 M = 2; % 调制阶数 fc = 1000; % 载波频率 fs = 8000; % 采样频率 T = 1/fs; % 采样时间 Ns = 10000; % 采样点数 t = (0:Ns-1)*T; % 时间序列 % 生成随机二进制码 data = randi([0 1],1,Ns); % 2DPSK调制 s = exp(1j*2*pi*fc*t + pi*(2*data-1)); ``` 解调部分: ```matlab % 解调 r = s.*conj(exp(1j*2*pi*fc*t)); r = lowpass(r, 2*fc, fs); %低通滤波 r = sign(real(r)); %取实部并判决 ``` 以上代码中,调制部分使用了二进制随机码,并通过相位调制的方式实现了2DPSK调制,解调部分则通过共轭相乘并低通滤波的方式实现了解调,并使用实部判决得到二进制随机码。需要注意的是,这只是一个简单的示例代码,实际应用中需要考虑更多的因素如信道噪声等。

使用Matlab实现2DPSK调制解调

2DPSK(二维相移键控)调制解调是一种数字通信中常用的调制解调技术,可以在有限带宽的信道中传输高速数据。下面是使用Matlab实现2DPSK调制解调的简单步骤: 1. 生成要传输的数字信号。 可以通过Matlab中的randi函数生成指定长度的随机二进制序列作为要传输的数字信号。 ``` data = randi([0 1], 1, N); ``` 其中N是数字信号的长度。 2. 对数字信号进行2DPSK调制。 2DPSK调制的原理是将数字信号分成两部分,分别代表相位和幅度,然后将相位和幅度信息映射到星座图上。可以使用Matlab中的pskmod函数实现2DPSK调制。 ``` modulated = pskmod(data, 4, pi/4); ``` 其中第一个参数是要调制的数字信号,第二个参数是星座图的大小(这里是4),第三个参数是相位偏移(这里是π/4)。 3. 模拟信道传输。 为了模拟真实的通信环境,需要在调制信号上加入噪声。可以使用Matlab中的awgn函数实现添加高斯白噪声。 ``` EbNo = 10; % 信噪比 noisy = awgn(modulated, EbNo + 10*log10(2), 'measured'); ``` 其中第一个参数是要添加噪声的信号,第二个参数是信噪比,第三个参数表示使用“measured”方法计算噪声功率。 4. 对接收信号进行2DPSK解调。 解调的过程是将接收信号映射回星座图,并根据星座图上的点的位置确定数字信号的相位和幅度。可以使用Matlab中的pskdemod函数实现2DPSK解调。 ``` demodulated = pskdemod(noisy, 4, pi/4); ``` 其中第一个参数是要解调的接收信号,后面两个参数和调制时的参数相同。 5. 比较解调后的数字信号与原始数字信号。 使用Matlab中的biterr函数比较解调后的数字信号与原始数字信号之间的误码率。 ``` errors = biterr(data, demodulated); ```

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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