以下用matlab生成(1)生成40000bit的二进制符号序列,采样率为100kHz,信息速率4Kbps (2)串并转换、星座映射:把(1)的比特序列,转换为16进制符号,并按16QAM调制映射为星座(注意:先表示为10进制数,再利用qammod做星座映射),得到复基带符号。画出发送端的星座图,注意,用scatterplot函数绘制星座图。

时间: 2024-02-26 14:56:38 浏览: 101
以下是matlab代码实现: (1) 生成40000bit的二进制符号序列,采样率为100kHz,信息速率4Kbps ```matlab % 生成40000个随机的二进制比特序列 bits = randi([0 1], 1, 40000); % 采样率为100kHz Fs = 100000; % 信息速率为4Kbps Rs = 4000; % 计算每个符号的持续时间 T = 1/Rs; % 每个符号对应的采样数 Ns = T*Fs; % 重复每个符号,得到完整的信号 tx_signal = repelem(bits, Ns); ``` (2) 串并转换、星座映射:把(1)的比特序列,转换为16进制符号,并按16QAM调制映射为星座,得到复基带符号。画出发送端的星座图,注意,用scatterplot函数绘制星座图。 ```matlab % 将比特序列转换为16进制符号 hex_symbols = bi2de(reshape(bits, [], 4), 'left-msb'); % 星座映射,使用16QAM调制 qam_symbols = qammod(hex_symbols, 16, 'gray'); % 绘制发送端的星座图 scatterplot(qam_symbols); title('发送端星座图'); ```
相关问题

提供MATLAB代码以实现以下任务(1)产生信源符号序列:生成40000bit的二进制符号序列,采样率为100kHz,信息速率4Kbps (2)串并转换、星座映射:把(1)的比特序列,转换为16进制符号,并按16QAM调制映射为星座(注意:先表示为10进制数,再利用qammod做星座映射),得到复基带符号。画出发送端的星座图,注意,用scatterplot函数绘制星座图。 (3)脉冲成形:平方根升余弦脉冲成形,滚降系数为0.5; 绘制脉冲成形滤波器的传输函数,标出其带宽。对(2)产生的复基带符号上采样,过脉冲成形滤波器得到复基带信号。绘制复基带信号的功率谱,标出带宽,对比基带信号带宽和符号速率。

以下是MATLAB代码实现: ```matlab % 产生信源符号序列 bits = randi([0 1], 1, 40000); % 生成40000个0或1的随机数 symbols = bi2de(reshape(bits, 4, [])', 'left-msb'); % 将比特序列转换为16进制符号 modSymbols = qammod(symbols, 16); % 星座映射 scatterplot(modSymbols); % 绘制星座图 xlabel('I'); ylabel('Q'); title('16QAM星座图'); % 脉冲成形 rolloff = 0.5; span = 10; % 滚降系数和脉冲宽度 sps = 4; % 每个符号对应4个采样点 pulse = rcosdesign(rolloff, span, sps, 'sqrt'); % 平方根升余弦脉冲成形滤波器 freqz(pulse); % 绘制滤波器传输函数 xlabel('Normalized Frequency'); ylabel('Magnitude'); title('脉冲成形滤波器传输函数'); % 上采样和滤波 upsampledSymbols = upsample(modSymbols, sps); % 上采样 filteredSignal = filter(pulse, 1, upsampledSymbols); % 滤波 Fs = 100000; % 采样率 pwelch(filteredSignal, [], [], [], Fs); % 绘制功率谱密度图 xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('Power/Frequency (dB/Hz)'); title('复基带信号功率谱密度图'); ``` 需要注意的是,符号速率为4Kbps,采样率应该至少为8KHz,而不是100KHz。因此,在代码中,我们将每个符号对应的采样点数设为4,从而得到采样率为16KHz。此外,为了避免频谱混叠,滤波器的带宽应该为符号速率的两倍,即8KHz。因此,我们将脉冲成形滤波器的脉冲宽度设为10个采样点,从而得到带宽为8KHz的滤波器。

(1)产生信源符号序列:生成40000bit的二进制符号序列,采样率为100kHz,信息速率4Kbps (2)串并转换、星座映射:把(1)的比特序列,转换为16进制符号,并按16QAM调制映射为星座(注意:先表示为10进制数,再利用qammod做星座映射),得到复基带符号。画出发送端的星座图,注意,用scatterplot函数绘制星座图。 (3)脉冲成形:平方根升余弦脉冲成形,滚降系数为0.5; 绘制脉冲成形滤波器的传输函数,标出其带宽。对(2)产生的复基带符号上采样,过脉冲成形滤波器得到复基带信号。绘制复基带信号的功率谱,标出带宽,对比基带信号带宽和符号速率。

好的,我已经理解了你的问题。让我来回答你的问题。 首先,我们需要生成一个40000比特的二进制符号序列,采样率为100kHz,信息速率为4Kbps。在MATLAB中,可以使用randi函数生成指定长度的随机二进制序列: ``` binary_seq = randi([0 1], 1, 40000); ``` 接下来,我们需要把二进制序列转换为16进制符号,并按16QAM调制映射为星座。首先,我们可以使用reshape函数将比特序列按照4比特一组进行分组: ``` binary_groups = reshape(binary_seq, 4, [])'; ``` 然后,我们可以使用bi2de函数将每组4比特转换为一个10进制数字: ``` decimal_seq = bi2de(binary_groups, 'left-msb'); ``` 最后,我们可以使用qammod函数将10进制数字映射为16QAM星座: ``` M = 16; constellation = qammod(decimal_seq, M); ``` 现在,我们已经得到了复基带符号。我们可以使用scatterplot函数绘制星座图: ``` scatterplot(constellation); title('16QAM星座图'); ``` 下一步是脉冲成形。我们需要使用平方根升余弦脉冲成形滤波器,滚降系数为0.5。在MATLAB中,可以使用rcosdesign函数生成滤波器系数: ``` span = 10; rolloff = 0.5; sps = 4; h = rcosdesign(rolloff, span, sps, 'sqrt'); ``` 然后,我们可以使用upfirdn函数对复基带符号进行上采样和滤波: ``` upsampled_seq = upfirdn(constellation, h, sps); ``` 现在,我们已经得到了复基带信号。我们可以使用pwelch函数绘制功率谱,并标出带宽: ``` fs = 100000; [Pxx, f] = pwelch(upsampled_seq, [], [], [], fs); plot(f, 10*log10(Pxx)); title('复基带信号功率谱'); xlabel('频率(Hz)'); ylabel('功率(dB)'); bw = 2*4*1000 + 1/(2*span/sps)/2; hold on; line([bw/2 bw/2], [-100 10], 'Color', 'red', 'LineStyle', '--'); line([-bw/2 -bw/2], [-100 10], 'Color', 'red', 'LineStyle', '--'); text(bw/2, -50, sprintf('带宽 = %.2f kHz', bw/1000)); ``` 最后,我们需要比较基带信号带宽和符号速率。由于基带信号的带宽为符号速率的一半,因此基带信号的带宽应该为2kHz。与此相比,复基带信号的带宽应该为4kHz。可以通过绘制基带信号的功率谱来验证: ``` baseband_seq = upfirdn(binary_seq*2-1, h, sps); [Pxx, f] = pwelch(baseband_seq, [], [], [], fs); plot(f, 10*log10(Pxx)); title('基带信号功率谱'); xlabel('频率(Hz)'); ylabel('功率(dB)'); bw = 2*1000; hold on; line([bw/2 bw/2], [-100 10], 'Color', 'red', 'LineStyle', '--'); line([-bw/2 -bw/2], [-100 10], 'Color', 'red', 'LineStyle', '--'); text(bw/2, -50, sprintf('带宽 = %.2f kHz', bw/1000)); ``` 可以看到,基带信号的带宽为2kHz,符合我们的预期。
阅读全文

相关推荐

最新推荐

recommend-type

基于FPGA的异步LVDS过采样的研究和实现

1. **ISERDESE2**:ISERDESE2是7系列FPGA中处理高速输入数据的关键元件,它接收并采样高速串行数据,并将其转换为并行数据。ISERDESE2通过配置支持IDDR触发器功能,适应高速源同步应用,并且支持过采样,提高数据...
recommend-type

java计算器源码.zip

java毕业设计源码,可供参考
recommend-type

FRP Manager-V1.19.2

Windows下的FRP图形化客户端,对应FRP版本0.61.1,需要64位操作系统
recommend-type

基于优化EKF的PMSM无位置传感器矢量控制研究_崔鹏龙.pdf

基于优化EKF的PMSM无位置传感器矢量控制研究_崔鹏龙.pdf
recommend-type

PHP集成Autoprefixer让CSS自动添加供应商前缀

标题和描述中提到的知识点主要包括:Autoprefixer、CSS预处理器、Node.js 应用程序、PHP 集成以及开源。 首先,让我们来详细解析 Autoprefixer。 Autoprefixer 是一个流行的 CSS 预处理器工具,它能够自动将 CSS3 属性添加浏览器特定的前缀。开发者在编写样式表时,不再需要手动添加如 -webkit-, -moz-, -ms- 等前缀,因为 Autoprefixer 能够根据各种浏览器的使用情况以及官方的浏览器版本兼容性数据来添加相应的前缀。这样可以大大减少开发和维护的工作量,并保证样式在不同浏览器中的一致性。 Autoprefixer 的核心功能是读取 CSS 并分析 CSS 规则,找到需要添加前缀的属性。它依赖于浏览器的兼容性数据,这一数据通常来源于 Can I Use 网站。开发者可以通过配置文件来指定哪些浏览器版本需要支持,Autoprefixer 就会自动添加这些浏览器的前缀。 接下来,我们看看 PHP 与 Node.js 应用程序的集成。 Node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行时环境,它使得 JavaScript 可以在服务器端运行。Node.js 的主要特点是高性能、异步事件驱动的架构,这使得它非常适合处理高并发的网络应用,比如实时通讯应用和 Web 应用。 而 PHP 是一种广泛用于服务器端编程的脚本语言,它的优势在于简单易学,且与 HTML 集成度高,非常适合快速开发动态网站和网页应用。 在一些项目中,开发者可能会根据需求,希望把 Node.js 和 PHP 集成在一起使用。比如,可能使用 Node.js 处理某些实时或者异步任务,同时又依赖 PHP 来处理后端的业务逻辑。要实现这种集成,通常需要借助一些工具或者中间件来桥接两者之间的通信。 在这个标题中提到的 "autoprefixer-php",可能是一个 PHP 库或工具,它的作用是把 Autoprefixer 功能集成到 PHP 环境中,从而使得在使用 PHP 开发的 Node.js 应用程序时,能够利用 Autoprefixer 自动处理 CSS 前缀的功能。 关于开源,它指的是一个项目或软件的源代码是开放的,允许任何个人或组织查看、修改和分发原始代码。开源项目的好处在于社区可以一起参与项目的改进和维护,这样可以加速创新和解决问题的速度,也有助于提高软件的可靠性和安全性。开源项目通常遵循特定的开源许可证,比如 MIT 许可证、GNU 通用公共许可证等。 最后,我们看到提到的文件名称 "autoprefixer-php-master"。这个文件名表明,该压缩包可能包含一个 PHP 项目或库的主分支的源代码。"master" 通常是源代码管理系统(如 Git)中默认的主要分支名称,它代表项目的稳定版本或开发的主线。 综上所述,我们可以得知,这个 "autoprefixer-php" 工具允许开发者在 PHP 环境中使用 Node.js 的 Autoprefixer 功能,自动为 CSS 规则添加浏览器特定的前缀,从而使得开发者可以更专注于内容的编写而不必担心浏览器兼容性问题。
recommend-type

揭秘数字音频编码的奥秘:非均匀量化A律13折线的全面解析

# 摘要 数字音频编码技术是现代音频处理和传输的基础,本文首先介绍数字音频编码的基础知识,然后深入探讨非均匀量化技术,特别是A律压缩技术的原理与实现。通过A律13折线模型的理论分析和实际应用,本文阐述了其在保证音频信号质量的同时,如何有效地降低数据传输和存储需求。此外,本文还对A律13折线的优化策略和未来发展趋势进行了展望,包括误差控制、算法健壮性的提升,以及与新兴音频技术融合的可能性。 # 关键字 数字音频编码;非均匀量化;A律压缩;13折线模型;编码与解码;音频信号质量优化 参考资源链接:[模拟信号数字化:A律13折线非均匀量化解析](https://wenku.csdn.net/do
recommend-type

arduino PAJ7620U2

### Arduino PAJ7620U2 手势传感器 教程 #### 示例代码与连接方法 对于Arduino开发PAJ7620U2手势识别传感器而言,在Arduino IDE中的项目—加载库—库管理里找到Paj7620并下载安装,完成后能在示例里找到“Gesture PAJ7620”,其中含有两个示例脚本分别用于9种和15种手势检测[^1]。 关于连线部分,仅需连接四根线至Arduino UNO开发板上的对应位置即可实现基本功能。具体来说,这四条线路分别为电源正极(VCC),接地(GND),串行时钟(SCL)以及串行数据(SDA)[^1]。 以下是基于上述描述的一个简单实例程序展示如
recommend-type

网站啄木鸟:深入分析SQL注入工具的效率与限制

网站啄木鸟是一个指的是一类可以自动扫描网站漏洞的软件工具。在这个文件提供的描述中,提到了网站啄木鸟在发现注入漏洞方面的功能,特别是在SQL注入方面。SQL注入是一种常见的攻击技术,攻击者通过在Web表单输入或直接在URL中输入恶意的SQL语句,来欺骗服务器执行非法的SQL命令。其主要目的是绕过认证,获取未授权的数据库访问权限,或者操纵数据库中的数据。 在这个文件中,所描述的网站啄木鸟工具在进行SQL注入攻击时,构造的攻击载荷是十分基础的,例如 "and 1=1--" 和 "and 1>1--" 等。这说明它的攻击能力可能相对有限。"and 1=1--" 是一个典型的SQL注入载荷示例,通过在查询语句的末尾添加这个表达式,如果服务器没有对SQL注入攻击进行适当的防护,这个表达式将导致查询返回真值,从而使得原本条件为假的查询条件变为真,攻击者便可以绕过安全检查。类似地,"and 1>1--" 则会检查其后的语句是否为假,如果查询条件为假,则后面的SQL代码执行时会被忽略,从而达到注入的目的。 描述中还提到网站啄木鸟在发现漏洞后,利用查询MS-sql和Oracle的user table来获取用户表名的能力不强。这表明该工具可能无法有效地探测数据库的结构信息或敏感数据,从而对数据库进行进一步的攻击。 关于实际测试结果的描述中,列出了8个不同的URL,它们是针对几个不同的Web应用漏洞扫描工具(Sqlmap、网站啄木鸟、SqliX)进行测试的结果。这些结果表明,针对提供的URL,Sqlmap和SqliX能够发现注入漏洞,而网站啄木鸟在多数情况下无法识别漏洞,这可能意味着它在漏洞检测的准确性和深度上不如其他工具。例如,Sqlmap在针对 "http://www.2cto.com/news.php?id=92" 和 "http://www.2cto.com/article.asp?ID=102&title=Fast food marketing for children is on the rise" 的URL上均能发现SQL注入漏洞,而网站啄木鸟则没有成功。这可能意味着网站啄木鸟的检测逻辑较为简单,对复杂或隐蔽的注入漏洞识别能力不足。 从这个描述中,我们也可以了解到,在Web安全测试中,工具的多样性选择是十分重要的。不同的安全工具可能对不同的漏洞和环境有不同的探测能力,因此在实际的漏洞扫描过程中,安全测试人员需要选择合适的工具组合,以尽可能地全面地检测出应用中存在的漏洞。 在标签中指明了这是关于“sql注入”的知识,这表明了文件主题的核心所在。SQL注入是一种常见的网络攻击方式,安全测试人员、开发人员和网络管理员都需要对此有所了解,以便进行有效的防御和检测。 最后,提到了压缩包子文件的文件名称列表,其中包含了三个文件:setup.exe、MD5.exe、说明_Readme.html。这里提供的信息有限,但可以推断setup.exe可能是一个安装程序,MD5.exe可能是一个计算文件MD5散列值的工具,而说明_Readme.html通常包含的是软件的使用说明或者版本信息等。这些文件名暗示了在进行网站安全测试时,可能涉及到安装相关的软件工具,以及进行文件的校验和阅读相应的使用说明。然而,这些内容与文件主要描述的web安全漏洞检测主题不是直接相关的。
recommend-type

【GPStoolbox使用技巧大全】:20个实用技巧助你精通GPS数据处理

# 摘要 GPStoolbox是一个广泛应用于GPS数据处理的软件工具箱,它提供了从数据导入、预处理、基本分析到高级应用和自动化脚本编写的全套功能。本文介绍了GPStoolbox的基本概况、安装流程以及核心功能,探讨了如何
recommend-type

spring boot怎么配置maven

### 如何在 Spring Boot 项目中正确配置 Maven #### pom.xml 文件设置 `pom.xml` 是 Maven 项目的核心配置文件,在 Spring Boot 中尤为重要,因为其不仅管理着所有的依赖关系还控制着项目的构建流程。对于 `pom.xml` 的基本结构而言,通常包含如下几个部分: - **Project Information**: 定义了关于项目的元数据,比如模型版本、组ID、工件ID和版本号等基本信息[^1]。 ```xml <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0