基带成型匹配滤波matlab

基带成型匹配滤波（Pulse Shaping Matched Filter）是一种将输入信号进行卷积运算的滤波方法。其基本原理是根据输入信号构造滤波器的冲激响应，然后将其与输入信号进行卷积运算，得到输出滤波信号。在数字通信中，当数字调制信号经过带限信道传输时，在接收端需要对其进行采样、量化和解调等操作，因此需要对其进行滤波，以削弱或去除噪声、抗干扰等。在Matlab中，可以使用fir1函数设计滤波器，并使用filter函数进行滤波计算。具体实现方法可以参考引用和引用中的内容。

相关问题

用matlab1、 在AWGN信道下，生成长度为N的十六进制随机序列（N=1000），符号速率为10000Bd，采样率为400KHz，载波频率为100 KHz，比特信噪比为19dB，调制方式为16QAM，格雷码，根升余弦脉冲成形，滚降系数为0.5。绘制解调基带信号波形和功率谱，绘制匹配滤波后的接收端眼图。

好的，我会用MATLAB回答您的问题。

首先，根据您的要求，我们需要生成一个长度为1000的十六进制随机序列，可以使用MATLAB中的随机数生成函数来实现：

% 生成长度为1000的十六进制随机序列
hex_sequence = dec2hex(randi([0 255], 1, 1000), 2);

接下来，我们需要将这个随机序列进行16QAM调制，可以使用MATLAB中的`qammod`函数来实现。同时，也需要定义一些参数，如符号速率、采样率、载波频率、比特信噪比等等：

% 定义参数
symbol_rate = 10000;  % 符号速率
sample_rate = 400000;  % 采样率
carrier_freq = 100000;  % 载波频率
bit_SNR = 19;  % 比特信噪比
roll_off = 0.5;  % 滚降系数

% 定义16QAM调制表
qam_table = [
    -3-3i, -3-1i, -3+3i, -3+1i;
    -1-3i, -1-1i, -1+3i, -1+1i;
    3-3i, 3-1i, 3+3i, 3+1i;
    1-3i, 1-1i, 1+3i, 1+1i;
];

% 将随机序列进行16QAM调制
qam_sequence = qammod(hex2dec(hex_sequence), 16, 'gray', 'UnitAveragePower', true, 'OutputType', 'bit', 'SymbolOrder', 'gray');
qam_sequence = qam_table(qam_sequence+1).';  % 转为复数

% 将QAM调制信号进行根升余弦脉冲成形
t = 0:1/sample_rate:(length(qam_sequence)-1)/sample_rate;
pulse = rcosdesign(roll_off, 6, sample_rate/symbol_rate);
qam_signal = filter(pulse, 1, upsample(qam_sequence, sample_rate/symbol_rate));

生成的`qam_signal`就是经过16QAM调制和根升余弦脉冲成形后的信号。

接下来，我们需要将这个信号进行传输，并在接收端进行匹配滤波。这里我们使用AWGN信道进行模拟，可以使用MATLAB中的`awgn`函数来添加高斯噪声。同时，也需要在接收端进行匹配滤波，可以使用与发送端相同的根升余弦脉冲进行匹配滤波：

% 在信号中添加高斯噪声
SNR = 10^(bit_SNR/10);
sigma = sqrt(1/(2*SNR*log2(16)));
noise = sigma * randn(size(qam_signal));
received_signal = qam_signal + noise;

% 在接收端进行匹配滤波
matched_filter = pulse;
filtered_signal = filter(matched_filter, 1, received_signal);

最后，我们可以绘制解调基带信号波形和功率谱，以及匹配滤波后的接收端眼图：

% 绘制解调基带信号波形
plot(t, real(filtered_signal));
xlabel('Time(s)');
ylabel('Amplitude');
title('Baseband Waveform');
grid on;

% 绘制功率谱
[Pxx, f] = periodogram(filtered_signal, [], [], sample_rate, 'power');
plot(f, 10*log10(Pxx));
xlabel('Frequency(Hz)');
ylabel('Power Spectral Density(dB/Hz)');
title('Power Spectral Density');
grid on;

% 绘制眼图
samples_per_symbol = sample_rate/symbol_rate;
eyediagram(filtered_signal, samples_per_symbol);
xlabel('Time Index');
ylabel('Amplitude');
title('Eye Diagram');

这样，我们就完成了所有的要求。完整的代码如下：

带限数字基带传输matlab

### 带限数字基带传输 MATLAB 实现

#### 1. 系统概述
带限数字基带传输是指通过滤波器限制信号频谱宽度，使得信号能够在有限带宽内有效传输。这通常用于减少干扰并提高频谱利用率。

为了实现这一目标，在MATLAB中可以通过设计合适的成形滤波器来控制发送端的信号特性，并在接收端应用匹配滤波器以恢复原始数据序列[^3]。

#### 2. 成形滤波器的设计
常用的成形滤波器有根升余弦滤波器(RRC)，其目的是消除码间串扰(ISI)的同时保持较高的频谱效率。下面是一个创建RRC滤波器的例子：

% 参数设置
Fs = 8000; % 采样频率 (Hz)
Rs = 2000; % 符号率 (baud)
alpha = 0.5; % 滚降因子
span = 10; % 脉冲响应持续时间跨度(符号周期数)

% 创建根升余弦滤波器对象
txFilter = comm.RaisedCosineTransmitFilter('Shape', 'Normal', ...
    'RolloffFactor', alpha, 'OutputSamplesPerSymbol', Fs/Rs, ...
    'FilterSpanInSymbols', span);

rxFilter = comm.RaisedCosineReceiveFilter('Shape', 'Normal', ...
    'RolloffFactor', alpha, 'InputSamplesPerSymbol', Fs/Rs, ...
    'DecimationFactor', 1);

#### 3. 数据生成与调制
接下来生成随机二进制数据流，并将其映射为双极性NRZ格式作为输入给成形滤波器处理:

dataBits = randi([0 1], 1e4, 1); % 随机产生1万位二进制数据
modData = 2*dataBits - 1;        % 将逻辑值转换为±1表示法
shapedSignal = txFilter(modData'); % 应用发射侧成形滤波

#### 4. 加入噪声后的信道模型
考虑到现实环境中存在加性高斯白噪声(AWGN), 可以为经过成形后的信号添加AWGN模拟实际传播环境的影响:

snrDb = 20;                      % 设置SNR(dB)
noisySig = awgn(shapedSignal, snrDb,'measured');

#### 5. 接收端处理流程
最后一步是在接收端对接收到的含噪信号施加匹配滤波操作，并完成最终判决得到估计出的数据比特序列:

receivedBits = rxFilter(noisySig.');     % 进行匹配滤波
demodulatedData = sign(real(receivedBits)); % 对实部取符号即得硬决策结果
errorCount = sum(abs(dataBits(:)-demodulatedData')); % 计算误码数量
ber = errorCount / length(dataBits);      % 计算BER性能指标
disp(['Bit Error Rate (BER): ', num2str(ber)]);

上述代码展示了完整的带限定义下的数字基带传输链路建模过程，包括了从数据生成到最后误差统计在内的各个环节[^4]。