matlab papr clipping

MATLAB中的PAPR命令特指正交频分复用技术（OFDM）系统的峰均功率比（PAPR）削减技术。PAPR是OFDM中一种重要的性能指标，其表示整个OFDM信号中最大幅度与平均幅度的比值。当PAPR较高时，会出现峰值失真、信噪比下降和产生多径干扰等问题。

PAPR削减技术有很多种，其中PAPR Clipping是一种简单有效的方法。该方法可以通过保留信号中的主要分量并且减小高于特定阈值的小幅度增量来缩小 PAPR。具体来说，PAPR Clipping方法将超过阈值的信号截断，并将其放回原始信号中。

使用MATLAB进行PAPR Clipping的实现需要进行以下几个步骤：

1. 生成OFDM信号：使用MATLAB内置函数生成OFDM信号。

2. 计算PAPR：对生成的OFDM信号进行PAPR计算。

3. 设定阈值：根据信号的特点和需求设定合适的阈值。

4. PAPR Clipping处理：对超过设定阈值的信号部分进行截取和放回操作。

5. 计算PAPR测试结果：对处理后的信号进行PAPR计算，判断PAPR是否达到要求。

总而言之，PAPR Clipping方法是一种较为简单易行的PAPR削减技术，通过截取高于设定阈值的信号部分进行处理并放回原始信号中，能够有效缩小OFDM系统中的PAPR值。在进行MATLAB程序实现时，需要重点考虑阈值的设定、处理的准确性和处理后的PAPR值是否达到要求。

相关问题

function PAPR_QPSK_Clipping Num_Loop=10000;%总共模拟10000个点，数字越大越精确 Num_Subcarrier=64;%子载波个数 Mapper=[1+1i -1+1i 1-1i -1-1i]/sqrt(2);%QPSK J=5;0%Oversampling factor过采样因子 CR=1;%Clipping Ratio裁剪比 PAPR_Original=zeros( 1,Num_Loop); PAPR_Clipping=zeros(1,Num_Loop); for n=1:Num_Loop InputSymbolIndex=randi([1 4],1,Num_Subcarrier); OFDM_Freq=Mapper(InputSymbolIndex); OFDM_Time=sqrt(J*Num_Subcarrier)*ifft([OFDM_Freq(1:Num_Subcarrier/2) zeros(1,(J-1)*Num_Subcarrier) OFDM_Freq(Num_Subcarrier/2+1:Num_Subcarrier)]); PAPR_Original(n)=10*log10(max(abs(OFDM_Time))^2./mean(abs(OFDM_Time).^2)); for p=1:J*Num_Subcarrier if abs(OFDM_Time(p))>CR OFDM_Time(p)=CR*cos(angle(OFDM_Time(p)))+1i*CR*sin(angle(OFDM_Time(p))); end end PAPR_Clipping(n)=10*log10(max(abs(OFDM_Time)).^2./mean(abs(OFDM_Time).^2)); end Pr_Ori=[]; Pr_Clip=[]; PAPRO_Start=2; PAPRO_End=12; step=0.2; count=1; for m=PAPRO_Start:step:PAPRO_End temp_Ori=sum(PAPR_Original(:)>m)/Num_Loop; temp_Clip=sum(PAPR_Clipping(:)>m)/Num_Loop; Pr_Ori(count)=temp_Ori; Pr_Clip(count)=temp_Clip; count=count+1; end semilogy(PAPRO_Start:step:PAPRO_End,Pr_Ori, '-y*',PAPRO_Start:step:PAPRO_End,Pr_Clip, '-g*'); axis([PAPRO_Start PAPRO_End 10^-4 1]); grid on; hold on:

这段代码是一个用MATLAB实现的PAPR（峰均比）模拟程序，用于比较原始OFDM信号和进行裁剪处理后的信号的PAPR性能。其中QPSK调制信号通过FFT变换转换成OFDM信号，然后进行裁剪处理，最终统计PAPR性能。在程序的最后，使用semilogy函数将原始信号和裁剪后信号的PAPR性能进行比较并绘制成图像。

function PAPR_QPSK_Clipping2 Num_Loop=10000;%总共模拟10000个点，数字越大越精确 Num_Subcarrier=64;%子载波个数 Mapper=[3+3i 1+3i -1+3i -3+3i 3+1i 1+1i -1+1i -3+1i 3-1i 1-1i -1-1i -3-1i 3-3i 1-3i -1-3i -3-3i]/sqrt(4);%QPSK J=5;0%Oversampling factor过采样因子 CR=1;%Clipping Ratio裁剪比 PAPR_Original=zeros( 1,Num_Loop); PAPR_Clipping=zeros(1,Num_Loop); for n=1:Num_Loop InputSymbolIndex=randi([1 16],1,Num_Subcarrier); OFDM_Freq=Mapper(InputSymbolIndex); OFDM_Time=sqrt(J*Num_Subcarrier)*ifft([OFDM_Freq(1:Num_Subcarrier/2) zeros(1,(J-1)*Num_Subcarrier) OFDM_Freq(Num_Subcarrier/2+1:Num_Subcarrier)]); PAPR_Original(n)=10*log10(max(abs(OFDM_Time))^2./mean(abs(OFDM_Time).^2)); for p=1:J*Num_Subcarrier if abs(OFDM_Time(p))>CR OFDM_Time(p)=CR*cos(angle(OFDM_Time(p)))+1i*CR*sin(angle(OFDM_Time(p))); end end PAPR_Clipping(n)=10*log10(max(abs(OFDM_Time)).^2./mean(abs(OFDM_Time).^2)); end Pr_Ori=[]; Pr_Clip=[]; PAPRO_Start=2; PAPRO_End=12; step=0.2; count=1; for m=PAPRO_Start:step:PAPRO_End temp_Ori=sum(PAPR_Original(:)>m)/Num_Loop; temp_Clip=sum(PAPR_Clipping(:)>m)/Num_Loop; Pr_Ori(count)=temp_Ori; Pr_Clip(count)=temp_Clip; count=count+1; end semilogy(PAPRO_Start:step:PAPRO_End,Pr_Ori, '-b*',PAPRO_Start:step:PAPRO_End,Pr_Clip, '-r*'); axis([PAPRO_Start PAPRO_End 10^-4 1]); grid on; hold on:

这是一个MATLAB代码，用于模拟QPSK信号的峰均功率比（PAPR）及其裁剪对系统性能的影响。具体来说，代码首先生成64个QPSK符号，并将其映射到64个子载波上。然后，通过进行IFFT将频域信号转换为时域信号。接下来，对于每个时域样本，如果其幅度超过预定义的裁剪比，则将其幅度限制在裁剪比范围内。最终，代码计算原始信号和裁剪后信号的PAPR，并绘制PAPR分布曲线。

在绘制PAPR分布曲线时，代码使用了semilogy函数来绘制对数坐标轴上的数据。其中，蓝色星号表示原始信号的PAPR分布，红色星号表示裁剪后信号的PAPR分布。此外，代码还设置了坐标轴范围和网格以改善可视化效果。