s=sqrt(10^(20/10))*exp(1i*2*pi*fc*t),s的功率是多少

时间: 2023-10-02 21:07:20 浏览: 102
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菲涅尔积分：计算 FresnelC、FresnelS 积分及其变体（C_1、C_2 和 S_1 和 S_2）-matlab开发

首先，将 s 展开： s = sqrt(10^(20/10)) * exp(1i*2*pi*fc*t) = sqrt(10^2) * exp(1i*2*pi*fc*t) = 10 * exp(1i*2*pi*fc*t) 根据欧拉公式，exp(1i*theta) = cos(theta) + 1i*sin(theta)，则 s 可以表示为： s = 10 * (cos(2*pi*fc*t) + 1i*sin(2*pi*fc*t)) 因此，s 的功率为： |s|^2 = |10*(cos(2*pi*fc*t) + 1i*sin(2*pi*fc*t))|^2 = |10|^2 * |cos(2*pi*fc*t) + 1i*sin(2*pi*fc*t))|^2 = 10^2 * (cos^2(2*pi*fc*t) + sin^2(2*pi*fc*t)) = 10^2 因此，s 的功率是 100。
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matlab编程4-PSK载波调制信号在AWGN信道下的误比特率,误符号率,理论误符号率,理论误比特率 c=sqrt(2/T)*exp(j*2*pi*fc*t); %载波信号 c1=sqrt(2/T)*cos(2*pi*fc*t); %同相载波 c2=-sqrt(2/T)*sin(2*pi*fc*t); %正交载波

c1 = sqrt(2/T)*cos(2*pi*fc*(0:n-1)*T)'; % 同相载波 c2 = -sqrt(2/T)*sin(2*pi*fc*(0:n-1)*T)'; % 正交载波 c = c1 + 1j*c2; % 载波信号 s = modData.*c; % 调制信号 % 4-PSK解调 demodData = zeros(n, k); ...

将下列代码中的基带8-PSK更换为4-PSK：clear all nsymbol=10000; %每种信噪比下的发送符号数 T=1; %符号周期 fs=100; %每个符号的采样点数 ts=1/fs; %采样时间间隔 t=0:ts:T-ts; %时间向量 fc=10; %载波频率 c=sqrt(2/T)*exp(j*2*pi*fc*t); %载波信号 c1=sqrt(2/T)*cos(2*pi*fc*t); %同相载波 c2=-sqrt(2/T)*sin(2*pi*fc*t); %正交载波 M=8; %8-PSK graycode=[0 1 2 3 6 7 4 5]; %Gray编码规则 EsN0=0:15; %信噪比，Es/N0 snr1=10.^(EsN0/10); %信噪比转换为线性值 msg=randint(1,nsymbol,M); %消息数据 msg1=graycode(msg+1); %Gray映射 msgmod=pskmod(msg1,M).'; %基带8-PSK调制 tx=real(msgmod*c); %载波调制 tx1=reshape(tx.',1,length(msgmod)*length(c)); spow=norm(tx1).^2/nsymbol; %求每个符号的平均功率 for indx=1:length(EsN0) sigma=sqrt(spow/(2*snr1(indx))); %根据符号功率求噪声功率 rx=tx1+sigma*randn(1,length(tx1)); %加入高斯白噪声 rx1=reshape(rx,length(c),length(msgmod)); r1=(c1*rx1)/length(c1); %相关运算 r2=(c2*rx1)/length(c2); r=r1+j*r2; y=pskdemod(r,M); %PSK解调 decmsg=graycode(y+1); [err,ber(indx)]=biterr(msg,decmsg,log2(M)); %误比特率 [err,ser(indx)]=symerr(msg,decmsg); %误符号率 end ser1=2*qfunc(sqrt(2*snr1)*sin(pi/M)); %理论误符号率 ber1=1/log2(M)*ser1; %理论误比特率 semilogy(EsN0,ber,'-ko',EsN0,ser,'-k*',EsN0,ser1,EsN0,ber1,'-k.'); title('8-PSK载波调制信号在AWGN信道下的性能') xlabel('Es/N0');ylabel('误比特率和误符号率') legend('误比特率','误符号率','理论误符号率','理论误比特率')

c=sqrt(2/T)*exp(j*2*pi*fc*t); %载波信号 c1=sqrt(2/T)*cos(2*pi*fc*t); %同相载波 c2=-sqrt(2/T)*sin(2*pi*fc*t); %正交载波 M=4; %4-PSK graycode=[0 1 3 2]; %4-PSK Gray编码规则 EsN0=0:15; %信噪比，Es/N0 ...

%ITS宽带短波通信信道建模仿真代码 m = 1.1; delta = 0.5628; %随机调制函数的仿真 delta = [0.0466 0.0659 0.0932 0.1318]; f = -200:1:200; for n = 1:length(f) for i=1:4 SG(i,n) = 1/sqrt(2*pi*delta(i)) * exp((-f(n)^2/2) * delta(i)^2); end end figure; plot(f,SG(1,:),'r');hold on; plot(f,SG(2,:),'b');hold on; plot(f,SG(3,:),'k');hold on; plot(f,SG(4,:),'g');hold off; title('Matlab模拟高斯函数形状'); grid on; legend('delta = 0.0466','delta = 0.0659','delta = 0.0932','delta = 0.1318'); %ITS仿真模型分析 a = 1; %设置仿真幅度 fc = 300; %载波频率 fs = 3000; %信号的采样频率 thta = pi/6; %信号的初始相位 delay = [0 100]; %多径延迟，有几条多径，就输入几个值 fm = [0 200]; %每个多径的频谱展开 fd = [0 10]; %频率偏移 A = [1 3]; %每条多径的幅度 inter = 30; %瑞丽信道参数 SNR = 2; %信噪比 t = 20*pi/10000:20*pi/10000:20*pi;%仿真时间 st = a*cos(2*pi*fc*t+thta); %原始的发送信号 Ns = length(st); M = length(A); %希尔伯特变换 n_delay = ceil(delay*10^-3.*fs); r1 = zeros(1,Ns+max(n_delay)); %ITS宽带短波通信信道建模仿真代码 m = 1.1; delta = 0.5628; C = 1; tao = 2200/length(r1):2200/length(r1):2200; tao = tao/1000; for i=1:length(tao) P(i) = (1/C)*( (sqrt((2*m-1)*delta^2/(2*m*tao(i)))^(1-2*m))... * exp( -(2*m-1)/2 - (m*tao(i)^2)/(2*delta^2) ) ); end %通过信道 for m = 1:M %加入频偏 r1 = r1.*exp(j*(2*pi*fd(m).*[1:length(r1)]/fs)); %加入多径 r1 = r1 + [zeros(1,n_delay(m)),reylei(st,fm(m),fs,Ns,inter)... .*A(m),zeros(1,max(n_delay)-n_delay(m))]; %加入功率延迟剖面函数 r2 = r1.*sqrt(P); end r = r2; r = real(r)./sqrt(sum(A.^2));%获得平均值 r = awgn(r,SNR,'measured'); %通过高斯信道 01_159m

1. 在随机调制函数的仿真部分，通过设置不同的delta值，计算了高斯函数在不同参数下的形状，并进行了绘图。 2. 在ITS仿真模型分析部分，定义了一些参数，如仿真幅度、载波频率、信号采样频率、信号的初始相位等。 ...

clear all; close all; fc = 10^6; %载波频率 Tb = 1/1000; %码元长度 fs = 16*fc; %采样频率 N = 1024; %采样点数 M = 4; %调制阶数 fc1 = fc*Tb; %载波频率 t = (0:N-1)/fs; %时间坐标 A = sqrt(2); %振幅 dataIn = randi([0 M-1],1,N/2); %产生调制数据 dataSym = qammod(dataIn,M); %QAM调制 data = pskmod(dataIn,M); %PSK调制 f1 = A*cos(2*pi*fc1*t); %正弦载波 f2 = A*sin(2*pi*fc1*t); %余弦载波 yI = real(data.*exp(1j*2*pi*fc*t)); %信号的I路分量 yQ = imag(data.*exp(1j*2*pi*fc*t)); %信号的Q路分量 y = yI.*f1 - yQ.*f2; %PSK信号 subplot(2,1,1); plot(t,dataSym,'bo'); title('QAM调制波形'); subplot(2,1,2); plot(t,y,'r'); title('PSK调制波形');yI = real(data.*exp(1j*2*pi*fc*t)); %信号的I路分量报错

我看到代码中存在两个相同的语句 yI = real(data.*exp(1j*2*pi*fc*t)); %信号的I路分量，这可能是造成报错的原因。你可以将其中一个语句删除或者修改为： matlab yI = real(data.*exp(1j*2*pi*fc*t)).'; %信号...

FID = fopen('result.txt','a'); %定义一个分段函数 function f = fc(r) %C-C pair R = 1.85; D = 0.15; a = R-D; b = R+D; if r <= a f = 1; elseif r >= a && r <= b f = 1/2 - 1/2.*sin(pi.*(r-R)/2.*D); elseif r >= b f = 0; end end D0 = 6; r0 = 1.39; beta = 2.1; S = 1.22; Vr = D0/(S-1).*exp(-sqrt(2.*S).*beta.*(r-r0)); Va = (D0.*S)/(S-1).*exp(-sqrt(2/S).*beta.*(r-r0)); r= 0:0.001:4.0; E = fc.*(Vr-Va); r = r'; E = E'; A = [r,E]; plot(r,E) xlabel('A') ylabel('ev') fprintf(FID,'%f',A);以上代哪里有问题;

Va = (D0.*S)/(S-1).*exp(-sqrt(2/S).*beta.*(r-r0)); E = fc(r).*(Vr-Va); r = r'; E = E'; A = [r,E]; plot(r,E) xlabel('A') ylabel('ev') fprintf(FID, '%f', A); 修改后的代码应该可以正常运行并输出结果...

rxSig = sqrt(h_d)*txSig*h_mp*exp(-1j*2*pi*fc*T*[0:length(txSig)-1]').*exp(-1j*h*sin(theta_rad)*2*pi*f*d/c);中各矩阵大小

- exp(-1j*2*pi*fc*T*[0:length(txSig)-1]') 是一个列向量，大小为 $N_t \times 1$，其中 $fc$ 是载波频率，$T$ 是采样周期，[0:length(txSig)-1]' 创建了一个列向量，大小为 $N_t \times 1$，其中每个元素都是...

优化这段代码：clear; clc; set(0,'defaultfigurecolor', 'w') %% parameters fc = 0; %中心频率 0Hz T = 10e-6; % Pulse duration 10us 脉冲持续时间 B = 14976e3; % Bandwidth 15MHz 14976e3带宽 tc = 5.78859e-4; % 原有信号的时延5.78859e-4 fd = 1e4; % 多普勒频移 td = 1e-4; % 传输时延 K = B / T; % chirp slope 频率调制斜率 Fs = 2 * B; % sampling frequency 采样频率 Ts = 1 / Fs; % sampling spacing 采样周期 N = 44942; % Number of samples 采样数 N = T / Ts = T / 2B;2.^15 %% signals t1 = linspace(-150T/2+tc, 150T/2+tc, N); St = (2.^(1/2)/2)(exp(1ipi0.64(t1-58.5T).^2/(117T^2))exp(1i2pifc)+exp(-1ipi0.64*(t1-58.5T).^2/(117T^2))exp(1i2pifc)); %% plot LFM signal figure(1) subplot(2, 1, 1) plot(t1, real(St), 'k', 'LineWidth', 1); xlabel('Time in u sec'); title('Real part of chirp signal'); grid on; axis tight;

St = (sqrt(2)/2) * (exp(1i*pi*0.64*(t1-58.5*T).^2/(117*T^2)) .* exp(1i*2*pi*fc*t1) + exp(-1i*pi*0.64*(t1-58.5*T).^2/(117*T^2)) .* exp(1i*2*pi*fc*t1)); % 生成LFM信号 % plot LFM signal figure(1) ...

r = r .* exp(1i*2*pi*fd*t) .* h.';这段代码还是在报错，

y = s .* cos(2*pi*fc*t); % 采样 fs = 20*fc; % 采样频率 ts = 1/fs; % 采样时间间隔 r = y(1:fs/fc:end); % 瑞利衰落信道模拟 fc = 900e6; % 载波频率 v = 50; % 移动速度，单位：km/h fd = v / 3.6 * fc / 3e8;...

你给出的代码这段存在报错：r = r .* exp(1i*2*pi*fd*t) .* h;系统说对于此运算，系统大小不兼容

y = s .* cos(2*pi*fc*t); % 采样 fs = 20*fc; % 采样频率 ts = 1/fs; % 采样时间间隔 r = y(1:fs/fc:end); % 瑞利衰落信道模拟 fc = 900e6; % 载波频率 v = 50; % 移动速度，单位：km/h fd = v / 3.6 * fc / 3e8;...

dt=0.001;fmax=1;fc=10;T=5;t=0：dt：T;mt=sqrt（2）cos（2pifmaxt）;s_ssb=真实（希尔伯特（MT）。exp（j2pifct））;sf=fft（st）;sf=T/Nfftshift（s_ssb）;PSD=（abs（sf）.^2）/T;图（1） 子图（211） 图（t，s_ssb）;坚持;图（t，mt，'r--'）;title（'ssB调制信号'）;xlabel（'t'）;用matlab画ssB信号功率谱

s_ssb = real(hilbert(mt)).*exp(1j*2*pi*fc*t); sf = fftshift(fft(s_ssb)); Nfft = length(sf); PSD = (abs(sf).^2)/T; f = (-Nfft/2:Nfft/2-1)*(1/T); subplot(211); plot(t,s_ssb); grid on; subplot(212); plot...

%% 参数设置 fs = 98.304e6; % 采样率 subcarriers = 16384; % 子载波数 subband_bw = 3e3; % 子带带宽 subband_fs = 6e3; % 子带采样率 n_symbols = 1024; % 符号数 rolloff = 0.75; % 滚降系数 span = 6; % 跨度 fc = 30e6; % 载波频率 max_doppler = 30; % 最大多普勒频偏 %% 生成随机的 BPSK 信号 data = randi([0 1], 1, subcarriers/4); modulated_data = 1 - 2 * data; %% 上采样 upsampled_data = upsample(modulated_data, subcarriers); %% 成型滤波 sps = subcarriers / n_symbols; h = rcosdesign(rolloff, span, sps, 'sqrt'); filtered_data = filter(h, 1, upsampled_data); %% 子带调制 tx_signal = zeros(1, subcarriers); for k = 1:subcarriers/4 % 计算中心频率 subband_fc = (k-1) / subcarriers * fs; % 考虑多普勒频偏 delta_f = rand * 2 * max_doppler - max_doppler; carrier = exp(1j * 2 * pi * (subband_fc + delta_f - fc) * (0:length(filtered_data)-1)/fs); % 调制 tx_signal(k) = real(filtered_data * carrier.'); end %% 作图 subplot(2,1,1); plot((0:length(modulated_data)-1)/subcarriers, modulated_data, 'LineWidth', 2); title('BPSK 调制后的信号'); xlabel('时间 (s)'); ylabel('幅度'); subplot(2,1,2); f = (-subcarriers/2:subcarriers/2-1) / subcarriers * fs; plot(f, abs(fftshift(fft(tx_signal))), 'LineWidth', 2); xlim([0 30e6]); title('调制后的信号频谱'); xlabel('频率 (Hz)'); ylabel('幅度');

这段代码主要是用来模拟 OFDM（正交频分复用）系统中的信号调制过程。 第一部分是设置参数，包括采样率、子载波数、子带带宽、符号数、滚降系数、跨度、载波频率和最大多普勒频偏等。 第二部分是生成随机的 BPSK ...

原始信号为s=sqrt(2/T),用matlab仿真，用基带等效的方式仿真载波调制信号在AWGN信道下的误码率和误比特率性能，与理论值相比，假设符号周期为1s，载波频率为10Hz，每个符号周期内采样100个点

xt = real(sk .* exp(1j*2*pi*fc*t)); % 信道传输 SNR = 10^(SNR_dB/10); Pw = sum(abs(xt).^2) / (N*K); Pn = Pw / SNR; nt = sqrt(Pn/2) * randn(size(xt)); rt = xt + nt; % 信号采样 rn = rt(1:K:end); % ...

IQ_256qam=zeros(N,L,2); for i=1:N x=randi([0,255],L,1); y_com=qammod(x,256); y_com = raylrnd(1).*y_com.*exp(1i*rand()*pi/16); snr = 40*rand()-20; y_noise = awgn(y_com, snr, 'measured'); y_noise = y_noise./std(y_noise); x = real(y_noise); y = imag(y_noise); IQ_256qam(i,:,1)=x; IQ_256qam(i,:,2)=y; end 根据这段代码仿写MSK调制

s=sqrt(2/Tb)*cos(2*pi*fc*t+phi); %MSK信号 s_I=real(s); %实部 s_Q=imag(s); %虚部 % 仿真IQ数据 IQ_msk=zeros(N,L,2); %存储IQ数据 for i=1:N y_com=s(i*L-L+1:i*L); %取出一段MSK信号 y_com=y_com(:); %转化为...

又出现一个新的错误 矩阵维度必须一致。 出错 tempgpt (line 37) fake_signal(j,:) = fake_signal(j,:) .* exp(-1j*4*pi*fc*(tau+j/Fs)); % 生成虚假信号

你可以将 fake_signal 的维度改为 [N_samples, length(t)]，以匹配 exp(-1j*4*pi*fc*(tau+j/Fs)) 的维度，如下所示： matlab % 添加虚假目标信息 for i = 1:num_fake_targets r = sqrt((fake_targets_pos...

r = y(1:length(x)*fs/fc);这句代码报错了，软件反应索引超出数组元素的数目

y = s .* cos(2*pi*fc*t); % 采样 fs = 20*fc; % 采样频率 N = ceil(length(x) * fs / fc); % 采样点数 r = y(1:N); % 瑞利衰落信道模拟 fc = 900e6; % 载波频率 v = 50; % 移动速度，单位：km/h fd = v / 3.6 * ...

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y(length(s)*(i-1)+1:length(s)*i) = s.*exp(-1j*2*pi*fc*tau(i)).*exp(1j*2*pi*BW/2/T*(t-T/2-2*R(i)/c).^2).*sinc(BW*(t-2*R(i)/c-tau(i))); end y = awgn(y, 10, 'measured'); % 信号处理 N = length(s); M = ...

工作频率1GHz、目标1（距离75km、速度100m/s）、目标2（距离50km、速度80m/s）发射信号时宽为1μs，带宽为1GHz，采样频率为2GHz，脉冲重复周期为10μs。线性调频波形产生、②回波信号产生、③脉冲压缩、④MTI/MTD、⑤目标探测、⑥参数估计，最终获得目标的距离、速度信息。MATLAB仿真

y(length(s)*(i-1)+1:length(s)*i) = s.*exp(-1j*2*pi*(f0*tau(i)+(K/2)*tau(i)^2)).*exp(1j*2*pi*(BW/2/T*(t-T/2-2*R(i)/c).^2+f1*tau(i))).*sinc(BW*(t-2*R(i)/c-tau(i))); end y = awgn(y, 10, 'measured'); % ...

第 25 行出错，错误使用plot(t*1e6, abs(r), 'b', t*1e6, abs(compR), 'r'); 向量长度必须相同

s = exp(1j*(2*pi*fc*t + phi)).*sinc(B*(t-T/2)); % 添加射频噪声干扰 SNR = 10; % 信噪比 noisePower = 10^(-SNR/10)*mean(abs(s).^2); % 噪声功率 noise = sqrt(noisePower/2)*(randn(1,N)+1j*randn(1,N)); % ...

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资源摘要信息:"Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件" 知识点详细说明： 1. 插件用途与功能： Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件主要用途在于增强Application Insights的Javascript SDK在Angular应用程序中的功能性。通过使用该插件，开发者可以轻松地在Angular项目中实现对特定事件的监控和数据收集，其中包括： - 跟踪路由器更改：插件能够检测和报告Angular路由的变化事件，有助于开发者理解用户如何与应用程序的导航功能互动。 - 跟踪未捕获的异常：该插件可以捕获并记录所有在Angular应用中未被捕获的异常，从而帮助开发团队快速定位和解决生产环境中的问题。 2. 兼容性问题： 在使用Angular插件时，必须注意其与es3不兼容的限制。es3（ECMAScript 3）是一种较旧的JavaScript标准，已广泛被es5及更新的标准所替代。因此，当开发Angular应用时，需要确保项目使用的是兼容现代JavaScript标准的构建配置。 3. 安装与入门： 要开始使用Application Insights Angular插件，开发者需要遵循几个简单的步骤： - 首先，通过npm（Node.js的包管理器）安装Application Insights Angular插件包。具体命令为：npm install @microsoft/applicationinsights-angularplugin-js。 - 接下来，开发者需要在Angular应用的适当组件或服务中设置Application Insights实例。这一过程涉及到了导入相关的类和方法，并根据Application Insights的官方文档进行配置。 4. 基本用法示例： 文档中提到的“基本用法”部分给出的示例代码展示了如何在Angular应用中设置Application Insights实例。示例中首先通过import语句引入了Angular框架的Component装饰器以及Application Insights的类。然后，通过Component装饰器定义了一个Angular组件，这个组件是应用的一个基本单元，负责处理视图和用户交互。在组件类中，开发者可以设置Application Insights的实例，并将插件添加到实例中，从而启用特定的功能。 5. TypeScript标签的含义： TypeScript是JavaScript的一个超集，它添加了类型系统和一些其他特性，以帮助开发更大型的JavaScript应用。使用TypeScript可以提高代码的可读性和可维护性，并且可以利用TypeScript提供的强类型特性来在编译阶段就发现潜在的错误。文档中提到的标签"TypeScript"强调了该插件及其示例代码是用TypeScript编写的，因此在实际应用中也需要以TypeScript来开发和维护。 6. 压缩包子文件的文件名称列表： 在实际的项目部署中，可能会用到压缩包子文件（通常是一些JavaScript库的压缩和打包后的文件）。在本例中，"applicationinsights-angularplugin-js-main"很可能是该插件主要的入口文件或者压缩包文件的名称。在开发过程中，开发者需要确保引用了正确的文件，以便将插件的功能正确地集成到项目中。 总结而言，Application Insights Angular插件是为了加强在Angular应用中使用Application Insights Javascript SDK的能力，帮助开发者更好地监控和分析应用的运行情况。通过使用该插件，可以跟踪路由器更改和未捕获异常等关键信息。安装与配置过程简单明了，但是需要注意兼容性问题以及正确引用文件，以确保插件能够顺利工作。
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