归零码和不归零码功率谱密度突变位置有什么差异,原因是什么?
时间: 2024-05-27 21:13:47 浏览: 12
归零码和不归零码是数字通信中的两种编码方式。归零码是指在每个符号开始时都将信号归零,而不归零码则是在每个符号开始时不归零。在功率谱密度方面,归零码和不归零码的突变位置有所不同。归零码的突变位置在基带频率处,而不归零码的突变位置在两倍的基带频率处。这是由于归零码的频谱是偶对称的,而不归零码的频谱是奇对称的。
因此,这种差异主要是由编码方式所决定的。在归零码中,每个符号的开始都被强制归零,从而使频谱在基带频率处出现了一个突变。而在不归零码中,符号之间并没有强制归零的要求,因此在频谱中不会出现基带频率处的突变。
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用matlab编程实现单极性归零码、单极性不归零码的时域和功率谱密度图
单极性归零码和单极性不归零码是数字通信中常用的编码方式,可以通过Matlab实现它们的时域和功率谱密度图。下面是实现过程:
单极性归零码:
```
% 生成单极性归零码
data = [1 0 1 1 0 0 1 0 1 1 0 0];
% 把1映射到正电平,0映射到负电平
for i = 1:length(data)
if data(i) == 1
data(i) = 1;
else
data(i) = -1;
end
end
% 把每个符号拓展成两个采样点
N = length(data)*2;
polar_nrz = zeros(1, N);
for i = 1:length(data)
if data(i) == 1
polar_nrz(2*i-1:2*i) = [1 -1];
else
polar_nrz(2*i-1:2*i) = [-1 1];
end
end
% 绘制时域波形
figure;
subplot(2,1,1);
plot(polar_nrz);
title('Single Polar NRZ Code (Time Domain)');
xlabel('Time');
ylabel('Amplitude');
% 绘制功率谱密度图
subplot(2,1,2);
P = abs(fft(polar_nrz)).^2/N;
f = linspace(-0.5, 0.5, N);
plot(f, fftshift(P));
title('Single Polar NRZ Code (Power Spectral Density)');
xlabel('Frequency');
ylabel('Power');
```
单极性不归零码:
```
% 生成单极性不归零码
data = [1 0 1 1 0 0 1 0 1 1 0 0];
% 把1映射到正电平,0映射到负电平
for i = 1:length(data)
if data(i) == 1
data(i) = 1;
else
data(i) = -1;
end
end
% 把每个符号拓展成两个采样点
N = length(data)*2;
polar_nrz = zeros(1, N);
for i = 1:length(data)
if data(i) == 1
polar_nrz(2*i-1:2*i) = [1 1];
else
polar_nrz(2*i-1:2*i) = [-1 -1];
end
end
% 绘制时域波形
figure;
subplot(2,1,1);
plot(polar_nrz);
title('Single Polar NRZ Code (Time Domain)');
xlabel('Time');
ylabel('Amplitude');
% 绘制功率谱密度图
subplot(2,1,2);
P = abs(fft(polar_nrz)).^2/N;
f = linspace(-0.5, 0.5, N);
plot(f, fftshift(P));
title('Single Polar NRZ Code (Power Spectral Density)');
xlabel('Frequency');
ylabel('Power');
```
以上代码中,先生成了随机的数字序列作为数据,然后对于单极性归零码和单极性不归零码,都进行了映射和拓展,得到了每个符号对应的波形。最后,分别绘制了时域波形和功率谱密度图。
随机码元生成单极性非归零码及其功率谱密度的matlab代码
下面是一个使用Matlab实现随机码元生成单极性非归零码及其功率谱密度的简单示例代码:
```matlab
% 设置参数
A = 1; % 码元幅度
T = 1; % 码元时间长度
f = linspace(-10,10,1000); % 频率范围
% 生成随机码元
n = 1000; % 生成的码元数量
p1 = 0.5; % 生成1的概率
p0 = 1 - p1; % 生成0的概率
x = zeros(1,n);
for i = 1:n
r = rand;
if r < p1
x(i) = A;
else
x(i) = 0;
end
end
% 计算功率谱密度
S = (A^2/T) * ((sin(pi*f*T)./(pi*f*T)).^2);
% 绘图
subplot(2,1,1);
stem(x);
title('随机码元生成的单极性非归零码');
xlabel('时间');
ylabel('幅度');
subplot(2,1,2);
plot(f,S);
title('单极性非归零码的功率谱密度');
xlabel('频率');
ylabel('功率谱密度');
```
在这个示例中,我们首先设置了码元幅度、码元时间长度和频率范围等参数,然后通过使用随机数生成器生成了一定数量的随机码元,并计算了它们的功率谱密度。最后,我们使用Matlab绘图函数绘制了生成的单极性非归零码和其功率谱密度。