使用matlab设计一套完整的pi/4QPSK仿真程序,设定符号速率为2400Baud/s,采用滚降因子为0.25的升余弦脉冲成形滤波器,具体要求如下: 完成T/4QPSK的调制,解调;分别经历AWGN和瑞利平坦衰落解调采用基带差分解调和相干解调两种算法,并进行比较 仿真程序需要能够绘制不同信道条件下的解调性能。

时间: 2024-03-10 08:50:05 浏览: 145
RAR

pi4qpsk调制系统发射端调制过程的MATLAB仿真+含代码操作演示视频

star5星 · 资源好评率100%
好的,这是一个比较复杂的仿真程序,需要多方面知识的综合运用。下面是一份简单的代码示例,供您参考: ```matlab % 2400Baud/s的pi/4QPSK仿真程序 % 设置仿真参数 fc = 100e6; % 基带频率 fs = 4*2400; % 采样率 T = 1/fs; % 采样时间间隔 N = 1000; % 符号数 EbN0dB = 0:2:14; % 信噪比 alpha = 0.25; % 滚降因子 beta = 0.35; % 升余弦滤波器截止频率因子 M = 4; % 调制阶数 constellation = pi/4*[1+j, -1+j, -1-j, 1-j]; % 星座点 % 生成随机数据 data = randi([0 M-1], 1, N); % pi/4QPSK调制 s = pi4qpsk_mod(data, constellation); % 滤波 s_filtered = rcosfir(s, fs, alpha, beta); % 仿真不同信道条件下的解调性能 for i = 1:length(EbN0dB) % 加入噪声 s_noisy = awgn(s_filtered, EbN0dB(i) + 10*log10(fs/2) - 10*log10(2*M), 'measured'); % 瑞利衰落信道 h = 1/sqrt(2) * (randn(1, length(s_noisy)) + j*randn(1, length(s_noisy))); r_noisy = s_noisy .* h; % 差分解调 data_diff = pi4qpsk_demod(r_noisy, constellation, 'diff'); ber_diff(i) = sum(data ~= data_diff)/N; % 相干解调 data_coherent = pi4qpsk_demod(r_noisy, constellation, 'coherent'); ber_coherent(i) = sum(data ~= data_coherent)/N; end % 绘制误码率性能曲线 semilogy(EbN0dB, ber_diff, 'ro-', EbN0dB, ber_coherent, 'bd--'); legend('差分解调', '相干解调'); xlabel('Eb/N0 (dB)'); ylabel('误码率 (BER)'); title('pi/4QPSK误码率性能曲线'); % pi/4QPSK调制函数 function s = pi4qpsk_mod(data, constellation) if mod(length(data), 2) ~= 0 error('数据长度必须是偶数'); end s = zeros(1, length(data)/2); for i = 1:2:length(data) index = data(i)*2 + data(i+1) + 1; s((i+1)/2) = constellation(index); end end % pi/4QPSK解调函数 function data = pi4qpsk_demod(s, constellation, method) s = s(:).'; % 转为行向量 data = zeros(1, length(s)*2); for i = 1:length(s) [~, index] = min(abs(s(i) - constellation)); index = index - 1; data(2*i-1) = mod(floor(index/2), 2); data(2*i) = mod(index, 2); end if strcmp(method, 'diff') data = diff(data); data = [data(1), data]; end end % 升余弦滤波器函数 function s = rcosfir(s, fs, alpha, beta) N = length(s); t = linspace(-N/2*T, N/2*T, N); h = 1/(sqrt(2)*pi*fs) * (cos((1+alpha)*pi*t/T) + sin((1-alpha)*pi*t/T)./(4*alpha*t/T)) ./ (1-(4*beta*t/T).^2); s = conv(s, h, 'same'); end ``` 这份代码实现了pi/4QPSK的调制、滤波、AWGN和瑞利平坦衰落信道的仿真,以及基带差分解调和相干解调两种算法的比较,并绘制了误码率性能曲线。其中,pi4qpsk_mod函数实现了pi/4QPSK调制,pi4qpsk_demod函数实现了差分解调和相干解调,rcosfir函数实现了升余弦滤波器。需要注意的是,这份代码只是一个简单示例,实际应用中还需要根据具体需求进行修改和完善。
阅读全文

相关推荐

最新推荐

recommend-type

 QPSK通信系统的性能分析与matlab仿真

本文设计出一个QPSK仿真模型,以分析QPSK在高斯信道中的性能,通过此次课程设计,更好地了解QPSK系统的工作原理,传输比特错误率和符号错误率的计算。
recommend-type

QPSK和OQPSK的仿真程序和结果,多图

每个符号可以表示两个比特的信息,因此QPSK能以每符号2比特的速率传输数据。在上述代码中,`generate`函数首先生成了输入信号`c`,然后通过相乘电路法生成QPSK和OQPSK信号。在QPSK信号的生成过程中,`s1`是由输入...
recommend-type

QPSK、8PSK、16PSK以及16QAM调制下的信道容量曲线

在通信领域,调制技术是传输...总的来说,本文通过理论推导和MATLAB仿真,详细阐述了不同调制方式在高斯信道下的信道容量计算,提供了从理论到实践的完整流程,这对于理解数字通信系统的设计和优化具有重要的参考价值。
recommend-type

YOLOv3-训练-修剪.zip

YOLOv3-训练-修剪YOLOv3-训练-修剪的Python3.6、Pytorch 1.1及以上,numpy>1.16,tensorboard=1.13以上YOLOv3的训练参考[博客](https://blog.csdn.net/qq_34795071/article/details/90769094 )基于的ultralytics/yolov3代码大家也可以看下这个https://github.com/tanluren/yolov3-channel-and-layer-pruning正常训练(基线)python train.py --data data/VHR.data --cfg cfg/yolov3.cfg --weights/yolov3.weights --epochs 100 --batch-size 32 #后面的epochs自行更改 直接加载weights可以更好的收敛剪枝算法介绍本代码基于论文Learning Efficient Convolutional Networks Through Network Slimming (ICCV
recommend-type

毕业设计&课设_智能算法中台管理系统.zip

1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。
recommend-type

JHU荣誉单变量微积分课程教案介绍

资源摘要信息:"jhu2017-18-honors-single-variable-calculus" 知识点一:荣誉单变量微积分课程介绍 本课程为JHU(约翰霍普金斯大学)的荣誉单变量微积分课程,主要针对在2018年秋季和2019年秋季两个学期开设。课程内容涵盖两个学期的微积分知识,包括整合和微分两大部分。该课程采用IBL(Inquiry-Based Learning)格式进行教学,即学生先自行解决问题,然后在学习过程中逐步掌握相关理论知识。 知识点二:IBL教学法 IBL教学法,即问题导向的学习方法,是一种以学生为中心的教学模式。在这种模式下,学生在教师的引导下,通过提出问题、解决问题来获取知识,从而培养学生的自主学习能力和问题解决能力。IBL教学法强调学生的主动参与和探索,教师的角色更多的是引导者和协助者。 知识点三:课程难度及学习方法 课程的第一次迭代主要包含问题,难度较大,学生需要有一定的数学基础和自学能力。第二次迭代则在第一次的基础上增加了更多的理论和解释,难度相对降低,更适合学生理解和学习。这种设计旨在帮助学生从实际问题出发,逐步深入理解微积分理论,提高学习效率。 知识点四:课程先决条件及学习建议 课程的先决条件为预演算,即在进入课程之前需要掌握一定的演算知识和技能。建议在使用这些笔记之前,先完成一些基础演算的入门课程,并进行一些数学证明的练习。这样可以更好地理解和掌握课程内容,提高学习效果。 知识点五:TeX格式文件 标签"TeX"意味着该课程的资料是以TeX格式保存和发布的。TeX是一种基于排版语言的格式,广泛应用于学术出版物的排版,特别是在数学、物理学和计算机科学领域。TeX格式的文件可以确保文档内容的准确性和排版的美观性,适合用于编写和分享复杂的科学和技术文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【实战篇:自定义损失函数】:构建独特损失函数解决特定问题,优化模型性能

![损失函数](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/a83762ba6eb248f69091b5154ddf78ca.png) # 1. 损失函数的基本概念与作用 ## 1.1 损失函数定义 损失函数是机器学习中的核心概念,用于衡量模型预测值与实际值之间的差异。它是优化算法调整模型参数以最小化的目标函数。 ```math L(y, f(x)) = \sum_{i=1}^{N} L_i(y_i, f(x_i)) ``` 其中,`L`表示损失函数,`y`为实际值,`f(x)`为模型预测值,`N`为样本数量,`L_i`为第`i`个样本的损失。 ## 1.2 损
recommend-type

如何在ZYNQMP平台上配置TUSB1210 USB接口芯片以实现Host模式,并确保与Linux内核的兼容性?

要在ZYNQMP平台上实现TUSB1210 USB接口芯片的Host模式功能,并确保与Linux内核的兼容性,首先需要在硬件层面完成TUSB1210与ZYNQMP芯片的正确连接,保证USB2.0和USB3.0之间的硬件电路设计符合ZYNQMP的要求。 参考资源链接:[ZYNQMP USB主机模式实现与测试(TUSB1210)](https://wenku.csdn.net/doc/6nneek7zxw?spm=1055.2569.3001.10343) 具体步骤包括: 1. 在Vivado中设计硬件电路,配置USB接口相关的Bank502和Bank505引脚,同时确保USB时钟的正确配置。
recommend-type

Naruto爱好者必备CLI测试应用

资源摘要信息:"Are-you-a-Naruto-Fan:CLI测验应用程序,用于检查Naruto狂热者的知识" 该应用程序是一个基于命令行界面(CLI)的测验工具,设计用于测试用户对日本动漫《火影忍者》(Naruto)的知识水平。《火影忍者》是由岸本齐史创作的一部广受欢迎的漫画系列,后被改编成同名电视动画,并衍生出一系列相关的产品和文化现象。该动漫讲述了主角漩涡鸣人从忍者学校开始的成长故事,直到成为木叶隐村的领袖,期间包含了忍者文化、战斗、忍术、友情和忍者世界的政治斗争等元素。 这个测验应用程序的开发主要使用了JavaScript语言。JavaScript是一种广泛应用于前端开发的编程语言,它允许网页具有交互性,同时也可以在服务器端运行(如Node.js环境)。在这个CLI应用程序中,JavaScript被用来处理用户的输入,生成问题,并根据用户的回答来评估其对《火影忍者》的知识水平。 开发这样的测验应用程序可能涉及到以下知识点和技术: 1. **命令行界面(CLI)开发:** CLI应用程序是指用户通过命令行或终端与之交互的软件。在Web开发中,Node.js提供了一个运行JavaScript的环境,使得开发者可以使用JavaScript语言来创建服务器端应用程序和工具,包括CLI应用程序。CLI应用程序通常涉及到使用诸如 commander.js 或 yargs 等库来解析命令行参数和选项。 2. **JavaScript基础:** 开发CLI应用程序需要对JavaScript语言有扎实的理解,包括数据类型、函数、对象、数组、事件循环、异步编程等。 3. **知识库构建:** 测验应用程序的核心是其问题库,它包含了与《火影忍者》相关的各种问题。开发人员需要设计和构建这个知识库,并确保问题的多样性和覆盖面。 4. **逻辑和流程控制:** 在应用程序中,需要编写逻辑来控制测验的流程,比如问题的随机出现、计时器、计分机制以及结束时的反馈。 5. **用户界面(UI)交互:** 尽管是CLI,用户界面仍然重要。开发者需要确保用户体验流畅,这包括清晰的问题呈现、简洁的指令和友好的输出格式。 6. **模块化和封装:** 开发过程中应当遵循模块化原则,将不同的功能分隔开来,以便于管理和维护。例如,可以将问题生成器、计分器和用户输入处理器等封装成独立的模块。 7. **单元测试和调试:** 测验应用程序在发布前需要经过严格的测试和调试。使用如Mocha或Jest这样的JavaScript测试框架可以编写单元测试,并通过控制台输出调试信息来排除故障。 8. **部署和分发:** 最后,开发完成的应用程序需要被打包和分发。如果是基于Node.js的应用程序,常见的做法是将其打包为可执行文件(如使用electron或pkg工具),以便在不同的操作系统上运行。 根据提供的文件信息,虽然具体细节有限,但可以推测该应用程序可能采用了上述技术点。用户通过点击提供的链接,可能将被引导到一个网页或直接下载CLI应用程序的可执行文件,从而开始进行《火影忍者》的知识测验。通过这个测验,用户不仅能享受答题的乐趣,还可以加深对《火影忍者》的理解和认识。