信道分析与图形绘制:瀑布图与星座图的实现

版权申诉
0 下载量 88 浏览量 更新于2024-10-31 收藏 2KB RAR 举报
资源摘要信息:"在本节中,我们将探讨如何使用特定的代码和数据处理流程来绘制信道瀑布图和星座图。这些图表在通信系统分析中非常有用,可以帮助我们理解信号在不同时间或频率条件下的行为。为了完成这些任务,我们通常需要进行数据的读取、处理和图形化表示。" 1. 绘制信道瀑布图 信道瀑布图是一种二维图表,通常用于展示通信系统中信号的频率或时间分布情况。在绘制过程中,我们关注的是信号功率随频率和时间的变化情况。这种图通常用于分析信号在信道中的传播特性,比如衰落、干扰和噪声等现象。代码1中提供的方法可能是使用编程语言(如Python)配合科学计算库(如NumPy和Matplotlib)来实现瀑布图的绘制。 2. 合并两张图片的数据 在数据处理和分析中,有时需要将两张不同的图片或者信号数据合并在一起以形成一幅图。代码2描述了一个过程,它涉及读取两张图片的数据,然后将这些数据合并。在合并的过程中,需要考虑到数据的格式、分辨率和颜色深度等属性,以确保两张图片能够正确地重叠或并置。 3. 十进制转32位浮点数 在计算机科学和数字信号处理中,经常需要将十进制数值转换为32位浮点数。代码3提供了这样一个转换过程。32位浮点数遵循IEEE 754标准,其中包含一个符号位、一个指数位和一个尾数位。在实际应用中,这种转换对于数值计算、图形渲染和信号处理等领域至关重要。 4. 十进制转32位浮点数的十六进制 将十进制数值转换为32位浮点数后,有时需要进一步将其表示为十六进制形式。代码4可能涉及到这一转换过程。十六进制表示形式对于计算机而言更为高效,特别是在进行二进制文件处理或低级编程时。这种转换有利于将数值以字节流的形式存储或传输。 5. 绘制星座图 星座图是一种用于表示数字调制信号点在复平面上分布的图表。在数字通信系统中,星座图可以帮助我们理解数据在经过调制后是如何在复数域中表示的。代码5描述了绘制星座图的方法,这可能包括从信号数据中提取实部和虚部,然后在复平面上绘制相应的点。 整体来看,这些知识点涉及到数据处理和图形化表示的多个方面,从基本的数值转换到复杂的数据可视化,都是通信系统分析和信号处理的重要组成部分。在实际操作中,这些技能可以帮助工程师和研究人员有效地分析和解释通信系统的性能,从而为系统的优化和故障排除提供支持。 请注意,上述内容中提到的代码1至代码5并未提供实际的代码实现,因此无法提供具体的代码执行细节。这些代码的具体实现将依赖于所使用的编程语言和相关库,以及数据的具体格式和类型。在实际应用中,开发者需要根据实际情况来编写和调试代码,以确保正确地执行所需的数据处理和图表绘制任务。

signalnumber=10000;%信号长度 uncertainsignal=rand(1,signalnumber); signal=sign(uncertainsignal-0.5);%映射星座图 h1=comm.RayleighChannel(ts,fd,tau1,pdf1);%瑞利信道 h1 h1.StorePathGains=1;%瑞利信道各多径加权系数标志 filter(h1,signal);%瑞利信道作用于信号 h1PathGains=sqrt(1/M).*sum(h1.PathGains,2);%每一个信号点的平均加权系数 h1PathGains=h1PathGains';%转置 signal1=h1PathGains.*signal; h2=comm.RayleighChannel(ts,fd,tau2,pdf2);%瑞利信道 h2 h2.StorePathGains=1; filter(h2,signal); h2PathGains=sqrt(1/N).*sum(h2.PathGains,2); h2PathGains=h2PathGains'; signal2=h2PathGains.*signal; mu=0;%噪声均值 for k = 1:length(Eb_N0_dB) SNR=10^(0.1*Eb_N0_dB(k)); N0=Eb/SNR; sigma=sqrt(N0/2);%求标准差 noise=mu+sigma*randn(1,signalnumber);%高斯白噪声 signal1_noise=signal1+noise; signal2_noise=signal2+noise; %最大比值合并 n = 0; % 假设 n 是一个已知的值 error_probability2 = zeros(1, n); n = 0; % 假设 n 是一个已知的值 error_probability3 = zeros(1, n); n = 0; % 假设 n 是一个已知的值 error_probability1 = zeros(1, n); n = 0; % 假设 n 是一个已知的值 judge_signal2 = zeros(1, n); n = 0; % 假设 n 是一个已知的值 judge_signal1 = zeros(1, n); n = 0; % 假设 n 是一个已知的值 judge_signal3 = zeros(1, n); MRC_signal=signal1_noise.*conj(h1PathGains)+signal2_noise.*conj(h2PathGains); judge_signal2(real(MRC_signal)<=0)=-1; judge_signal2(real(MRC_signal)>0)=+1; errorbit_number2=length(find(judge_signal2-signal)); error_probability2(k)=errorbit_number2/length(signal); %选择式合并 SC if sum(abs(signal1_noise)) > sum(abs(signal2_noise)) choose_signal=real(signal1_noise./h1PathGains); else choose_signal=real(signal2_noise./h2PathGains); end judge_signal1(choose_signal<=0)=-1; judge_signal1(choose_signal>0)=+1; errorbit_number1=length(find(judge_signal1-signal)); error_probability1(k)=errorbit_number1/length(signal); %等增益合并 EGC_signal=signal1_noise.*conj(h1PathGains)./abs(h1PathGains)+signal2_noise.*con; j(h2PathGains)./abs(h2PathGains); judge_signal3(real(EGC_signal)<=0)=-1; judge_signal3(real(EGC_signal)>0)=+1; errorbit_number3=length(find(judge_signal3-signal)); error_probability3(k)=errorbit_number3/length(signal); end hold on semilogy(Eb_N0_dB,error_probability,'*');%经过 AWGN 信道的误码率曲线 semilogy(Eb_N0_dB,error_probability1,'o');%选择式合并的误码率曲线 semilogy(Eb_N0_dB,error_probability2,'s');%最大比值合并的误码率曲线 semilogy(Eb_N0_dB,error_probability3,'+');%等增益合并的误码率曲线 xlabel('信噪比(dB)'); ylabel('误码率'); title('BPSK 瀑布图'); legend('AWGN','SC','MRC','EGC'); hold off

2023-05-29 上传