8-DPSK信号性能分析与Simulink实现方法

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8-DPSK作为数字信号处理中的一种调制方式,它通过改变相位来实现数据的传输。相较于传统的PSK调制方式,8-DPSK具有更高的频谱利用率,能够在相同的带宽内传输更多的数据,这使得它在高速数据传输和移动通信等领域有着广泛应用。 Simulink是MathWorks公司推出的一款基于MATLAB的图形化编程环境,它允许用户通过拖放的方式构建动态系统模型,并进行仿真分析。在这份资源中,Simulink被用来构建一个完整的8-DPSK调制解调系统,以便研究该系统的性能表现,尤其是在Rayleigh衰落信道条件下的表现。 Rayleigh衰落信道是一种典型的无线通信信道模型,它描述了在没有视距传播路径时,多径效应下的信号衰落特性。在无线通信中,信号的强度会因为多径效应(如反射、散射和衍射等)而发生快速的随机变化,这种变化在数学上可以用Rayleigh分布来描述。在本文件所涉及的仿真测试中,Rayleigh衰落被用来模拟无线信号传输过程中遇到的各种随机衰落情况,以评估8-DPSK系统在实际复杂环境下的性能表现。 性能分析通常包括误码率(Bit Error Rate, BER)测试和信噪比(Signal-to-Noise Ratio, SNR)等指标的计算。误码率是指在传输过程中发生错误的比特数占总传输比特数的比率,它直接反映了通信系统的可靠性。信噪比则是信号功率与噪声功率的比值,用于评估信号质量。通过改变信噪比或实施不同的调制解调技术,可以观察系统的性能变化。 在这份资源中,Simulink模型可能包括了信号源、8-DPSK调制器、Rayleigh衰落信道、噪声产生器、8-DPSK解调器以及性能分析模块。信号源产生原始数据比特流,经过8-DPSK调制器转换为调制信号,然后信号通过Rayleigh衰落信道模拟无线信道的衰落效果,再加入高斯白噪声来模拟实际的噪声环境,最终经过解调器解码并送入性能分析模块计算BER和SNR等指标,以评估整个系统的性能。 综上所述,本文件通过Simulink模型深入分析了在Rayleigh衰落信道环境下8-DPSK系统的性能表现,对于理解8-DPSK调制技术在复杂无线环境下的工作特性和优化通信系统的性能具有重要的参考价值。" 【文件名称】: test_ham_inter_sent.slx 【资源分析】: 该文件为Simulink模型文件,文件名为"test_ham_inter_sent.slx",表明它是一个针对8-DPSK调制系统的性能测试仿真模型。该模型可能包含8-DPSK调制器、Rayleigh衰落信道、噪声发生器、解调器和性能分析模块等重要组成部分。通过运行这个仿真模型,可以观察和分析在Rayleigh衰落信道下的8-DPSK系统性能,如误码率和信噪比等关键指标,从而评估系统在实际无线通信环境中的可靠性与效率。

from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB,MultinomialNB from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.model_selection import train_test_split import pandas as pd path = 'E:/Python_file/zuoye/SMSSpamCollection.txt' Cnames=['labels','messages'] data = pd.read_csv(path,sep='\t', header=None, names=Cnames) #读取数据集,分隔符是\t data=data.replace({'ham':0,'spam':1}) #替换标签值 print('数据集展示:') print(data) print('\n----------------------------------\n') X=data['messages'] y=data['labels'] x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,train_size=0.8,random_state=123) vector_nomial=CountVectorizer() #实现词袋模型 vector_bernou=CountVectorizer() #多项式模型分类垃圾短信 train_matrix=vector_nomial.fit_transform(x_train) test_matrix=vector_nomial.transform(x_test) polynomial=MultinomialNB() clm_nomial=polynomial.fit(train_matrix,y_train) result_nomial=clm_nomial.predict(test_matrix) #伯努利模型分类垃圾短信 train_matrix=vector_bernou.fit_transform(x_train) test_matrix=vector_bernou.transform(x_test) Bernoulli=BernoulliNB() clm_bernoulli=Bernoulli.fit(train_matrix,y_train) result_bernou=clm_bernoulli.predict(test_matrix) print('多项式模型的预测结果,类型,长度:') print(result_nomial,type(result_nomial),result_nomial.shape) print('多项式模型的前一百个预测结果:') print(result_nomial[0:100]) print('多项式模型模型R²评分:'+ str(clm_nomial.score(test_matrix,y_test))) print('\n----------------------------------\n') print('伯努利模型的预测结果,类型,长度:') print(result_bernou,type(result_bernou),result_bernou.shape) print('伯努利模型的前一百个预测结果:') print(result_bernou[0:100]) print('伯努利模型R²评分:'+ str(clm_bernoulli.score(test_matrix,y_test)))

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