QPSK与VHDL设计:sum_of_products资源珍稀分享

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0 下载量 55 浏览量 更新于2024-11-04 收藏 2KB RAR 举报
资源摘要信息:"sum_of_products.rar_QPSK_SUM_vhdl" 知识点1:VHDL语言概述 VHDL(VHSIC Hardware Description Language)是一种用于描述电子系统硬件功能、结构和行为的硬件描述语言。VHDL常用于FPGA和ASIC的设计与验证,能够以文本形式描述复杂的数字逻辑电路。VHDL支持并发的描述方式,能够描述系统级、寄存器传输级以及逻辑门级的设计。学习VHDL对于电子工程师而言是基础且重要的,它不仅能够帮助设计者模拟电路行为,而且在实际硬件开发中也扮演着关键角色。 知识点2:QPSK调制技术 QPSK(Quadrature Phase Shift Keying)是一种相位调制的数字调制技术,它将数据映射到载波的相位上。QPSK通过将数据信号分成两路并行的比特流,然后每路比特流分别调制到正交的两个载波上,以实现相位的改变。这种技术相比于BPSK(Binary Phase Shift Keying)可以提供更高的数据传输速率,因为QPSK能够在相同的带宽内传输更多的数据。 知识点3:VHDL在QPSK设计中的应用 在QPSK调制技术的设计实现中,VHDL语言可以用来编写硬件描述代码,具体描述QPSK调制器的行为和结构。例如,可以使用VHDL编写QPSK的符号映射逻辑、载波生成逻辑以及相位调制逻辑等。通过VHDL代码,设计者可以在FPGA开发板上实现QPSK调制器,进行信号的产生、调制、传输和接收等操作。 知识点4:开发板在数字电路设计中的作用 开发板是指集成了多种电子元件和接口,预先设定好开发环境,可以用来实验和验证电路设计的硬件平台。在学习数字电路设计,尤其是学习VHDL语言时,开发板提供了必要的硬件资源,如FPGA芯片、输入输出接口、调试工具等,让设计者可以将理论知识应用到实践中,进行实际的硬件编程和测试。开发板的使用大大降低了实验的门槛,让设计者能够更直观地观察到电路设计的实际效果。 知识点5:QPSK SUM VHDL代码的实现 在标题中提到的“QPSK_SUM_vhdl”,很可能是用于实现QPSK调制过程中某些特定功能(如求和、滤波等)的VHDL模块或子程序。在QPSK系统设计中,可能涉及到多个模块的协同工作,例如数据预处理、调制解调、同步等。VHDL代码的具体实现可能包括了信号的采样、数字滤波器的设计、以及最终的QPSK调制输出等关键环节。 知识点6:资源获取与分享的重要性 从描述中可以看出,作者认为这些配套光盘里的内容非常难得,且在网上不容易找到。这反映出,对于专业领域的资源,尤其是软件工具、开发板配套资源或学习资料,获取可能有一定的难度。因此,这些资源的分享对于社群内的知识传播和学习者之间的互助是非常重要的。通过分享,可以促进知识的普及,帮助更多的人了解和掌握相关的技术。 知识点7:压缩包文件的命名规则 通常压缩包的命名包含了文件内容的重要信息,可以帮助用户快速识别文件的功能和内容。从给定的文件名称列表中,可以看出文件名“***.txt”和“sum_of_products”均没有直接说明其具体含义。但是,可以推测这两个文件可能包含了关于VHDL项目的一些文档或代码说明,例如开发板的使用说明、QPSK调制器的实现细节等。用户应当打开这些文件,详细阅读其中的内容,以便获取更多关于项目的具体信息。 总结而言,上述内容涵盖了VHDL语言基础、QPSK调制技术及其在VHDL设计中的应用、开发板在数字电路设计中的作用,以及资源获取与分享的重要性等多个IT行业关键知识点。通过这些知识点的学习和理解,可以为从事数字电路设计的工程师提供更深入的技术支持。

详细解释以下Python代码:import numpy as np import adi import matplotlib.pyplot as plt sample_rate = 1e6 # Hz center_freq = 915e6 # Hz num_samps = 100000 # number of samples per call to rx() sdr = adi.Pluto("ip:192.168.2.1") sdr.sample_rate = int(sample_rate) # Config Tx sdr.tx_rf_bandwidth = int(sample_rate) # filter cutoff, just set it to the same as sample rate sdr.tx_lo = int(center_freq) sdr.tx_hardwaregain_chan0 = -50 # Increase to increase tx power, valid range is -90 to 0 dB # Config Rx sdr.rx_lo = int(center_freq) sdr.rx_rf_bandwidth = int(sample_rate) sdr.rx_buffer_size = num_samps sdr.gain_control_mode_chan0 = 'manual' sdr.rx_hardwaregain_chan0 = 0.0 # dB, increase to increase the receive gain, but be careful not to saturate the ADC # Create transmit waveform (QPSK, 16 samples per symbol) num_symbols = 1000 x_int = np.random.randint(0, 4, num_symbols) # 0 to 3 x_degrees = x_int*360/4.0 + 45 # 45, 135, 225, 315 degrees x_radians = x_degrees*np.pi/180.0 # sin() and cos() takes in radians x_symbols = np.cos(x_radians) + 1j*np.sin(x_radians) # this produces our QPSK complex symbols samples = np.repeat(x_symbols, 16) # 16 samples per symbol (rectangular pulses) samples *= 2**14 # The PlutoSDR expects samples to be between -2^14 and +2^14, not -1 and +1 like some SDRs # Start the transmitter sdr.tx_cyclic_buffer = True # Enable cyclic buffers sdr.tx(samples) # start transmitting # Clear buffer just to be safe for i in range (0, 10): raw_data = sdr.rx() # Receive samples rx_samples = sdr.rx() print(rx_samples) # Stop transmitting sdr.tx_destroy_buffer() # Calculate power spectral density (frequency domain version of signal) psd = np.abs(np.fft.fftshift(np.fft.fft(rx_samples)))**2 psd_dB = 10*np.log10(psd) f = np.linspace(sample_rate/-2, sample_rate/2, len(psd)) # Plot time domain plt.figure(0) plt.plot(np.real(rx_samples[::100])) plt.plot(np.imag(rx_samples[::100])) plt.xlabel("Time") # Plot freq domain plt.figure(1) plt.plot(f/1e6, psd_dB) plt.xlabel("Frequency [MHz]") plt.ylabel("PSD") plt.show(),并分析该代码中QPSK信号的功率谱密度图的特点

2023-06-06 上传