xinhao.rar_stiffjhp_升余弦_滤波器资源-CSDN文库

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90 浏览量 2022-09-23 03:24:15 上传评论收藏 1KB RAR 举报

在IT领域，尤其是在通信系统设计中，"xinhao.rar_stiffjhp_升余弦_滤波器"这一主题涉及到的关键技术主要包括双极性不归零码（Bipolar Non-Return-to-Zero，BNRZ）、升余弦滤波器（Root Raised Cosine Filter）以及在AWGN（Additive White Gaussian Noise，加性高斯白噪声）信道中的信号传输。下面将详细介绍这些概念及其相互关系。双极性不归零码（BNRZ）是一种二进制数字基带信号的编码方式。在这种编码中，每一位码元持续的时间相同，但电平在正负两个极性之间交替。BNRZ编码的优点在于它能够在每个码元的边界产生明显的跃变，使得检测码元边界的难度降低，从而提高系统的抗干扰能力。然而，这种编码方式可能会导致较高的功率谱密度，对信道带宽的需求较大。接下来，我们来看升余弦滤波器。在通信系统中，滤波器的设计至关重要，尤其是对于数字基带信号的处理。升余弦滤波器是一种线性相位滤波器，它的频响特性在截止频率附近呈升余弦形状，因此得名。这种滤波器常用于发送端和接收端，以减少码间干扰（Inter-Symbol Interference，ISI）并实现带内平坦度，同时还能提供一定的滚降系数以达到更好的频谱利用率。在BNRZ编码的系统中，升余弦滤波器可以有效地抑制由于码元间的快速变化产生的过冲和振铃效应，从而改善系统的性能。我们提到的AWGN信道是通信理论中的一种理想化模型，用来描述存在随机加性噪声的信道。在这个模型中，噪声被假设为具有恒定功率、宽频带且独立同分布的高斯随机过程。在实际通信系统中，信号会受到AWGN的影响，导致信息传输的错误率上升。因此，采用适当的前向纠错编码、均衡技术以及如升余弦滤波器这样的抗干扰手段，可以在一定程度上对抗AWGN信道中的噪声影响，保证通信质量。 "xinhao.rar_stiffjhp_升余弦_滤波器"这个主题涉及到的IT知识主要是BNRZ码的使用、升余弦滤波器在通信系统中的应用，以及在AWGN信道环境下如何优化信号传输。这些内容对于理解和设计现代数字通信系统至关重要，特别是对于提高数据传输的准确性和可靠性。通过合理选择和设计滤波器参数，结合合适的编码策略，可以有效地应对噪声和干扰，提升通信系统的整体性能。

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% AMI码的功率谱 %本程序中时间单位是微秒 %频率单位为MHz %码元速率单位是Mb/s global dt df t f N close all N=2^14; %采样点数 L=32; %每码元的采样点数 M=N/L %码元数 Rb=2; %码速率是2Mb/s Ts=1/Rb; %码元间隔 dt=Ts/L; %时域采样间隔 df=1/(N*dt) %频域采样间隔 T=N*dt %截短时间 Bs=N*df/2 %系统带宽 Na=4; %示波器扫描宽度为4个码元 alpha=0.5; t=[-T/2+dt/2:dt:T/2]; %时域横坐标 f=[-Bs+df/2:df:Bs]; %频域横坐标 %升余弦 hr1=sin(pi*t/Ts)./(pi*t/Ts); hr2=cos(alpha*pi*t/Ts)./(1-(2*alpha*t/Ts).^2); hr=hr1.*hr2; HR=abs(t2f(hr));%取模是为了忽略时延 GT=sqrt(HR); GR=GT; EP=zeros(size(f)); EP1=EP; for loop1=1:10 Eb_N0(loop1)=(loop1-1); %Eb/N0 in dB eb_n0(loop1)=10^(Eb_N0(loop1)/10); Eb=1; n0=Eb/eb_n0(loop1); %信道的噪声谱密度 sita=n0*Bs; %信道中噪声功率 n_err=0; %误码计数 for loop2=1:3 a=sign(randn(1,M)); a1=zeros(L,M); for loop=1:L,a1(loop,:)=a; end a1=reshape(a1,1,N); A1=t2f(a1); P=A1.*conj(A1)/T; %功率谱 EP=(EP*(loop2-1)+P)/loop2; %累计平均 F=30+10*log10(EP+eps); %加eps以避免除以零 %观察信道的眼图 b=sign(randn(1,M))+1; imp=zeros(1,N); %产生冲激序列 imp(L/2:L:N)=b/dt; S=t2f(imp).*HR; %升余弦信号的傅氏变换 s=f2t(t2f(imp).*HR); %升余弦信号的时域波形 s=real(s); %噪声 n_ch=sqrt(sita)*randn(size(t)); %信道噪声 nr=real(f2t(t2f(n_ch).*GR)); %输出噪声 sr=real(f2t(A1.*HR))+nr; %接收信号 y=sr(L/2:L:N); %取样 aa=sign(y); %判决 n_err=n_err+length(find(aa~=a)) ; y1=zeros(L,M); for loop=1:L,y1(loop,:)=aa; end y1=reshape(y1,1,N); Y1=t2f(y1); P1=Y1.*conj(Y1)/T; %功率谱 EP1=(EP1*(loop1-1)+P1)/loop1; %累计平均 F1=30+10*log10(EP1+eps); %加eps以避免除以零 end Pe(loop1)=n_err/(M*loop2); end figure(1) %输入波形 hold on plot(t,a1,'g') axis([-7,+7,-2,+2]) xlabel('t(us)') ylabel('s(t)(V)') figure(2) %输入信号为双极性不归零码的功率谱 plot(f,F,'r'); grid axis([-7,+7,-50,+50]) xlabel('f(MHZ)') ylabel('Psi(f)(MHZ)') figure(3) %输出波形 hold on plot(t,y1,'g') axis([-7,+7,-2,+2]) xlabel('t(us)') ylabel('s(t)(V)') figure (4) %接收信号的功率谱 plot(f,F1,'r'); grid axis([-7,+7,-50,+50]) xlabel('f(MHZ)') ylabel('Pso(f)(MHZ)') figure(5) %信道的眼图 hold on tt=[0:dt:4*L*dt]; for jj=1:4*L:N-4*L plot(tt,s(jj:jj+4*L)); end figure(6) %输出信号的眼图 hold on tt=[0:dt:4*L*dt]; for jj=1:4*L:N-4*L plot(tt,sr(jj:jj+4*L)); end figure(7) %判决波形和输出波形的比较 hold on plot(t,sr,'g') plot(t,y1,'r');grid axis([-7,+7,-2,+2]) xlabel('t(us)') ylabel('(V)')