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  • MATLAB数字通信系统仿真 北大数字通信入门,对MATLAB介绍的比较详细,从系统上介绍数字通信,欢迎下载
  • 通过matlab实现正交相移键控(QPSK)通信系统仿真,详细要求如下: (1)发端通过信源直接生成等概率的随机0,1信号,通过QPSK方式进行调制(Gary码),上采样后采用根升余弦滤波器,模拟高斯信道的环境,人为加入加性...

    1、实验要求:

    通过matlab实现正交相移键控(QPSK)通信系统仿真,详细要求如下:
    (1)发端通过信源直接生成等概率的随机0,1信号,通过QPSK方式进行调制(Gary码),上采样后采用根升余弦滤波器,模拟高斯信道的环境,人为加入加性高斯白噪声。
    (2)收端先采用与发端相同的滤波器提高系统的信噪比然后进行下采样,译码判决,与发端的序列进行比较统计误码率。


    2、实验步骤:

    仿真模块如下所示:
    在这里插入图片描述
    (1)信源模块——产生二进制等概率随机序列;
    (2)调制模块——通过QPSK方式进行调制(格雷码)
    (3)八倍插值模块——时域数据中补零,减小“栅栏效应";
    (4)发端低通滤波模块——用根升余弦滤波器限制信号带宽,进行波形成型;
    (5)高斯信道模块——添加高斯白噪声,使用系统函数awgn;
    (6)收端匹配滤波模块——收端采用方式与发端一样;
    (7)下采样模块——确定正确的采样起始点和采样间隔,获取收端信息点;
    (8)解调模块——进行判决,将采样后的数据变为二进制比特流;
    (9)误码率分析模块——计算仿真误码率。


    3、实验内容

    (1)生成二进制随机序列
    %载波
    n=1:N_sample/2;
    c1=cos(2*pi*fc*n*T_sample);
    c2=sin(2*pi*fc*n*T_sample);
    %QPSK信号的调制
    a=rand(1,NumBits)>0.5;%二进制随机序列
    

    (2)QPSK调制(格雷码)

    %串并变换
    A=reshape(a,2,NumBits/2);%格雷码
    a_I=A(1,:);
    a_Q=A(2,:);
    %将信息比特扩展成双极性不归零方波,得到两路基带信号
    e_I=[];
    for i=1:NumBits/2
        if a_I(i)==0
            B=-ones(1,L);
        else 
            B=ones(1,L);
        end
        e_I=[e_I,B];
    end
    e_Q=[];
    for i=1:NumBits/2
        if a_Q(i)==0
            B=-ones(1,L);
        else 
            B=ones(1,L);
        end
        e_Q=[e_Q,B];
    end
    %基带信号与载波相乘
    sI=e_I.*c1;%I支路调制信号
    sQ=e_Q.*c2;%Q支路调制信号
    s=sI-sQ;%QPSK调制信号
    

    在这里插入图片描述

    (3)8倍插值

    data=length(s);
    Nsamp=8;    %插值0,提高采样率,8倍插值
    s8=upsample(s,8);%直接采用内插函数upsample
    

    在这里插入图片描述

    (4)低通滤波

    %发送端低通滤波器
    r_cos=rcosfir(0.5,[-5,5],Nsamp,f_sample,'sqrt');%低通
    r=conv(s8,r_cos);
    

    在这里插入图片描述

    (5)加噪

    %加入噪声
    SNR=10;%噪声信噪比
    r_noise=awgn(r,SNR,'measured');%加噪后
    

    在这里插入图片描述

    (6)匹配滤波

    %收端匹配滤波,方法和发端相同
    y=conv(s8,r_cos);
    

    在这里插入图片描述

    (7)1/8采样

    %1/8采样
    Msample=8;
    s_a=downsample(y,Msample);
    

    在这里插入图片描述

    (8)QPSK解调

    %与恢复载波相乘
    x1_I=s_a.*c1;
    x1_Q=-s_a.*c2;
    

    (9)0/1数据判决

    %进行判决,提取出信息比特
    d_I=panjue(x_I,L);
    d_Q=panjue(x_Q,L);
    %并串变换
    d(1:2:NumBits)=d_I;
    d(2:2:NumBits)=d_Q;
    

    在这里插入图片描述

    (10)误码率

     %误码率计算
    err=length(find(d~=a));%计算解调信号中错误码元个数
    BER_test=err/(NumBits)%计算误码率
    

    在这里插入图片描述


    4、完整代码:

    clear
    clc
    T_start=0;%开始时间
    T_stop=20;%截止时间
    T=T_stop-T_start;%仿真持续时间
    rs=10;%传输速率
    NumBits=rs*T;%传输bit数
    fc=20;%载波频率
    L=100;%码元长度
    N_sample=NumBits*L;% 采样点数
    T_sample=T/N_sample;%采样间隔
    f_sample=1/T_sample;%采样频率
    f_res=f_sample/N_sample;%频率分辨率
    
    %载波
    n=1:N_sample/2;
    c1=cos(2*pi*fc*n*T_sample);
    c2=sin(2*pi*fc*n*T_sample);
    %QPSK信号的调制
    a=rand(1,NumBits)>0.5;%二进制随机序列
    %串并变换
    A=reshape(a,2,NumBits/2);%格雷码
    a_I=A(1,:);
    a_Q=A(2,:);
    
    %将信息比特扩展成双极性不归零方波,得到两路基带信号
    e_I=[];
    for i=1:NumBits/2
        if a_I(i)==0
            B=-ones(1,L);
        else 
            B=ones(1,L);
        end
        e_I=[e_I,B];
    end
    
    e_Q=[];
    for i=1:NumBits/2
        if a_Q(i)==0
            B=-ones(1,L);
        else 
            B=ones(1,L);
        end
        e_Q=[e_Q,B];
    end
    
    %基带信号与载波相乘
    sI=e_I.*c1;%I支路调制信号
    sQ=e_Q.*c2;%Q支路调制信号
    s=sI-sQ;%QPSK调制信号
    s_f=abs(fftshift(fft(s)));%原始信号频谱
    figure(1)
    subplot(211)
    plot(s)
    title('QPSK调制信号')
    subplot(212)
    plot(s_f)
    title('QPSK调制信号频谱')
    
    data=length(s);
    Nsamp=8;    %插值0,提高采样率,8倍插值
    s8=upsample(s,8);%直接采用内插函数upsample
    s8_f=abs(fftshift(fft(s8)));
    figure(2)
    subplot(211)
    plot(s8);
    title('8倍插值后序列')
    subplot(212)
    plot(s8_f)
    title('8倍插值后序列频谱')
    
    %发送端低通滤波器
    r_cos=rcosfir(0.5,[-5,5],Nsamp,f_sample,'sqrt');%低通
    r=conv(s8,r_cos);
    r_f=abs(fftshift(fft(r)));%滤波后频谱
    figure(3)
    subplot(211)
    plot(r)
    title('经过发送端低通滤波器')
    subplot(212)
    plot(r_f)
    title('经过发送端低通滤波器序列频谱')
    
    %加入噪声
    SNR=10;%噪声信噪比
    r_noise=awgn(r,SNR,'measured');%加噪后
    r_noise_f=abs(fftshift(fft(r_noise)));%加噪频谱
    figure(4)
    subplot(211)
    plot(r_noise)
    title('加噪后序列')
    subplot(212)
    plot(r_noise_f)
    title('加噪后序列频谱')
    
    %收端匹配滤波,方法和发端相同
    y=conv(s8,r_cos);
    y_f=abs(fftshift(fft(y)));%滤波后频谱
    figure(5)
    subplot(211)
    plot(y)
    title('经过匹配滤波器后序列')
    subplot(212)
    plot(y_f)
    title('经过匹配滤波后序列的频谱')
    
    %1/8采样
    Msample=8;
    s_a=downsample(y,Msample);
    s_a=s_a(1:10000);
    s_a_f=abs(fftshift(fft(s_a)));%抽取后频谱
    figure(6)
    subplot(211)
    plot(s_a)
    title('1/8采样后序列')
    subplot(212)
    plot(s_a_f)
    title('1/8采样后序列的频谱')
    
    %与恢复载波相乘
    x1_I=s_a.*c1;
    x1_Q=-s_a.*c2;
    [b2,a2]=butter(4,0.02,'low');%计算低通滤波器系数
    x_I=filtfilt(b2,a2,x1_I);%对信号x1_I进行滤波,得到信号x2_I
    x_Q=filtfilt(b2,a2,x1_Q);
    %进行判决,提取出信息比特
    d_I=panjue(x_I,L);
    d_Q=panjue(x_Q,L);
    %并串变换
    d(1:2:NumBits)=d_I;
    d(2:2:NumBits)=d_Q;
     %误码率计算
    err=length(find(d~=a));%计算解调信号中错误码元个数
    BER_test=err/(NumBits)%计算误码率
    figure(7);
    subplot(221);stem(d_I);grid on;
    title('判决后的信息序列d_I')
    subplot(222);stem(d_Q);grid on;
    title('判决后的信息序列d_Q')
    subplot(223);stem(d);
    title('解调后01序列')
    subplot(224);stem(a,'*');
    title('原始01序列')
    
    

    引用的判决输出函数panjue.m

    function h=panjue(x,L)
    %提取出信息比特
    %x为输入信号,L为信号的码元长度
    for i=1:length(x)/L
        C=x((i-1)*L+1:i*L);
        t=sum(C);
        if t>=0
            h(i)=1;
        else
            h(i)=0;
        end          
    end
    
    

    最后

    不定期发布一些matlab设计内容,敬请期待。包括但不限于如下内容:信号处理、通信仿真、gui设计、matlab appdesigner,simulink仿真。有任何有关MATLAB的问题可加QQ:2802009708进行咨询。或扫码进行添加。
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 基于 Matlab 的通信系统仿真――数字通信大作业 附:MATLAB的通信系统仿真.rar 资源包括:main.m,modulation.m,demodulation.m,MATLAB的通信系统仿真说明文档 ...目录基于 Matlab 的通信系统仿真――数字通信大作业...

    基于 Matlab 的通信系统仿真――数字通信大作业

    附:MATLAB的通信系统仿真.rar
    资源包括:main.m,modulation.m,demodulation.m,MATLAB的通信系统仿真说明文档

    https://download.csdn.net/download/alongiii/14945669

    系统综述

    利用 Matlab 仿真软件,完成如图 1 所示的一个基本的数字通信系统。信号源产生 0、1
    等概分布的随机信号,映射到 16QAM 的星座图上,同时一路信号已经被分成了实部和虚部,
    后边的处理建立在这两路信号的基础上。实部、虚部信号分别经过平方根升余弦滤波器,再
    加入高斯白噪声,然后通过匹配滤波器(平方根升余弦滤波器)。最后经过采样,判决,得到
    0、1 信号,同原信号进行比较,给出 16QAM 数字系统的误码。

    结构框图

    在这里插入图片描述

    系统实现

    随机信号的生成

    利用 Matlab 中自带的函数 randsrc 来产生 0、1 等概分布的随机信号。源代码如下所示:

    %====定义待仿真序列的维数 N 
    global N 
    N=320; 
    %====定义产生‘1’的概率为 p 
    global p 
    p=0.5; 
    %============================== 
    %首先产生随机二进制序列
    source=randsrc(1,N,[1,0;p,1-p]);
    

    0、1 等概分布的随机信号如图 2 所示。
    在这里插入图片描述

    星座图映射

    将等概分布的 0、1 信号映射到 16QAM 星座图上。每四个 bit 构成一个码子,具体实现
    的方法是,将输入的信号进行串并转换分成两路,分别叫做 I 路和 Q 路。再把每一路的信号
    分别按照两位格雷码的规则进行映射,这样实际上最终得到了四位格雷码。为了清楚说明,
    参看表 1:
    在这里插入图片描述
    源代码如下所示:

    function [y1,y2]=Qam_modulation(x) 
    %QAM_modulation 
    %============================== 
    %对产生的二进制序列进行 QAM 调制
     %=====首先进行串并转换,将原二进制序列转换成两路信号
    N=length(x); 
    a=1:2:N; 
    y1=x(a); 
    y2=x(a+1); 
     %=====分别对两路信号进行 QPSK 调制
     %======对两路信号分别进行 24 电平变换
    a=1:2:N/2; 
    temp1=y1(a); 
    temp2=y1(a+1); 
    y11=temp1*2+temp2; 
    temp1=y2(a); 
    temp2=y2(a+1); 
    y22=temp1*2+temp2; 
     %=======对两路信号分别进行相位调制
    a=1:N/4; 
    y1=(y11*2-1-4)*1.*cos(2*pi*a); 
    y2=(y22*2-1-4)*1.*cos(2*pi*a); 
     %========按照格雷码的规则进行映射
    y1(find(y11==0))=-3; 
    y1(find(y11==1))=-1; 
    y1(find(y11==3))=1; 
    y1(find(y11==2))=3; 
    y2(find(y22==0))=-3; 
    y2(find(y22==1))=-1; 
    y2(find(y22==3))=1; 
    y2(find(y22==2))=3;
    

    得到的星座图如图 3 所示,图上注明了每一个点对应的 01 序列。
    在这里插入图片描述
    从上边的星座图上可以清楚的看到,任意相邻的两个点之间它们对应的 4 个 bit 中只有
    一个有差别,也就是格雷码的特点。而采用格雷码主要目的是当信噪比较大时,也就是系统
    的误码率比较低的情况下,当出现一个符号错误的情况下,往往只是这个符号中的一个 bit
    位出现了误码,因此这个情况下误码率和误 bit 率是 4:1,这一特性在后边的误码率计算的
    过程中会有应用。

    插值

    为了能够模拟高斯白噪声的宽频谱特性,以及为了能够显示波形生成器(平方根升余弦
    滤波器)的效果,所以在原始信号中间添加一些 0 点。具体实现是分别在信号的 I 路和 Q 路
    中,任意相邻的两个码字之间添加 7 个 0。源代码如下所示:

    function y=insert_value(x,ratio) 
    %=============================== 
    %x 是待插值的序列,ratio 是插值的比例。
    %两路信号进行插值
    %首先产生一个长度等于 ratio 倍原信号长度的零向量
    y=zeros(1,ratio*length(x)); 
    %再把原信号放在对应的位置
    a=1:ratio:length(y); 
    y(a)=x;
    

    I 路和 Q 路信号进行插值后的波形图如图 4 所示。
    在这里插入图片描述

    波形成形(平方根升余弦滤波器)

    为了避免相邻传输信号之间的串扰,多元符号需要有合适的信号波形。图 1 中的方波是
    在本地数字信号处理时常见的波形,但在实际传输时这种方波并不合适。根据奈奎斯特第一
    准则,在实际通信系统中一般均使接收波形为升余弦滚降信号。这一过程由发送端的基带成
    形滤波器和接收端的匹配滤波器两个环节共同实现,因此每个环节均为平方根升余弦滚降滤
    波,两个环节合成就实现了一个升余弦滚降滤波。实现平方根升余弦滚降信号的过程称为“波
    形成形”,通过采用合适的滤波器对多元码流进行滤波实现,由于生成的是基带信号,因此这
    一过程又称“基带成形滤波”。
    基带平方根升余弦滤波器具有以下定义的理论函数
    在这里插入图片描述
    下面给出平方根升余弦滤波器的冲激响应曲线,如图 5 所示。
    在这里插入图片描述
    从上图上不难看出来,平方根升余弦滤波器的冲激响应很显然的引入了符号间干扰(ISI)
    即它的冲激响应在相邻的抽样点上的值并不象升余弦滤波器那样恒为 0。然而造成这一后果
    的原因在于,当我们引入平方根升余弦滤波器的时候,就是认为整个信道,也就是说,包括
    信号发送端的滤波器和信号接收端的滤波器,总体的效果是避免了符号间干扰(ISI),所以,
    单独看这每一个滤波器,勿庸置疑,它们都是存在着符号间干扰(ISI)的。

    10 倍载波调制

    加入高斯白噪声

    匹配滤波器

    采样

    判决解调

    误码率曲线

    整体程序构架

    讨论

    信噪比修正

    仿真曲线

    仿真终止条件

    升余弦滤波器

    展开全文
  • Matlab数字通信系统仿真
  • 基于 mt 的数字通信系 统 作者 日期 目录 第一章绪论 5 1.1 什么是数字通信系统 5 1.2 数字通信系统的基本组成 5 1.3 数字通信系统的特点 6 第二章 MATLAB软件 8 2.1 MATLAB软件介绍 8 2.2 MATLAB软件的应用 8 第三...
  • 3 1.1什么是数字通信系统 . 3 1.2数字通信系统的基本组成 . 3 1.3 数字通信系统的特点 . 4 第二章 MATLAB软件 . 6 2.1 MATLAB软件介绍 . 6 2.2 MATLAB软件的应用 . 6 第三章2ASK仿真设计和运行结果 . 8 3.1 2ASK...
  • 现代数字通信系统的MATLAB仿真程序。
  • 第5卷第19期(2009年7月 MATLAB数字通信仿真系统上的应用 李超 (山东科技大学信息与电气工程学院,山东青岛266510 摘要:现代计算机科学技术快速发展,己经研发出了新一代的可视化的仿真软件MATLAB这些功能强大的仿真...
  • \o "Current Document" 什么是数字通信系统 3. \o "Current Document" 数字通信系统的基本组成 3. \o "Current Document" 数字通信系统的特点 4. \o "Current Document" 第二章 MATLAB软件 5. \o
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  • 基于MATLAB数字基带通信系统仿真

    千次阅读 2020-10-18 16:19:01
    然后介绍了本课题的理论依据,包括数字通信,数字基带传输系统的组成及数字基带信号的传输过程。接着介绍了数字基带传输系统的特性包括数字PAM信号功率普密度及常用线路码型,并通过比较最终选择双极性不归零码。...

           本论文主要研究了数字信号的基带传输的基本概念及数字信号基带传输的传输过程和如何用MATLAB软件仿真设计数字基带传输系统。本文首先介绍了MATLAB仿真软件。然后介绍了本课题的理论依据,包括数字通信,数字基带传输系统的组成及数字基带信号的传输过程。接着介绍了数字基带传输系统的特性包括数字PAM信号功率普密度及常用线路码型,并通过比较最终选择双极性不归零码。之后介绍了数字基带信号的最佳接收的条件以及如何通过示波器观察基带信号的波形。最后按照仿真过程基本步骤用MATLAB的仿真工具实现了数字基带传输系统的仿真过程,对系统进行了分析。

    数字基带传输系统在实际数字通信系统中的应用虽然没有频带传输应用广泛,但仍有相当多的应用范围。而且最为重要的是数字基带传输系统的基本理论不仅适用于数字基带传输系统,而且还适用于频带传输,因为所有窄的带通信号、线性带通系统及等效低通系统都对等效低通信号的响应均可用其等效低通信号、等效低通系统及等效低通系统对等效低通信号的响应来表示,因而频带传输系统可通过它的等效低通(或等效基带)传输系统的理论分析及计算机仿真来研究它的性能,因而掌握数字基带传输的基本理论十分重要,它在数字通信系统中具有普遍意义。

    3.2数字基带传输系统

    3.2.1 基带传输系统简介

    如果数字调制器的载波是周期性的脉冲,用数字序列去调制脉冲载波的某参数,则可将数字序列转换成为相应的信号波形,这就被称为数字脉冲调制器。而数字脉冲调制器输出信号波形的功率谱密度是低通型的,所占频带是从直流或低频开始的,其带宽是有限的。那么就称此数字信号为数字基带信号。若通信信道的传递函数是低通型的,则称此信道为基带信道,又称基带信道为低通信道,如同轴电缆和双绞线有线信道均属基带信道。数字基带信号通过基带信道进行传输,则称此传输系统为数字基带传输系统。

    3.2.2 基带传输系统结构图

    基带传输系统主要由信道信号形成器、信道、接收滤波器和抽样判决器组成。为了保证系统可靠有序地工作,还应有同步系统。

    信道信号形成器:把原始基带信号变换成适合于信道传输的基带信号,这种变换主要是通过码型变换和波形变换来实现的,其目的是与信道匹配,便于传输,减小码间串扰,利于同步提取和抽样判决。

    信道:允许基带信号通过的媒质。信道的传输特性通常不满足无失真传输条件,甚至是随机变化的。另外信道还会进入噪声。在通信系统的分析中,常常把噪声n(t)等效,集中在信道中引入。

    接收滤波器:滤除带外噪声,对信道特性均衡,使输出的基带波形有利于抽样判决。

    抽样判决器:在传输特性不理想及噪声背景下,在规定的时刻(由位定时脉冲控制)对接收滤波器的输出波形进行抽样判决,以恢复或再生基带信号。而用来抽样的位定时脉冲则依靠同步提取电路从接收信号中提取,位定时的准确与否将直接影响判决效果。

    3.2.3 基带传输过程

    终端设备编码器所产生的脉冲序列将作为为基带传输系统的输入信号,为了使这种脉冲序列能在信道中进行传输,一般要通过码型变换器将二进制脉冲序列变为双极性码(AMI码或HDB3码),有时为了使信号在基带传输系统内的码间干扰降到最低,还要进行波形变换。由于信道特性不理想或者噪声的干扰,会使经过信道的信号受到干扰而变形。在接收端为了减小噪声的影响,首先会把通过信道的信号引入接收滤波器,然后再经过均衡器,校正由于信道特性(包括接收滤波器在内)不理想而产生的波形失真或码间串扰。最后在取样定时脉冲到来时,进行判决以恢复基带数字码脉冲。

    4.1数字PAM信号

    由于脉冲幅度调制的频带利用率高,所以数字PAM信号特别适用于在限带基带信道中的传输。

    数字PAM信号是以脉冲载波的幅度携带数字信息。

    产生M进制PAM(MPAM)信号原理图如图所示。

    图4-1产生MPAM信号的原理框图

    MPAM信号的一般表示式可写为    式(4-1)

    其中g(t)是该数字信号的波形信号, 取值与第n时刻的数字符号取值一一映射。M进制符号相对应M个可能的离散幅度值。

    调制:按调制信号(基带信号)的变化规律去改变载波的某些参数的过程。

    调制信号:模拟调制—调制信号的取值是连续数字调制—调制信号的取值是离散的。

    载波:正弦信号最为载波。

    用脉冲串或一组数字信号做为载波脉冲载波的三个参数:幅度、位置、宽度。

    4.2数字PAM信号功率谱密度

    数字基带信号(以下简称为基带信号)的类型有很多,常见的有矩形脉冲、三角波、高斯脉冲和升余弦脉冲等。最常用的是矩形脉冲,因为矩形脉冲容易于形成和变换。

    图4-2矩形脉冲图

    4.2.1单极性不归零码(NRZ)

    图4-3单极性不归零码信号波形图

    特点:极性单一,有直流分量,脉冲之间无间隔。另外位同步信息包含在电平的转换之中,当出现连0序列时没有位同步信息。

    单极性不归零码的功率谱密度

    图4-4单极性不归零码的单边功率谱密度

    4.2.2 双极性不归零码

    图4-5双极性不归零码信号波形图

    特点:无直流分量。这样,恢复信号的判决电平为0,因而不受信道特性变化的影响,抗干扰能力强。故双极性波形有利于在信道中传输。

    双极性不归零码的功率谱

    图4-6双极性不归零码的单边功率谱密度

    4.2.3 单极性归零码(RZ)

    图4-7单极性归零码信号波形

    特点:可以直接提取定时信息,是其他波形提取位定时信号时需要采用的一种过度波形。

        单极性归零码的功率谱

    图4-8单极性归零码的单边功率谱密度图

    4.2.4双极性归零码

    图4-9双极性归零码的信号波形图

    特点:除了具有双极性不归零波形的特点外,还有利于同步脉冲的提取。

    双极性归零码的功率谱密度

    图4-10双极性归零码的单边功率谱密度图

    4.2.5差分码(相对码)

    图4-11差分编码

    特点:利用差分码的相邻码元之间的信号波形变换与否来分别表示绝对码“1”和“0”。

    图4-12相对码信号波形

    差分波形是以相邻脉冲电平的相对变化来表示代码的,因此称它为相对码波形。而相应地称前面的单极性或双极性波形为绝对码波形。用差分波形传送代码可以消除设备初始状态的影响,特别是在相位调制系统中用于解决载波相位模糊的问题。

    差分码的功率谱

     

    图4-13相对码单边功率谱密度

     

    信道的传输特性和传输过程中噪声的存在是在数字通信系统中影响通信性能的两个主要因素。在噪声干扰中有效的检测出信号能在一定程度上使系统性能达到最佳并达到最好的传输状态。所谓最佳是在某种标准下系统性能达到最佳,最佳接收是个相对的概念,在某种准则下的最佳系统,在另外一种准则下就不一定是最佳的。在某些特定条件下,几种最佳准则也可能是等价的。

    在数字通信中,最长采用的是输出信噪比最大准则和差错概率最小准则。

    由数字信号的判决原理我们知道,滤波器输出信号波形和发送信号波形之间的相似程度,滤波器输出信号波形的失真程度都与抽样判决器输出数据的正确与否无关。抽样判决器输出数据正确与否,取决于抽样时刻信号的瞬时功率与噪声平均功率之比,即信噪比。信噪比越大,错误判决的概率就越小;信噪比越小,错误判决概率就越大。为了使错误判决概率尽可能小,就要选择滤波器传输特性使输出信噪比达到最大值时,该滤波器就称为输出信噪比最大的最佳线性滤波器—匹配滤波器。

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  • 采用MATLAB/Simulink动态仿真环境搭建了数字通信系统仿真的通用平台,给出了详细的实现方法和仿真范例,分显示了MATLAB/Simulink仿真环境在数字通信系统应用上的重要性。
  • PAGE PAGE 3 PAGE 1 (此文档为word格式下载后您可任意编辑修改) 毕业设计论文 题 目 基于Matlab数字通信系统调 制解调研究 系 院 计算机科学技术系 专 业 通信工程 班 级 2008级2班 学生姓名 李发 学 号 ...

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