通信原理课程设计心得体会

时间:2019-05-15 14:07:23下载本文作者:会员上传
简介:写写帮文库小编为你整理了多篇相关的《通信原理课程设计心得体会》,但愿对你工作学习有帮助,当然你在写写帮文库还可以找到更多《通信原理课程设计心得体会》。

第一篇:通信原理课程设计心得体会

《通信原理》课程是通信专业一门重要的核心课程,是我们后续专业课的基础。下面是小编整理的通信原理课程设计心得体会,欢迎阅读。

通信原理课程设计心得体会一

一学期的通信原理课程结束了,但我对通信原理的学习永远不会结束。经过一个学期的学习我对通信原理有了深刻的认识,我知道这还远远不够,今后的日子里我要更加努力学习通信原理。学习是个艰难的过程,厌烦过,沮丧过,但同时也是充满着激情和快乐的。我想不管干什么都要自信,千万不要轻易的放弃,只要坚持不懈,一定会有结果的。

按照我的传统理解,通信就是信息的传输,在当今高度信息化的社会,信息和通信已经成为现代社会的命脉。所以我们要好好学习通信原理,可以预见,未来的通信系统对人们的生活方式和社会的发展将会产生更加重大和意义深远的影响。

通信原理是电子、通信、计算机网络专业的一门理论性较强的专业基础课程,课程的重点是通信系统的性质、信号的传输、检测、处理的基本原理和方法以及信号调制,量化,编码,处理和传输的应用。该课程的特点是概念比较抽象,分析求解所用的数学知识较多。该课程的难点是理论性较强和比较抽象,然而我的数学基础并不够扎实,因此在数学分析与计算方面是一个难点,还有就是缺乏工程背景,而这门课又结合实际比较多,所以学这门课程并不容易,但我们要好好学习通信原理。

对于通信原理这门课,一开始觉得很难,而且听学长们说通信原理是很难的课程,平时一定要好好学,不然自己学习习的日子根本就抓不到要点了。事实上好像也是如此,当然对于我这样的人,上课时也不算是比较认真的,但是半学期的学习,我对通信原理确实有了一定的了解和认识。我知道学好通信原理需要一定的数学基础,所以我又翻阅了一下高数课本。翻阅高数课本之后,感觉轻松了一些。我认识到要完成通信,首先要对信号有一个充分的了解与认识,为了对这个信号进行传输我们要进行调制,并选择合适的信道,当然还要考虑噪声的干扰;在接收端我们通过解调把原始信号解调出来以完成我们的通信。

虽然该课程在学习上很困难,但我发现该课程在组织上遵循由特殊到一般、再由一般到特殊的符合认识规律的顺序,由通信系统性能分析到实际调制解调框图的设计等具体问题的应用的规律,后来又结合上机实验学习了MATLAB工具软件,通过Simulink或者MATLAB程序进行通信系统仿真,加深了我对通信系统的理解。

以上是我的学习心得,对于本门课程本想提出课程建议,但是老师讲的挺好的,基本没有什么建议可提。并且感觉老师讲的越来越好了,颜渊曾经这样评价自己的老师孔子,“仰之弥高,钻之弥坚,瞻之在前,忽焉在后。”现在我的感觉就是越来越发觉老师不但学识渊博,而且讲课很好,对待学生也是循循善诱。在这里感谢老师的栽培,以后我要更加努力学习,我知道成功不是那么随随便便,不过,我相信,我可以做到!

通信原理课程设计心得体会二

这门课程主要研究如何有效可靠地传输信息。本课程特点是系统性强、概念抽象、数学含量大。首先建立了通信系统的概念和组成,其次在各章深入介绍各个部分的性能。从整体到局部,思路明确,框架结构清晰。

这门课程理论性较强,主要侧重研究通信系统中每个模块的实现和性能分析。在这门课程中,主要讲解了通信系统基本概念,确定信号和随机信号分析,信道研究,模拟调制系统,数字基带,带通传输系统以及信源,信道编码等内容。

通信原理这门课,一开始就觉得很难,看到好厚的书、一大堆的数学推导公式就慌了。刚开始听课时,涉及到很多信号与线性系统、工程数学里的知识,老师讲课时,我们一脸茫然。后来通过下来复习前期课程,将以前知识重新拾起,而且老师在课堂上也不断引导我们回顾,慢慢地我们适应了通信原理的学习。学习过程中主要使用了以下几种学习方法。

1、建立数学模型的学习方法。将通信系统模块化,我们并不需要了解各个部分具体的电路连接和实现,我们将其用一个模型来代替,研究这个模型的性能。例如在调制解调时,我们注重的是调制的几种分类,他们分别在带宽,抗噪声性能,实现难易程度上的特点。根据不同的条件需要来采用不同的调制。

2、总结分类对比的学习方法。学习过程中,我们不能死记硬背的记模块的性能,相互对比有助于更好理解。模拟调幅波学习时,我们可以将AM,DSB,SSB几种性能做一个简单的总结,将他们优缺点相互对比,既简单又明了还记忆印象深刻。

3、简单逻辑推理的方法。在通信系统中,每种技术的使用都是有原因的。通过简单的推理可以将各种措施方法将相互联系,将各部分之间联系起来,更好的从整体上把握。在数字基带通信中,很容易产生码间串扰,为了消除这种现象,我们采取理想低通和余弦滚降特性的设计。根据他们各自优缺点,我们又引进部分响应这一改进技术。这样我们很容易将这几个知识点联系起来并更好地理解。

4、数学工具的应用。本课程数学推导多且繁琐,但是我们要记得,数学推导过程是我们借助的工具,并不是我们的重点。很多时候我们只要掌握了推导方法即可,千万不要陷入数学计算的漩涡中。

很幸运李世银教授带领我们学习这门课程。老师讲课很有经验,非常有特点。他系统概念很强,善于总结。每堂课前总会带领我们回顾上节课讲过的重点内容,将每章节之间都联系在一起。老师注重启发式教育,每次讲解新的概念时,他不会直接给出而是通过前序章节的学习带我们分析现有系统的状态存在的问题,以此来引入新的概念。通信原理理论性强又比较抽象,李老师经常会举日常生活中例子让我们更好地理解知识点。他人和蔼可亲,上课与大家互动特别多,带动上课的积极性,避免一味讲课灌输式学习。课堂上我们的思想是活跃开放的,不断思考老师提出的问题并和老师互动交流,提高了学习的热情和积极性。

《通信原理》有极强的理论性,有大量、严密的数学推导和公式,而且分析推导的方法往往从时域和频域同时展开,要求我们从时域和频域的不同侧面全面、准确、方便地理解信号,掌握系统处理的特点和结果。这些充分体现了它作为专业核心课程的特点。虽然课程学习已经结束,但是在学习本课程中学到的学习方法将会使我们受益匪浅。

第二篇:通信原理课程设计

目录

一、设计目的和意义„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„2

二、设计原理„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„2

1.2FSK的介绍„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„2

2.2FSK的产生„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„2

3.2FSK滤波器的调解及抗噪声性能„„„„„„„„„„„„„„„„4

4.2FSK解调原理„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„7

三、详细设计步骤„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„^7 1.信号产生„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„7

2.信号调制„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„7 3.信号解调„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„8

四、设计结果及分析„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„8 1.信号产生„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„8 2.信号调制„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„8 3.信号解调„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„9 4.课程设计程序„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„11

五、心得体会„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„15

六、参考文献„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„16

2FSK的调制解调仿真实现

一、设计目的和意义

1.熟练地掌握matlab在数字通信工程方面的应用; 2.了解信号处理系统的设计方法和步骤;

3.理解2FSK调制解调的具体实现方法,加深对理论的理解,并实现2FSK的调制解调,画出各个阶段的波形;

4.学习信号调制与解调的相关知识;

5.通过编程、调试掌握matlab软件的一些应用,掌握2FSK调制解调的方法,激发学习和研究的兴趣。

二、设计原理

1.2FSK的介绍

二进制频率调制是用二进制数字信号控制正弦波的频率随二进制数字信号的变化而变化。由于二进制数字信息只有两个不同的符号,所以调制后的已调信号有两个不同的频率f1和f2,f1对应数字信息“1”,f2对应数字信息“0”。二进制数字信息及已调载波如图2-1所示。

图2-1 2FSK信号

2.2FSK的产生

在2FSK信号中,当载波频率发生变化时,载波的相位一般来说是不连续的,这种信号称为不连续2FSK信号。相位不连续的2FSK通常用频率选择法产生,如图2-2所示:

图2-2 2FSK信号调制器

两个独立的振荡器作为两个频率发生器,他们受控于输入的二进制信号。二进制信号通过两个与门电路,控制其中的一个载波通过。调制器各点波形如图2-3所示:

图2-3 2FSK调制器各点波形

由图2-3可知,波形g是波形e和f的叠加。所以,二进制频率调制信号2FSK可以看成是两个载波频率分别为f1和f2的2ASK信号的和。由于“1”、“0”

统计独立,因此,2FSK信号功率谱密度等于这两个2ASK信号功率谱密度之和,即

(2-1)

2FSK信号的功率谱如图2-4所示:

图2-4 2FSK信号的功率谱

由图2-4看出,2FSK信号的功率谱既有连续谱又有离散谱,离散谱位于两个载波频率f1和f2处,连续谱分布在f1和f2附近,若取功率谱第一个零点以内的成分计算带宽,显然2FSK信号的带宽为

(2-2)为了节约频带,同时也能区分f1和f2,通常取|f1-f2|=2fs,因此2FSK信号的带宽为

(2-3)当|f1-f2|=fs时,图2-4中2FSK的(2-4)对于功率谱是

功率谱由双峰变成单峰,此时带宽为

单峰的2FSK信号,可采用动态滤波器来解调。此处介绍功率谱为双峰的2FSK信号的解调。

3.2FSK滤波器的调解及抗噪声性能

2FSK信号的解调也有相干解调和包络解调两种。由于2FSK信号可看做是两个2ASK信号之和,所以2FSK解调器由两个并联的2ASK解调器组成。图2-5为相干2FSK和包络解调。

图2-5 2FSK信号调解器

相干2FSK抗噪声性能的分析方法和相干2ASK很相似。现将收到的2FSK信号表示为(2-5)当发送数字信息为“1”时,2FSK信号的载波频率为f1,信号能通过上支路的带通滤波器。上支路带通滤波器的输出是信号和窄带噪声ni1(t)的叠加(噪声中的下标1表示上支路窄带高斯噪声),即

(2-6)此信号与同步载波cos2πf1t相乘,再经低通滤波器滤除其中的高频成分,送给取样判决器的信号为

(2-7)上式中未计入系数1/2。与此同时,频率为f1的2FSK信号不能通过下支路中的带通滤波器,因为下支路中的带通波器的中心频率为f2,所以下支路带通滤波器的输出只有窄带高斯噪声,即

πf2t相乘,再经低通滤波器滤波后输出为

(2-8)此噪声与同步载波cos2(2-9)上式中未计入系数1/2。定义

(2-10)取样判决器对x(t)取样,取样值为为

(2-11)其中,nI1、nI2都是均值为0、方差的高斯随机变量,所以x是均值为a、方差为的高斯随机变量,x的概率密度函数为 概率密度曲线如图2-6所示:

(2-12)

图2-6 判决值的函数示意图

判决器对x进行判决,当x>0时,判发送信息为“1”,此判决是正确的; 当x<0时,判决发送信息为“0”,显然此判决是错误的。由此可见,x<0的概率就是发“1”错判成“0”的概率,即(2-13)

当发送数字信号“0”时,下支路有信号,上支路没有信号。用与上面分析完全相同的方法,可得到发“0” 码时错判成“1”码的概率P(1/0),容易发现,此概率与上式表示的P(0/1)相同,所以解调器的平均误码率为

Pe=P(1)P(0/1)+P(0)P(1/0)=P(0/1)[P(1)+P(0)]=P(0/1)(2-14)所以

(2-15)式中

注意,式中无需“1”、“0”等概这一条件。

4.2FSK解调原理

2FSK的解调方式有两种:相干解调方式和非相干解调方式,本次课程设计采用的是相干解调方式。根据已调信号由两个载波f1、f2调制而成,相干解调先用两个分别对f1、f2带通的滤波器对已调信号进行滤波,然后再分别将滤波后的信号与相应的载波f1、f2相乘进行相干解调,再分别低通滤波、用抽样信号进行抽样判决器即可其原理如下:

图2-7 解调原理框图

输入的信号为:S(t)=[∑аn*g(t-nTs)]cosω1t+[ān*g(t-nTs)]cosω1t(ān是аn的反码)来设计仿真。

三、详细设计步骤

1.信号产生:二进制随机序列和两列频率不等的载波

1)利用matlab 库函数产生10个二进制随机数,也就是我们的基波调制信号a。并画出其波形。

2)产生两列余弦波tuf1和tuf2,频率分别为f1=20hz,f2=100hz;并画出其波形。

2.信号调制:产生2FSK信号和加入高斯噪声后的2FSK信号

1)用二进制序列a去调制f1和f2,产生2fsk信号,具体做法是用以a生成的方波信号g1a直接与tuf1相乘,用a取反后的方波g2a与tuf2相乘,再将两列信号相加。并画出其波形。

2)调用matlab 库函数产生高斯噪声no,并与2fsk信号相加得到加入噪声后的sn信号。并画出其波形。

3.信号解调:

1)对于两列让sn通过两个带通滤波器H1和H2,他们分别以f1和f2为中心频率,并画出经过带通滤波器后的波形。

2)对这两列波形分别相干解调乘以与他们同频同相的余弦波tuf1和tff2,画出此时的波形。

3)让这两列波形再通过低通滤波器sw1和sw2得到这两列基带调制波形g1a和g2a.画出其波形。

4)最后将两列波g1a和g2a通过抽样判决器,画出其波形st,并与之前调制后的波形sn做对比。

四、设计结果及分析

1.信号产生 波形figure(1)

图4-1 figure(1)

figure(1)分析:第一幅图现实了此时产生的二进制序列是1011011011,第二和第三幅图片是频率为20hz的载波tuf1和频率为100hz的载波tuf2的波形。2.信号调制 波形figure(2)

图4-2 figure(2)

figure(2)分析:由于产生的随即序列是1011011011,对比上面figure2可以看出,波形较疏的是tuf1,波形较密的是tuf2,上图呈现的序列是:1011011011,与调制波相符。3.信号解调 波形figure(3)

图4-3 figure(3)

figure(3)分析:经过带通滤波器之后滤出了频率为f1和f2的载波,从figure(2)和figure(3)的对比可以看出这一步做对了。波形figure(4)

图4-4 figure(4)

figure(4)分析:这是两列信号经过相干解调乘以同频同相的载波之后得到的波形,可以看出figure(4)比figure(3)的波形更密了。波形figure(5)

图4-5 figure(5)figure(5)分析:经过低通滤波器之后,调制信号被滤出来了,第一幅为tuf1,滤波后的序列为:1011011011,与之前的调制信号相同。第二幅图为:0100100100,与调制信号相反,这是因为在程序中队调制信号取反之后才和tuf2相乘的。波形figure(6)

图4-6 figure(6)figure(6)分析:经过抽样判决之后,恢复出来的基带信号是:1011011011,与调制信号一样,从原始波形也可以看出,解调后的波形与调制信号相同。2FSK调制解调实现。4.课程设计程序: fs=2000;%抽样频率 dt=1/fs;f1=20;%定义两列载波的频率 f2=100;a=round(rand(1,10));%产生二进制随机序列 g1=a;g2=~a;g11=(ones(1,2000))'*g1;%产生方波信号 g1a=g11(:)';g21=(ones(1,2000))'*g2;g2a=g21(:)';t=0:dt:10-dt;t1=length(t);tuf1=cos(2*pi*f1.*t)tuf2=cos(2*pi*f2.*t)

subplot(311)n=0:9;x=square(1,50);stem([0:9],a*x);grid;xlabel('二进制随机序列')ylabel('幅度')

subplot(312);plot(t,tuf1);title('频率为f1的余弦波')ylabel('幅度')

subplot(313);plot(t,tuf2);title('频率为f2的余弦波')ylabel('幅度')

figure(2)fsk1=g1a.*tuf1;fsk2=g2a.*tuf2;fsk=fsk1+fsk2;no=0.01*randn(1,t1);%噪声 sn=fsk+no;subplot(211);plot(t,fsk);title('2fsk波形')ylabel('幅度')

subplot(212);plot(t,sn);title('加入高斯噪声后的2fsk波形')ylabel('幅度的大小')xlabel('t')

figure(3)%FSK解调

b1=fir1(101,[10/800 20/800]);b2=fir1(101,[90/800 110/800]);%设置带宽参数

H1=filter(b1,1,sn);%b1为分子,1为分母,sn为滤波器输入序列 H2=filter(b2,1,sn);%噪声信号同时通过两个滤波器 subplot(211);plot(t,H1);

title('经过带通滤波器H1后的波形')%画出经过H1滤波器后的波形 ylabel('幅度');subplot(212);plot(t,H2);%画出经过滤波器二后的波形 title('经过带通滤波器H2后的波形')ylabel('幅度')xlabel('t')sw1=H1.*H1;%相干解调乘以同频同相的载波 sw2=H2.*H2;%经过相乘器

figure(4)subplot(211);plot(t,sw1);title('经过相乘器h1后的波形')%画出乘以同频同相载波后的波形 ylabel('幅度')subplot(212);plot(t,sw2);13

title('经过相乘器h2后的波形')ylabel('.幅度')xlabel('t')bn=fir1(101,[2/800 10/800]);%经过低通滤波器

figure(5)st1=filter(bn,1,sw1);st2=filter(bn,1,sw2);subplot(211);plot(t,st1);title('经过低通滤波器sw1后的波形')%ylabel('幅度')%subplot(212);plot(t,st2);title('经过低通滤波器sw2后的波形')ylabel('幅度')xlabel('t')%判决

for i=1:length(t)if(st1(i)>=st2(i))st(i)=0;else st(i)=st2(i);end end

figure(6)st=st1+st2;subplot(211);plot(t,st);title('经过抽样判决器后的波形')%ylabel('幅度')14

经过低通滤波器,滤出频率为f1,f2的基带调制信号波形 画出经过抽样判决的波形

subplot(212);plot(t,sn);title('原始的波形')ylabel('幅度')xlabel('t')

五、心得体会

课程设计不仅是对前面所学知识的一种检验,而且也是对自己能力的一种提高。下面我对整个课程设计过程做一下简单的总结。第一,查资料室做课程设计的前期准备工作,好的开端就相当于成功了一半,到图书馆或上网找相关资料虽说是比较原始的方式,但也有可取之处。不管通过哪种方式查的资料都是有利用价值的,要一一记录下来以备后用。第二,通过上面的过程,已经积累了不少资料,对所给的课程也大概有了一些了解,这一步就在这样的基础上,综合已有的资料来更透彻的分析题目。第三,有了研究方向,就该动手实现了。其实以前的两步都是为这一步作的铺垫。

本次课程设计主要涉及到了通信原理和MATLB的相关知识与运用,主要有基带信号的调制原理及方法、低通和带通滤波器等等,加深了对上述相关知识的了解,使自己更深刻理解了调制与解调的原理和实现方法,以及基本掌握了MATLAB的基本应用。因为是以所学理论为基础,所以在课程设计的过程中,我又重温2FSK的调制与解调等知识,更加熟悉了MATLB里面的Simulink工具箱,学会了独立建立模型,分析调制与解调结果,和加入噪声之后的情况,通过自己不断的调试,更好的理解加入噪声对信道的影响。

这次课程设计对我的自身能力有了进一步了解。第一点,这进一步端正了我的学习态度,学会了实事求是、严谨的作风,提高了动手能力。也要对自己严格要求,不能够一知半解,要力求明明白白。浮躁的性格对于搞设计来说或者学习是致命的,一定要静下心来,踏实的做事。第二点,我觉得动手之前,头脑里必须清楚应该怎么做,这一点是很重要的,所谓三思而后行。

在这次课程设计中我们遇到了许多的困难,由于粗心大意出了一些简单的错误,浪费了许多时间去改正。还好在同学和老师的帮组下,给我指出了错误的原因以及改正的方法,我们组才顺利的完成了本次课程设计。通过这次课程设计,15

我学到了很多书本上没有的知识。锻炼了我们独立思考问题、分析问题、解决问题的能力。而且本次设计有自己和本组成员共同完成。加强了和别人沟通的能力以及团队精神,对我们走向社会是个很好的锻炼。这个课程设计完成仓促,在编程过程中,我发现自己的程序还有很多地方可以完善,其中若有不足之前,请老师指出,我将及时改正。

六、参考文献

[1] 王兴亮 编著,《数字通信原理与技术》,西安电子科技大学出版社,第二版

[2] 徐明远 邵玉斌 编著,《MATLAB仿真在通信与电子工程中的应用》,西安电子科技大学出版社,2005 [3] 孙屹 吴磊编著, 《Simulink通信仿真开发手册》,国防工业出版社,2003 [4] 黄葆华 牟华坤编著,《通信原理》,先电子科技大学出版社

第三篇:通信原理课程设计

沈阳理工大学通信系统课程设计报告

1.课程设计目的

(1)掌握抑制载波调幅信号(AM)的调制原理。(2)学会Matlab仿真软件在通信中的应用。(3)掌握AM系统在同步检波下的性能分析。(4)根据实验中的波形,学会分析实验现象。

2.课程设计要求

(1)掌握课程设计的相关知识、概念清晰。

(2)利用Matlab软件进行AM仿真及程序设计,并对性能进行分析。

3.相关知识

3.1开发工具和编程语言

开发工具:

基于MATLAB通信工具箱的线性分组码汉明码的设计与仿真 编程语言:

MATLAB是一个交互式的系统,其基本数据元素是无须定义维数的数组。这让你能解决很多技术计算的问题,尤其是那些要用到矩阵和向量表达式的问题。而要花的时间则只是用一种标量非交互语言(例如C或Fortran)写一个程序的时间的一小部分。.名称“MATLAB”代表matrix laboratory(矩阵实验室)。MATLAB最初是编写来提供给对由LINPACK和EINPACK工程开发的矩阵软件简易访问的。今天,MATLAB使用由LAPACK和ARPACK工程开发的软件,这些工程共同表现了矩阵计算的软件中的技术发展。

3.2AM调制原理

所谓调制,就是在传送信号的一方将所要传送的信号附加在高频振荡波上,沈阳理工大学通信系统课程设计报告

再由信道传送出去。这里的高频振荡波就是携带信号的运载工具,也叫载波。振幅调制就是有调制信号去控制载波信号的振幅。

幅度调制(Amplit ude Modulation ,AM)简称调幅 ,是正弦型高频载波的幅度随调制信号幅度变化的一种调制方式 ,为全世界传统模拟中短波广播技术所采用。中短波广播 AM 信号主要靠地波和天波传播,这种传播路径属于典型的随参信道传播。随参信道对信号传输的影响是不确定的 ,故信号的影响比较严重。随参信道中包含着除媒质外的其他转换器(解调器),但从对信号传输的影响来看 ,传输媒质的影响较为主要,而转换器特性的影响较为次要。本文主要讨论不同情况下 AM 系统的抗噪声性能。鉴于 AM 信号的传输特性 ,在分析其抗噪声性能时 ,主要应考虑加性噪声对 AM 系统的影响。加性噪声独立于有用信号 ,但却始终干扰有用信号 ,它是一种随机噪声 ,相对于 AM 系统的高频载波而言 ,可以看作是窄带随机过程。加性噪声被认为只对信号的接收产生影响 ,故 AM 系统的抗噪声性能往往利用解调器的抗噪声能力来衡量,而抗噪声能力通常用信噪比和调制制度增益来度量。

4.课程设计分析

4.1 AM系统性能分析模型

图 1 给出了分析 AM 解调器性能的模型。

模型输入端的 AM 信号用 sAM(t)表示,信道用相加器表示,而加性噪声用 n(t)表示,噪声在经过带通滤波器后变为带通型噪声 ni(t), 相对于 AM 信号的载波 ,它是一个窄带随机过程 ,可以表示成:ni(t)= nc(t)cos(ω c t)-ns(t)sin(ω c t)(1)式中: nc(t)和 ns(t)分别称为 ni(t)的同相分量和正分量。由于 ni(t), nc(t)和 ns(t)均值都为零 ,方差和平均功率都相同 ,于是取统计平均有:

如果解调器输入的噪声 ni(t)具有带宽 B , 则可规 定输入的噪声平均功率为:

沈阳理工大学通信系统课程设计报告

式中: no 是一个实常数 ,单位为 W/ Hz ,表示噪声单边功率谱密度 ,它在通带 B 内是恒定的。根据图 1 ,解调后的有用信号为 mo(t),输出噪声为no(t), 则解调器输出的信噪比为:

由求得的解调器输入及输出信噪比 ,可以对该解调器的抗噪声性能作出评估。为此 ,定义解调器的调制制度增益为输出信噪比与输入信噪比的比值 G:

G表示检波器能够得到的信噪比改善值,其值越大 ,表明解调器的抗噪声性能越好。

4.2 同步检波下的 AM系统性能

AM 信号可用同步检波(实际上是同步检测)和包络检波两种方法解调。因为不同的解调方将可能有不同的信噪比,所以分析 AM 系统的性能应根据不同的解调方法来进行。先分析同步检波下的 AM 系统性能。设 AM 信号:sAM(t)= [ A + m(t)]cos(ω c t)(6)式中: A 为载波的幅度;m(t)是直流分量为零的调制信号,且 A ≥| m(t)| max。输入噪声可用式(1)表示。则:解调器输入的信号功率为:

解调器输入的噪声功率为:

同步检波时的相干载波为cos(ω c t),则解调器的输出信号为:

式 中: A/ 2[ A + m(t)]cos(2ω c t), nc(t)/ 2cos(2ω c t), ns(t)/ 2sin(2ω c t)和直流分量 A/ 2 都被滤波器滤除[5 ]。显然 ,解调器的输出信号功率为:

沈阳理工大学通信系统课程设计报告

解调器的输出噪声功率为:

所以 ,在采用同步检波法进行解调时,AM 信号的调制制度增益为:

可见 ,同步检波时的调制制度增益并不受噪声的影响。当用正弦型信号进行 100 %调制时有

, 代入式(11)可得: G = 2/ 3 这就是同步检波器能够得到的最大信噪比改善值。

5.仿真

程序:

clc;fm=100;fc=500;fs=5000;Am=1;A=2;N=512;K=N-1;n=0:N-1;t=(0:1/fs:K/fs);yt=Am*cos(2*pi*fm*t);figure(1)subplot(1,1,1),plot(t,yt),title('频率为3000的调制信号f1的时时域波');y0=A+yt;y2=y0.*cos(2*pi*fc*n/fs);

y3=fft(y2,N);% fft 变换

q1=(0:N/2-1)*fs/N;mx1=abs(y3(1:N/2));figure(2)subplot(2,1,1);

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plot(t,y2);title('已调信号的时时域波');subplot(2,1,2);plot(q1,mx1);title('f1已调信号的频谱');

%绘图 yc=cos(2*pi*fc*t);

figure(3)subplot(2,1,1),plot(t,yc),title('载波fc时域波形')N=512;n=0:N-1;yc1=Am*cos(2*pi*fc*n/fs);y3=fft(yc1,N);q=(0:N/2-1)*fs/N;mx=abs(y3(1:N/2));

figure(3)subplot(2,1,2),plot(q,mx),title('载波fc频谱')y4=0.01*randn(1,length(t));%用RANDN产生高斯分布序列

w=y4.^2;

%噪声功率 figure(4)subplot(2,1,1);plot(t,y4);title('高斯白噪声时域波形')y5=fft(y4,N);q2=(0:N/2-1)*fs/N;mx2=abs(y5(1:N/2));subplot(2,1,2),plot(q2,mx2),title('高斯白噪声频域波形')y6=y2+y4;

figure(5)subplot(2,1,1),plot(t,y6),title('叠加后的调制信号时域波形')q3=q1;mx3=mx1+mx2;subplot(2,1,2),plot(q3,mx3),title('叠加后的调制信号频谱波形')%调制 yv=y6.*yc;%乘以载波进行解调 Ws=yv.^2;p1=fc-fm;[k,Wn,beta,ftype]=kaiserord([p1 fc],[1 0],[0.05 0.01],fs);%Fir数字低通滤波

window=kaiser(k+1,beta);%使用kaiser窗函数

b=fir1(k,Wn,ftype,window,'noscale');%使用标准频率响应的加窗设计函数 yt=filter(b,1,yv);yssdb=yt.*2-2;

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figure(6)subplot(2,1,1),plot(t,yssdb),title('经过低通已调信号的时域波形采样')y9=fft(yssdb,N);q=(0:N/2-1)*fs/N;mx=abs(y9(1:N/2));subplot(2,1,2),plot(q,mx),title('经过低通已调信号频域波形')%解调

ro=y9-yt;

W=(yt.^2).*(1/2);

R=W/w

r=W/ro

G=r/R 6.结果分析

程序运行的结果如图:

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7.参考文献

[1] 飞思科技产品研发中心.神经网络理论与MATLAB7实现.电子工业出版社,2005.3 [2] 韩力群.人工神经网络理论、设计及应用:第二版.化学工业出版社,1990.1

[3] 闻新,周露,李翔,张宝伟.MATLAB神经网络仿真与应用.科学出版社,2003.7

[4 ] [美] Alan V Oppenheim.信号与系统[M].2 版.西安:西安交通大学出版社 ,1998.[5 ] 刘长年 ,李明 ,职新卫.数字广播电视技术基础[M].北京:中国广播电视出版社 ,2003.[6 ] 郑君里.信号与系统 [ M ].2 版.北京: 高等教育出版社 ,2000.[7 ] 王春生.广播发送技术[ M ].安徽:合肥工业大学出版社 ,2006.[8 ] 陈晓卫.全固态中波广播发射机使用与维护[M].北京:中国广播电视出版社 ,2002.[9 ] 刘洪才.现代中短波广播发射机[M].北京:中国广播电视出版社 ,2003.[10 ] 高福安.广播电视技术管理与教育[M].北京:中国广播电视出版社 ,2003.

第四篇:通信原理课程设计

数字信号处理课程设计

学院:信息工程学院 专业:09通信工程

姓名:伍国超

学号: 0967119224

指导老师:张超

第一章...............................................................................................3 第二章...............................................................................................5 第三章...............................................................................................7 第四章.............................................................................................10 第五章.............................................................................................15

第一章

(2)x(n)=(0.9)n [sin(0.25πn)+cos(0.25πn)] A=0.9;w=pi/4;n=-5:5;y=A.^n.*[sin(w.*n)+cos(w.*n)];stem(n,y);

1.510.50-0.5-1-1.5-2-5-4-3-2-1012345

(4)已知x(t)=e –2 tu(t), y(t)=e-tu(t), 求:x(t)* y(t)t=0:0.01:5;u=(t>=0);x=exp(-2.*t).*u;y=exp(-1.*t).*u;q=1:1001;z=conv(x,y);plot(q,z);

302520******0

第二章

11. 利用DFT计算序列x(n)u(n)的频谱;

2n

N=60;n=0:N-1;u=(n>=0);x=(1/2).^n.*u X=fft(x,N);omega=2*pi/N*(n-N/2);subplot(2,1,1);stem(omega,abs(fftshift(X)));axis([-pi,pi,0,4]);ylabel('Magnitude');xlabel('Frequency(rad)');subplot(2,1,2);stem(omega,angle(fftshift(X)));axis([-pi,pi,-1,1]);ylabel('Phase');xlabel('Frequency(rad)');

43210-1Magnitude-0.500.511.5Frequency(rad)22.5310.5Phase0-0.5-1-1-0.500.511.5Frequency(rad)22.53

3. 有限长序列x(n)cos(频谱。要求:

(1)确定DFT计算的各参数;

(2)进行理论值与计算值比较,分析各信号频谱分析的计算精度;

(3)详细列出利用DFT分析离散信号频谱的步骤;

(4)写出实验原理。

N1=32;N2=60;N3=120;n=0:31;n1=0:N1-1;n2=0:N2-1;n3=0:N3-1;x=cos(3*pi/8*n);X1=fft(x,N1);omega1=2*pi/N1*(n1-N1/2);subplot(6,2,1);stem(omega1,abs(fftshift(X1)));ylabel('Magnitude');xlabel('Frequency(rad)');subplot(6,2,2);stem(omega1,angle(fftshift(X1)));ylabel('Phase');xlabel('Frequency(rad)');X2=fft(x,N2);omega2=2*pi/N2*(n2-N2/2);subplot(6,2,3);stem(omega2,abs(fftshift(X2)));ylabel('Magnitude');xlabel('Frequency(rad)');subplot(6,2,4);stem(omega2,angle(fftshift(X2)));ylabel('Phase');xlabel('Frequency(rad)');X3=fft(x,N3);omega3=2*pi/N3*(n3-N3/2);subplot(6,2,5);stem(omega3,abs(fftshift(X3)));ylabel('Magnitude');xlabel('Frequency(rad)');subplot(6,2,6);stem(omega3,angle(fftshift(X3)));ylabel('Phase');xlabel('Frequency(rad)');

38n),0≤n≤31,分别用N=32,N=60,N=120点DFT计算其

第三章

1.已知一个LTI系统的差分方程为:

y[n]-1.143*y[n-1]+0.4128*y[n-2]=0.0675*x[n]+0.1349*x[n-1]+0.0675*x[n-2]

1、(1)初始条件y(-1)=1,y(-2)=2,输入x(n)=u(n),计算系统的零输入响应 N=11;n=0:N-1;x=[n>=0];b=[0.0675,0.1349,0.0675];a=[1,-1.143,0.4128];zi=filtic(b,a,[1,2]);y=filter(b,a,zi);stem(y)

(2)当下面三个信号分别通过系统,分别计算系统的响应:

1.输入信号x1[n]=cos((pi/10)*n)*u[n] N=11;n=0:N-1 x1=cos((pi/10)*n)b=[0.0675,0.1349,0.0675];a=[1,-1.143,0.4128];zi=filtic(b,a,[1,2]);y=filter(b,a,x1)stem(n,y)n = 0

x1 =

Columns 1 through 9

1.0000

0.9511

0.8090

0.5878

0.3090

0.0000

-0.3090

-0.5878

-0.8090 Columns 10 through 11-0.9511

-1.0000 y = Columns 1 through 9

0.0675

0.2762

0.5383

0.7142

0.7489

0.6426

0.4253

0.1395

-0.1709 Columns 10 through 11-0.4659

-0.7124

2.输入信号:x2[n]=cos((pi/5)*n)*u[n] N=11;n=0:N-1 x2=cos((pi/5)*n)b=[0.0675,0.1349,0.0675];a=[1,-1.143,0.4128];zi=filtic(b,a,[1,2]);y=filter(b,a,x2,zi)stem(n,y)n = 0

x2 =

Columns 1 through 8

1.0000

0.8090

0.3090

-0.3090

-0.8090

-1.0000

-0.8090 Columns 9 through 11

0.3090

0.8090

1.0000 y = Columns 1 through 8

0.3849

0.2166

0.2862

0.3132

0.1644

-0.1389

-0.4707

-0.3090-0.6782

Columns 9 through 11

-0.6563

-0.3948

0.0172

3.输入信号:x3[n]=cos((7*pi/10)*n)*u[n] N=11;n=0:N-1 x3=cos((7*pi/10)*n)b=[0.0675,0.1349,0.0675];a=[1,-1.143,0.4128];zi=filtic(b,a,[1,2]);y=filter(b,a,x3,zi)stem(n,y)n = 0 x3 = Columns 1 through 9

1.0000

-0.5878

-0.3090

0.9511

-0.8090

-0.0000 0.3090 Columns 10 through 11 0.5878

-1.0000 y = Columns 1 through 9

0.3849

0.1224

-0.0517

-0.1267

-0.0707

-0.0734-0.0157 Columns 10 through 11

(3)系统特性分析

b=[0.0675,0.1349,0.0675];a=[1,-1.143,0.4128];z=roots(b)p=roots(a)

0.8090-0.0548-0.9511 0.0127

zplane(b,a)

此系统为因果稳定系统

第四章

2.分别使用矩形窗、哈明窗、海宁窗设计一个N=10的FIR低通和高通滤波器,截频为c3rad。

1)作出各滤波器的单位脉冲响应

2)作出各滤波器的幅频响应并比较各滤波器的通带纹波和阻带纹波。

3)若当输入为x(n)12cosn4cosn2,计算各滤波器的输出并作出响应波形。

N=10;M=N-1;wc=pi/3;

% LP % rectangular window

b1=fir1(M,wc/pi,boxcar(N));[H1,w]=freqz(b1,wc,512);H1_db=20*log10(abs(H1));

% hamming window

b2=fir1(M,wc/pi,hamming(N));

[H2,w]=freqz(b2,wc,512);H2_db=20*log10(abs(H2));

% hanning window

b3=fir1(M,wc/pi,hanning(N));[H3,w]=freqz(b3,wc,512);H3_db=20*log10(abs(H3));

figure(1)c=plot(w,H1_db,w,H2_db,'y',w,H3_db,'r');

figure(2)subplot(3,1,1);stem(n1,real(h1));axis([0 25-0.2 0.2]);subplot(3,1,2);stem(n1,real(h2),'y');axis([0 25-0.2 0.2]);subplot(3,1,3);stem(n1,real(h3),'r');axis([0 25-0.2 0.2]);

% HP % rectangular window

b4=fir1(M,wc/pi,'high',boxcar(N+1));[H4,w]=freqz(b4,wc,512);

H4_db=20*log10(abs(H4));

% hamming window

b5=fir1(M,wc/pi,'high',hamming(N+1));[H5,w]=freqz(b5,wc,512);H5_db=20*log10(abs(H5));

% hanning window

b6=fir1(M,wc/pi,'high',hanning(N+1));[H6,w]=freqz(b6,wc,512);H6_db=20*log10(abs(H6));

figure(3)c=plot(w,H4_db,w,H5_db,'y',w,H6_db,'r');figure(4)subplot(3,1,1);stem(n1,real(h4));axis([0 25-0.2 0.2]);subplot(3,1,2);stem(n1,real(h5),'y');axis([0 25-0.2 0.2]);subplot(3,1,3);stem(n1,real(h6),'r');axis([0 25-0.2 0.2]);

x=1+2*cos(pi/4*n1)+cos(pi/2*n1);y1=conv(x,h1);y2=conv(x,h2);

y3=conv(x,h3);y4=conv(x,h4);y5=conv(x,h5);y6=conv(x,h6);figure(5)subplot(3,2,1);stem(n2,y1);axis([0 50-0.2 1]);subplot(3,2,2);stem(n2,y2);axis([0 50-0.2 1]);subplot(3,2,3);stem(n2,y3);axis([0 50-0.2 1]);subplot(3,2,4);stem(n2,y4);axis([0 50-2 2]);subplot(3,2,5);stem(n2,y5);axis([0 50-2 2]);subplot(3,2,6);stem(n2,y6);axis([0 50-2 2]);

200-20-40-60-80-10000.511.522.533.5

0.20-0.20.20-0.20.20-0.20510******

100-10-20-30-40-50-60-7000.511.522.533.5

0.20-0.20.20-0.20.20-0.20510******

10.50010.50020-21020304050-220-***03040502010.******04050

第五章

1.某随机信号由两余弦信号与噪声构成:

x[k]= cos(20πk)+cos(40πk)+ s [k],s[k]为均值为0,方差为1的高斯白噪声。(1)绘出此随机信号的时域波形;

(2)试分别用周期图法、平均周期图法和Welch法分析该序列的功率谱估计。Fs = 1000;% 抽样频率 t = 0:1/Fs:1;% 抽样时间

xn = cos(20*pi*t)+ cos(40*pi*t)+ randn(size(t));

%粗略地估计xn的功率谱,做N=1024点FFT:

Pxx = abs(fft(xn,1024)).^2/1001;subplot(3,3,1);plot(t,xn);xlabel('随机信号');grid on;subplot(3,3,2);plot([0:1023]*Fs/1024,10*log10(Pxx));xlabel('利用公式');grid on;window=boxcar(1001);[Pxx1,F1] = periodogram(xn,window,1024,Fs);subplot(3,3,3);plot(F1, 10*log10(Pxx1));xlabel('利用函数periodogram');grid on;noverlap=500;[Pxx2,F2] = psd(xn, 1024,Fs, window, noverlap);subplot(3,3,4);plot(F2, 10*log10(Pxx2));xlabel('利用函数psd');grid on;noverlap=500;[Pxx3,F3] = pwelch(xn, window', noverlap, 1024,Fs);subplot(3,3,5);plot(F3, 10*log10(Pxx3));xlabel('利用函数pwelch');grid on;50-5500-500-50-10000.5随机信号10500利用公式10000500利用函数periodogram500-500-50-1000利用函数psd5000500利用函数pwelch

第五篇:通信原理课程设计

课设一

一、设计题目

信号特性分析(如正弦波信号的波形与频谱)

二、设计目的

通信原理课程设计是《通信原理》理论课的辅助环节。着重体现通信原理教学知识的运用,培养学生主动研究的能力.它以小型课题方式来加深、扩展通信原理所学知识。其主要通过 matlab 仿真进一步深化对通信原理知识的学习。

三、设计内容

采用matlab产生不同频率,不同幅度的两种正弦波信号,并将这两个信号叠加为一个信号,观察这三个信号的波形。对叠加后的信号用FFT作谱分析。要求:

1、绘出正弦信号的时域波形

2、掌握傅立叶变换及其逆变换

3、利用傅立叶变换绘出正弦信号的频谱

四、实验原理

正弦序列

x(n)As2ifnn/Fs(),在MATLAB中n0:N1xA*sin(2*pi*f*n/Fsfai)

将信号源发出的信号强度按频率顺序展开,使其成为频率的函数,并考察变化规律,称为频谱分析。对信号进行频谱分析,往往对其进行傅里叶变换,观察其频谱幅度与频谱相位。对于信号来说,分模拟信号与数字信号。对于模拟信号来说,往往对其进行抽样,然后进行快速傅里叶变换(fft),然后对其幅度(abs)和相位(angle)的图像进行分析。对于数字信号,则可直接进行快速傅里叶变换。

五、程序截图

六、源程序代码

clear all clc;f1=100;%信号频率Hz f2=150;%信号频率Hz fs=1000;%采样频率Hz N=20;%采样点数

t=(0:N-1)/fs;%采样时间s x1=5*sin(2*pi*f1*t);%信号采样值 x2=10*sin(2*pi*f2*t);%信号采样值 subplot(231);stem(t,x1,'.')

subplot(232);stem(t,x2,'.');subplot(233);stem(t,x1+x2,'.');y1=fft(x1,512);subplot(234);plot(abs(y1).^2);xlabel('频率(Hz)');ylabel('幅值');y2=fft(x1,512);subplot(235);plot(abs(y2).^2);xlabel('频率(Hz)');ylabel('幅值');y3=fft(x1+x2,512);subplot(236);plot(abs(y3).^2);xlabel('频率(Hz)');ylabel('幅值');

课设二

一、设计题目

1、正弦波信号的波形与频谱分析

2、AM模拟调制

二、设计目的

1、熟悉matlab的编程环境及使用;

2、学会利用matlab进行信号处理及分析;

3、掌握傅立叶变换及其逆变换;

4、学会利用傅立叶变换绘出正弦信号的频谱;

5、学会用matlab产生特定频率及功率的正弦信号;

6、学会利用matlab对信号进行载波、解调处理;

三、设计要求

1、信号特性分析(如正弦波信号的波形与频谱)

采用matlab产生不同频率,不同幅度的两种正弦波信号,并将这两个信号

叠加为一个信号,观察这三个信号的波形。对叠加后的信号用FFT作谱分析。

要求:

1、绘出正弦信号的时域波形

2、掌握傅立叶变换及其逆变换

3、利用傅立叶变换绘出正弦信号的频谱

叠加后的正弦信号经傅立叶变换后的频谱8642-4-3-2012f(KHz)傅立叶逆变换后得到原信号-134|S(f)|(V/KHz)a(t)(V)50-5-1-0.8-0.6-0.4-0.20t(ms)0.20.40.60.81

四、源程序代码

%% waveform and spectrum of sin signal close all k=10;f1=1;f2=2;N=2^k;dt=0.01;

%ms df=1/(N*dt);

% KHz T=N*dt;

% 截短时间 Bs=N*df/2;

% 系统带宽 f=[-Bs:df:Bs-df];

%频域横坐标 t=[-T/2:dt:T/2-dt];

%时域横坐标 s1=2*sin(2*pi*f1*t);s2=3*sin(2*pi*f2*t);s=s1+s2;[f,S]=T2F(t,s);

% S是s的傅氏变换 [t,a]=F2T(f,S);% a是S的傅氏反变换 a=real(a);as=abs(S);f0=max(f1,f2);

figure(1)subplot(3,1,1);plot(t,s1);grid axis([-2*f0,+2*f0,min(s1),max(s1)])xlabel('t');ylabel('s1')title('正弦信号s1')subplot(3,1,2);plot(t,s2);grid axis([-2*f0,+2*f0,min(s2),max(s2)])xlabel('t');ylabel('s2')title('正弦信号s2')subplot(3,1,3);plot(t,s);grid axis([-2*f0,+2*f0,min(s),max(s)])xlabel('t');ylabel('s')title('叠加后的信号s')

figure(2)subplot(2,1,1)%输出的频谱

plot(f,as,'b');grid axis([-2*f0,+2*f0,min(as),max(as)])xlabel('f(KHz)');ylabel('|S(f)|(V/KHz)')

title('叠加后的正弦信号经傅立叶变换后的频谱')subplot(2,1,2)plot(t,a,'black')

%输出信号波形画图 grid axis([-2/f0,+2/f0,-5,5])xlabel('t(ms)');ylabel('a(t)(V)')title('傅立叶逆变换后得到原信号')

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