Лабораторная работа 1 Проектирование аналоговых и цифровых фильтров Цель работы- изучение реализаци
Работа добавлена на сайт samzan.net:
Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное агентство по образованию
Государственное Образовательное учреждение высшего профессионального образования
РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ
Кафедра «Информационных технологий и систем безопасности»
Лабораторные работы
Cистемы и сети передачи информации
Вариант 9
Выполнил: студент группы ИБ-440
Майоров О.Н
Проверила: Чернецова Е.А.
Санкт-Петербург
2014
Лабораторная работа № 1
Проектирование аналоговых и цифровых фильтров
Цель работы: изучение реализации процесса выборки с запасом и расчета параметров аналоговых и цифровых фильтров.
Задание на выполнение работы:
Разработать аналоговый и цифровой фильтр для параметров сигнала, приведенных в таблице 1.
Таблица 1. Параметры сигнала
|
№ п/п |
, кГц |
, кГц |
, кГц |
Р, дБ |
|
9 |
330 |
530 |
12 |
-45 |
=2*530+12=1072
Рисунок 1. Интерфейс разработки и анализа фильтра
Была увеличена частота дискретизации с 1072000 до 2000000 герц, так как фильтр был не стабилен.
Рисунок 2. Интерфейс, представляющий структуру разработанного фильтра
Рисунок 3. Одна из секций разработанного фильтра
Рисунок 4. Схема для тестирования разработанного фильтра
Рисунок 5. Параметры входного синусоидального сигнала
s=abs(fft(xcov(yout)));
>> f = 10000*(0:10001)/20002;
>> plot(f(1:10001),f(1:10001));
Рисунок 5. Спектр выходного сигнала
Контрольные вопросы:
- Как изменится структура фильтра, если снизить требования к подавлению частот вне полосы пропускания?
Если ослабить требования к уровню затухания спектральных составляющих вне полосы пропускания фильтра и , то можно получить фильтр, состоящий из меньшего числа секций. Однако для фильтра, реализуемого цифровым образом, наличие большого числа секций не влияет на стоимость его изготовления и не вносит нелинейных искажений в сигнал.
- Как изменится структура фильтра, если повысить требования к подавлению частот вне полосы пропускания?
Если повысить требования к уровню затухания спектральных составляющих вне полосы пропускания фильтра и , то можно получить фильтр, состоящий из большего числа секций.
Лабораторная работа № 2
Изучение цифровой квадратурной модуляции
Цель работы: использование глазковой диаграммы (eyediagram) и диаграммы рассеяния (scatterplot) для анализа квадратурной модуляции сигнала в системе связи.
Задание на выполнение работы:
- Воспроизвести в пакете MATLAB программу применения функций scatterplot и eyediagram для анализа модулированного сигнала
- Применить функций scatterplot и eyediagram для анализа модуляции заданного сигнала
- Разработать для квантованной исходной последовательности ( считать его сигналом в кодировке РАМ) согласованный фильтр. Рассчитать значение энергии в додетекторной точке z . Принять значение порога обнаружения сигнала равным z/2 и рассчитать, при каком отношении сигнал/шум сигнал не будет обнаруживаться
Введем следующие обозначения:
N- размер выборки, приходящийся на один след;
Fc – несущая частота;
Fs – частота взятия отсчетов; , где BW - полоса пропускания модулированного сигнала;
Fd – частота следования символов.
Symb - количество передаваемых символов;
M – размерность алфавита кодировки;
N = 16; Fd = 1; Fs = N * Fd; Delay = 3; Symb = 60; M = 16; %определение переменных
msg_orig = randsrc(Symb,1,[0:M-1],4321); % генерация случайных чисел в рамках алфавита М
msg_tx = modmap(msg_orig,Fd,Fd,'qask',M); %квадратурная модуляция
x = complex(msg_tx(:,1),msg_tx(:,2)); %создание комплексного результата
[y, t] = rcosflt(x, Fd, Fs); % пропускание через косинусоидальный фильтр
plot(t, real(y));
pause
h1 = eyediagram(y, N); % Создание глазковой диаграммы
% Перемещение фигуры в правую сторону экрана
ss = get(0,'ScreenSize');
fp = get(h1,'position');
set(h1,'position',[ss(3)*.99-fp(3) ss(4)*.9-fp(4) fp(3:4)]);
pause
Глазковая диаграмма может также использоваться для графического представления реальной части сигнала.. yReal является реальной частью синфазной компоненты y. Глазковая диаграмма различает, что сигнал реальный и создает только одну пару осей.
Создание глазковой диаграммы.
yReal = real(y);
h2 = eyediagram(yReal, N);
Предыдущая глазковая диаграмма представляла графически всю переменную у. Однако нам не интересны хвостовые части у, которые содержат ранние и поздние частичные отклики фильтра. Следующие графики демонстрируют глазковую диаграмму переменной уу, которая не включает “хвосты” у. Теперь характеристики модуляции становятся явными. Каждая синфазная и квадратурная составляющая 16-разрядной QAM занимает 4 отличающихся уровней в центре диаграммы с небольшим перекрытием между уровнями
% Создание глазковой диаграммы.
yy = y(1+Delay*N:end-Delay*(N+2));
h3 = eyediagram(yy, N);
Управление графическим окном
close(h2(ishandle(h2)))
fp = get(h3,'position');
set(h3,'position',[ss(3)*.99-fp(3) ss(4)*.9-fp(4) fp(3:4)]);
pause
% Глазковая диаграмма может также представлять несколько символов на след. Следующая фигура показывает два символа на след.
% Создание глазковой диаграммы
NumSym = 2;
h4 = eyediagram(yy, N*NumSym, NumSym);
% Управление графическим окном
close(h3(ishandle(h3)))
fp = get(h4,'position');
set(h4,'position',[ss(3)*.99-fp(3) ss(4)*.9-fp(4) fp(3:4)]);
pause
% Вы можете построить диаграмму таким образом, чтобы открытая часть глаза не находилась в центре осей. Следующую программу можно назвать представлением закрытой части глаза в центре осей.
% Создание диаграммы.
h5 = eyediagram(yy, N, 1, N/2);
% Управление графическим окном
close(h4(ishandle(h4)))
fp = get(h5,'position');
set(h5,'position',[ss(3)*.99-fp(3) ss(4)*.9-fp(4) fp(3:4)]);
pause
Функция SCATTERPLOT создает диаграмму рассеяния синфазной компоненты в сравнении с квадратурной компонентой сигнала, которая строится в соответствии с величиной выборки на символ, N. Результирующий график показывает принятый сигнал в соответствии с набором символов. Когда канал не зашумлен и при отсутствии помех, эти символы идентичны переданным.
% Создание диаграммы рассеяния.
h6 = scatterplot(yy, N);
% Управление графическим окном.
close(h5(ishandle(h5)));
fp = get(h6,'position');
set(h6,'position',[ss(3)*.99-fp(3) ss(4)*.9-fp(4) fp(3:4)]);
pause
Функция SCATTERPLOT выполняется дважды для создания графика. Голубая линия представляет синфазную компоненту траектории принятого сигнала в сигнальном пространстве. Синие точки представляют выборку сигнала. Этот график демонстрирует, что даже при движении сигнала в сигнальном пространстве, значения сигнала соотвествуют исходному сигналу.
% Создание диаграммы рассеяния
h7 = scatterplot(yy, 1, 0, 'c-');
hold on;
scatterplot(yy, N, 0, 'b.',h7);
hold off;
% Управление графическим окном.
close(h6(ishandle(h6)));
fp = get(h7,'position');
set(h7,'position',[ss(3)*.99-fp(3) ss(4)*.9-fp(4) fp(3:4)]);
pause
Использование этих функций для анализа систем связи.
Следующая программа показывает зашумленный сигнал ( красная линия). Хотя он отличается от незашумленного сигнала ( синяя линия), все же тяжело определить воздействие шума на сигнал. Отношение сигнал/шум (SNR) для зашумленного сигнала равно 15 dB.
%Закрытие графического окна
close(h7(ishandle(h7)));
% Создание нового графика.
SNR = 15;
sig_rx1 = awgn(msg_tx,SNR,'measured',1234,'dB');
sig_rx = complex(sig_rx1(:,1),sig_rx1(:,2));
[fsig_rx, t2] = rcosflt(sig_rx, Fd, Fs);
tfsig_rx = fsig_rx(1+Delay*N:end-Delay*(N+1),:);
plot(t, real(y),'b-', t2, real(fsig_rx),'r-');
pause
зашумленный сигнал
Следующие графики представляют индикаторные диаграммы для оригинального сигнала ( синие линии) и зашумленного сигнала ( красные линии). Диаграммы ясно показывают изменение принятого сигнала в сравнении с передаваемым в соответствии с тем шумом, который добавился к сигналу.
% Создание индикаторной диаграммы.
h(1) = eyediagram(yy, N,1);
h(2) = eyediagram(tfsig_rx, N,1,0,'r-');
% перемещение диаграммы к стороне экрана
fp = get(h(1),'position');
set(h(1),'position',[ss(3)*.99-fp(3) ss(4)*.9-fp(4) fp(3) fp(4)]);
set(h(2),'position',[ss(3)*.86-fp(3) ss(4)*.65-fp(4) fp(3) fp(4)]);
Следующие графики являются представлением диаграммы рассеяния исходного сигнала ( голубые точки) и зашумленного сигнала ( красные точки). Диаграмма рассеяния ясно показывает отличия переданного сигнала от принятого.
% Создание диаграммы рассеяния
h(3) = scatterplot(yy, N, 0, 'b.');
h(4) = scatterplot(tfsig_rx, N, 0, 'r.');
% перемещение графика к низу экрана
fp = get(h(3),'position');
set(h(3),'position',[ss(3)*.01 ss(4)*.01 fp(3) fp(4)]);
set(h(4),'position',[ss(3)*.3 ss(4)*.02 fp(3) fp(4)]);
pause
%%
Следующий график представляет сигнал, принятый при уровне сигнал/шум 20 dB (малиновая линия) . Изменения, вызванные шумом, теперь меньше, чем в предыдущем сигнале (SNR = 15 dB). В этом случае индикаторная диаграмма и диаграмма рассеяния нужны даже больше для определения характеристик модуляции.
% Закрытие всех графических окон
close(h(ishandle(h)));
% График переданного сигнала.
SNR = 20;
sig_rx1 = awgn(msg_tx,SNR,'measured',4321,'dB');
sig_rx = complex(sig_rx1(:,1),sig_rx1(:,2));
[fsig_rx2, t2] = rcosflt(sig_rx, Fd, Fs);
tfsig_rx2 = fsig_rx2(1+Delay*N:end-Delay*(N+1),:);
plot(t, real(y),'b-', t2, real(fsig_rx2), 'm-');
pause
Следующие графики представляют индикаторные диаграммы первого зашумленного сигнала ( красные линии) и второго зашумленного сигнала ( малиновые линии). Они ясно показывают, что изменения во втором принятом сигнале меньше, чем в первом. Также изображены два зашумленных сигнала.
% Создание графиков.
plot(t, real(fsig_rx),'r-',t2,real(fsig_rx2),'m-');
h(1) = eyediagram(tfsig_rx, N,1);
h(2) = eyediagram(tfsig_rx2, N,1,0,'r-');
% Управление графическими окнами .
fp = get(h(1),'position');
set(h(1),'position',[ss(3)*.99-fp(3) ss(4)*.9-fp(4) fp(3) fp(4)]);
set(h(2),'position',[ss(3)*.86-fp(3) ss(4)*.65-fp(4) fp(3) fp(4)]);
pause
%%
Следующие графики показывают диаграммы рассеяния первого зашумленного сигнала ( красные точки) и второго зашумленного сигнала ( малиновые точки). Эти Диаграммы рассеяния ясно показывают, что изменения во втором принятом сигнале меньше, чем в первом.
% Создание диаграмм рассеяния.
h(3) = scatterplot(tfsig_rx, N, 0, 'r.');
h(4) = scatterplot(tfsig_rx2, N, 0, 'm.');
% Управление графическими окнами.
fp = get(h(3),'position');
set(h(3),'position',[ss(3)*.01 ss(4)*.01 fp(3) fp(4)]);
set(h(4),'position',[ss(3)*.3 ss(4)*.02 fp(3) fp(4)]);
pause
Использование анимации для показа временных ошибок.
% Закрытие всех графических окон.
close(h(ishandle(h)));
% Создание и анимация графиков.
plot(t2,real(fsig_rx2),'m-');
[h(1), h(2)] = animatescattereye(tfsig_rx2,N,.1,N,'lin',-1);
pause
Следующая программа анимации индикаторной диаграммы и диаграммы рассеяния представляет эффект различного начала отсчета в приемнике. Параметр начала отсчета варьируется относительно исходного.
% Закрытие всех графических окон.
close(h(ishandle(h)));
% Создание и анимация графика
plot(t2,real(y),'b-');
animatescattereye(yy,N,.1,17,'lr',0);
pause
Часть 2.
load Y:\IB440\sig9.yyy;
sig=sig9(15000:15600);
plot(sig);
Рис 1 Исходный сигнал
Рис 2 График глазковой диаграммы сигнала в отсутствие шума
Рис 3 График глазковой диаграммы сигнала в присутствии шума
Рис 4 Диаграмму рассеяния сигнала в отсутствие шума
Рис 5Диаграмму рассеяния сигнала в присутствии шума
Контрольные вопросы:
- Назовите основные параметры глазковой диаграммы
Основными параметрами глазковой диаграммы являются время фронта, время спада, коэффициент раскрытия глазка, высота и ширина глазка, относительная ширина места пересечения. DA является мерой искажения, вызванного межсимвольной интерференцией (наложением сигналов друг на друга из-за образования сигнальных «хвостов» вследствие воздействия помех), а диапазон разностей времен перехода через нуль JT является мерой неустойчивой синхронизации. MN – мера запаса помехоустойчивости, ST – чувствительность к ошибкам синхронизации.
- Как меняются основные параметры глазковой диаграммы при наличии шума?
При наличии шума в глазковой диаграмме изменяется высота и ширина глазка, относительная ширина места пересечения.
- Что моделируется применением анимации к глазковой диаграмме?
Сбой синхронизации.
- Что показывает диаграмма рассеяния и как влияет шум на нее?
Двумерные диаграммы рассеяния используются для визуализации взаимосвязей между двумя переменными X и Y . На этих диаграммах отдельные точки данных представлены маркерами на плоскости, где оси соответствуют переменным. Две координаты (X и Y), определяющие положение точки, соответствуют значениям переменных. Если между переменными существует сильная взаимосвязь, то точки на графике образуют упорядоченную структуру. Если переменные не взаимосвязаны, то точки образуют "облако". При наличии шума в диаграмме рассеяния происходит изменение координат переменных X и Y, соответственно изменяется взаимосвязь между переменными.
2. 01 09 2012 г. ПОЛОЖЕНИЕ О ВЫПУСКНОЙ КВАЛИФИКАЦИОННОЙ РАБОТЕ АНОО СПО ОКМТГСТ.
3. МЕТОДИЧНІ РЕКОМЕНДАЦІЇ ДО ВИКОНАННЯ САМОСТІЙНОЇ ТА ІНДИВІДУАЛЬНОЇ РОБОТИ З НАВЧАЛЬНОЇ ДИСЦИПЛІНИ ІНТЕЛЕКТ
4. ЮЛ за собой прекращение деятельности без перехода прав и обязанностей в порядке правоприемства
5. Последовательность технологических операций получения готовой детали
6. Предмет метод и структура трудового законодательства
7. Спортсмен Наиболее часто повторяющаяся эмоция волнение с агрессией
8. ОСОБЛИВОСТІ АДАПТАЦІЇ ОРГАНІЗМУ ПРИ ЦИКЛІЧНИХ ФІЗИЧНИХ НАВАНТАЖЕННЯХ
9. Развивающее обучение как основа активизации познавательной деятельности младших школьников
10. Статья 64 Гарантии при заключении трудового договора [Трудовой кодекс РФ] [Глава 11] [Статья 64] Запрещается
11. Олигополия. Сговор и конкуренция
12. УТВЕРЖДАЮ
13. Правовые основы предупреждения органами внутренних дел преступлений и административных правонарушений в
14. Курсовая работа- Развитие положительных эмоций у дошкольников
15. варианты 2.Общее управление информационной сферой не вправе осуществлять-экспертные советыbминистерство
16. Расчет эффективности земельно-кадастровых работ
17. тема показателей
18. тематик и духовный учитель Пифагор.
19. КУБАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ФГБОУ ВПО КубГУ Физикотехнический факультет
20. Становление системы Российского законодательства