- •Введение
- •Структурная схема цифровой системы связи
- •Исходные данные для расчёта системы цифровой связи Вариант 8
- •Раздел 1. Источник сообщения
- •Раздел 2. Аналогово-цифровой преобразователь
- •Раздел 3. Кодер
- •2) Структурная схема кодера:
- •3) Определение последовательности кодовых символов:
- •4) Решётчатая диаграмма свёрточного кодера от момента времени до момента времени и путь, соответствующий полученному кодовому символу:
- •Раздел 4. Формирователь модулирующих символов
- •1) Сигнальное созвездие для квадратурной фазовой модуляции кфм – 4:
- •2) Реализация c(t) случайного процесса c(t), реализации I(t) и q(t) на выходе блока фмс:
- •Раздел 5. Модулятор Подраздел 5.1. Сглаживающий формирующий фильтр
- •1) Структурная схема модулятора в составе цсс (рис. 18):
- •2) Сигнал со «спектром приподнятого косинуса» (импульса Найквиста) (рис. 19) и его спектральной плотности (рис. 20) для значений коэффициента сглаживания :
- •3) Графики спектральных плотностей и (рис. 21) сигналов и , где импульс Найквиста при коэффициенте сглаживания ; импульс со спектральной плотностью :
- •4) Импульсы и (рис. 22):
- •5) Cлучайные процессы и :
- •Подраздел 5.2. Блоки перемножителей, инвертор, сумматор
- •1) Корреляционные функций и случайных сигналов и на выходах перемножителей, где случайная фаза с равномерной плотностью вероятности на интервале
- •2) Корреляционная функция (рис. 25) и спектральная плотность мощности сигнала на выходе сумматора для кфм – 4 (рис. 26).
- •Раздел 6. Непрерывный канал
- •Раздел 7. Демодулятор
- •Раздел 8. Декодер
- •Заключение
- •Список литературы
- •Приложение а
Приложение а
Приведён код из программы MATLAB
% плотность вероятности----------------------------------------------------
syms x
y = piecewise( x < 0, 0, 0 < x < 5 , 0.2, x > 5, 0);
fplot(y)
xlim([ -1 6 ])
ylim([ 0 0.21 ])
grid
xlabel( 'a' )
ylabel( 'w(a)' )
% ф-ия распределения-------------------------------------------------------
syms a
f = piecewise( a < 0, 0, 0 < a < 5 , 0.2*a , a > 5, 1);
fplot( f )
xlim([ -1 6 ])
ylim([ 0 1 ])
grid
xlabel( 'a' )
ylabel( 'F(a)' )
% спектральная плотность мощности------------------------------------------
syms g
f = piecewise( g < -4100, 0, -4100 < g < 4100 , 0.000254065, g > 4100, 0);
hold on
fplot( f )
xlim([ -5000 5000 ])
ylim([ 0 0.00027 ])
grid
xlabel( 'f' )
ylabel( 'G(f)' )
% корреляционная ф-ия------------------------------------------------------
syms t
B = 2.54065*10^( -4 )*sin( 8200*pi*t )/( pi*t );
fplot(B)
xlim([ -0.01 0.01 ])
ylim([ -0.5 2.2 ])
grid
xlabel( 't' )
ylabel( 'B(t)' )
% временная осциллограмма отклика АЦП
syms t;
U = piecewise( 0 < t < 1, 5,1 < t < 2, 5, 2 < t < 3, 5, 3 < t < 4, 0, 4 < t < 5, 0, 5 < t < 6, 5, 6 < t < 7, 0, 7 < t < 8, 5, 8 < t < 9, 0 );
fplot( U, 'Linewidth',2 );
xlim([ 0 9 ]);
grid;
xlabel( 'tд' )
ylabel( 'U(t)' )
% реализация случайного процесса-------------------------------------------
syms t;
C = piecewise( 0 < t < 1, 1, 1 < t < 2, 1, 2 < t < 3, -1, 3 < t < 4, 1, 4 < t < 5, 1, 5 < t < 6, -1, 6 < t < 7, -1, 7 < t < 8, 1, 8 < t < 9, 1, 9 < t < 10, 1, 10 < t < 11, 1, 11 < t < 12, 1, 12 < t < 13, 1,13 < t < 14, -1, 14 < t < 15, -1, 15 < t < 16, -1, 16 < t < 17, 1, 17 < t < 18, -1 );
subplot(4,1,1), fplot( C, 'Linewidth',2 );
xlim([ 0 18 ]);
grid;
xlabel( 't' )
ylabel( 'c(t)' )
% прямоугольный импульс----------------------------------------------------
G = piecewise( 0 < t < 2, 1 );
subplot(4,1,2), fplot( G, 'Linewidth',2 );
xlim([ 0 18 ]);
ylim([ -1 1 ])
grid;
xlabel( 't' );
ylabel( 'g2(t)' );
% синфазный сигнал I(t)----------------------------------------------------
I = piecewise( 0 < t < 2, 1, 2 < t < 4, -1, 4 < t < 6, 1, 6 < t < 8, -1, 8 < t < 10, 1, 10 < t < 12, 1, 12 < t < 14, 1, 14 < t < 16, -1, 16 < t < 18, 1 );
subplot(4,1,3), fplot( I, 'Linewidth',2 );
xlim([ 0 18 ]);
ylim([ -1 1 ])
grid;
xlabel( 't' );
ylabel( 'I(t)' );
% квадратурный сигнал Q(t)-------------------------------------------------
Q = piecewise ( 0 < t < 2, 1, 2 < t < 4, 1, 4 < t < 6, -1, 6 < t < 8, 1, 8 < t < 10, 1, 10 < t < 12, 1, 12 < t < 14, -1, 14 < t < 16, -1, 16 < t < 18, -1 );
subplot(4,1,4), fplot( Q, 'Linewidth',2 );
xlim([ 0 18 ]);
ylim([ -1 1 ])
grid;
xlabel( 't' );
ylabel( 'Q(t)' );
% корреляционная функция случайного процесса C(t)--------------------------
syms t
B = piecewise ( t > (6.7750678 * 10^(-6)), 0, t < (-6.7750678 * 10^(-6)), 0, t <= (6.7750678 * 10^(-6)), 1 - (abs(t))/(6.7750678 * 10^(-6)), t >= (-6.7750678 * 10^(-6)), 1 - (abs(t))/(6.7750678 * 10^(-6)));
fplot( B, 'Linewidth', 2 )
xlim([ -0.00001 0.00001 ])
ylim([ 0 1 ])
grid
xlabel( 't' )
ylabel( 'B_C(t)' )
% спектральная плотность мощности C(t)-------------------------------------
syms w
G = 590399.9959 * (sin( w * 3.3875339 * 10^( -6 )))^2 / w^2 ;
fplot( G, 'Linewidth', 2 )
xlim([ -3*10^6 3*10^6 ])
ylim([ -0.0000002 0.0000069 ])
grid
xlabel( 'w' )
ylabel( 'G_C(w)' )
% корреляционная функция I(t), Q(t) и C(t)---------------------------------
syms t
B_C = piecewise ( t > (6.7750678 * 10^(-6)), 0, t < (-6.7750678 * 10^(-6)), 0, t <= (6.7750678 * 10^(-6)), 1 - (abs(t))/(6.7750678 * 10^(-6)), t >= (-6.7750678 * 10^(-6)), 1 - (abs(t))/(6.7750678 * 10^(-6)));
B_I_Q = piecewise ( t > (13.5501356 * 10^(-6)), 0, t < (-13.5501356 * 10^(-6)), 0, t <= (13.5501356 * 10^(-6)), 5 * (1 - (abs(t))/(13.5501356 * 10^(-6))), t >= (-13.5501356 * 10^(-6)), 5 * (1 - (abs(t))/(13.5501356 * 10^(-6))));
fplot( B_C, 'b--', 'Linewidth', 2 )
hold on
fplot( B_I_Q, 'Linewidth', 2 )
xlim([ -0.00002 0.00002 ])
ylim([ 0 5 ])
grid
xlabel( 't' )
ylabel( 'B_I(t), B_Q(t), В_С(t)' )
% спектральная плотность мощности I(t), Q(t) и C(t)------------------------
syms w
G_C = 590399.9959 * (sin( w * 3.3875339 * 10^( -6 )))^2 / w^2 ;
G_I_Q = 1475999.989 * (sin( w * 6.7750678 * 10^( -6 )))^2 / w^2 ;
fplot( G_C, 'b--', 'Linewidth', 2 )
hold on
fplot( G_I_Q, 'Linewidth', 2 )
xlim([ -2*10^6 2*10^6 ])
ylim([ -0.0000002 0.000068 ])
grid
xlabel( 'w' )
ylabel( 'G_I(w), G_B(w), G_C(w)' )
% импульсы Найквиста-------------------------------------------------------
syms t;
T = 1;
% для в = 0
X_0 = ( sin( pi*t/T ) )/( pi*t/T );
% для в = 0.25
X_0_25 = ( sin( pi*t/T ) * ( cos( pi*0.25*t/T ) ) ) / ( ( pi*t/T ) * ( 1 - ( 2*0.25*t )^2 /( T^2 ) ) );
% для в = 0.5
X_0_5 = ( sin( pi*t/T ) * ( cos( pi*0.5*t/T ) ) ) / ( ( pi*t/T ) * ( 1 - ( 2*0.5*t )^2 /( T^2 ) ) );
% для в = 1
X_1 = ( sin( pi*t/T ) * ( cos( pi*t/T ) ) ) / ( ( pi*t/T ) * ( 1 - ( 2*t )^2 /( T^2 ) ) );
fplot( X_0, 'g--', 'Linewidth', 2 )
hold on
fplot( X_0_25, 'b', 'Linewidth', 2 )
hold on
fplot( X_0_5, 'r', 'Linewidth', 2 )
hold on
fplot( X_1, 'k--', 'Linewidth', 2 )
grid
xlabel( 't' )
ylabel( 'x(t)' )
legend( '\beta = 0', '\beta = 0.25', '\beta = 0.5', '\beta = 1' )
% спектральная плотность импульса Найквиста--------------------------------
syms f;
T = 1;
b_0 = 0;
b_0_25 = 0.25;
b_0_5 = 0.5;
b_1 = 1;
S_0 = piecewise( 0 <= abs(f) <= ((1-b_0)/(2*T)), T, ((1-b_0)/(2*T)) <= abs(f) <= ((1+b_0)/(2*T)), T/2*(1+cos(pi*T/b_0*(abs(f)-((1-b_0)/(2*T))))), ( (1+b_0)/(2*T) ) < abs(f), 0 );
S_0_25 = piecewise( 0 <= abs(f) <= ((1-b_0_25)/(2*T)), T, ((1-b_0_25)/(2*T)) <= abs(f) <= ((1+b_0_25)/(2*T)), T/2*(1+cos(pi*T/b_0_25*(abs(f)-((1-b_0_25)/(2*T))))), ( (1+b_0_25)/(2*T) ) < abs(f), 0 );
S_0_5 = piecewise( 0 <= abs(f) <= ((1-b_0_5)/(2*T)), T, ((1-b_0_5)/(2*T)) <= abs(f) <= ((1+b_0_5)/(2*T)), T/2*(1+cos(pi*T/b_0_5*(abs(f)-((1-b_0_5)/(2*T))))), ( (1+b_0_5)/(2*T) ) < abs(f), 0 );
S_1 = piecewise( 0 <= abs(f) <= ((1-b_1)/(2*T)), T, ((1-b_1)/(2*T)) <= abs(f) <= ((1+b_1)/(2*T)), T/2*(1+cos(pi*T/b_1*(abs(f)-((1-b_1)/(2*T))))), ( (1+b_1)/(2*T) ) < abs(f), 0 );
fplot( S_0, 'g--', 'Linewidth', 2 )
hold on
fplot( S_0_25, 'b', 'Linewidth', 2 )
hold on
fplot( S_0_5, 'r', 'Linewidth', 2 )
hold on
fplot( S_1, 'k--', 'Linewidth', 2 )
xlim([ -2 2 ])
grid
xlabel( 'f' )
ylabel( 'S_x(f)' )
legend( '\beta = 0', '\beta = 0.25', '\beta = 0.5', '\beta = 1' )
% два графика ипульс Найквиста и импульс со спектр. плотн. под корнем------
syms w;
S = piecewise( -2*pi/T <= w <= 2*pi/T, T/2*( 1 + cos(w*T/2) ), abs(w) > 2*pi/T, 0 );
S_x1 = piecewise( -2*pi/T <= w <= 2*pi/T, sqrt(T)*cos(w*T/4), abs(w) > 2*pi/T, 0 );
fplot( S, 'r--', 'Linewidth', 2 )
hold on
fplot( S_x1, 'b', 'Linewidth', 2 )
grid
xlim([ -7.5 7.5 ])
xlabel( '\omega' )
ylabel( 'S(\omega)' )
legend( 'S_x(\omega) ', 'S_x_1(\omega)')
% импульс Найквиста c в = 1 и искомый ипульс x_1(t) от S_x1----------------
syms t;
T = 1;
X_1 = ( sin( pi*t/T ) * ( cos( pi*t/T ) ) ) / ( ( pi*t/T ) * ( 1 - ( 2*t )^2 /( T^2 ) ) );
X1 = 1/sqrt(T)*( (sin((2*pi/T)*(t-T/4)))/((2*pi/T)*(t-T/4)) + (sin((2*pi/T)*(t+T/4)))/((2*pi/T)*(t+T/4)) );
fplot( X_1, 'r--', 'Linewidth', 2 )
hold on
fplot( X1, 'b', 'Linewidth', 2 )
grid
xlabel( 't' )
ylabel( 'x(t)' )
legend( 'x(t) ', 'x_1(t)')
xlim([ -4 4 ])
% корреляционные функции случ проц Iф(t) Qф(t)-----------------------------
syms t;
T = 1;
X_1 = ( ( sin( pi*t/T ) * ( cos( pi*t/T ) ) ) / ( ( pi*t/T ) * ( 1 - ( 2*t )^2 /( T^2 ) ) ) )/1.27^2;
fplot( X_1, 'b', 'Linewidth', 2 );
grid
xlabel( '\tau' )
ylabel( 'B_I_ф(\tau) = B_Q_ф(\tau)' )
xlim([ -4 4 ])
% спектральные плотности случ проц Iф(t) Qф(t)-----------------------------
syms w;
T = (13.55*10^(-6))/2;
G = piecewise( abs( w ) <= ( 2*pi/T ), T/( 1.27^2 * 2 ) * ( 1 + cos( w*T/2 ) ), abs( w ) > ( 2*pi/T ), 0 );
fplot( G, 'b', 'Linewidth', 2 )
grid
xlabel( '\omega' )
ylabel( 'G_I_ф(\omega) = G_Q_ф(\omega)' )
xlim([ -9 9 ])
% корреляционная ф-ия B_S(t)-----------------------------------------------
syms t;
T_c = (13.55*10^(-6))/2;
w_c = 4*pi/( 13.55*10^(-6) );
B_S = ( ( sin( pi*t/T_c ) * ( cos( pi*t/T_c ) ) ) / ( ( pi*t/T_c ) * ( 1 - ( 2*t )^2 /( T_c^2 ) ) ) ) * cos(w_c*t)/ 1.27^2 ;
fplot( B_S, 'b', 'Linewidth', 2 );
grid
xlabel( '\tau' )
ylabel( 'B_S(\tau)' )
xlim([ -20*10^(-6) 20*10^(-6) ])
ylim([ -0.55 0.65 ])
% спектральная плотность мощности G_S(t)-----------------------------------
syms w;
T = (13.55*10^(-6));
w_c = 4*pi/T;
G = piecewise( w_c/2 <= w <= ( w_c + 2*pi/T ), T/( 1.27^2 * 2 * 2 ) * ( 1 + cos( ( w - w_c )*T/2 ) ), w > ( w_c - 2*pi/T ), 0, -( w_c + 2*pi/T ) <= w <= -w_c/2, T/( 1.27^2 * 2 * 2 ) * ( 1 + cos( ( w + w_c )*T/2 ) ), w < ( w_c + 2*pi/T ), 0 );
fplot( G, 'b', 'Linewidth', 2 );
grid;
xlabel( '\omega' );
ylabel( 'G_S(\omega)' );
xlim([ -2.1*10^6 2.1*10^6 ]);
ylim([0 4.2005*10^-6]);