文档介绍：一、matlab程序设计:
1、二维曲线绘图
t=(0:pi/50:2*pi)';%定义t,从0到2pi,共101个点
k=::1;%定义变量k,,共7个点
Y=cos(t)*k;%函数Y
plot(t,Y)%绘制Y在t下的曲线
2、用图形表示Y=sin(t)sin(9t)及其包络线
t=(0:pi/100:pi)';%定义变量t的范围,0到pi,共101个点
y1=sin(t)*[1,-1];
y2=sin(t).*sin(9*t);
t3=pi*(0:9)/9;
y3=sin(t3).*sin(9*t3);%矩阵运算
plot(t,y1,'r:',t,y2,'b',t3,y3,'bo')%图形绘制y1包络,y2函数曲线,y3:点
axis([0,pi,-1,1])%图像范围规定x=(0,pi),y=(-1,1)
3、绘制标准三维曲面
原理:sphere函数的调用格式:[x,y,z]=sphere(n)
Cylinder函数的调用格式:[x,y,z]=cylinder(R,n)
Peak函数(多峰函数),常用于三维曲面的演示
t=0:pi/20:2*pi;
[x,y,z]=cylinder(2+sin(t),30);
subplot(2,2,1); surf(x,y,z);
title('[x,y,z]= cylinder(2+sin(t),30)') %取名
subplot(2,2,2); %调用subplot对图形位置定位
[x,y,z]=sphere;
surf(x,y,z);
title('[x,y,z]=sphere')
subplot(2,1,2);
[x,y,z]=peaks(30);
surf(x,y,z); title('[x,y,z]=peaks(30)')
信道与噪声仿真
实验原理:
①均匀分布的随机数利用MATLAB库函数rand产生。rand函数产生(0,1)内均匀分布的随机数,使用方法如下:
1)x=rand(m);产生一个m×m的矩阵,所含元素取值均为在(0,1)内均匀分布的随机数。
2)x=rand(m,n);产生一个m×n的矩阵,所含元素取值均为在(0,1)内均匀分布的随机数。
3)x=rand;产生一个随机数。
②高斯分布的随机数:randn函数产生均值为0,方差为1的高斯分布随机数,使用方法如下:
1)x=randn(m);产生一个m×m的矩阵,所含元素都是均值为0,方差为1的高斯分布的随机数。
2)x=randn(m,n);产生一个m×n的矩阵,所含元素都是均值为0,方差为1的高斯分布的随机数。
3)x=randn;产生一个均值为 0,方差为 1 的高斯分布的随机数。
1).要画出完整的波形,每一个码元要采 n个样,如果一个N个码元的0、1序列x,要画出它的矩形脉冲波形,见后面实验内容。
2). 信号的功率谱密度
信号 f (t)的功率谱密度为: ,因此可以用如下方法求解信号的功率谱密度。
蒙特卡罗估计是指通过随机实验估计系统参数值的过程。蒙特卡罗算法的基本思想:由概率论可知,随机实验中实验的结果是无法预测的,只能用统计的方法来描述。故需进行大量的随机实验,如果实验次数为 N ,以 NA 表示事件 A发生的次数。若将 A发生的概率近似为相对频率,定义为:NA N 。这样,在相对频率的意义下,事件 A发生的概率可以通过重复无限多次随机实验来求得。
即:在二进制数字通信系统中,若N 是发送端发送的总码元数,NA 是差错发生的次数,则总误码率可通过蒙特卡罗算法计算。
实验内容:
(0,1)上均匀分布的白噪声信号 u(n),画出其波形,并检验其分布
N=500000; %u(n)的长度
u=rand(1,N); %调用 rand,得到均匀分布的随机数 u(n)
mean=mean(u);%求 u(n)均值
power_u=var(u); %求 u(n)方差
subplot(211)
plot(u(1:100));grid on; %在一个图上分上下两个子图
ylabel('u(n) '); %给 y 轴加坐标
xlabel('n'); %给 x 轴加坐标
subplot(212)
hist(u,50);
grid on; %对 u(n)做直方图,检验其分布,50 是对取值范围[0 1]均分等分 50 份网格
ylabel('histogram of u(n) ');
方