matlab通信工具箱教程.ppt

发布时间：2022-05-29 发布人：admin 分类：说明书资料大小：0.97M 资料格式：ppt 举报版权申诉

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第 6 章通信系统仿真第-6-章通信系统仿真 6.1 通信工具箱函数 6.2 信息的度量和编码 6.3 差错控制编/译码方法 6.4 模拟调制和解调 6.5 数字调制和解调 6.6 通信系统的性能仿真 6.7 扩频通信系统的仿真

第 6 章通信系统仿真 6.1通信工具箱的函数在MATLAB的Communication Toolbox(通信工具箱)中提供了许多仿真函数和模块，用于对通信系统进行仿真和分析。主要包括两部分内容：通信函数命令和Simulink 的Communications Blockset（通信模块集）仿真模块。用户既可以在MATLAB的工作空间中直接调用工具箱中的函数，也可以使用Simulink平台构造自己的仿真模块，以达到扩充工具箱的内容。通信工具箱中的函数名称和内容列表，其内容包含： Signal Sources(信号源函数)； Signal Analysis function(信号分析函数)； Source Coding(信源编码)； Error Control Coding(差错控制编码函数)； Lower Level Function for Error Control Coding(差错控制编码的底层函数)； Modulation/Demodulation(调制/解调函数) Special Filters(特殊滤波器设计函数)； Lower Level Function for Specials Filters(设计特殊滤波器的底层函数)； Channel Functions(信道函数)； Galosi Field Computation(有限域估计函数)； Utilities(实用工具函数)。

第 6 章通信系统仿真 6.2 信息的量度与编码信源熵的输出可以用随机过程来表达。对于一个离散无记忆平稳随机过程，其信息量 (熵)定义为： )( xp 其中X表示信源取值集合，p(x)是信源取值x的概率。 log)( xp  XH ( )  Xx  6.2.1 Huffman编码信源编码可分为两类：无失真编码和限失真编码。Huffman编码的基本原理就是为概率较小的信源输出分配较长的码字，而对那些出现可能性较大的信源输出分配较短的码字。 Huffman编码算法及步骤如下： ① 将信源消息按照概率大小顺序排队。 ② 按照一定的规则，从最小概率的两个消息开始编码。 ③ 将经过编码的两个消息的概率合并，并重新按照概率大小排序，重复步骤②。 ④ 重复上面步骤③，一直到合并的概率达到1时停止。这样便可以得到编码树状图。 ⑤ 按照后出先编码的方式编程，即从数的根部开始，将0和1分别放到合并成同一节点的任意两个支路上，这样就产生了这组Huffman码。

第 6 章通信系统仿真 6.2.2 MATLAB信源编/译码方法大多数信源（比如语音、图像）最开始都是模拟信号，为了将信源输出数字化，信源必须量化为确定数目的级数。量化方案可划分为标量量化和矢量量化两种。在标量量化中每个信源输出都分别被量化，标量量化可进一步分为均匀量化和非均匀量化。在均匀量化中量化区域是等长的；在非均匀量化中量化区域可以是不等长的。矢量量化是对信源输出组合进行整体量化。在标量量化中，随机标量X的定义域被划分成N个互不重叠的区域Ri，1≤ i≤

第 6 章通信系统仿真在MATLAB通信工具箱中提供了两种信源编译码的方法：标量量化和预测量化。 1.标量量化 (1)信源编码中的  律或A律压扩计算函数compand( ) 格式：out=compand(in, param, V, method) 功能：实现 律或A律压扩，其中param为  值，V为峰值。压扩方式由method指定。

第 6 章通信系统仿真 (2) 产生量化索引和量化输出值的函数quantiz( ) 格式：indx=quantiz(sig, partition) 功能：根据判断向量partition，对输入信号sig产生量化索引indx，indx的长度与 sig矢量的长度相同。 (3) 采用训练序列和Lloyd算法优化标量算法的函数lloyds( ) 格式：[parition, codebook]=lloyds(training_set, ini_codebook) 功能：用训练集矢量training_set优化标量量化参数partition和码本codebook。 ini_codebook是码本codebook的初始值。 %以3比特传输信道 [例6-2] 用训练序列和Lloyd算法，对一个正弦信号数据进行标量化。 MATLAB程序如下： N=2^3; t=[0:100]*pi/20; u=cos(t); [p,c]=lloyds(u,N); %生成分界点矢量和编码手册 [index,quant,distor]=quantiz(u,p,c); %量化信号 plot(t,u,t,quant,'*'); 该程序运行结果如图6.3所示。

第 6 章通信系统仿真 2.预测量化根据过去发送的信号来估计下一个将要发送的信号值。 (1) 差分脉冲调制编码函数dpcmenco( ) 格式：indx=dpcmenco(sig, codebook, partition, predictor) 功能：返回DPCM编码的编码索引indx。其中参数sig为输入信号，predictor为预测器传递函数，其形式为[0, t1,…, tm]。预测误差的量化参数由partition和predictor指定。 (2) 信源编码中的DPCM解码函数dpcmdeco( ) 格式：sig=dpcmdeco(indx, codebook, predictor) 功能：根据DPCM信号编码索引indx进行解码。predictor为指定的预测器，codebook为码本。 (3) 用训练数据优化差分脉冲调制参数的函数dpcmopt( ) 格式：predictor=dpcmopt(training_set, ord) 功能：对给定训练集的预测器进行估计，训练集及其顺序由training_set和ord 指定，预测器由predictor输出。

第 6 章通信系统仿真 [例6-3] 用训练数据优化DPCM方法，对一个余弦信号数据进行标量化。 MATLAB程序如下： N=2^3; %以3比特传输信道 t=[0:100]*pi/20; u=cos(t); [predictor,codebook,partition]=dpcmopt(u,1,N); %优化的预测传递函数 [index,quant]=dpcmenco(u,codebook,partition,predictor); %使用DPCM编码 [sig, equant]=dpcmdeco(index, codebook, predictor); %使用DPCM解码 plot(t,u,t,equant,'*'); 运行后所得图形如图6.4所示。

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