matlab仿真程序

附录一AWGN信道下的BPSK系统仿真的MATLAB程序main.m

echo on

SNRindB1=0:1:10;

for i=1:length(SNRindB1)

% simulated error rate

smld_err_prb(i)=smldPe_awgn(SNRindB1(i));

echo off;

end;

% Plotting commands follow

semilogy(SNRindB1,smld_err_prb,'*');

smldPe_awgn.m

function [p]=smldPe_awgn(snr_in_dB)

E=1;

SNR=exp(snr_in_dB*log(10)/10);%signal to noise ratio sgma=E/sqrt(2*SNR); %sigma,standard deviation of noise N=2^14;

% generation of the binary data source

for i=1:N

temp=rand;

if(temp<0.5)

dsource(i)=0;

else

dsource(i)=1;

end

end;

% detection ,and probability of error calculation

numoferr=0;

for i=1:N

% matched filter outputs

if(dsource(i)==0)

r=-E+gngauss(sgma); % if the source output is "0"

else

r=E+gngauss(sgma); % if the source output is "1"

end;

% detector follows

if(r<0)

decis=0;

else

decis=1;

end;

if(decis~=dsource(i))

numoferr=numoferr+1;

end;

end;

p=numoferr/N; % probability of error estimate

gngauss.m

function [gsrv1,gsrv2]=gngauss(m,sgma)

if nargin ==0

m=0;

sgma=1;

elseif nargin==1

sgma=m;

m=0;

end

u=rand;

z=sgma*(sqrt(2*log(1/(1-u))));

u=rand;

gsrv1=m+z*cos(2*pi*u);

gsrv2=m+z*sin(2*pi*u);

附录二RAYLEIGH信道的MATALB程序

smldPe_rayleigh.m

function [p]=smldPe_rayleigh(snr_in_dB)

E=1;

SNR=exp(snr_in_dB*log(10)/10);%signal to noise ratio sgma=E/sqrt(2*SNR);%sigma,standard deviation of noise N=2^14;

% generation of the binary data source

for i=1:N

temp=rand;

if(temp<0.5)

dsource(i)=0;

else

dsource(i)=1;

end

end;

% detection ,and probability of error calculation numoferr=0;

for i=1:N

% matched filter outputs

if(dsource(i)==0)

a=ray;

r=-E*a+gngauss(sgma);% if the source output is "0" else

a=ray;

r=E*a+gngauss(sgma); % if the source output is "1" end;

% detector follows

if(r<0)

decis=0;

else

decis=1;

end;

if(decis~=dsource(i))

numoferr=numoferr+1;

end;

end;

p=numoferr/N; % probability of error estimate

ray.m

function [a]=ray

Xc=randn;

Xs=randn;

a=sqrt(Xc^2+Xs^2);

附录三DOPPLER信道的MATALB程序

smldPe_dpl.m

function [p]=smldPe_dpl(snr_in_dB)

E=1;

SNR=exp(snr_in_dB*log(10)/10); %signal to noise ratio sgma=E/sqrt(2*SNR); %sigma,standard deviation of noise N=2^14;

fm=10;

% generation of the binary data source

for i=1:N

temp=rand;

if(temp<0.5)

dsource(i)=0;

else

dsource(i)=1;

end

end;

% detection ,and probability of error calculation

b=dop_fading(N,fm);

numoferr=0;

for i=1:N-1

% matched filter outputs

if(dsource(i)==0)

a=ray;

r=-E*b(i)+gngauss(sgma);% if the source output is "0" else

a=ray;

r=E*b(i)+gngauss(sgma);% if the source output is "1" end;

% detector follows

if(r<0)

decis=0;

else

decis=1;

end;

if(decis~=dsource(i))

numoferr=numoferr+1;

end;

end;

p=numoferr/N; % probability of error estimate

dop_fading.m

function y=dop_fading(N,fm)

%N = 64;

%fm = 10; %unit: 1Hz

% generate Doppler power spectrum

deltaf = 2*fm/(N-1);

T = 1/deltaf;

sf0 = 1.5/(pi*fm);

for n = 1:(N-2)/2

sf(n) = 1.5/(pi*fm*sqrt(1-(n*deltaf/fm)^2));

end

classicf = [fliplr(sf),sf0,sf];

% generate two normally distributed random variables

gaussN_re1 = randn(1,(N-2)/2);

gaussN_im1 = randn(1,(N-2)/2);

gaussN_pos1 = gaussN_re1 + j*gaussN_im1;

gaussN_neg1 = conj(gaussN_pos1);

%% gaussN1 = [fliplr(gaussN_pos1),0,gaussN_pos1]; gaussN1 = [fliplr(gaussN_neg1),0,gaussN_pos1];

%% gaussN_pos2 = randn(1,(N-2)/2);

%% gaussN2 = [fliplr(gaussN_pos2),0,gaussN_pos2]; gaussN_re2 = randn(1,(N-2)/2);

gaussN_im2 = randn(1,(N-2)/2);

gaussN_pos2 = gaussN_re2 + j*gaussN_im2;

gaussN_neg2 = conj(gaussN_pos2);

gaussN2 = [fliplr(gaussN_neg2),0,gaussN_pos2];

% generating flat Rayleigh fading channel

x = ifft(sqrt(classicf).*gaussN1);

y = ifft(sqrt(classicf).*gaussN2);

rayleigh_amp = sqrt(abs(x).^2+abs(y).^2);

y=rayleigh_amp/sqrt(mean(rayleigh_amp.*rayleigh_amp)); 附录四多径信道的MATLAB程序

smldPe_duojin.m

function [p]=smldPe_duojin(snr_in_dB)

E=1;

SNR=exp(snr_in_dB*log(10)/10); %signal to noise ratio sgma=E/sqrt(2*SNR); %sigma,standard deviation of noise N=2^14;

% generation of the binary data source

for i=1:N

temp=rand;

if(temp<0.5)

dsource(i)=0;

else

dsource(i)=1;

end

end;

% detection ,and probability of error calculation numoferr=0;

for i=1:N

% matched filter outputs

if(dsource(i)==0)

dsource1(i,:)=[-1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1]/10;

else(dsource(i)==1)

dsource1(i,:)=[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]/10;

end

end

temp1=reshape(dsource1',N*10,1)

for i=1:10*N-3

temp2(i)=temp1(i+3);%delay

end

temp3=[temp2 0 0 0];

temp4=reshape(temp3,10,N);

dsource2=temp4';

for i=1:N

for j=1:10

a1=ray;

a2=ray;

r1=0.5*a1*dsource1(i,j)+0.5*a2*dsource2(i,j);

end

r=r1+gngauss(sgma);

if(r<0)

decis=0;

else

decis=1;

end;

if(decis~=dsource(i))

numoferr=numoferr+1;

end;

end;

p=numoferr/N; % probability of error estimate

附录五加入卷积编码的AWGN信道的MATLAB程序smldPe_conv.m

function [p]=smldPe_conv(snr_in_dB)

E=1;

N=2^14;

% generation of the binary data source

for i=1:N

temp=rand;

if(temp<0.5)

dsource(i)=0;

else

dsource(i)=1;

end

end;

t = poly2trellis([3],[5 7]);

k = log2(t.numInputSymbols);

SNR=exp(snr_in_dB*log(10)/10); %signal to noise ratio sgma=E/sqrt(2*SNR*2); %sigma,standard deviation of noise code = convenc(dsource,t) ;

tblen =15;

% detection ,and probability of error calculation

numoferr=0;

for i=1:length(code)

% matched filter outputs

if(code(i)==0)

r(i)=-E+gngauss(sgma); % if the source output is "0"

else

r(i)=E+gngauss(sgma); % if the source output is "1"

end;

if(r(i)>0)

dmod(i)=1;

else

dmod(i)=0;

end

end

receive=vitdec(dmod,t,tblen,'cont','hard');

a=receive(tblen*k+1:end);

b=dsource(1:end-tblen*k);

for i=1:length(a)

if(a(i)~=b(i))

numoferr=numoferr+1;

end

end

p=numoferr/length(a); % probability of error estimate

matlab通信系统仿真

通信系统基于（15,11）汉明编码的matlab仿真 clear m=4; n=2^m-1; k=11; msg1=randint(1,6000*k,[0,1])%产生信息序列 code0=vec2mat(msg1,k); code1=encode(msg1,n,k,'hamming/binary');%进行汉明纠错编码 code2=reshape(code1,90,1000)'; code3=zeros(1000,90);%设置零矩阵，以便储存交织后的序列 for i=1:1000 temp=code2(i,:); temp1=reshape(temp,15,6);%按15*6交织 code3(i,:)=reshape(temp1',1,90); end [row,cloums]=size(code3); code4=code3'; [row1,cloums1]=size(code4); code5=reshape(code4,6,15000)'; %将交织后的序列转换为6行，15000列矩阵msg2=zeros(15000,6); for j=2:6, msg2(:,j)=xor(code5(:,j),code5(:,(j-1))); end msg2(:,1)=code5(:,1);%此时得到的msg2为gray映射后的信号序列 code8=msg2';%转置，便于比特符号转换 A=[32,16,8,4,2,1]; %为比特符合转换所设的序列 msg3=A*code8;%生成符号序列 msg4=qammod(msg3,64);%将符号序列进行64QAM调制 [row2,cloums2]=size(msg4); dB=0:1:20; for k=1:length(dB), snr=10.^(dB(k)./10); %信噪比 sgma=sqrt(63./(6*snr));%标准差 b1=real(msg4)+sgma*randn(row2,cloums2);%分路叠加噪声 b2=imag(msg4)+sgma*randn(row2,cloums2);%分路叠加噪声 rx=complex(b1,b2); %————————量化判决——————————% for m=1:row2, for n=1:cloums2, if ((b1(m,n)<-6)) b11(m,n)=-7;

MATLAB仿真实验报告

MATLAB 仿真实验报告 课题名称：MATLAB 仿真——图像处理 学院：机电与信息工程学院 专业：电子信息科学与技术 年级班级：2012级电子二班 一、实验目的 1、掌握MATLAB处理图像的相关操作，熟悉相关的函数以及基本的MATLAB语句。 2、掌握对多维图像处理的相关技能，理解多维图像的相关性质 3、熟悉Help 命令的使用，掌握对相关函数的查找，了解Demos下的MATLAB自带的原函数文件。 4、熟练掌握部分绘图函数的应用，能够处理多维图像。 二、实验条件

MATLAB调试环境以及相关图像处理的基本MATLAB语句，会使用Help命令进行相关函数查找 三、实验内容 1、nddemo.m函数文件的相关介绍 Manipulating Multidimensional Arrays MATLAB supports arrays with more than two dimensions. Multidimensional arrays can be numeric, character, cell, or structure arrays. Multidimensional arrays can be used to represent multivariate data. MATLAB provides a number of functions that directly support multidimensional arrays. Contents ： ●Creating multi-dimensional arrays 创建多维数组 ●Finding the dimensions寻找尺寸 ●Accessing elements 访问元素 ●Manipulating multi-dimensional arrays操纵多维数组 ●Selecting 2D matrices from multi-dimensional arrays从多维数组中选择二维矩 阵 (1)、Creating multi-dimensional arrays Multidimensional arrays in MATLAB are created the same way as two-dimensional arrays. For example, first define the 3 by 3 matrix, and then add a third dimension. The CAT function is a useful tool for building multidimensional arrays. B = cat(DIM,A1,A2,...) builds a multidimensional array by concatenating（联系起来）A1, A2 ... along the dimension DIM. Calls to CAT can be nested（嵌套）. (2)、Finding the dimensions SIZE and NDIMS return the size and number of dimensions of matrices. (3)、Accessing elements To access a single element of a multidimensional array, use integer subscripts（整数下标）. (4)、Manipulating multi-dimensional arrays

实验二 Matlab程序设计基本方法1

实验二Matlab程序设计基本方法 覃照乘自092 电气工程学院 一、实验目的： 1、熟悉MATLAB 程序编辑与设计环境 2、掌握各种编程语句语法规则及程序设计方法 3、函数文件的编写和设计 4、了解和熟悉跨空间变量传递和赋值 二、实验基本知识： ◆for循环结构 语法：for i＝初值：增量：终值 语句1 …… 语句n end 说明：1．i＝初值：终值，则增量为1。 2．初值、增量、终值可正可负，可以是整数，也可以是小数，只须符合数学逻辑。 ◆while 循环结构 语法：while 逻辑表达式 循环体语句 end 说明：1、whiIe结构依据逻辑表达式的值判断是否执行循环体语勾。若表达式的值为真，执行循环体语句一次、在反复执行时，每次都要进行判断。若表达 式的值为假，则程序执行end之后的语句。 2、为了避免因逻辑上的失误，而陷入死循环，建议在循环体语句的适当位 置加break语句、以便程序能正常执行。（执行循环体的次数不确定； 每一次执行循环体后，一定会改变while后面所跟关系式的值。） 3、while循环也可以嵌套、其结构如下：

while逻辑表达式1 循环体语句1 while逻辑表达式2 循环体语句2 end 循环体语句3 end ◆if-else-end分支结构 if 表达式1 语句1 else if 表达式2(可选) 语句2 else(可选) 语句3 end end 说明：1.if结构是一个条件分支语句，若满足表达式的条件，则往下执行；若不满足，则跳出if结构。 2．else if表达式2与else为可选项，这两条语句可依据具体情况取舍。 3．注意：每一个if都对应一个end，即有几个if，记就应有几个end。 ◆switch-case结构 语法：switch表达式 case常量表达式1 语句组1 case常量表达式2 语句组2 …… otherwise 语句组n end

MATLAB仿真实验全部

实验一 MATLAB 及仿真实验（控制系统的时域分析） 一、实验目的 学习利用MATLAB 进行控制系统时域分析，包括典型响应、判断系统稳定性和分析系统的动态特性； 二、预习要点 1、 系统的典型响应有哪些 2、 如何判断系统稳定性 3、 系统的动态性能指标有哪些 三、实验方法 （一） 四种典型响应 1、 阶跃响应： 阶跃响应常用格式： 1、)(sys step ；其中sys 可以为连续系统，也可为离散系统。 2、),(Tn sys step ；表示时间范围0---Tn 。 3、),(T sys step ；表示时间范围向量T 指定。 4、),(T sys step Y =；可详细了解某段时间的输入、输出情况。 2、 脉冲响应： 脉冲函数在数学上的精确定义：0 ,0)(1)(0 ?==?∞ t x f dx x f 其拉氏变换为：) ()()()(1)(s G s f s G s Y s f === 所以脉冲响应即为传函的反拉氏变换。 脉冲响应函数常用格式： ① )(sys impulse ； ② ); ,();,(T sys impulse Tn sys impulse ③ ),(T sys impulse Y = （二） 分析系统稳定性 有以下三种方法： 1、 利用pzmap 绘制连续系统的零极点图； 2、 利用tf2zp 求出系统零极点； 3、 利用roots 求分母多项式的根来确定系统的极点 （三） 系统的动态特性分析 Matlab 提供了求取连续系统的单位阶跃响应函数step 、单位脉冲响应函数impulse 、零输入响应函数initial 以及任意输入下的仿真函数lsim.

MATLAB实现通信系统仿真实例

补充内容：模拟调制系统的MATLAB 仿真 1.抽样定理 为了用实验的手段对连续信号分析，需要先对信号进行抽样（时间上的离散化），把连续数据转变为离散数据分析。抽样（时间离散化）是模拟信号数字化的第一步。 Nyquist 抽样定律：要无失真地恢复出抽样前的信号，要求抽样频率要大于等于两倍基带信号带宽。 抽样定理建立了模拟信号和离散信号之间的关系，在Matlab 中对模拟信号的实验仿真都是通过先抽样，转变成离散信号，然后用该离散信号近似替代原来的模拟信号进行分析的。 【例1】用图形表示DSB 调制波形)4cos()2cos(t t y ππ= 及其包络线。 clf %%计算抽样时间间隔 fh=1;%%调制信号带宽(Hz) fs=100*fh;%%一般选取的抽样频率要远大于基带信号频率，即抽样时间间隔要尽可能短。 ts=1/fs; %%根据抽样时间间隔进行抽样，并计算出信号和包络 t=(0:ts:pi/2)';%抽样时间间隔要足够小，要满足抽样定理。 envelop=cos(2*pi*t);%%DSB 信号包络 y=cos(2*pi*t).*cos(4*pi*t);%已调信号 %画出已调信号包络线 plot(t,envelop,'r:','LineWidth',3); hold on plot(t,-envelop,'r:','LineWidth',3); %画出已调信号波形 plot(t,y,'b','LineWidth',3); axis([0,pi/2,-1,1])% hold off% xlabel('t'); %写出图例 【例2】用图形表示DSB 调制波形)6cos()2cos(t t y ππ= 及其包络线。 clf %%计算抽样时间间隔 fh=1;%%调制信号带宽(Hz) fs=100*fh;%抽样时间间隔要足够小，要满足抽样定理。 ts=1/fs; %%根据抽样时间间隔进行抽样

实验3MATLAB程序设计

1，编写M 函数实现求一个数是否为素数，再编写一主程序（脚本文件），要求通过键盘输入一个整数，然后调用判断素数函数，从而确定它是否素数。 x=input('请输入一个整数x:'); if myprime(x) disp('您输入的整数x是一个素数。') else disp('您输入的数x不是一个素数。') end function y=myprime(x) y=1; for i=2:fix(sqrt(x)) if mod(x,i)==0 y=0; end end 2，编写M 函数统计一数值中零的个数，然后编写脚本文件，实现统计从1—2007 中零的总个数。 function num=number0(a) %统计十进制数值中0的个数 sa=num2str(a);%将数值装化为字符串 num=length(find(sa=='0'));% ));%求取字符串中'0’的个数 y=0;

for a=1:2006 num=number0(a); y=num+y; end disp(y) 504 3，编写程序计算x∈[-3,3],字长0.01：并画出曲线x = -3:0.01:3; y=zeros(size(x)); for i = 1:length(x) if -3<= x(i)& x(i)<=-1 y(i)=(-x(i).^2-4*x(i)-3)/ 2; elseif -1<= x(i) & x(i)<=1 y(i)=-x(i).^2+1; elseif 1<=x(:,i)<=3 y(i)=(-x(i).^2+4*x(i)-3)/2; end end plot(x,y) -3-2-10123

刘卫国版MATLAB程序设计与应用课后实验六八九

实验六 高层绘图操作 %第一题： 程序代码如下： x=linspace(0,2*pi,101); y=(0.5+3*sin(x)./(1+x.^2)).*cos(x); plot(x,y) 01234567 -1 -0.5 0.5 1 1.5 %第二题： %（1） 程序代码如下： x=linspace(-2*pi,2*pi,100); y1=x.^2; y2=cos(2*x); y3=y1.*y2; plot(x,y1,'b-',x,y2,'r:',x,y3,'y--'); text(4,16,'\leftarrow y1=x^2'); text(6*pi/4,-1,'\downarrow y2=cos(2*x)'); text(-1.5*pi,-2.25*pi*pi,'\uparrow y3=y1*y2');

-8 -6 -4 -2 2 4 6 8 -30-20 -10 10 20 30 40 %（2） 程序代码如下： x=linspace(-2*pi,2*pi,100); y1=x.^2; y2=cos(2*x); y3=y1.*y2; subplot(1,3,1);%分区 plot(x,y1); title('y1=x^2');%设置标题 subplot(1,3,2); plot(x,y2); title('y2=cos(2*x)'); subplot(1,3,3); plot(x,y3); title('y3=x^2*cos(2*x)');

-10 10 0510 15202530 35 40y1=x 2 -10 10 -1-0.8 -0.6 -0.4-0.200.20.4 0.6 0.8 1y2=cos(2*x) -10 10 -30-20 -10 10 20 30 40 y3=x 2*cos(2*x) %（3） 程序代码如下： x=linspace(-2*pi,2*pi,20); y1=x.^2; subplot(2,2,1);%分区 bar(x,y1); title('y1=x^2的条形图');%设置标题 subplot(2,2,2); stairs(x,y1); title('y1=x^2的阶梯图'); subplot(2,2,3); stem(x,y1); title('y1=x^2的杆图'); subplot(2,2,4); fill(x,y1,'r');%如果少了'r'则会出错 title('y1=x^2的填充图'); %其他的函数照样做。

MATLAB与系统仿真

学习中心/函授站_ 成都学习中心 姓名赵洪学号7020140122093 西安电子科技大学网络与继续教育学院 2015学年上学期 《MATLAB与系统仿真》期末考试试题 （综合大作业） 考试说明： 1、大作业于2015年4月3日公布，2015年5月9日前在线提交； 2、考试必须独立完成，如发现抄袭、雷同、拷贝均按零分计。 3、程序设计题（三（8，10））要求写出完整的程序代码，并在matlab软件环境调试并运行通过，连同运行结果一并附上。 一、填空题（1? ×25=25?） 1、Matlab的全称为矩阵实验室。 2、在Matlab编辑器中运行程序的快捷键是：F5 。 3、Matlab的工作界面主要由以下五个部分组成，它们分别是：菜单栏、 工具栏、当前工作目录窗口、工作空间管理窗口和命令窗口。 4、在Matlab中inf表示：无穷大；clc表示：清空命令窗口中的显示内容；more表示：在命令窗口中控制其后每页的显示内容行数；who表示：查阅Matlad内存变量名；whos表示：列出当前工作空间所有变量。 5、在Matlab命令窗口中运行命令Simulink 可以打开Simulink模块库浏览器窗口。 6、求矩阵行列式的函数：det ；求矩阵特征值和特征向量的函数eig 。 7、Matlab预定义变量ans表示：没有指定输出变量名；eps表示：系统精度 ；nargin表示：函数输入参数的个数。 8、Matlab提供了两种方法进行程序分析和优化，分别为：通过Profiler工具优化和通过tic和toc函数进行优化。 9、建立结构数组或转换结构数组的函数为：struct ； 实现Fourier变换在Matlab中的对应函数为：fourier() ；Laplace变换的函数：Laplace() 。

增量调制MATLAB仿真实验

增量调制MATLAB仿真实验

增量调制(DM)实验 一、实验目的 （1）进一步掌握MATLAB的应用。 （2）进一步掌握计算机仿真方法。 （3）学会用MATLAB软件进行增量调制(DM)仿真实验。 二、实验原理 增量调制是由PCM发展而来的模拟信号数字化的一种编码方式，它是PCM的一种特例。增量调制编码基本原理是指用一位编码，这一位码不是表示信号抽样值的大小，而是表示抽样幅度的增量特性，即采用一位二进制数码“1”或“0”来表示信号在抽样时刻的值相对于前一个抽样时刻的值是增大还是减小，增大则输出“1”码，减小则输出“0”码。输出的“1”，“0”只是表示信号相对于前一个时刻的增减，不表示信号的绝对值。 增量调制最主要的特点就是它所产生的二进制代码表示模拟信号前后两个抽样值的差别(增加、还是减少)而不是代表抽样值本身的大小，因此把它称为增量调制。在增量调制系统的发端调制后的二进制代码1和0只表示信号这一个抽样时刻相对于前一个抽样时刻是增加(用1码)还是减少(用0码)。收端译码器每收到一个1码，译码器的输出相对于前一个时刻的值上升一个量化阶，而收到一个0码，译码器的输出相对于前一个时刻的值下降一个量化阶。 增量调制(DM)是DPCM的一种简化形式。在增量调制方式下,采用1比特量化器,即用1位二进制码传输样值的增量信息,预测器是

一个单位延迟器,延迟一个采样时间间隔。预测滤波器的分子系数向量是[0,1],分母系数为1。当前样值与预测器输出的前一样值相比较,如果其差值大于零,则发1码,如果小于零则发0码。 三、实验内容 增量调制系统框图如图一所示,其中量化器是一个零值比较器,根据输入的电平极性,输出为 δ,预测器是一个单位延迟器,其输出为前一个采样时刻的解码样值,编码器也是一个零值比较器,若其输入为负值,则编码输出为0,否则输出为1。解码器将输入1,0符号转换为 δ,然后与预测值相加后得出解码样值输出,同时也作为预测器的输入 输入样值 e n e n =δsgn(e n ) 传输 n ) n n-1+δsgn(e n ) x n + - + + 预测输出 + n-1 + 预测输出 解码样值输出 x n-1 预测输入x n =x n-1+δsgn(e n ) 图一 增量调制原理框图 设输入信号为: x(t)=sin2π50t+0.5sin 2π150t 增量调制的采样间隔为1ms,量化阶距δ=0.4,单位延迟器初始值为0。建立仿真模型并求出前20个采样点使客商的编码输出序列以 解码 编码 二电平量化 单位延迟 单位 延迟

MATLAB程序设计实验报告

MATLAB 程序设计实验报告 一、实验目的 1. 通过实验熟悉MATLAB 仿真软件的使用方法； 2. 掌握用MATLAB 对连续信号时域分析、频域分析和s 域分析的方法，利用绘图命令绘制出典型信号的波形，了解这些信号的基本特征； 3. 掌握用MATLAB 对离散信号时域分析、频域分析和z 域分析的方法，利用绘图命令绘制出典型信号的波形，了解这些信号的基本特征； 4. 通过绘制信号运算结果的波形，了解这些信号运算对信号所起的作用。 二、实验设备 1. 计算机 ： 2. MATLAB R2007a 仿真软件 三、实验原理 对系统的时域分析 信号的时域运算包括信号的相加、相乘，信号的时域变换包括信号的平移、反折、倒相及信号的尺度变换。 （1）信号的相加和相乘：已知信号)(1t f 和)(2t f ，信号相加和相乘记为 )()(1t f t f =)(2t f +；)()(1 t f t f =)(2t f *。 （2）信号的微分和积分：对于连续时间信号，其微分运算是用diff 函数来完成的，其语句格式为：diff(function,’variable’,n)，其中function 表示需要进行求导运算的信号，或者被赋值的符号表达式；variable 为求导运算的独立变量；n 为求导的阶数，默认值为求一阶导数。连续信号的积分运算用int 函数来完成，语句格式为：diff(function,’variable’,a,b)，其中function 表示需要进行被积信号，或者被赋值的符号表达式；variable 为求导运算的独立变量；a,b 为积分上、下限，a 和b 省略时为求不定积分。 （3）信号的平移、翻转和尺度变换 信号的平移包含信号的左移与右移，信号的翻转包含信号的倒相与折叠，平移和翻转信号不会改变信号)(t f 的面积和能量。信号的尺度变换是对信号)(t f 在时间轴上的变化，可使信号压缩或扩展。)(at f 将原波形压缩a 倍，)/(a t f 将原波形扩大a 倍。 ￥ 对系统频率特性的分析

MATLABsimulink系统仿真分析仿真报告

仿真报告 课程名称：自动化技术导论 报告题目：MATLAB/simulink系统仿真分析 班级 姓名 学号 xxxxxx自动化学院 2016年4月 软件版本：MATLAB R2010b MATLAB强处理能力 MATLAB是一个包含大量计算算法的集合。其拥有600多个工程中要用到的数学运算函数，可以方便的实现用户所需的各种计算功能。函数中所使用的算法都是科研和工程计算中的最新研究成果，而且经过了各种优化和容错处理。在通常情况下，可以用它来代替底层编程语言，如C和C++ 。在计算要求相同的情况下，使用MATLAB的编程工作量会大大减少。MATLAB的这些函数集包括从最简单最基本的函数到诸如矩阵，特征向量、快速傅立叶变换的复杂函数。函数所能解决的问题其大致包括矩阵运算和线性方程组的求解、微分方程及偏微分方程的组的求解、符号运算、傅立叶变换和数据的统计分析、工程中的优化问题、稀疏矩阵运算、复数的各种运算、三角函数和其他初等数学运算、多维数组操作以及建模动态仿真等。 MATLAB图形处理 MATLAB自产生之日起就具有方便的数据可视化功能，以将向量和矩阵用图形表现出来，并且可以对图形进行标注和打印。高层次的作图包括二维和三维的可视化、图象处理、动画和表达式作图。可用于科学计算和工程绘图。新版本的MATLAB对整个图形处理功能作了很大的改进和完善，使它不仅在一般数据可视化软件都具有的功能（例如二维曲线和三维曲面的绘制和处理等）方面更加完善，而且对于一些其他软件所没有的功能（例如图形的光照处理、色度处理以及四维数据的表现等），MATLAB同样表现了出色的处理能力。同时对一些特殊的可视化要求，例如图形对话等，MATLAB也有相应的功能函数，保证了用户不同层次的要求。另外新版本的MATLAB还着重在图形用户界面（GUI）的制作上作了很大的改善，对这方面有特殊要求的用户也可以得到满足。 MATLAB对许多专门的领域都开发了功能强大的模块集和工具箱。一般来说，它们都是由特定领域的专家开发的，用户可以直接使用工具箱学习、应用和评估不同的方法而不需要自己编写代码。领域，诸如数据采集、数据库接口、概率统计、样条拟合、优化算法、偏微分方程求解、神经网络、小波分析、信号处理、图像处理、系统辨识、控制系统设计、LMI控制、鲁棒控制、模型预测、模糊逻辑、金融分析、地图工具、非线性控制设计、实时快速原型及半物理仿真、嵌入式系统开发、定点仿真、DSP与通讯、电力系统仿真等，都在工具箱（Toolbox）家族中有了自己的一席之地。MATLAB程序接口

高频电子线路Matlab仿真实验

高频电子线路Matlab 仿真实验要求 1. 仿真题目 （1） 线性频谱搬移电路仿真 根据线性频谱搬移原理，仿真普通调幅波。 基本要求：载波频率为8kHz ，调制信号频率为400Hz ，调幅度为0.3；画出调制信号、载波信号、已调信号波形，以及对应的频谱图。 扩展要求1：根据你的学号更改相应参数和代码完成仿真上述仿真；载波频率改为学号的后5位，调制信号改为学号后3位，调幅度设为最后1位/10。（学号中为0的全部替换为1，例如学号2010101014，则载波为11114Hz ，调制信号频率为114，调幅度为0.4）。 扩展要求2：根据扩展要求1的条件，仿真设计相应滤波器，并获取DSB-SC 和SSB 的信号和频谱。 （2） 调频信号仿真 根据调频原理，仿真调频波。 基本要求：载波频率为30KHz ，调制信号为1KHz ，调频灵敏度32310f k π=??，仿真调制信号，瞬时角频率，瞬时相位偏移的波形。 扩展要求：调制信号改为1KHz 的方波，其它条件不变，完成上述仿真。 2. 说明 （1） 仿真的基本要求每位同学都要完成，并且记入实验基本成绩。 （2） 扩展要求可以选择完成。

1.0 >> ma = 0.3; >> omega_c = 2 * pi * 8000; >> omega = 2 * pi * 400; >> t = 0 : 5 / 400 / 1000 : 5 / 400; >> u_cm = 1; >> fc = cos(omega_c * t); >> fa = cos(omega * t); >> u_am = u_cm * (1 + fa).* fc; >> U_c =fft(fc,1024); >> U_o =fft(fa,1024); >> U_am =fft(u_am, 1024); >> figure(1); >> subplot(321);plot(t, fa, 'k');title('调制信号');grid;axis([0 2/400 -1.5 1.5]); >> subplot(323);plot(t, fc, 'k');title('高频载波');grid;axis([0 2/400 -1.5 1.5]); >> subplot(325);plot(t, u_am, 'k');title('已调信号');grid;axis([0 2/400 -3 3]); >> fs = 5000; >> w1 = (0:511)/512*(fs/2)/1000; >> subplot(322);plot(w1, abs([U_am(1:512)']),'k');title('调制信号频谱');grid;axis([0 0.7 0 500]); >> subplot(324);plot(w1, abs([U_c(1:512)']),'k');title('高频载波频谱');grid;axis([0 0.7 0 500]); >> subplot(326);plot(w1, abs([U_am(1:512)']),'k');title('已调信号频谱');grid;axis([0 0.7 0 500]); 1.1 >> ma = 0.8; >> omega_c = 2 * pi * 11138; >> omega = 2 * pi * 138; >> t = 0 : 5 / 400 / 1000 : 5 / 400; >> u_cm = 1; >> fc = cos(omega_c * t);

Matlab程序设计实验报告

实验七Matlab 程序设计 实验目的： 1、掌握建立和执行M 文件的方法； 2、掌握实现选择结构的方法； 3、掌握实现循环结构的方法。 实验内容： 1. 编写用 5 次多项式拟合函数y=sin(x), x [0, 2 ]的脚本M 文件，要求绘图观察拟合的效果。 function shiyan1 x=0:0.5:2*pi y=sin(x) p=polyfit(x,y,5) x1=0:0.2:2*pi y1=polyval(p,x1) plot(x,y, 'b' ,x1,y1, '*r' x =

Columns 1 through 9 0 0.5000 1.0000 1.5000 2.0000 2.5000 3.0000 3.5000 4.0000 Columns 10 through 13 4.5000 5.0000 5.5000 6.0000 y = Columns 1 through 9 0 0.4794 0.8415 0.9975 0.9093 0.5985 0.1411 -0.3508 -0.7568 Columns 10 through 13 -0.9775 -0.9589 -0.7055 -0.2794 p = -0.0056 0.0881 -0.3967 0.2671 0.8902 0.0029 x1 = Columns 1 through 10 0 0.2000 0.4000 0.6000 0.8000 1.0000 1.2000 1.4000 1.6000 1.8000 Columns 11 through 20

2. 2.2000 2.4000 2.6000 2.8000 3.0000 3.2000 3.4000 3.6000 1.8001 Columns 21 through 30 4.0 4.2000 4.4000 4.6000 4.8000 5.0000 5.2000 5.4000 5.6000 5.8000 Columns 31 through 32 6.0 6.2000 y1 = Columns 1 through 10 0.29 0.1886 0.3786 0.5585 0.7172 0.8461 0.9391 0.9926 1.0048 0.9761 Columns 11 through 20 0.9083 0.8048 0.6701 0.5098 0.3301 0.1381 -0.0590 -0.2538 -0.4389 -0.6073 Columns 21 through 30 -0.7524 -0.8685 -0.9505 -0.9949 -0.9991 -0.9626 -0.8863 -0.7732 -0.6288 -0.4606 Columns 31 through 32

Matlab 编程方法及仿真实验

《现代机械工程基础实验》之机械工程控制基础综合实验报告 姓名 学号 班级 山东建筑大学机电工程学院 2012.06.04~06

第一部分 Matlab 编程方法及仿真实验 实验1. 三维曲面的绘制（略） 实验2. 系统零极点绘制例：求部分分式展开式和)(t g 一个线性定常系统的传递函数是 1 5422 3)(2 3 ++++= s s s s s G （1） 使用MATLAB 建立传递函数，并确定它的极点和零点，写出)(s G 的部分分式展开式并绘制 系统的脉冲响应。 实验结果：零点-0.6667 极点-0.8796 + 1.1414i -0.8796 - 1.1414i -0.2408 实验3. 系统的阶跃响应 例. )(s G 的阶跃响应 对例2中由（1）式给出的传递函数)(s G ，增加一个0=s 处的极点，使用impulse 命令绘制其拉普拉斯反变换式曲线，得到阶跃响应图。将该响应与对)(s G 使用step 命令所得到的响应比较，确定系统的DC 增益。利用初值定理和终值定理来校验结果。 实验结果：DC 增益= 2

实验4. 双输入反馈系统单位阶跃响应 考虑一个如图1所示的反馈系统，它既有参考输入也有干扰输入，其中对象和传感器的传递函数是 )12)(15.0(4)(++=s s s G p ，105.01 )(+=s s H 控制器是一个增益为80，有一个在3-=s 处的零点，极点/零点比15=α超前控制器。推导 两个独立的MATLAB 模型，其中一个模型的输入为)(s R ，另一个输入为)(s D 。使用这些模型确定闭环零点和极点，并在同一坐标系内绘制它们的阶跃响应。 D (s ) 图1 具有参考和干扰输入的反馈系统方框图 实验结果： 参考输入的CL 极点：-49.3658 -7.3336 + 7.9786i -7.3336 - 7.9786i -3.4670 参考输入的DC 增益：320 干扰输入的CL 零点：-45 干扰输入的CL 极点：-49.3658 -7.3336 + 7.9786i -7.3336 - 7.9786i -3.4670 干扰输入的DC 增益：4 -20

D实验五 M文件和MATLAB程序设计

实验五M文件和MATLAB程序设计 一、实验目的 matlab作为一种高级计算机语言，不仅可以命令行方式完成操作，也具有数据结构、控制流、输入输出等能力，本次实验通过熟悉和掌握m文件的建立与使用方法，以及函数与控制程序流程语句的使用，使学生具备一定的编程和程序调试能力。 1．掌握M文件的使用方法。 2．掌握if语句和switch语句的使用 3. 掌握循环语句的使用 4. 通过练习理解MATLAB编程方法。 二、实验原理 1．m文件 用matlab语言编写的程序，称为m文件。M文件根据调用方式的不同分为两类，命令文件（Script file）和函数文件（Function file）。区别? 2．程序控制结构 1）顺序结构 2）选择结构 （1）if语句a) 单分支if语句b) 双分支if语句c) 多分支if语句 （2）switch 语句 （3）try语句 3）循环结构 （1）for 语句 （2）while语句 （3）break语句、continue语句、return使用,区别? 3．函数文件 function 输出形参表＝函数名（输入形参表） 注释说明部分 函数体语句 注意事项？ 三、实验要求 1．首先上机练习PPT中各种流程控制语句的有关实例。 2．然后上机练习下面的实验习题。 四、实验习题

1．数论中一个有趣的题目：任意一个正整数，若为偶数，则用2除之，若为奇数，则与3相乘再加上1。重复此过程，最终得到的结果为1。如： 2→1 3→10→5→16→8→4→2→1 6→3→10→5→16→8→4→2→1 运行下面的程序，按程序提示输入n=1,2,3,5,7，8,9等数来验证这一结论。 %classic "3n+1" problem from number theory. while 1 n=input('Enter n,negative quits:'); if n<=0 break end a=n; while n>1 if rem(n,2)==0 n=n/2; else n=3*n+1; end a=[a,n]; end a end Enter n,negative quits: 2． 编程求满足∑=>m i i 11000020的最小m 值。 a=0; i=1; while (a<100000) a=a+pow2(i); i=i+1; end m=i-1 3． 编写一个函数，计算下面函数的值，给出x 的值，调用该函数后，返回y 的值。 function [y]=myfun1(x)

基于matlab的通信系统仿真

创新实践报告 报告题目: 基于matlab的通信系统仿真学院名称: 信息工程学院 姓名: 班级学号: 指导老师: 二O一四年十月十五日

一、引言 现代社会发展要求通信系统功能越来越强,性能越来越高,构成越来越复杂;另一方面,要求通信系统技术研究与产品开发缩短周期,降低成本,提高水平。这样尖锐对立的两个方面的要求,只有通过使用强大的计算机辅助分析设计技术与工具才能实现。在这种迫切的需求之下,MA TLAB应运而生。它使得通信系统仿真的设计与分析过程变得相对直观与便捷,由此也使得通信系统仿真技术得到了更快的发展。通信系统仿真贯穿着通信系统工程设计的全过程,对通信系统的发展起着举足轻重的作用。通信系统仿真具有广泛的适应性与极好的灵活性,有助于我们更好地研究通信系统性能。通信系统仿真的基本步骤如下图所示: 二、仿真分析与测试 (1)随机信号的生成 利用Matlab中自带的函数randsrc来产生0、1等概分布的随机信号。源代码如下所示: global N N=300; global p

p=0、5; source=randsrc(1,N,[1,0;p,1-p]); (2)信道编译码 1、卷积码的原理 卷积码(convolutional code)就是由伊利亚斯(p 、Elias)发明的一种非分组码。在前向纠错系统中,卷积码在实际应用中的性能优于分组码,并且运算较简单。 卷积码在编码时将k 比特的信息段编成n 个比特的码组,监督码元不仅与当前的k 比特信息段有关,而且还同前面m=(N-1)个信息段有关。 通常将N 称为编码约束长度,将nN 称为编码约束长度。一般来说,卷积码中k 与n 的值就是比较小的整数。将卷积码记作(n,k,N)。卷积码的编码流程如下所示。 可以瞧出:输出的数据位V1,V2与寄存器D0,D1,D2,D3之间的关系。根据模2加运算特点可以得知奇数个1模2运算后结果仍就是1,偶数个1模2运算后结果就是0。 2、译码原理 卷积码译码方法主要有两类:代数译码与概率译码。代数译码主要根据码本身的代数特性进行译码,而信道的统计特性并没有考虑在内。目前,代数译码的主要代表就是大数逻辑解码。该译码方法对于约束长度较短的卷积码有较好的效果,并且设备较简单。概率译码,又称最大似然译码,就是基于信道的统计特性与卷积 码的特点进行计算。在现代通信系统中,维特比译码就是目前使用最广泛的概率 译码方法。 02 1V D D =⊕01232V D D D D =⊕⊕⊕

Matlab仿真实验教程

MATLAB的实验仿真 目录 实验一MATLAB在控制系统模型建立与仿真中的应用 (1) 实验二典型系统的时域响应分析 (13) 实验三线性控制系统的根轨迹与频域分析 (17) 实验四线性系统的校正 (22) 附录一 MATLAB6.5 控制系统工具箱函数和结构化的控制语句 (30) 附录二 SIMULINK 基本模块介绍 (34)

实验一 MATLAB 在控制系统模型建立与仿真中的应用 一、 MATLAB 基本操作与使用 1. 实验目的 1) 掌握MATLAB 仿真软件的安装及启动，熟悉 MATLAB 工作环境平台。 2) MATLAB 命令窗口，包括工具条以及菜单选项的使用；MATLAB 语言的基本规定，包括数值的表示、变量命名规定、基本运算符、预定义变量以及表达式等。 3) MATLAB 图形绘制功能、M 文件程序设计和线性控制系统传递函数模型的建立等。 2. 实验仪器 PC 计算机一台，MATLAB 软件1套 3. 实验内容 1) MATLAB 的启动 这里介绍MATLAB 装入硬盘后，如何创建MATLAB 的工作环境。 方法一 MATLAB 的工作环境由matlab.exe 创建，该程序驻留在文件夹matlab\bin\ 中。它的图标是 matlab 。只要从<我的电脑>或<资源管理器>中去找这个程序，然后双击此图标，就会自动创建如图1所示的MATLAB6.5 版的工作平台 。 图1 在英文Windows 平台上的MATLAB6.5 MATLAB 工作平台 方法二 假如经常使用MATLAB ，则可以在Windows 桌面上创建一个MATLAB 快捷方式图标。具体办法为： 把<我的电脑>中的 matlab 图标用鼠标点亮，然后直接把此图标拖到Windows 桌面上即可。此后，直接双击Windows 桌面上的matlab 图标，就可建立图1所示的 MATLAB 工作平台。 2) MATLAB 工作环境平台 桌面平台是各桌面组件的展示平台，默认设置情况下的桌面平台包括 6 个窗口，具体如下： ① MATLAB 窗口 Command Window

雷达系统仿真matlab代码

% ======================================================================= ====================% % 该程序完成16个脉冲信号的【脉压、动目标显示/动目标检测（MTI/MTD）】 % ======================================================================= ====================% % 程序中根据每个学生学号的末尾三位（依次为XYZ）来决定仿真参数，034 % 目标距离为[3000 8025 9000+(Y*10+Z)*200 8025]，4个目标 % 目标速度为[50 0 (Y*10+X+Z)*6 100] % ======================================================================= ====================% close all; %关闭所有图形 clear all; %清除所有变量 clc; % ======================================================================= ============% % 雷达参数 % % ======================================================================= ============% C=3.0e8; %光速(m/s) RF=3.140e9/2; %雷达射频 1.57GHz Lambda=C/RF;%雷达工作波长 PulseNumber=16; %回波脉冲数 BandWidth=2.0e6; %发射信号带宽带宽B=1/τ，τ是脉冲宽度 TimeWidth=42.0e-6; %发射信号时宽 PRT=240e-6; % 雷达发射脉冲重复周期(s),240us对应1/2*240*300=36000米最大无模糊距离 PRF=1/PRT; Fs=2.0e6; %采样频率 NoisePower=-12;%(dB);%噪声功率（目标为0dB） % ---------------------------------------------------------------% SampleNumber=fix(Fs*PRT);%计算一个脉冲周期的采样点数480； TotalNumber=SampleNumber*PulseNumber;%总的采样点数480*16=； BlindNumber=fix(Fs*TimeWidth);%计算一个脉冲周期的盲区-遮挡样点数； %====================================================================== =============% % 目标参数 % %====================================================================== =============% TargetNumber=4;%目标个数 SigPower(1:TargetNumber)=[1 1 1 0.25];%目标功率,无量纲 TargetDistance(1:TargetNumber)=[3000 8025 15800 8025];%目标距离,单位m 距离参数为[3000 8025 9000+(Y*10+Z)*200 8025] DelayNumber(1:TargetNumber)=fix(Fs*2*TargetDistance(1:TargetNumber)/C); % 把目标距离换算成采样点（距离门） fix函数向0靠拢取整 TargetVelocity(1:TargetNumber)=[50 0 204 100];%目标径向速度单位m/s 速度参数为[50 0 (Y*10+X+Z)*6 100]