【正文】 rplot) ? 散列圖同眼圖有密切的關(guān)系 。 它記錄判決點處接收信號的值 。 ? scatterplot(x) scatterplot(x,n) scatterplot(x,n,offset) scatterplot(x,n,offset,plotstring) scatterplot(x,n,offset,plotstring,h) h = scatterplot(...) ? % Define the Mary number and sampling rates. ? M = 16。 Fd = 1。 Fs = 10。 N = Fs/Fd。 ? Pd = 200。 % Number of points in the calculation ? % Random integers in the range [0,M1] ? msg_d = randint(Pd,1,M)。 ? % Modulate using square QAM. ? msg_a = qammod(msg_d,M)。 ? % Assume the channel is equivalent to a raised cosine filter. ? rcv = rcosflt(msg_a,Fd,Fs)。 ? % Create the scatter plot of the received signal, ? % ignoring the first three and the last four symbols. ? rcv_a = rcv(3*N+1:end4*N,:)。 ? h = scatterplot(rcv_a,N,0,39。bx39。)。 Offset為不是最優(yōu)點 ? hold on。 ? scatterplot(rcv_a,N,N+1,39。r+39。,h)。 % Plot +39。s ? scatterplot(rcv_a,N,N1,39。mx39。,h)。 % Plot x39。s ? scatterplot(rcv_a,N,0,39。b.39。,h)。 % Plot dots 3 2 1 0 1 2 33210123QuadratureI n P h a s eS c a t t e r p l o t 信號觀測設(shè)備 眼圖 散列圖 信號觀測設(shè)備 眼圖模塊及其參數(shù)設(shè)置 每個符號的采樣數(shù) 每個跡的符號數(shù) 眼 圖 參 數(shù) 設(shè) 置 信號觀測設(shè)備 眼圖的線條設(shè)置 眼圖的顏色設(shè)置 眼圖的標識設(shè)置 眼圖的線條設(shè)置 信號觀測設(shè)備 ? 3 誤差分析 ? 在估計通信系統(tǒng)的設(shè)計質(zhì)量和技術(shù) 、 算法的性能時 ，通常使用誤碼率進行分析 。 ? (1) Number of error bits ? (2) Number of error symbols 和 symbol error rate 3 誤差分析 ? ◆ biterr ? 功能：誤比特數(shù) 、 誤比特率計算 。 ? 語法： [number， ratio]＝ biterr(x， y)； ? [number,ratio]＝ biterr(x， y， K)； ? [number,ratio]＝ biterr(x,y,K,’columnwise’) ? 指定 x 、 y 中 每 個 元 素 用 k 位 二 進 制 數(shù) 表示； ’ columnwise’指定按列比較 。 3 誤差分析 ? 例如 ， x=[1,2,3], y=[1,2,2] ? [number1,ratio1]=biterr(x,y,3)， 則 x、 y中每個元素用 3位二進制數(shù)表示 ， ? [number2,ratio2]=biterr(x,y,2)， 則 x、 y中每個元素用 2位二進制數(shù)表示 ， number1=1,ratio1=1/(3*3)=1/9。 number2=1,ratio1=1/(3*2)=1/6。 3 誤差分析 ? x=[1 1 2。2 3 5] ? y=[1 23 2。2 9 5] ? [number,ratio]=biterr(x,y,5,39。columnwise39。) 每列的誤比特率 0 0 3 誤差分析 ? ◆ symerr ? 功能：比較兩個矩陣不同元素的個數(shù)和比率 。 ? 語法： [numb， ratio]＝ symerr(x， y)； ? [numb， ratio]＝ symerr(x， y， opt)； ? 說明：比較兩個矩陣 x， y對應(yīng)元素 ， 統(tǒng)計出不同元素的個數(shù) ， 并計算出比率 。 Opt參數(shù)有 ‘ rowwise’ 和‘ columnwise’ ， 分別對應(yīng)按行比較或按列比較 。 3 誤差分析 ? SIMULINK模塊庫中的誤碼儀 (Error Rate Calculation) 可以顯示發(fā)送端與接收端碼元的比較，計算錯誤碼元數(shù)、誤碼率、錯誤比特數(shù)和誤比特率。 接收延時 變量名 誤碼儀模塊及對話框 指定輸出數(shù)據(jù)的去向：workspace和 port 3 誤差分析 ? 誤碼儀使用舉例 貝努利分布 高斯信道 誤碼儀 display 信息論基礎(chǔ) ? 通信系統(tǒng)傳遞的是消息 ， 如何度量消息中的信息是一個值得研究的問題 。 消息是以具體信號的形式表現(xiàn)出來 ， 攜帶有抽象的信息 ， 為了衡量通信系統(tǒng) ， 應(yīng)當(dāng)對被傳輸?shù)南⑦M行定量的測量 。 一個消息中包含有多少信息 ， 我們稱為信息量 。 信息的度量 ? 消息源可以產(chǎn)生連續(xù)消息和離散消息 ， ? 通常我們認為一個消息源產(chǎn)生消息的規(guī)律是按一定概率隨機分布的 ， 可以是連續(xù)的 ， 也可以是離散的 。 ? 根據(jù)仙農(nóng)的信息論 ， 我們以類似于物理學(xué)中的熵來定義一個消息源含有的信息的量 ， 也稱其為熵 。 信息的度量 ? 1 原理分析 ? 對離散信源 ， 設(shè)其概率分布為： ? 此信源的平均信息量 （ 熵 ） 為： ? 以 e為底 ， 單位由比特 (bit)改為奈特 (nit)。 ??????????? NiiNN xpxPxPxPxxx12121 1)()()()( ?????? Niii bi txPxPXH12 )()(l og)()( 信息的度量 ? 1 原理分析 ? 連續(xù)信源的概率密度函數(shù)為 f(x)， 則信源的平均信息量為： ? 對二元的消息源 X和 Y， 我們定義聯(lián)合平均信息量如下： ?????＋＝)()(l og)()( 2 bi tdxxfxfXH)()(l o g)()( 2 b i tyxPyxPXYHi j jiji? ??? 信息的度量 ? 1 原理分析 ? 條件平均信息量： ? 上式表示已知信源 X中出現(xiàn)條件下 ， Y中出現(xiàn)的的條件平均信息量 。 ? 也可以定義在已知信源 Y中出現(xiàn)條件下 ， X中出現(xiàn)的條件平均信息量： ? 平均互信息量： )()(l o g)()( 2 b itxyPyxPXYHi j ijji? ???)()(l o g)()( 2 b ityxPyxPYXHi j jiji? ???? ?? ?????i j jijjii j ijijiyPxyPyxPxPyxPyxPYXI)()(l o g)()()(l o g)(),(22 信息的度量 ? 2 示例及 MATLAB實現(xiàn) ? 若二元信源的統(tǒng)計特性為 ， p+q=1 計算該信源的平均信息量 H(X) 解： 單個離散信息源的平均信息量為： ??????qpxx 21)(l o gl o g)( 22 比特qqppXH ??? 信息的度量 ? 2 示例及 MATLAB實現(xiàn) ? 用 MATLAB來計算信息量如下： ? x=[ ]。n=2。 ? r=0。 ? for i=1:n ? r=rx(i)*log(x(i))/log(2)。 ? end ? disp(39。此離散信源的平均信息量為 39。)。 ? r 此離散信源的平均信息量為 r= disp函數(shù) ? disp Display array. ? disp(X) displays the array, without printing the array name. ? If X is a string, the text is displayed. 2 示例及 MATLAB實現(xiàn) ? 實驗： ? 上面是求離散信源的信息量的函數(shù)，對于某些離散信源可以求其 最大平均信息量 ，如對二元信源。作出平均信息量與概率 p的關(guān)系圖。 2 示例及 MATLAB實現(xiàn) x=::。 %定義數(shù)據(jù)點 y=(x.*log(x)/log(2)