第6章通信系統(tǒng)仿真(已修改)
2025-10-23 08:04 本頁(yè)面
【正文】 第 6 章 通信系統(tǒng)仿真 第 6章 通信系統(tǒng)仿真 通信工具箱函數(shù) 信息的度量和編碼 差錯(cuò)控制編 /譯碼方法 模擬調(diào)制和解調(diào) 數(shù)字調(diào)制和解調(diào) 通信系統(tǒng)的性能仿真 擴(kuò)頻通信系統(tǒng)的仿真 第 6 章 通信系統(tǒng)仿真 在 MATLAB的 Communication Toolbox(通信工具箱 )中提供了許多仿真函數(shù)和模塊 ， 用于對(duì)通信系統(tǒng)進(jìn)行仿真和分析 。 主要包括兩部分內(nèi)容：通信函數(shù)命令和 Simulink的 Communications Blockset（ 通信模塊集 ） 仿真模塊 。 用戶既可以在 MATLAB的工作空間中直接調(diào)用工具箱中的函數(shù) ， 也可以使用 Simulink平臺(tái)構(gòu)造自己的仿真模塊 ， 以達(dá)到擴(kuò)充工具箱的內(nèi)容 。 通信工具箱中的函數(shù)名稱和內(nèi)容列表 ， 其內(nèi)容包含： Signal Sources(信號(hào)源函數(shù) )； Signal Analysis function(信號(hào)分析函數(shù) )； Source Coding(信源編碼 )； Error Control Coding(差錯(cuò)控制編碼函數(shù) )； Lower Level Function for Error Control Coding(差錯(cuò)控制編碼的底層函數(shù) )； Modulation/Demodulation(調(diào)制 /解調(diào)函數(shù) ) Special Filters(特殊濾波器設(shè)計(jì)函數(shù) )； Lower Level Function for Specials Filters(設(shè)計(jì)特殊濾波器的底層函數(shù) )； Channel Functions(信道函數(shù) )； Galosi Field Computation(有限域估計(jì)函數(shù) )； Utilities(實(shí)用工具函數(shù) )。 第 6 章 通信系統(tǒng)仿真 信息的量度與編碼 信源熵的輸出可以用隨機(jī)過(guò)程來(lái)表達(dá) 。 對(duì)于一個(gè)離散無(wú)記憶平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程 ， 其信息量 (熵 )定義為： ???? Xx xpxpXH )(log)()(其中 X表示信源取值集合， p(x)是信源取值 x的概率。 Huffman編碼 信源編碼可分為兩類：無(wú)失真編碼和限失真編碼 。 Huffman編碼的基本原理就是為概率較小的信源輸出分配較長(zhǎng)的碼字 ， 而對(duì)那些出現(xiàn)可能性較大的信源輸出分配較短的碼字 。 Huffman編碼算法及步驟如下： ① 將信源消息按照概率大小順序排隊(duì) 。 ② 按照一定的規(guī)則 ， 從最小概率的兩個(gè)消息開(kāi)始編碼 。 ③ 將經(jīng)過(guò)編碼的兩個(gè)消息的概率合并 ， 并重新按照概率大小排序 ， 重復(fù)步驟 ② 。 ④ 重復(fù)上面步驟 ③ ， 一直到合并的概率達(dá)到 1時(shí)停止 。 這樣便可以得到編碼樹狀圖。 ⑤ 按照后出先編碼的方式編程 ， 即從數(shù)的根部開(kāi)始 ， 將 0和 1分別放到合并成同一節(jié)點(diǎn)的任意兩個(gè)支路上 ， 這樣就產(chǎn)生了這組 Huffman碼 。 第 6 章 通信系統(tǒng)仿真 MATLAB信源編 /譯碼方法 大多數(shù)信源 （ 比如語(yǔ)音 、 圖像 ） 最開(kāi)始都是模擬信號(hào) ， 為了將信源輸出數(shù)字化 ，信源必須量化為確定數(shù)目的級(jí)數(shù) 。 量化方案可劃分為 標(biāo)量量化 和 矢量量化 兩種 。 在標(biāo)量量化中每個(gè)信源輸出都分別被量化 ， 標(biāo)量量化可進(jìn)一步分為均勻量化和非均勻量化 。 在均勻量化中量化區(qū)域是等長(zhǎng)的；在非均勻量化中量化區(qū)域可以是不等長(zhǎng)的 。矢量量化是對(duì)信源輸出組合進(jìn)行整體量化 。 在標(biāo)量量化中，隨機(jī)標(biāo)量 X的定義域被劃分成 N個(gè)互不重疊的區(qū)域 Ri， 1≤ i≤N , Ri被稱為量化間隔，且在每個(gè)區(qū)域內(nèi)選擇一個(gè)點(diǎn)作量化級(jí)數(shù)。這樣落在區(qū)域 Ri內(nèi)的隨機(jī)變量的所有值都被量化為第 i個(gè)量化級(jí)數(shù)，用 ix?來(lái)表示。這就意味著： ii xxQRx ?)( ???易見(jiàn)，這類量化引入了失真，其均方誤差為： ? ?? ?? Ni R xi dxxfxxD 1 21 )()?(其中 f(x)是信源隨機(jī)變量的概率密度函數(shù)。信號(hào)量化噪聲比 (SQNR)為： DXES Q N R ][l o g10 210?第 6 章 通信系統(tǒng)仿真 在 MATLAB通信工具箱中提供了兩種信源編譯碼的方法：標(biāo)量量化和預(yù)測(cè)量化 。 (1)信源編碼中的 ? 律或 A律壓擴(kuò)計(jì)算函數(shù) pand( ) 格式： out=pand(in, param, V, method) 功能：實(shí)現(xiàn) ? 律或 A律壓擴(kuò)，其中 param為 ? 值， V為峰值。壓擴(kuò)方式由 method指定。 第 6 章 通信系統(tǒng)仿真 (2) 產(chǎn)生量化索引和量化輸出值的函數(shù) quantiz( ) 格式： indx=quantiz(sig, partition) 功能：根據(jù)判斷向量 partition， 對(duì)輸入信號(hào) sig產(chǎn)生量化索引 indx， indx的長(zhǎng)度與sig矢量的長(zhǎng)度相同 。 (3) 采用訓(xùn)練序列和 Lloyd算法優(yōu)化標(biāo)量算法的函數(shù) lloyds( ) 格式： [parition, codebook]=lloyds(training_set, ini_codebook) 功能：用訓(xùn)練集矢量 training_set優(yōu)化標(biāo)量量化參數(shù) partition和碼本 codebook。ini_codebook是碼本 codebook的初始值 。 [例 62] 用訓(xùn)練序列和 Lloyd算法 ， 對(duì)一個(gè)正弦信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)量化 。 MATLAB程序如下： N=2^3。 %以 3比特傳輸信道 t=[0:100]*pi/20。 u=cos(t)。 [p,c]=lloyds(u,N)。 %生成分界點(diǎn)矢量和編碼手冊(cè) [index,quant,distor]=quantiz(u,p,c)。 %量化信號(hào) plot(t,u,t,quant,39。*39。)。 該程序運(yùn)行結(jié)果如圖 。 第 6 章 通信系統(tǒng)仿真 根據(jù)過(guò)去發(fā)送的信號(hào)來(lái)估計(jì)下一個(gè)將要發(fā)送的信號(hào)值 。 (1) 差分脈沖調(diào)制編碼函數(shù) dpcmenco( ) 格式： indx=dpcmenco(sig, codebook, partition, predictor) 功能：返回 DPCM編碼的編碼索引 indx。 其中參數(shù) sig為輸入信號(hào) ， predictor為預(yù)測(cè)器 傳遞函數(shù) ， 其形式為 [0, t1,… , tm]。 預(yù)測(cè)誤差的量化參數(shù)由 partition和 predictor指定 。 (2) 信源編碼中的 DPCM解碼函數(shù) dpcmdeco( ) 格式： sig=dpcmdeco(indx, codebook, predictor) 功能：根據(jù) DPCM信號(hào)編碼索引 indx進(jìn)行解碼 。 predictor為指定的預(yù)測(cè)器 ， codebook為 碼本 。 (3) 用訓(xùn)練數(shù)據(jù)優(yōu)化差分脈沖調(diào)制參數(shù)的函數(shù) dpcmopt( ) 格式： predictor=dpcmopt(training_set, ord) 功能：對(duì)給定訓(xùn)練集的預(yù)測(cè)器進(jìn)行估計(jì)，訓(xùn)練集及其順序由 training_set和 ord指定，預(yù)測(cè)器由 predictor輸出。 第 6 章 通信系統(tǒng)仿真 [例 63] 用訓(xùn)練數(shù)據(jù)優(yōu)化 DPCM方法 ， 對(duì)一個(gè)余弦信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)量化 。 MATLAB程序如下： N=2^3。
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