[6]OFDM链路的误码率和OFDM符号的功率谱密度-附件资源

Matlab功率谱估计的详尽分析——绝对原创功率谱估计是信息学科中的研究热点,在过去的30多年里取得了飞速的发展。
现代谱估计主要是针对经典谱估计(周期图和自相关法)的分辨率低和方差性能不好的问题而提出的。
其内容极其丰富,涉及的学科和领域也相当广泛,按是否有参数大致可分为参数模型估计和非参数模型估计,前者有AR模型、MA模型、ARMA模型、PRONY指数模型等;后者有最小方差方法、多分量的MUSIC方法等。
ARMA谱估计叫做自回归移动平均谱估计,它是一种模型化方法。
由于具有广泛的代表性和实用性,ARMA谱估计在近十几年是现代谱估计中最活跃和最重要的研究方向之一。
二：AR参数估计及其SVD—TLS算法。
谱分析方法要求ARMA模型的阶数和参数以及噪声的方差已知.然而这类要求在实际中是不可能提供的,即除了一组样本值x(1),x(2),…,x(T)以供利用(有时会有一定的先验知识)外,再没有其它可用的数据.因此必须估计有关的阶数和参数,以便获得谱密度的估计.在ARMA定阶和参数之估计中,近年来提出了一些新算法，如本文介绍的SVD—TLS算法便是其中之一。
三：实验结果分析和展望1，样本数多少对估计误差的影响。
（A=[1,0.8,-0.68,-0.46]）图1上部分为N=1000；
下部分为取相同数据的前N=50个数据产生的结果。
图1N数不同：子图一N=1000,子图二N=200，子图三N=50由图可知，样本数在的多少，在对功率谱估计的效果上有巨大的作用，特别在功率谱密度函数变化剧烈的地方，必须有足够多的数据才能完整的还原原始功率谱密度函数。
2，阶数大小对估计误差的影响。
A=[1,-0.9,0.76]A=[1,-0.9,0.76,-0.776]图二阶数为二阶和三阶功率密度函数图A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7]A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7,-0.74]图三阶数为三阶和四阶功率密度函数图如图所示，阶数相差不是很大时，并不能对结果产生较大的影响。
但是阶数太低，如图二中二阶反而不能很好的估计出原始值。
3，样本点分布对估计误差对于相同的A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7]；
样本的不同，在估计时的误差是不可避免的。
因此，我们在取得样本时，应该尽可能的减少不必要的误差。
图四：不同的样本得到不同的估计值4，奇异值的阈值判定范围不同对结果的影响。
上图是取奇异值的阈值大于等于0.02，而下图是取阈值大于等于0.06，显然在同种数据下，阈值的选取和最终结果有密切关系。
由于系数矩阵和其真实值的逼近的精确度取决于被置零的那些奇异值的平方和。
所以选取太小，导致阶数增大，选取太大会淘汰掉真实的系数。
根据经验值，一般取0.05左右为最佳。

实验内容：⑴用matlab语言代码实现。
⑵产生粉红色噪声和高斯色噪声：让高斯白噪声通过低通、带通、高通滤波器中的任意一个就可以产生高斯色噪声。
让高斯白噪声通过每倍频程衰减3dB的衰减滤波器的滤波器就可以产生粉红噪声。
⑶对粉红色噪声和高斯色噪声进行相关分析和谱分析。
计算粉红色噪声、高斯色噪声的均值、均方值、方差、相关函数、概率密度、频谱及功率谱密度、相关函数。
⑷所有结果均用图示法来表示，能读出具体值。

正交幅度调制QAM(QuadratureAmplitudeModulation)以其高频谱利用率、高功率谱密度等优势，成为宽带无线接入和无线视频通信的重要技术方案。
文中介绍了QAM调制解调原理，提出了一种基于SystemView的16QAM系统调制解调方案，对16QAM系统的星座图和误码率进行了仿真。
仿真结果证明该系统设计方案简易可行，对于QAM相关产品研发和QAM深入理论研究以及电子教学都具有一定的理论和实践指导意义。

随机信号及其自相关函数和功率谱密度的MATLAB实现

随着全球卫星导航系统的发展，各导航频点需要同时发射的信号数量显著增加。
针对这一问题，本文重点对卫星导航信号的恒包络复用技术进行了研究和仿真分析。
文章首先介绍了3种常用的导航信号恒包络复用算法——互复用（Interplex/CASM）、多数表决算法及最优相位恒包络发射技术（POCET）。
然后以复用四路信号为例进行了仿真实现，在不同信号功率配比的条件下对这3种恒包络复用算法进行了比较分析。
根据仿真结果，在不同功率配比下POCET算法都具有最高复用效率。
然后给出了采用POCET算法进行四路复用的复信号星座图及功率谱密度，结果表明复信号是非常理想的恒包络信号，且携带有各路子信号的导航信息。

1．设有随机初相信号X(t)=5cos(t+φ),其中相位φ是在区间（0,2π）上均匀分布的随机变量。
试用Matlab编程产生其三个样本函数。
2．假设平稳白噪声X(t)通过如图所示的线性系统，试求互相关函数，并画出其图形。
3．利用matlab程序设计一正弦型信号加高斯白噪声的复合信号。
(1)分析复合信号的功率谱密度、幅度分布特性；
(2)分析复合信号通过RC积分电路后的功率谱密度和相应的幅度分布特性；
(3)分析复合信号通过理想低通系统后的功率谱密度和相应的幅度分布特性。
4．利用matlab程序分别设计一正弦型信号，高斯白噪声信号。
(1)分别分析正弦信号、高斯噪声信号以及两者复合信号的功率谱密度、幅度分布特性；
(2)分别求（1）中的三种信号的Hilbert变换，并比较功率谱和幅度分布的变化。
(3)分别求（1）中的三种信号对应的复信号，并比较功率谱和幅度分布的变化。
(4)分析、观察（2）中的三种信号与其相应Hilbert变换信号之间的正交性。
5．利用matlab程序设计和实现图3.5.2所示的视频信号积累的检测系统，并对系统中每个模块的输入输出信号进行频域、时域分析，并分析相应信号的统计特性。
6．利用Matlab程序分别设计正弦信号、高斯白噪声信号，分析正弦信号、高斯白噪声信号以及这两者的复合信号分别通过以下四种非线性器件前后的功率谱和幅度分布变化：(1)全波平方律器件(2)半波线性律器件(3)单向理想限幅器件(4)平滑限幅器件

、基于MATLAB构构建一个在高斯白噪声信道条件下的QPSK仿真系统，要求仿真结果有：a.基带输入波形及其功率谱密度，解调输出波形及其功率谱密度；
b.QPSK信号及其功率谱密度；
c.QPSK调制解调过程；
d.QPSK信号星座图，高斯噪声曲线；
e.高斯白噪声信道条件下的误码性能以及高斯白噪声的理论曲线，要求所有误码性能曲线在同一坐标比例下绘制2、撰写设计报告

提出一种基于维纳-辛钦定理计算光学相干层析成像(OCT)系统轴向分辨率δz的通用方法:对光源的功率谱密度分布进行傅里叶逆变换,得到其自相干函数,由其半峰全宽值来获得δz。
利用该方法计算了高斯和非高斯分布光谱光源OCT系统的δz,通过与厂商给出的产品标称值相比较,验证了本方法对于高斯和非高斯分布光谱光源的正确性。
以超宽带白光光源为例,使用滤光片滤除边缘部分光谱后形成非高斯分布光谱,搭建实验系统,实测δz,所得结果与本方法的计算结果较为接近,实验验证了本方法的正确性。
本方法对于非高斯分布光谱光源OCT系统δz的计算结果,能为系统设计时的参数考虑与器件选择等提供依据。

%GMSK%绘制调制波形%误码率仿真%功率谱密度

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。