BÁO cáo THÍ NGHIỆM môn THÔNG TIN số

Câu hỏi 24: trong miền tần số thì phổ của tín hiệu rời rạc nó liên tụcCâu hỏi 25: phổ biên độ của esd_x có biên độ gần như đều nhau.. còn phổ biên độ của ft_acorr_x có biên độ tăng dần đ

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

VIỆN ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG

PHẦN 2: CÁC BÀI THÍ NGHIỆM BÀI SỐ 1: QUÁ TRÌNH NGẪU NHIÊN CỦA TÍN HIỆU 1.1:

Code:

x=-5:0.1:5; % mang cac phan tu tu -5 den 5 cach nhau 0.1

gauss=exp(-x.^2/2)/sqrt(2*pi); % phan bo xac suat Gauss

Ý nghĩa của kì vọng: biểu thị các giá trị chính giữa của Gauss

Ý nghĩa của phương sai: biểu thị mức rời rạc của giá trị biến ngẫu nhiên

x=randn(m,n); % vecto x co gia tri ngau nhien tu 1 den 100000

buocnhay=0.1; % buoc nhay =0.1

k=-5:buocnhay:5; % khoang xet tu -5 den 5 cach deu 0.1

px=hist(x,k)/n/buocnhay; % tim so vector trong [-5, 5]

stem(k,px,'go'); % Ve do thi mo phong

Px_LT=exp(-k.^2/2)/sqrt(2*pi); % Tinh Px ly thuyet

hold on; % giu do thi phia tren

plot(k,Px_LT,'m'); % Ve do thi ly thuyet

title('Phan bo xac suat Gauss'); % tieu de do thi

xlabel('x'); % ten truc hoanh

ylabel('P(x)'); % ten truc ting

legend('Ly thuyet','Mo phong'); % ki hieu

hold off;

Đồ thị:

BÀI SỐ 2 LƯỢNG TỬ HÓA TUYẾN TÍNH

step=0:0.01:20; % khoang xet [0;20]

thoidiem=sin(randn()+step).*cos(rand()*step); % tao gia tri ngau nhien

[inx xqt] = lquan(thoidiem,-1,1,randi(3)+1); % Tinh cac diem lay mau

plot(step,thoidiem,'go',step,xqt,'s-'); % Ve do thi

grid on;

title('Do thi cua tin hieu x(t) va x_q(t)');

BÀI SỐ 3: TẠP ÂM LƯỢNG TỬ HÓA TRONG KỸ THUẬT

LƯỢNG TỬ HÓA TUYẾN TÍNH

3.1:

Code:

N = 1000;

x_uni = 2*rand(1,N)-1; % x_uni phan bo deu tu -1 den 1

x_sin = sin(linspace(1,5,N)); % tin hieu sin

nbit = 1:10; % so bit luong tu tu 1 den 10

SNqR_uni = zeros(size(nbit)); % Khoi tao mang SNqR_uni va SNqR_sin chua

SNqR_sin = zeros(size(nbit)); % SNqR cua tin hieu phan bo deu va tin hieu sin

SNqR_lt = 6.02*nbit; % Mang chua SNqR tinh theo ly thuyet

Ps_uni = sum(x_uni.^2)/N; % Cong suat tin hieu x theo (3-3)

Ps_sin = sum(x_sin.^2)/N;

for i = 1:size(nbit,2) % size(n,2) tra ve so cot cua n

[indx_uni, xq_uni] = lquan(x_uni,-1,1,nbit(i)); % Luong tu hoa x_uni

[indx_sin, xq_sin] = lquan(x_sin,-1,1,nbit(i)); % Luong tu hoa x_sin

eq_uni = x_uni - xq_uni; % sai so cua x_uni

eq_sin = x_sin - xq_sin; % sai so cua x_sin

Pq_uni = sum(eq_uni.^2)/N; % cong suat tap am luong tu x_uni

Pq_sin = sum(eq_sin.^2)/N; % cong suat tap am luong tu x_sin

SNqR_uni(i) = 10*log10(Ps_uni/Pq_uni); % SNR_db cua x_uni

SNqR_sin(i) = 10*log10(Ps_sin/Pq_sin); % SNR_db cua x_sin

end

plot(nbit,SNqR_uni,'g-.'); % ve do thi SNR tin hieu phan bo deu mo phong

hold on;

plot(nbit,SNqR_sin,'c '); % ve do thi SNR tin hieu sin mo phong

plot(nbit,SNqR_lt,'k-'); % Ve do thi SNR tin hieu phan bo deu ly thuyet

xlabel('nbit');

legend('Phan bo deu','Hinh sin','Ly thuyet');

title('Do thi SN_qR theo nbit');

ylabel('SN_qR');

grid on;

hold off;

Đồ thị:

SNR theo lý thuyết: 6.0200 12.0400 18.0600 24.0800 30.1000 36.1200 42.1400 48.1600

54.1800 60.2000

SNR theo uni: 5.8361 11.7784 17.8588 23.9559 30.1048 35.9538 42.0177 48.0865 53.8967 60.1301

SNR theo sin: 6.4171 12.8834 19.3981 25.6702 32.0389 38.1620 44.3266 50.4033 56.4544 62.5722

Câu hỏi 17: n tăng thêm thì SNR tang lên do hàm mũ

Câu hỏi 18: Vì dựa vào công thức của SNR thì SNR và n tỷ lệ thuận, không phụ thuộc vào kích thước bướclượng tự và dải biên độ lượng tử

Câu hỏi 19: x phân bố trên trong [-1,1]

BÀI SỐ 4: MẬT ĐỘ PHỔ NĂNG LƯỢNG VÀ HÀM TỰ

TƯƠNG QUAN CỦA TÍN HIỆU

4.1:

Code:

L = 500; % Chieu dai cua tin hieu là 500 mau

x = randn(1,L); % Tao tin hieu ngau nhien theo phan phoi Gauss

x = xcorr(x); % ham tu tuong quan cua x

n = (-L+1):(L-1); % Cac mau gia tri

plot(n,x); % Ve do thi ham tu tuong quan tin hieu ngau nhien

xlabel('n');

ylabel('r_x_x');

title('Ham tu tuong quan');

hold on;

biendo = linspace(-1,1,L); % bien do tang dan

ttquanbiendo = xcorr(biendo); % ham tu tuong quan cua tang dan bien do

plot(n,ttquanbiendo,'c '); % Ve do thi ham tu tuong quan bien do tang dan

biendo = sin(linspace(-10,10,L)); % tin hieu sin

ttquanbiendo = xcorr(biendo); % ham tu tuong quan

plot(n,ttquanbiendo,'k+'); % Ve do thi ham tu tuong quan cua sin

legend('Ngau nhien','Bien do tang dan','Hinh sin')

hold off;

Đồ thị:

Câu hỏi 21: Hàm tự tương quan làm tang biên độ dần đều

Câu hỏi 22: Giá trị lớn nhất nằm khoảng giữa của đồ thị ở điểm n=0

Câu hỏi 23: Tín hiệu khác nhau cho ra hàm tự tương quan khác nhau

4.2:

Code:

L = 50; % do dai tin hieu

N = 500; % So luong cac tan so roi rac [0;2pi]

w = linspace(0,2*pi,N); % Tao N tan so tang dan tu 0 den 2*pi

x = rand(1,L);

fx = freqz(x,1,w); % Bien doi Fourier cac tan so roi rac

esd_x = fx.*conj(fx); % Tinh mat do pho nang luong

acorr_x = xcorr(x); % Tinh tu tuong quan cua x

ft_acorr_x = freqz(acorr_x,1,w).*exp(j*w*(L-1)); % Bien doi Fourier ham tu tuong quan cua x

Câu hỏi 24: trong miền tần số thì phổ của tín hiệu rời rạc nó liên tục

Câu hỏi 25: phổ biên độ của esd_x có biên độ gần như đều nhau còn phổ biên độ của ft_acorr_x có biên

độ tăng dần đều

Câu hỏi 26: ta có w= 2pif => 2f=w/pi = wk/N

Câu hỏi 27: Chọn N càng lớn thì độ chính xác càng cao nhưng đổi lại về hiệu năng

Chính vì vật N ít nhất bằng 20

Câu hỏi 28: để phân tích hệ thống LTN khi mà biến đổi Fourier không tồn tại

BÀI SỐ 5: MÃ ĐƯỜNG DÂY NRZ

5.1:

Code:

len = 100000; % Do dai dong bit mo phong

SNR_db = 0:2:8; % Tao vector SNR_db = 0 2 4 6 8

SNR = 10.^(SNR_db/10); % Doi SNR tu deci sang lan

bsignal = randi([0 1],1,len); % Dong bit ngau nhiên do dai len

NRZ_signal = bsignal*2-1; % Bien doi dòng bit 0 1 sang -1 1

N0 = 1./SNR;

for i=1:length(SNR_db)

tap_am = sqrt(N0(i))*randn(1,len); % Tao tap am noise voi ti so SNR(i)

receive_tinhieu = NRZ_signal + tap_am; % Tin hieu thu duoc = Tin hieu NRZ ben phat + tap am

giaima_NRZ = sign(receive_tinhieu); % Giai ma tin hieu NRZ thu duoc

[n,BER(i)] = symerr(giaima_NRZ,NRZ_signal); % so sanh voi ber ban dau

va tinh xac suat loi

Câu hỏi 29: Vì mã đường dây chuyển đổi chuỗi số nhị phân thành tín hiệu số, mục đích để truyền thông tin số

Câu hỏi 30: Nếu SNR tang thì xác suất lỗi giảm vì bản chất chúng nó tỷ lệ nghích với nhau, chính vì vật đồ thị mô phỏng phù hợp với lý thuyết

Câu hỏi 31: Trường hợp này là trường hợp không mang dấu vì NRZ có 2 loại là đơn cực và lưỡng cực5.2:

Code:

len = 100000; % Do dai dong bit mo phong

SNR_db = 0:2:8; % SNR_db = 0 2 4 6 8

SNR = 10.^(SNR_db/10); % Doi SNR tu deci sang lan

bsignal = randi([0 1],1,len); % Dong bit ngau nhiên do dai len

NRZ_signal = bsignal*2-1; % Bien doi dòng bit 0 1 sang -1 1

N0 = 1./SNR;

for i=1:length(SNR_db)

tap_am = sqrt(N0(i))*randn(1,len); % Tao tap am noise voi ti so SNR(i)

receive_tinhieu = NRZ_signal + tap_am; % Tin hieu thu duoc = Tin

hieu NRZ ben phat + tap am

giaima_NRZ = sign(receive_tinhieu); % Giai ma tin hieu NRZ thu duoc

[n,BER(i)] = symerr(giaima_NRZ,NRZ_signal); % so sanh voi ber ban dau

va tinh xac suat loi

end

plot(SNR_db,BER,'ko '); % Ve do thi BER

Pe = 1/2*(1-erf(sqrt(SNR)/sqrt(2))); % Xac suat loi theo ly thuyet

hold on;

plot(SNR_db,Pe,'mx:');

xlabel('SNR_d_B');

ylabel('BER');

legend('Mo phong','Ly thuyet');

title('Do thi so sanh ly thuyet và mong phong theo ty le loi');

Đồ thị:

Theo lý thuyết: 0.1587 0.1040 0.0565 0.0230 0.0060

Theo mô phỏng: 0.1584 0.1031 0.0553 0.0224 0.0059

Nhận xét: dựa vào đồ thị thì mô phỏng gần đúng với lý thuyết

BÀI SỐ 6: KỸ THUẬT ĐIỀU CHẾ SỐ QPSK

Code:

len = 50000; % Do dai dong bit mo phong

SNR_db = 0; % SNR co don vi Decibel

SNR = 10^(SNR_db/10); % Doi SNR tu Decibel sang lan

tinhieunhiphan = randi([0 1],1,len); % Tao dong bit ngau nhien do dai len

Es = std(tinhieu_qpsk)^2; % Nang luong

N0 = Es/SNR; % Cong suat noise

nhieu_gauss = sqrt(N0/2)*(randn(1,length(tinhieu_qpsk))

+j*randn(1,length(tinhieu_qpsk)));

awgn_qpsk = tinhieu_qpsk + nhieu_gauss; % tin hieu di qua kenh AWGN

plot(awgn_qpsk,'.'); % Ve do thi voi tin hieu co nhieu

Với SNR = 3db:

Với SNR =6db:

Câu hỏi 33: Mục đích để truyền tín hiệu đi xa, còn nguyên nhân là do để phù hợp với kênh truyền, còn mục đích khối điều chế để xử lý tín hiệu truyền đi

Câu hỏi 34: Từ các đồ thị ta thấy tín hiệu nó bao quanh các chòm sao

Câu hỏi 35: Khi thay đổi SNR thì các điểm nó tiến sát gần hơn các chòm sao

Câu hỏi 36: Năng lượng kí hiệu là 3db còn năng lượng bit là 1.5db

BÀI SỐ 7: XÁC SUẤT LỖI BIT TRONG ĐIỀU CHẾ QPSK

Code:

len = 50000; % Do dai dong bit mo phong

SNR_db = 0:2:8; % Tao vector SNR_db = 0 2 4 6 8

SNR = 10.^(SNR_db/10); % Doi SNR tu Decibel sang lan

tinhieunhiphan = randi([0 1],1,len); % Tao dong bit ngau nhien do dai len

% Thuc hien dieu che QPSK

Pb = 1/2*erfc(1/sqrt(2).*sqrt(SNR)); % Xac suat loi bit

plot(SNR_db,Pb,'ko '); % Ve do thi ly thuyet

xlabel('SNR_d_B');

ylabel('BER');

title('Do thi ty le bit loi ly thuyet va mo phong');

hold on;

plot(SNR_db,BER); % Ve do thi BER mo phong

legend('Ly thuyet','Mo phong');

hold off;

Đồ thị:

Pb lý thuyết 0.1587 0.1040 0.0565 0.0230 0.0060

BER mô phỏng 0.1573 0.1048 0.0569 0.0237 0.0065

Câu hỏi 37: BPSK và QPSK từ chứng minh trên cho thấy xác suất lỗi giống nhau

Câu hỏi 38:Ứng dụng: 3G, truyền hình số, mạng không dây

BÀI SỐ 8: MÔ PHỎNG ĐIỀU CHẾ M-QAM QUA KÊNH NHIỄU GAUSS

8.1:

Code:

n_sym = 50000; % So ky tu dieu che

M = [16 32 64]; % So symbol ky hieu

SNR_db = 0:25; % Tao vector SNR = 0 - 25 Decibel

BER = zeros(length(M),length(SNR_db)); % BER de luu ti le loi bit

for i = 1:size(M,2) % size(M,2) la so cot cua M

s_stream = randi([0 M(i)-1],1,n_sym); % Tao dong bieu tuong do dai n_sym

s_mod = qammod(s_stream,M(i),0,'GRAY'); % Dieu che M-QAM

for r = 1:size(SNR_db,2) % Vong lap tinh BER

tinhhieuquaawgn = awgn(s_mod,SNR_db(r),'measured'); % Tin hieu qua nhieu

giaidieuchetinhieu = qamdemod(tinhhieuquaawgn,M(i),0,'GRAY'); % Giaidieu che M-QAM

[num ratio] = biterr(s_stream,giaidieuchetinhieu); % Tinh ti le loi bit

BER(i,r) = ratio; % Luu ti le loi bit vao BER

SNR 0dB 5dB 10dB 15dB 20dB 25dB 16-QAM 0.2888 0.1635 0.0777 0.0092 0 0

32-QAM 0.3303 0.2240 0.1376 0.0419 0.0018 0

64-QAM 0.3597 0.2626 0.1740 0.0795 0.0150 0.0001

Câu hỏi 39: Khi M tang thì BER tang theo

Câu hỏi 40: M càng lên cao thì khả năng khối phục tín hiệu càng khó