(TIỂU LUẬN) báo cáo THÍ NGHIỆM môn THÔNG TIN số mô phỏng nhiễu gauss

-10 x Câu hỏi: - Độ dài của quá trình ngẫu nhiên dùng trong mô phỏng càng lớn thì càng chính xác Bài 2:Kĩ thuật lượn tử hóa tuyến tính Mã code:... Các hàm tương quan của tín hiệu đều có

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

VIỆN ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG

 BÁO CÁO THÍ NGHIỆM

MÔN: THÔNG TIN SỐ

Bài 1:Mô phỏng nhiễu Gauss

Câu 1:

- Giá trị trung bình của kì vọng phản ánh giá trị trung bình của phân phối.

- Phương sai phản ánh độ phân tán của biến ngẫu nhiên.

Câu 2:

- Đồ thị P(x) có dạng phổ chuông Đó là do trong (-8,0) và (0,8) , hàm P(x) đều biểu thị cho hàm số mức lũy thừa cơ số tự nhiên e.

len=100000;%chi?u dài ng?u nhiên

x=randn(1,len);%t?o ng?u nhiên theo phân phoi chuan

title('Phan bo xac xuat Gauss');

xlabel('x'); %truc hoanh

ylabel('P(x)'); %truc tung

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

-10

x Câu hỏi:

- Độ dài của quá trình ngẫu nhiên dùng trong mô phỏng càng lớn thì càng chính xác

Bài 2:Kĩ thuật lượn tử hóa tuyến tính

Mã code:

function [indx qy]=lquan(x,xmin,xmax,nbit)

nlevel = 2^nbit;% so muc luong tu hoa

q=(xmax-xmin)/nlevel; %Buoc luong tu

1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1

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

nbit=1:10;%so bit luong tu

SNqR_uni=zeros(size(nbit));%Khoi tao SNqR_uni=0

SNqR_sin= zeros(size(nbit));%Khoi tao SNqR_uni=0

SNqR_lt=6.02*nbit;%SNqR theo li thuyet

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

x_sin

% tinh sai so luong tu hoa x_uni

eq_uni = x_uni - xq_uni;

eq_sin = x_sin - xq_sin; % tinh sai so luong tu hoa x_sin

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

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

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

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

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

title('Do thi SN_qR theo nbit');

nbit Câu hỏi:

x3 = sin(linspace(-10,10,L));

acorr_x1 = xcorr(x1);%ham tinh tu tuong quan

acorr_x2 = xcorr(x2);

acorr_x3 = xcorr(x3);

Q23 Các hàm tương quan của tín hiệu đều có giá trị cực đại tại gốc tọa độ trong khoảng -(L - 1) đến (L - 1) đối xứng nhau qua L

2 Bài 4.2:

Mã code:

esd_x = abs(fft(x,N).^2);%tinh esd

acorr_x = xcorr(x);%tinh ham tu tuong quan

ft_acorr_x = fft(acorr_x,N).*exp(j*2*pi/N*k*(L-1));%bien doi ham tuong quan sangmien f

Q24 Đối xứng nhau qua trục đi qua n = 1 vì tín hiệu được đưa về hàm sin

Q25 Phổ biên độ giống nhau, sai lệch không đáng kể

Q26.

Cách 1 sử dụng biến đổi FT

Cách 2 sử dụng biến đổi DFT

Q27 Chọn N =100 vì phải theo định lý lấy mẫu Nyquit

Q28 Phổ tần số của hàm tự tương quan chính là hàm mật độ phổ năng lượng của tín hiệu số, thể hiện phân bố năng lượng

Bài 5: Mã đường dây NRZ

1 Bài 5.1:

Mã code:

len = 100000;%do dai dong bit mo phong

st=randn(1,len)>0;

bsignal=round(st) %tao dong bit ngau nhien

NRZ_signal = bsignal*2-1;%bien doi dong bit 0 1 sang -1 1

endend

plot (SNR_db, Pe_lythuyet,'ro ');

title ('So sanh ti le loi bit BER mo phong va ly thuyet');

Pe Lý thuyết 0.1587 0.1040 0.0565 0.0230 0.0060

phỏng

Q29 Chuyển phổ tín hiệu băng gốc lên miền tần số cao hơn để lọt vào băng thông

đường dây, tăng mật độ chuyển đổi tích cực của tín hiệu có khả năng kiếm soát tần số Q30 Khi SNR tăng thì xác suất lỗi giảm do tỷ lệ nghịch với nhau

Kết quả trên đồ thị khá trung khớp với lý thuyết

Q31 Đó là trường hợp không mang dấu bởi vì có 2 loại tín hiệu NRZ đơn cực và lưỡng cực

Q32 Kết quả Pe lý thuyết gần giống với BER mô phỏng

Khi SNR tăng thì tỷ lệ lỗi bit giảm

Bài 6:Kĩ thuật điều chế số QPSK

1 Bài 6.1:

Mã code:

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

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

% Thuc hien dieu che QPSK

% Tao nhieu Gauss

Q35 Chòm sao có nhiễu có xu hướng bao sát hơn các chòm sao không nhiễu Vì

SNR giảm thì mật độ nhiễu tăng

bit_vect = randi([0 M-1],len/2,1)

qpsk_signal=pskmod(bit_vect,M,pi/4,'GRAY');%dieu che qpsk

SNR_db = 0:2:10; %Các giá trị SNR

for i=1:length(SNR_db)

qpsk_awgn=awgn(qpsk_signal,SNR_db(i)); %dieu che qpsk khi có nhiễu

qpskr_signal= pskdemod(qpsk_awgn,M,pi/4,'GRAY'); %giải điều chế

qpsk numerr(i)=biterr(bit_vect,qpskr_signal); %so bit bi loi

Q37 Xác suất lỗi bit trong điều chế BPSK và QPSK là gần như nhau, QPSK có lỗi

của mẫu so sánh và BPSK có tỉ lệ lỗi thấp hơn

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

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

s_mod_awgn = awgn(s_mod,SNR_db(i)); % Tin hieu qua nhieu

s_demod = qamdemod(s_mod_awgn,M(k),'GRAY'); % Giai dieu che M-QAM

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

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

Câu hỏi:

SNR = 0dB 5dB 10dB 15dB 20dB 25dB 16- BER 0.2856 0.1634 0.0594 0.0045 0 0

Q39 M tăng thì BER tăng theo vì số mức điều chế tăng thì BER cũng tăng theo

Q40 Khi M tăng thì sẽ truyền được nhiều bit hơn nhưng công suất và tỷ lệ lỗi bit cũng tăng theo M không thể tăng rất lớn bởi vì khi đó sẽ tồn tại nhiều tiền để tăng công suất phát