báo cáo thí nghiệm thông tin số

Kết quả thực hiện:3.2 Cho tín hiệu điều chế được qua kênh nhiễu trắng AWGN vẽ biểu đồ chòm sao...  Kết quả thực hiện:.

Bài 1

1.1Vẽ hàm phân bó của biến ngẫu nhiên µ với giá trị trung bình và độ lệch chuẩn cho trước mµ=0;µ=1

 Chương trình:

function tn1

x=-4:0.05:4;

p=exp(-x.^2/2)/(sqrt(2*pi));

check=trapz(x,p);

plot(x,p);

xlabel('x','Fontsize',12);

ylabel('p(x)','fontsize',12);

 Kết quả thực hiện:

1.2Vẽ hàm phân bố xác suất của biến ngẫu nhiên Gauss với trị trung bình và độ lệch chuẩn của 1 quá trình ngẫu nhiên tự tạo

 Chương trình:

function tn1_2

n=1000000;

x=-4:0.05:4;

p=exp(-x.^2/2)/(sqrt(2*pi));

check=trapz(x,p);

plot(x,p,'r');

hold on;

y=randn(1,n);

m=mean(y);

variance=std(y)^2;

x2=-4:0.05:4;

c=hist(y,x2);

stem(x2,c/n/(x2(2)-x2(1)));

title('Gaussian Distributed pdf');

xlabel('x');

ylabel('p(x)');

legend('theoretical','experimetal');

hold off;

 Kết quả thực hiện :

Nhận xét :Đồ thị của hàm phân bố Gauss nhận được giống với đồ thị ở bài 1-1 1.3Xây dựng hàm tự tương quan cho quá trình ngẫu nhiên ở bài 1.2

Nhận xét: Hàm tự tương quan của quá trình ngẫu nhiên ở ví dụ 1.2 giống với hàm mật độ phổ năng lượng của chính nó

Bài 3

3.1 Vẽ biểu đồ chòm sao của tín hiệu điều chế QPSK

 Chương trình:

clear;

x=round(rand(1,10000));

plot(x);

for i=1:2:length(x)

if x(i)==0&x(i+1)==0

s((i+1)/2)=exp(j*pi/4);

elseif x(i)==0&x(i+1)==1

s((i+1)/2)=exp(j*3*pi/4);

elseif x(i)==1&x(i+1)==1

s((i+1)/2)=exp(j*5*pi/4);

elseif x(i)==1&x(i+1)==0

s((i+1)/2)=exp(j*7*pi/4);

end

end

save ex5p1_res ;

plot(s,'*');

hold on;

t=0:0.01:2*pi;

plot(exp(j*t),('r '));

xlabel('\phi(t)');

ylabel('s_m');

title('the complex signel-space diagram for 4-QPSK');

Kết quả thực hiện:

3.2 Cho tín hiệu điều chế được qua kênh nhiễu trắng (AWGN) vẽ biểu đồ chòm sao.

 Chương trình:

clear;

load ex5p1_res;

es=var(s);

eb=es/2;

snr_db=6;

n_0=eb/10^(snr_db/10);

n=sqrt(n_0/2)*(randn(size(s))+j*randn(size(s)));

r=s+n;

plot(r,'.');

hold on;

plot(s,'.');

hold on;

t=0:0.01:2*pi;

plot('exp(j*t),]r ');

legend('s_m','s');

xlabel('I');

ylabel('Q');

title('the complex signal diagram of 4-QPSK');

 Kết quả thực hiện : TH1: SNR=6db

TH2: SNR=3dB

Qua quá trình mô phỏng trên ta thấy tỷ lệ SNR càng thấp thì các đám mây Gauss càng dày, tín hiệu càng bị nhiễu

Bài 4

4.1 Mô phỏng hệ thống truyền dẫn số băng tần cơ sở sử dụng phương pháp mã hóa NRZ lưỡng cực.Đếm số bít lỗi xuất hiện và vẽ đồ thị BEP

 Chương trình

clear all;

load ex5p1_res ;

snr_db=0:2:8;

for i=1:length(snr_db)

c(i)=cha(snr_db(i),s,x);

end

BEP=c/length(x);

semilogy(snr_db,BEP,' ');

title('The bit error probability');

xlabel('SNR in dB');

ylabel('p_b');

legend('p_b');

save ex6p1_res BEP;

Hàm cha:

function y=cha(snr_db,s,x)

es=var(s);

eb=es/2;

n_0=eb/10^(snr_db/10);

n0=sqrt(n_0/2)*(randn(size(s))+j*randn(size(s)));

ns=s+n0;

theta_m=[pi/4,3*pi/4,5*pi/4,7*pi/4];

s_m=exp(j*theta_m);

for i=1:length(s)

d=abs(s_m-ns(i));

md=min(abs(s_m-ns(i)));

if md==d(1);

r(2*i-1)=0;

r(2*i)=0;

elseif md==d(2);

r(2*i-1)=0;

r(2*i)=1;

elseif md==d(3);

r(2*i-1)=1;

r(2*i)=1;

elseif md==d(4);

r(2*i-1)=1;

r(2*i)=0;

end

end

c=0;

for i=1:length(x)

if r(i)~=x(i);

c=c+1;

end

end

y=c;

Kết quả thực hiện:

4.2 So sánh tỷ lệ bit lỗi thu được bằng mô phỏng so với lý thuyết

 Chương trình:

clear;

snr_db=0:8;

snr_db_simulation=0:2:8;

for i=1:length(snr_db)

snr(i)=10^(snr_db(i)/10);

gama_b(i)=snr(i);

p_b(i)=erfc(sqrt(2*gama_b(i))/sqrt(2))/2;

end

semilogy(snr_db,p_b,'ro ');

hold on;

load ex6p1_res BEP;

title('The bit error probability');

xlabel('SNR in dB');

ylabel('p_b');

legend('Theory','simulation');

hold off

 Kết quả thực hiện: