Detectia secventelor numerice -de laborator matlab

detectia secventelor numerice

Obiectivele lucrarii

Studiul caracteristicilor filtrului adaptat

Investigarea performantelor diferitelor structuri de receptoare bazate pe diferite filtre prin masurarea probabilitatilor de eroare pe bit

3) Utilizarea diagramei ochiului ca instrument de analiza al diferitilor parametrii ai procesului de detectie;

4) Asimilarea functiilor MATLAB pentru implementarea diferitelor tehnici de detectie.

Desfasurarea lucrarii

Caracteristicile filtrului adaptat

a) Sa se genereze un impuls rectangular unitar de durata 1 ms. Sa se reprezinte functia pondere a filtrului adaptat cu acest tip de semnal. Sa se reprezinte iesirea filtrului adaptat atunci cand semnalul generat se aplica la intrarea sa. Sa se determine momentul cand semnalul de iesire atinge maximul.

b) Sa se repete punctul a) pentru un impuls triunghiular unitar de durata 10 ms.

c) Sa se repete punctul a) pentru un cod manchester unitar de durata  10 ms. Sa se prezica functia pondere a filtrului adaptat corespunzator si iesirea filtrului cand la intrare i se aplica acest semnal.

d) Sa se genereze secventa [1 0 0 1 0] codificata NRZ bipolar, pentru un debit binar de 1 kbps si o amplitudine de 1 V. Sa se determine iesirea filtrului adaptat cand la intrare i se aplica acest semnal.

e) Sa se foloseasca acelasi filtru adaptat pentru filtrarea aceleeasi secvente codificate NRZ unipolar.

a)

r=wave_gen(1,'polar_nrz',1000);

rm=match('polar_nrz',r);

figure ; subplot(3,1,1)

waveplot(r)

subplot(

match('polar_nrz')

subplot(313); waveplot(rm)

b)

r=wave_gen(1,'triangle',1000);

rm=match('triangle',r);

figure

subplot(

waveplot(r)

subplot(

match('triangle')

subplot(

waveplot(rm)

c)

r=wave_gen(1,'manchester',100);

rm=match('manchester',r);

figure

subplot(

waveplot(r)

subplot(

match('manchester')

subplot(

waveplot(rm)

d)

x5=wave_gen([1 0 0 1 0],'polar_nrz',1000);

rm=match('polar_nrz',x5);

figure

subplot(

waveplot(x5)

subplot(

waveplot(rm)

e)

x5=wave_gen([1 0 0 1 0],'unipolar_nrz',1000);

rm=match('polar_nrz',x5);

figure

subplot(

waveplot(x5)

subplot(

waveplot(rm)

Detectia semnalelor

Sa se genereze o secventa binara de lungime 10 si semnalul care o codifica NRZ polar. Sa se aplice acest semnal unui canal avand banda de 4.9 kHz si sa se suprapuna peste acesta un zgomot alb, aditiv, gaussian de putere 2 W. Sa se aplice apoi semnalul rezultat filtrului adaptat corespunzator. Sa se concluzioneze asupra erorilor de detectie atunci cand decizia se ia plecand de la semnalul brut sau folosind semnalul filtrat.

b10=binary(10);

x10=wave_gen(b10,'polar_nrz',1000);

subplot(

waveplot(x10)

y10=channel(x10,1,2,4900);

subplot(

waveplot(y10)

subplot(

z10=match('polar_nrz',y10);

waveplot(z10)

Receptor cu filtru adaptat

a) Sa se genereze o secventa binara de lungime 2000 si semnalul care o codifica NRZ polar. Sa se aplice acest semnal unui canal avand banda de 4.9 kHz si sa se suprapuna peste acesta un zgomot alb, aditiv, gaussian de putere 0.5 W. Sa se aplice apoi semnalul rezultat filtrului adaptat corespunzator.

Sa se reprezinte apoi diagrama ochiului corespunzatoare iesirii filtrului adaptat. Pe baza acesteia sa se determine momentele de esantionare si valoarea de prag optime pentru detectie.

Sa se compare probabilitatea de eroare estimata pe baza acestui experiment cu cea teoretica.

b) Sa se repete punctul a) pentru puteri ale zgomotului de 1, 1.5 si 2 W.

a)

b=binary(2000);x=wave_gen(b,'polar_nrz');

y=channel(x,1,.5,4900);

z=match('polar_nrz',y);

eye_diag(z)

detect(z,0,1e-3,b)

pte=.5*(1-erf(sqrt(5/.5)))

b)

b=binary(2000);x=wave_gen(b,'polar_nrz');

y=channel(x,1,1,4900);

z=match('polar_nrz',y);

detect(z,0,1e-3,b)

pte=.5*(1-erf(sqrt(5/1)))

b=binary(2000);x=wave_gen(b,'polar_nrz');

y=channel(x,1,1.5,4900);

z=match('polar_nrz',y);

detect(z,0,1e-3,b)

pte=.5*(1-erf(sqrt(5/1.5)))

b=binary(2000);x=wave_gen(b,'polar_nrz');

y=channel(x,1,2,4900);

z=match('polar_nrz',y);

detect(z,0,1e-3,b)

pte=.5*(1-erf(sqrt(5/2)))

Receptor cu filtru trece jos

a) Sa se aplice un impuls unui filtru RC de ordinul 1, cu banda de 1 kHz. Sa se reprezinte iesirea filtrului si sa se determine amplitudinea maxima a acesteia.

b) Sa se genereze o secventa de zgomot alb, gaussian, centrat de putere 0.5 W, continand 2000 de esantioane. Sa se aplice apoi aceasta secventa filtrului RC si sa se determine puterea de iesire a zgomotului.

c) Sa se genereze o secventa binara de lungime 2000 si semnalul care o codifica NRZ polar.

Sa se aplice acest semnal unui canal avand banda de 4.9 kHz si sa se suprapuna peste acesta un zgomot alb, aditiv, gaussian de putere 0.5 W.

Sa se aplice apoi semnalul rezultat filtrului RC.

Sa se reprezinte diagrama ochiului corespunzatoare semnalului de iesire. Pe baza acesteia sa se determine momentele de esantionare si valoarea de prag optime pentru detectie.

Sa se decodifice secventa binara plecand de la z lpf. Sa se compare probabilitatea de eroare rezultata cu cea obtinuta in cazul filtrului adaptat.

d) Sa se repete punctele a) c) pentru puteri ale zgomotului de 1, 1.5 si 2 W si apoi pentru o banda a filtrului de 500 Hz.

e) Sa se aplice secventa [1 0 0 1 0] codificata NRZ polar, pentru un debit binar de 1 kbps si o amplitudine de 1 V, la intrarea unui filtru RC practic si sa se reprezinte semnalul de iesire. Sa se compare probabilitatea de eroare rezultata cu cea obtinuta in cazul filtrului adaptat si in cazul filtrului trece-jos ideal

a

r=wave_gen(1,'unipolar_nrz');

r_lpf=rc(1000,r);

subplot(

waveplot(r)

subplot(

waveplot(r_lpf)

b)

n=gauss(0,0.5,2000

meansq(rc(1000,n))

c)

b=binary(2000);

x=wave_gen(b,'polar_nrz');

y=channel(x,1,.5,4900);

z_lpf=rc(1000,y);

clf,eye_diag(z_lpf);

detect(z_lpf,prag,moment_esantionare,b);

e)

x5=wave_gen([1 0 0 1 0],'unipolar_nrz',1000);

y5=int_dump(x5);

clf;waveplot(x5);hold on;waveplot(5*y5)