Rician平坦信道-模拟 2021年10月24日2020年8月15日 通过马图拉纳坦 在无线环境中，传输的信号在到达接收器之前可能会受到多次散射。这会在接收信号中产生随机波动，这种现象被称为衰落。信号的散射版本被指定为非视线（NLOS）分量。如果非直瞄组件的数量足够…阅读更多
Python和Matlab中的BPSK误码率仿真 2021年12月10日2020年7月23日 通过马图拉纳坦 重点：在Python和Matlab中使用复数基带等效模型模拟AWGN信道上二进制相移键控（BPSK）调制的误码率性能。为什么需要复杂的基带等效模型通带模型和等效基带模型是模拟通信系统的基本模型。在通带模型中，也称为波形模拟…阅读更多
GMSK实现和仿真-第1部分 2020年11月17日2019年10月10日 通过马图拉纳坦 GMSK最小移位键控（MSK）的需求是具有调制指数的二进制CPFSK的特殊情况。它具有包络恒定、频谱紧凑、误码性能好等特点。MSK的基本问题是频谱不够紧凑，无法满足有关……的严格要求…阅读更多
基于Matlab的二项式随机变量 2020年11月17日2019年7月25日 通过马图拉纳坦 二项式随机变量是一种离散的随机变量，它对相互独立的伯努利试验的成功次数进行建模，每个试验都有成功的概率。伯努利试验一词意味着每个试验都是一个随机实验，有两种可能的结果：成功和失败。它可以用来模拟…阅读更多
伯努利随机变量 2020年11月17日2019年7月23日 通过马图拉纳坦 伯努利随机变量是一个离散随机变量，具有两种结果——成功和失败，概率为p和（1-p）。它是二进制数据生成器的一个很好的模型，也用于在通信信道引入随机误差时对接收到的二进制数据中的比特误差模式进行建模。要生成贝努利随机变量X…阅读更多
差分编码BPSK：相干检测 2020年11月19日2017年11月27日 通过马图拉纳坦 在相干检测中，接收机使用载波同步环路导出其解调频率和相位基准。这种同步电路可能在检测到的相位中引入相位模糊，这可能导致解调比特中的错误决定。例如，科斯塔斯环路在锁定点显示出弧度的整数倍的相位模糊性。作为…阅读更多
通过希尔伯特变换进行相位解调：上机 2021年10月27日2017年6月6日 通过马图拉纳坦 重点：通过提取瞬时相位对相位调制信号进行解调，可以使用希尔伯特变换。Python和Matlab的实际演示。相位调制信号：瞬时振幅/相位/频率的概念是信息通信的基础，出现在许多信号处理应用中。我们知道，形式为x（t）=a cos（ω…阅读更多
使用希尔伯特变换提取包络、相位：演示 2020年11月19日2017年4月24日 通过马图拉纳坦 重点：学习如何使用希尔伯特变换从调制信号中提取包络、瞬时相位和频率。使用Python和Matlab进行实际演示。如果你想复习分析信号的基础知识以及它与希尔伯特变换的关系，你可以访问文章：理解分析信号和希尔伯特变换简介…阅读更多
理解解析信号和希尔伯特变换 2021年5月29日2017年4月20日 通过马图拉纳坦 本文的重点是：理解解析信号、希尔伯特变换和FFT之间的关系。使用Python和Matlab进行实际演示。引言实值信号的傅里叶变换是复对称的。这意味着，相对于正频率，负频率的内容是多余的。在他们的作品中，Gabor[1]和Ville[2]瞄准了…阅读更多
OFDM中的循环前缀：Matlab中的实际演示 2020年11月19日2016年5月27日 通过马图拉纳坦 简介：OFDM中的循环前缀，利用自然信道进行循环卷积。这简化了接收机的均衡器设计。Matlab中的实际演示。循环前缀OFDM周期前缀OFDM（CP-OFDM）收发器体系结构通常使用逆离散傅里叶变换（IDFT）和离散傅立叶变换（DFT）块实现（参见图13.3）。在OFDM发射机中…阅读更多
