实训三数字信号的基带传输
一、实验目的
1.掌握基带信号的功率谱密度方法。

2.掌握数字基带传输系统的误码率计算。

3.理解码间干扰和信道噪声对眼图的影响。

4.理解匹配滤波器的原理。

二、实验内容
1.基带信号采用不归零矩形脉冲或升余弦滚降波形，基带信号的功率谱密度分析。

2.误码率的计算：A/σ和误码率之间的性能曲线。

3.眼图的生成。

4.匹配滤波器。

三．实验结果
1.基带信号采用矩形脉冲和根号升余弦信号波形的功率谱。

（1）二进制不归零矩形脉冲的时域波形与功率谱（对应的m 文件为rectpul.m）。

012345678910
-1
1
时间
幅度2012210178 黄亮平
-5-4-3-2-1012345
01
2
3
频率功率
双极性矩形脉冲信号的功率谱密
度（2）二进制滚降系数为1的升余弦信号的时域波形和功率谱(对应的m 文件为rcos.m)。

0102030405060708090100
-1
1
时间
幅度2012210178 黄亮平 滚降系数为1的基带信号波形
00.51 1.52 2.53 3.5
x 104
00.1
0.2
0.3
0.4
升余弦信号功率谱2、误码率的计算
随机产生10^6个二进制信息数据，采用双极性码，映射为±A。

随机产生高斯噪声(要求A/σ为0～12dB)，叠加在发送信号上，直接按判决规则进行判决，然后与原始数据进行比较，统计出错的数据量，与发送数据量相除得到误码率。

画出A/σ和误码率之间的性能曲线，并与理论误码率曲线相比较(对应的m 文件为bercompared.m)。

0246
81012
10
101010
1010
2012210178 黄亮平 误码率仿真曲线与理论曲线的比较
A/sigma b e r
3.绘制波形和眼图
（1)设基带信号波形为滚降系数为1的升余弦波形,符号周期Ts,试绘出不同滚降系数a=1,0.75,0.5,0.25时的时域脉冲波形（对应的m 文件为diffrcosa.m）。

02468101214161820
0.5
1
2012210178 黄亮平 滚降信号波形 a=1
02468101214161820
0.5
1
滚降信号波形 a=0.75
02468101214161820
0.5
1
2012210178 黄亮平 滚降信号波形 a=0.5
02468101214161820
0.5
1
滚降信号波形 a=0.25
（2）随机生成一系列二进制序列，滚降系数a=1，画出多个信号的升余弦波形（对应的m 文件为multicossignals.m）。

0102030405060708090100
-1.5-1
-0.5
0.5
1
1.5
时间幅度2012210178 黄亮平 滚降系数为1的基带信号波形
0102030405060708090100
-1.5-1
-0.5
0.5
1
1.5时间幅度2012210178 黄亮平 滚降系数为1的基带信号波形
0102030405060708090100
-1.5-1
-0.5
0.5
1
1.5时间幅度2012210178 黄亮平 滚降系数为1的基带信号波形
(3)通过高斯白噪声信道,选择a=1的升余弦波形,分别绘制出无噪声干扰以及信噪比为30,20,10,0dB 时的眼图（对应的m 文件为eyes.m）。

<1>无噪声干扰时的眼图：
-2-1.5-1-0.50
0.51 1.52
-1.5-1
-0.5
0.5
1
1.5Time A m p l i t u d e 2012210178 黄亮平 无噪声时的眼图
<2>SNR=30dB 时的眼图：
-2-1.5-1-0.50
0.51 1.52
-1.5-1
-0.5
0.5
1
1.5Time A m p l i t u d e 2012210178 黄亮平 SNR=30dB 的眼图
<3>SNR=20dB 时的眼图：
-2-1.5-1-0.50
0.51 1.52
-1.5-1
-0.5
0.5
1
1.5Time A m p l i t u d e <4>SNR=10dB 时的眼图：
-2-1.5-1-0.50
0.51 1.52-2.5-2
-1.5
-1
-0.5
00.51
1.5
2
2.5
Time A m p l i t u d e 2012210178 黄亮平 SNR=10dB 的眼图
<5>SNR=0dB 时的眼图：
-2-1.5-1-0.50
0.51 1.52
-6
-4
-2
2
4
6
Time A m p l i t u d e 四．实验中遇到的问题
1.编程过程中基带信号的功率谱密度只能显示正频部分，后来利用频谱的对称性将频谱反折得到双边功率谱密度。

2.绘制理论误码率曲线时公式推导不正确，导致最后仿真曲线与理论曲线相差较大。

3.本次实验编程过程中计算功率谱密度及误码率均需要运用for 循环，由于对MATLAB 中循环语句的误解，导致编程时思路中断，不时出现语法错误。