Материал: Методические указания к лабораторным работам по дисциплине «Теория электрической связи». Тихомиров Н.М., Остапенко А.Г
Таким образом, используя метод формирующего фильтра, можно получить случайный сигнал с заданными спектральными свойствами при минимальных аппаратнопрограммных затратах. Однако следует учитывать и тот факт, что неидеальные параметры используемого генератора белого гауссовского шума могут существенно снизить практическую значимость метода формирующего фильтра.
Примечание: При выполнении лабораторной работы следует использовать блоки библиотек пакета Simulink «Simulink» и «DSP blockset». Так, например, в качестве элемента задержки следует использовать блок «DSP Blockset Signal operation Integer delay». Вывод гистограмм осуществляется так, как показано на рис. 3. При этом блок «MATHLAB Function» взят из библиотеки «User-Defined Function». В качестве параметра блока следует указать функцию hist(u), а размерность выходной величины установить равной нулю. Блок буфера берется из библиотеки «DSP Blockset Signal management Buffers». Размер буфера выбирается равным размеру выборки, по которой производится построение гистограммы.
Наиболее важные блоки, использующиеся при выполнении лабораторных работ, приведены в приложении.
Рис. 3. Вывод гистограммы случайного процесса
9
Задание на лабораторн ую работ у
Таблица 2
Варианты заданий
|
Параметры |
|
Параметры |
|
Параметры |
|
||
|
генератора |
рав- |
|
|
||||
|
гауссовского слу- |
АРСС-фильтра |
||||||
|
номерно |
распре- |
чайного процесса |
случайного |
про- |
|||
Ва- |
деленных |
слу- |
|
|
цесса |
|
|
|
чайных величин |
|
|
|
|
||||
риант |
|
|
|
|
|
|||
Раз- |
|
Раз- |
Матема- |
|
Тип |
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
ряд- |
ряд- |
тическое |
Дис |
филь |
Коэффи- |
||
|
ность |
ность |
ожидание |
персия |
тра |
циенты |
||
|
слова |
регистра |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
5 |
|
6 |
0,1 |
1,5 |
АР |
а1= 0,2; а2= |
|
|
|
|
|
|
|
|
-0,7 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
6 |
|
9 |
0,5 |
2,2 |
АР |
а1= 0,6; а2= |
|
|
|
|
|
|
|
|
-0,2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3 |
4 |
|
5 |
0,2 |
1,1 |
СС |
с1= 0,3; с2= |
|
|
|
|
|
|
|
|
-0,9 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
4 |
5 |
|
7 |
0,3 |
4,5 |
АР |
а1= |
-0,4; |
|
|
|
|
|
|
|
а2= 0,7 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
5 |
4 |
|
9 |
0,0 |
2,7 |
СС |
с1= |
-0,2; |
|
|
|
|
|
|
|
с2= -0,7 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
6 |
5 |
|
11 |
0,4 |
1,8 |
СС |
с1= |
-0,5; |
|
|
|
|
|
|
|
с2= 0,4 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
7 |
4 |
|
7 |
0,5 |
3,6 |
СС |
с1= |
0,7; |
|
|
|
|
|
|
|
с2= -0,8 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
8 |
6 |
|
6 |
0,3 |
0,6 |
АР |
а1= |
-0,9; |
|
|
|
|
|
|
|
а2= 0,6 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
10
Продолжение табл. 2
|
Параметры |
|
Параметры |
|
Параметры |
|
||
|
генератора |
рав- |
|
|
||||
|
гауссовского слу- |
АРСС-фильтра |
||||||
|
номерно |
распре- |
чайного процесса |
случайного |
про- |
|||
Ва- |
деленных |
слу- |
|
|
цесса |
|
|
|
чайных величин |
|
|
|
|
||||
риант |
|
|
|
|
|
|||
Раз- |
|
Раз- |
Матема- |
|
Тип |
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
ряд- |
ряд- |
тическое |
Дис |
филь |
Коэффи- |
||
|
ность |
ность |
ожидание |
персия |
тра |
циенты |
||
|
слова |
регистра |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
9 |
5 |
|
9 |
0,4 |
2,9 |
СС |
с1= 0,5; с2= |
|
|
|
|
|
|
|
|
0,1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
10 |
4 |
|
7 |
0,1 |
4,7 |
АР |
а1= 0,7; а2= |
|
|
|
|
|
|
|
|
-0,1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
11 |
6 |
|
11 |
0,0 |
2,5 |
АР |
а1= 0,4; а2= |
|
|
|
|
|
|
|
|
-0,3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
12 |
5 |
|
7 |
0,3 |
1,6 |
СС |
с1= 0,6; с2= |
|
|
|
|
|
|
|
|
0,3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
13 |
6 |
|
9 |
0,5 |
0,7 |
АР |
а1= 0,6; а2= |
|
|
|
|
|
|
|
|
0,2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
14 |
4 |
|
7 |
0,8 |
3,0 |
СС |
с1= |
-0,5; |
|
|
|
|
|
|
|
с2= 0,2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
15 |
5 |
|
11 |
0,2 |
2,2 |
АР |
а1= |
-0,2; |
|
|
|
|
|
|
|
а2= 0,7 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
11
Контрольные вопросы:
1.Чем объясняется широкое применение моделей случайных сигналов как моделей информационных процессов при проектировании и отладке информационно-измерительных систем?
2.По какому принципу работают генераторы псевдослучайных последовательностей с равномерным распределением?
3.Какими способами можно преобразовать случайную величину с равномерным распределением в «гауссовскую»?
4.Чем отличаются спектры белого равномерного и белого гауссовского случайного процесса?
5.Перечислите методы моделирования гауссовских случайных процессов.
6.Чем отличаются спектры случайных процессов, построенных с помощью АР-фильтров от спектров случайных процессов, построенных с помощью СС-фильтров?
12
Лабораторная работа № 2 Двоичное кодирование данных и тактовая синхронизация
Цель лабораторной работы заключается в исследовании особенностей использования различных типов двоичного кодирования для систем тактовой синхронизации.
Задачи лабораторной работы:
1)Использовать в качестве источника информации, подлежащей передаче, генератор случайных сигналов «Random Source». Выход генератора преобразовать в цифровой сигнал с разрядностью 8. Каждый отсчет цифрового сигнала следует передавать побитно в заданном кодовом формате. Получить спектр сформированного сигнала не менее чем по 256 выборкам.
2)В качестве исходного сигнала использовать синусоидальный сигнал. Сформировать зашумленный сигнал, для чего добавить к сигналу синусоиды источник, определенный для каждого варианта. Необходимые данные для задания берутся из табл. 3 согласно варианту. Следует учитывать, что в данном случае отношение сигнал/шум (ОСШ) может быть определено
как отношение мощностей сигнала и шума ( 2=А2/2, где А – амплитуда синусоиды; 2 – дисперсия шума). Закодировать полученный сигнал, аналогично п. 1 задания и получить спектр сформированного сигнала.
3) Используя приведенную выше формулу и табличные данные, рассчитать вероятность ошибочного приема отдельного бита информации для заданного способа кодирования.
Теоретические сведения
Важной частью любой информационно-измерительной системы является подсистема синхронизации. Основной задачей этой системы – формирование и выделение сигналов синхронизации, что необходимо для правильного приема, обработки и передачи информации. Сигналы синхронизации де-
13