衰落信道参数包括多径扩展和多普勒扩展.时不变的多径扩展相当于一个延时抽头滤波器,而多普勒扩展要注意多普勒功率谱密度,通常使用Jakes功率谱.高斯.均匀功率谱. 多径衰落信道由单径信道叠加而成,而单径信道中最重要的就是瑞利(Rayleigh)平坦衰落信道. 下面给出瑞利平坦衰落信道的改进Jakes模型的实现: function [h]=rayleigh(fd,t) %改进的jakes模型来产生单径的平坦型瑞利衰落信道 %Yahong R.Zheng and Chengshan Xiao "Imp

关于OFDM系统的MATLAB仿真实现的第二篇随笔,在第一篇中,我们讨论的是信号经过AWGN信道的情况,只用添加固定噪声功率的高斯白噪声就好了.但在实际无线信道中,信道干扰常常是加性噪声.多径衰落的结合.今天我们准备再进一步,让信号经过多径瑞利衰落信道.在这种信道条件下,信号具体是怎么怎么变化的呢?下面将讲解系统仿真的各个部分以及实现多径衰落的方法. 注意:为了整个系统的完整性,第一篇随笔中的每个步骤这里也都又写了一遍,但省略了补充知识部分,在第一篇的基础上添加了实现多径衰落的部分.想要看信噪比

rayleighchan实现瑞利多径衰落信道 1.命令格式: chan = rayleighchan(ts,fd,tau,pdb) 其中: ts—为输入信号的采样周期, fd—就是Doppler频偏,以Hz为单位,与速率的换算关系为v×fc/c,fc是载频 tau—输入的信道参数,一个向量,包含了各径的延时,以s为单位 pdb—输入的信道参数,一个向量,包含了各径的功率(当然是均值啦,实际产生的能量都是以此为均值的随机量),以dB为单位. 然后y = filter(chan,x),即可将信道的影

最近在上最优理论这门课,刚开始是线性规划部分,主要的方法就是单纯形方法,学完之后做了一下大M算法和分段法的仿真,拿出来与大家分享一下.单纯形方法是求解线性规划问题的一种基本方法. 线性规划就是在一系列不等式约束下求目标函数最大值或最小值的问题,要把数学中的线性规划问题用计算机来解决,首先要确定一个标准形式. 将所给的线性规划问题化为标准形式: s.t.是英文subject to 的简写,意思是受约束,也就是说第一个方程受到后面两个方程的约束.对于求最大值问题可以将目标函数加负号转换为最小值问题.

[笔记一:单载波传输与多载波传输] MIMO-OFDM技术是3G-LTE,WiMAX通信系 统,以及WLan比如IEEE802.11a,IEEE802.11n等标准的关键技术,作为一枚通信狗,这些应该是必须掌握的知识.然而表示本科的通信 课程又枯燥无聊又脱离实际系统,上课的时候,老师总是罗列一大堆专业术语,什么都讲,但前后联系以及细节处理是很难讲清楚的,再加上本身我自己作为大学渣 经常翘课,所以通信基础显然是不怎么牢靠的,整好最近boss在给本科生上一门相关的课程,让我帮忙写一些上课演示的小程序

1.NB-IOT多输入多输出技术 NB-IoT可以利用多天线技术抑制信道传输衰弱,获得分集增益.空间复用增益和阵列增益,在发送端和接收端均采用多天线实现信号同时发送和接收: 因此就形成了一个并行的多空间信道,充分利用空间信道传输资源,在不增加系统带宽和天线发射总功率的条件下提供空间分集增益,在多径衰落信道中提高传输的可靠性,也即是实现信息的多输入多输出. NB-IoT的多输入多输出技术还采用了预编码或波束成型技术,可以确保一个或多个指定方向上的能量形成一个阵列增益,允许在不同方向上的多个用户同时

主集天线和分集天线 分集接收技术是一项主要的抗衰落技术,可以大大提高多径衰落信道传输下的可靠性,在实际的移动通信系统中,移动台常常工作在城市建筑群或其他复杂的地理环境中,而且移动的速度和方向是任意的.分集接收技术被认为是明显有效而且经济的抗衰落技术. 分集的基本思想是将接收到的多径信号分离成不相关的(独立的)多路信号,然后把这些多路信号分离信号的能量按一定的规则合并起来,使接收到的有用信号能量最大,进而提高接收信号的信噪比.因此,分集接收包括两个方面的内容:一是如何把接收的多径信号分离出来使其互

由于是第一篇博客,想先说点废话,其实自己早就想把学到的一些东西总结成文章随笔之类的供自己复习时查看的了.但是一是觉得自己学的的不够深入,总结也写不出什么很深刻的东西:二是觉得网上也有海量的资料了,需要时查一查根本不需要自己写.但是恰恰也是网上的资料过于庞大,良莠不齐,导致每次都如海水一样的知识涌入脑中,最后也如走马观花一般了了看下,知识吸收率低的惊人.现在也准备改变一下观念,尽量把自己学过的东西归纳整理,以随笔的形式发出来,可能有些地方我还不能理解作者的做法,我也会记录出来,懂的地方解释清楚,不

每次打开matlab都会的修改默认路径,是一件有些烦恼的事情.所以,就想尝试更改默认路径 方法如下: 1.在matlab安装目录,找到toolbox文件夹,打开local文件件,打开matlabrc.m文件 2.拉到代码最下一行,添加你想打开的默认路径,即可,如图所示,我的路径为括号内所示, cd('D:\wuProgram\MATLAB2014b\work');

有的时候用C#写图像处理方法,比较费事,不如Matlab简单,但是Matlab又做不出WPF那样的好看界面,怎么办呢. 今天正好我要实现这个功能,就顺便写个小例子,给需要的人做个借鉴. 想要用WPF调用Matlab代码,就用到了Matlab生成.DLL文件的功能. 注:我的VS版本是2013,Matlab版本是2012a,两个软件不算新也不算老,应该是现在普遍用的版本 首先,生成Matlab的.DLL文件 在matlab的左下角选择start-matlab-NE-deploytool,或者直接在

1.det(A)可以计算矩阵A的行列式值.inv(A)可以计算矩阵A的逆 2.rref(A)可以将矩阵A化为行简化阶梯梯形矩阵 3.eps是系统定义的容许误差,eps=2.2204*10-16 4.pi表示圆周率π 5.inf表示无穷大 6.nan表示不确定,它是由inf/inf或者0/0而产生的 7.who命令可检验MATLAB工作空间中建立的变量名 8.whos命令可检验MATLAB工作空间中建立的变量名.维数.字节数.数据类型 9.clear all可清除一切变量 10.clc命令用于清除

Matlab绘图 强大的绘图功能是Matlab的特点之一,Matlab提供了一系列的绘图函数,用户不需要过多的考虑绘图的细节,只需要给出一些基本参数就能得到所需图形,这类函数称为高层绘图函数.此外,Matlab还提供了直接对图形句柄进行操作的低层绘图操作.这类操作将图形的每个图形元素(如坐标轴.曲线.文字等)看做一个独立的对象,系统给每个对象分配一个句柄,可以通过句柄对该图形元素进行操作,而不影响其他部分. 本章介绍绘制二维和三维图形的高层绘图函数以及其他图形控制函数的使用方法,在此基础上,再介

matlab画图形函数 semilogx loglog 主要是学习semilogx函数,其中常用的是semilogy函数,即后标为x的是在x轴取对数,为y的是y轴坐标取对数.loglog是x y轴都取对数. 例子, clc;clear;close all;x = 0:.1:10;y = 2*x+3;subplot(211);plot(x,y);grid onsubplot(212);semilogy(x,y);grid on 结果   —————————复习各种matlab图形函数———————

对于这次论文项目,最后在写一篇关于工程的博客,那就是在asp.net下调用matlab生成的dll动态链接库.至今关于matlab,c/c++(opencv),c#(asp.net)我总共写了4篇配置的博客,配置问题搞了我们差不多2周多的时间,各种编译不通过,各种链接出问题,各种头疼,甚至都有放弃asp.net下建工程,转用matlab的gui来实现前端界面的念头了.但是在队友的强烈要求下,我不得不硬着头皮搞下这配置问题,最终总结出这4篇配置博客.其中艰辛,恐怕连队友都不甚了解. 当然在实验室同

>_<:在 MATLAB 的命令窗口(Command Window)中运行 guide 命令,来打开 GUIDE 界面,如下: >_<:然后,选择空模板(Blang GUI),点击 OK,即可打开 GUIDE 的设计界面,如下: >_<:点击工具栏上的菜单编辑器(Tools->Menu Editor),打开菜单编辑器,如下: >_<:在 Menu Bar 中新建一个菜单项,名字为“文件”,其他设置请看下图: >_<:在“文件”菜单下添加菜单

Matlab绘图 强大的绘图功能是Matlab的特点之一,Matlab提供了一系列的绘图函数,用户不需要过多的考虑绘图的细节,只需要给出一些基本参数就能得到所需图形,这类函数称为高层绘图函数.此外,Matlab还提供了直接对图形句柄进行操作的低层绘图操作.这类操作将图形的每个图形元素(如坐标轴.曲线.文字等)看做一个独立的对象,系统给每个对象分配一个句柄,可以通过句柄对该图形元素进行操作,而不影响其他部分. 本章介绍绘制二维和三维图形的高层绘图函数以及其他图形控制函数的使用方法,在此基础上,再介

常用的二维图形命令: plot:绘制二维图形 loglog:用全对数坐标绘图 semilogx:用半对数坐标(X)绘图 semilogy:用半对数坐标(Y)绘图 fill:绘制二维多边填充图形 polar:绘极坐标图   bar:画条形图 stem:画离散序列数据图    stairs:画阶梯图 errorbar:画误差条形图 hist:画直方图 fplot:画函数图 title:为图形加标题 xlabel:在X轴下做文本标记 ylabel:在Y轴下做文本标记 zlabel:在Z轴下做文本标记

(一)二维数据曲线图 一.绘制单根二维曲线 1.基本调用格式 plot(x,y) (1)x,y为长度相同的向量,分别用于储存x坐标和y坐标数据 (2)用于绘制以x,y为横,纵坐标的二维曲线. (3)举例 >> x=linspace(,*pi,); >> y=*exp(-*x).*cos(*pi*x); >> plot(x,y) 效果如下: 从这里我们可以明白plot绘图,其实是取点,然后用光滑的曲线进行连接的.可以说是最差的插值方法吧. 2.plot函数最简单的调用格式

一. 二维数据曲线图1.1 绘制 单根二维曲线plot 函数的基本调用 格式为:plot(x,y) 其中x和y为长度相同的向量,分别用于存储x坐标 和y坐标数据. 例1-1 在0≤x≤2p区间内,绘制曲线y=2e-0.5xcos(4πx)程序 如下:x=0:pi/100:2*pi;y=2*exp(-0.5*x).*cos(4*pi*x);plot(x,y) 例1-2 绘制曲线.程序如下:t=0:0.1:2*pi;x=t.*sin(3*t);y=t.*sin(t).*sin(t);plot(x,y

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