数字基带信号及其功率谱密度函数仿真实验

1、6.1数字基带信号及其功率谱密度函数题目要求：用matlab画出如下数字基带信号波形及其功率谱密度。（1） 单极性不归零（NRZ）波形，设0、1等概，gt=1,0tT0,else；（2） 单极性归零（RZ）波形，设0、1等概，gt=1,0tT0,else；（3） 若gt=sin(t/Ts)t/Ts,输入+1/-1序列，且等概出现。一 实验原理数字信号可以直接采用基带传输,所谓基带就是指基本频带。基带传输就是在线路中直接传送数字信号的电脉冲。 基带传输时,对于传输数字信号来说,使用的方法是用不同的电压电平来表示两个二进制数字,也即数字信号由矩形脉冲组成。我们将其划分为单极性码和双极性码，单极性码

2、使用正的电压表示数据；而根据信号是否归零，还可以划分为归零码和非归零码，归零码码元中间的信号回归到0电平，而非归零码遇1电平翻转，零时不变。二 单极性不归零（NRZ）波形时域及功率谱密度如图所示：时域上看，单极性不归零码,无电压用来表示0,而恒定的正电压用来表示1。从功率谱密度函数来看，单极性不归零函数根据表达式可知，其功率谱函数值在0点含有冲击。三 单极性归零（NZ）波形时域及功率谱密度如图所示：时域上分析，单极性归零码，当发1码时，发出正电流，但持续时间短于一个码元的时间宽度，即发出一个窄脉冲；当发0码时，仍然不发送电流；从功率谱密度函数来看，单极性归零函数根据表达式可知，其功率谱函数值在

3、f=m*fs点含有冲击。四 理想低通系统的时域图形及功率谱密度如图所示：从时域分析，抽样函数在抽样判决时有较大的不确定性，可以看出其不利于准确的进行抽样判决。从功率谱密度来看，用抽样函数带宽比矩形波的带宽窄，频带利用率有所提高。%clear all;close all;Ts=1;N_sample = 15; %dt = Ts/N_sample; %N = 100; %t = 0:dt:(N*N_sample-1)*dt;T = N*N_sample*dt;gt1 = ones(1,N_sample); %NRZgt2 = ones(1,N_sample/2); %RZgt2 = gt2 zer

4、os(1,N_sample/2);mt3 = sinc(t-5)/Ts); gt3 = mt3(1:10*N_sample);d = ( sign( randn(1,N) ) +1 )/2;data = sigexpand(d,N_sample); %N_sample-10st1 = conv(data,gt1);st2 = conv(data,gt2);d = 2*d-1; %data= sigexpand(d,N_sample);st3 = conv(data,gt3); f,st1f = T2F(t,st1(1:length(t);f,st2f = T2F(t,st2(1:length(

5、t);f,st3f = T2F(t,st3(1:length(t);figure(1)subplot(321)plot(t,st1(1:length(t) );grid axis(0 100 -1.5 1.5);ylabel(NRZ);subplot(322);plot(f,10*log10(abs(st1f).2/T) );grid axis(-10 10 -40 10);ylabel(NRZ(dB/Hz);subplot(323)plot(t,st2(1:length(t) );axis(0 100 -1.5 1.5);grid ylabel(RZ);subplot(324)plot(f,10*log10(abs(st2f).2/T);axis(-10 10 -40 10);gridylabel(RZ(dB/Hz);subplot(325)plot(t-5,st3(1:length(t) );axis(0 100 -2 2);gridylabel(sinc);xlabel(t/Ts);subplot(326)plot(f,10*log10(abs(st