数字基带信号及其功率谱密度函数仿真实验Word格式.docx

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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"

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"

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。

%Ê

ý

×

Ö

»

ù

´

ø

Ð

Å

º

µ

Ä

¹

¦

Â

Ê

Æ

Ã

Ü

¶

È

clearall;

closeall;

Ts=1;

N_sample=15;

%Ã

¿

¸

ö

ë

Ô

ª

³

é

Ñ

ã

dt=Ts/N_sample;

%³

±

¼

ä

ô

N=100;

%Â

t=0:

dt:

（N*N_sample-1）*dt;

T=N*N_sample*dt;

gt1=ones（1,N_sample）;

%NRZ·

Ç

Á

²

¨

Î

gt2=ones（1,N_sample/2）;

%RZ¹

gt2=[gt2zeros（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）;

%¶

ò

å

N_sample-1¸

st1=conv（data,gt1）;

st2=conv（data,gt2）;

d=2*d-1;

%±

É

Ë

«

data=sigexpand（d,N_sample）;

st3=conv（data,gt3）;

[f,st1f]=T2F（t,[st1（1:

length（t））]）;

[f,st2f]=T2F（t,[st2（1:

[f,st3f]=T2F（t,[st3（1:

figure

（1）

subplot（321）

plot（t,[st1（1:

length（t））]）;

grid

axis（[0100-1.51.5]）;

ylabel（'

¥

NRZ²

'

）;

subplot（322）;

plot（f,10*log10（abs（st1f）.^2/T））;

axis（[-1010-4010]）;

NRZ¹

（dB/Hz）'

subplot（323）

plot（t,[st2（1:

RZ²

subplot（324）

plot（f,10*log10（abs（st2f）.^2/T））;

RZ¹

subplot（325）

plot（t-5,[st3（1:

axis（[0100-22]）;

sinc²

xlabel（'

t/Ts'

subplot（326）

plot（f,10*log10（abs（st3f）.^2/T））;

sa²

f*Ts'