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RSS订阅原创 Nakagami分布，Nakagami信道的matlab仿真
瑞利，莱斯，nakagami三种信道的理论讲解参见瑞利、莱斯与Nakagami-m信道衰落模型 本文只给出matlab中nakagami信道的仿真代码。 N=10000; % 随机数个数 % Nakagami分布的参数 mu=1; omega=2; % 生成服从nakagami分布的随机数 pd=makedist('nakagami',mu,omega); r=random(pd,N,1); % 绘制生成的随机数的直方图，以概率密度形式 histogram(r,'Normalization','pdf
2020-11-30 14:35:22
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原创 matlab中生成瑞利信道的两种方法
方法一：matlab自带的瑞利信道 comm.RayleighChannel 方法二：瑞利分布序列叠加法 根据瑞利分布的概率密度函数表达式，产生服从瑞利分布的随机序列，然后与原始信号叠加。 根据概率密度函数求对应随机序列方法参见：matlab 求已知概率密度函数的随机数生成 方法三：复高斯法 当两个高斯分布正交叠加时，其和的包络服从瑞利分布。具体推到证明可参见樊昌兴的《通信原理》等书。 简单说就是，a和b为两个独立的高斯分布，若r=a+ib,则r的包络时服从瑞利分布的。 参考： BPSK系统在瑞利衰落信道下
2020-11-26 14:01:23
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原创 matlab求误比特率 biterr函数
误比特率biterr [num,err]=biterr(a,b,k) num为误比特数，err为误比特率，k为a,b中的符号转化为比特时的位数，缺省时取最大值。 例1. a,b中只有0，1，只需要1位比特表示（k取1），err=2/4=0.5 例2. 若指定k取2，表示每个符号用2位比特表示，即a=[00 01 01 01], b=[00 00 00 01]，err=2/8=0.25 例3. b中的4用比特表示为100，需要3位，即k取3，因此0和1也要用3位表示，0=000，1=001，总比特数为3*
2020-11-16 15:51:05
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原创 matlab中给信号添加高斯白噪声的两种方法，awgn计算过程,randn函数
y=awgn(x,snr,px_dBW) 给信号x添加噪声功率为某个值的高斯白噪声。 snr为信噪比，单位dB。 px_dBW为信号x的指定功率（注意，是指定功率，而不是x本身的功率），单位dBW。 缺省时为0dBW，即： awgn(x,snr)=awgn(x,snr,0) ‘measured’为根据x自动计算出来的本身功率，即用x本身的功率当作指定功率： px_W= norm(x)^2/length(x)（信号的功率计算请参见本人的另一边文章） px_dBW=10log10(px_W/1W) 有了信噪比s
2020-11-10 15:42:28
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原创 matlab中正弦信号的功率计算，范数norm
matlab中正弦信号的功率计算首先看信号的能量、功率的定义式正弦信号的能量、功率matlab中的正弦信号范数 首先看信号的能量、功率的定义式 正弦信号的能量、功率 matlab中的正弦信号 matlab中，一般是通过定义一个一维行向量当自变量来创建函数，如： 虽然绘图用plot看起来连续，但实际是离散信号，所以计算能量和功率公式是要用离散的： 写成matlab则是： 范数 matlab中范数norm默认为2-范数，即norm(x)=norm(x,2) 根据百度百科有： 因为 所以，matla
2020-11-10 14:23:02
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空空如也
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