elabRadio学习笔记7---信道模拟模块

1.什么是信道模拟模块？

信道模拟模块是指用于模拟通信系统中信道的性能和特性的软件或硬件组件。

在通信系统中，信道是指信号传输的介质，它可以是空气中的无线信道，也可以是电缆等有线媒介。不同的信道具有不同的传输特性，如传输损耗、时延、抖动、多径效应、噪声等。为了评估通信系统的性能、测试算法的有效性以及验证设计的可行性，需要使用信道模拟模块来模拟真实的信道环境。

信道模拟模块主要通过模拟信道的传输特性来评估传输性能。它可以模拟信号在信道中的传播时延、衰落、抖动等，并根据预定的参数调整信号的传输质量。通过信道模拟模块，可以对通信系统进行各种场景的测试，如不同噪声环境下的性能测试、多路径效应下的传输测试等。

信道模拟模块可以通过软件实现，例如使用相关的信道仿真软件，也可以通过硬件信道仿真设备来实现。这些设备或软件通常提供了丰富的参数设置选项，可以根据需要调整信道的特性，以实现准确的信道模拟。

总而言之，信道模拟模块是用于模拟通信系统中信道特性的组件，它可以用来评估和测试通信系统的性能，并验证相关算法和设计的有效性。

2.elabRadio提供的模块：

1.实数高斯白噪声信道

实数高斯白噪声信道（Real Gaussian White Noise Channel）是一种常见的电信通信信道模型，用于描述通信系统中的噪声特性。

在实数高斯白噪声信道中，噪声是以高斯分布形式存在的，而且是均值为零、方差为一的高斯随机变量。噪声的频谱密度在整个频带上是恒定的，这意味着信道的噪声是白噪声（白色噪声），即在所有频率上均匀分布。

实数高斯白噪声信道通常用于模拟一些实际通信系统中的噪声情况，例如无线通信中的大气噪声、电缆中的热噪声等。它被广泛应用于通信系统建模、性能分析和信号处理算法的开发中。

实数高斯白噪声信道的信号输入

通常是实数信号。这意味着信号由一个维度的实数序列组成。

实数高斯白噪声信道的信号输出

是接收端所接收到的信号，该信号由发送端发送的信号经过信道传输以及受到加性实数高斯白噪声的干扰所形成。

由于实数高斯白噪声是在实数轴上均匀分布的随机干扰，它在信道中会与信号叠加在一起。这样，信道输出的信号会受到噪声的影响，导致信号发生失真和误差。

实数高斯白噪声信道的噪声输出

则是指从信道输出中分离出的噪声部分。一般来说，通过使用信号和噪声估计技术，可以进行噪声估计和消除，从而将噪声部分与信道输出的信号部分分离开来。噪声输出是研究和评估通信系统性能时非常重要的一个指标。

参数：

噪声幅度 V 通常指的是噪声信号的方差，它表示了噪声信号的强度或能量。

在实数高斯白噪声信道中，噪声信号是服从实数高斯分布的随机变量。实数高斯分布的噪声信号具有零均值，因此其方差可以用来度量噪声信号的幅度。

方差 V 是衡量数据分布离散程度的度量，它是各个数据与均值之差的平方的平均值。在噪声信号的背景下，方差 V 可以表示噪声信号的能量大小，而 V 的平方根即为噪声信号的标准差，用来衡量噪声信号的波动范围。

通常，噪声信号的方差越大，表示噪声幅度越大，即噪声信号的强度越强。相反，如果噪声信号的方差较小，则表示噪声幅度较小。

2.复数高斯白噪音信道

复数高斯白噪声信道是一种理想化的信道模型，在此模型中，信号受到复数高斯分布的噪声干扰。噪声被假设为服从复数高斯分布，它具有零均值和一定的方差。这种噪声的特点是频谱均匀分布在各个频率上，并且各个时刻和频率之间是不相关的。

在复数高斯白噪声信道中，发送的信号通过信道传输后，受到了噪声的影响。这种噪声会对信号进行加性干扰，引起信号的失真和误差。噪声的影响使得接收端得到的信号不完全等于发送端的信号，从而降低了通信系统的性能。

复数高斯白噪声信道I路信号输入和Q路信号输入

复数高斯白噪声信道的 I 路信号输入和 Q 路信号输入是指在发送端输入到信道中的复数信号的实部和虚部部分。

在通信系统中，复数高斯白噪声信道模型常用于描述传输中的噪声干扰。在这个模型中，信道上同时存在实数部分（I 路信号）和虚数部分（Q 路信号）的噪声。这些噪声都是服从独立均值为零、方差一致的高斯分布。

I 路信号输入可以表示为 I(t)，其中 t 表示时间。这个信号通常代表着发送端发送到信道的实数部分信号。类似地，Q 路信号输入可以表示为 Q(t)，代表着发送端发送到信道的虚数部分信号。

在复数高斯白噪声信道中，I 路信号输入和 Q 路信号输入会经过信道传输，并受到独立的高斯白噪声的干扰。这些噪声会叠加在信号上，导致接收端接收到的复数信号发生失真和误差。

接收端会接收到经过信道传输的复数信号输出，即 I(t) + jQ(t)，其中 j 是虚数单位。接收端需要对这个复数信号进行信号处理、解调和解码等操作，以恢复出发送端输入的原始信号。

通过对复数高斯白噪声的建模和消除噪声的方法，接收端能够尽可能减少噪声对信号的影响，实现准确的信号恢复和数据解码。

参数：

噪声幅度 V 通常指的是噪声信号的方差，它表示了噪声信号的强度或能量。

在实数高斯白噪声信道中，噪声信号是服从实数高斯分布的随机变量。实数高斯分布的噪声信号具有零均值，因此其方差可以用来度量噪声信号的幅度。

方差 V 是衡量数据分布离散程度的度量，它是各个数据与均值之差的平方的平均值。在噪声信号的背景下，方差 V 可以表示噪声信号的能量大小，而 V 的平方根即为噪声信号的标准差，用来衡量噪声信号的波动范围。

通常，噪声信号的方差越大，表示噪声幅度越大，即噪声信号的强度越强。相反，如果噪声信号的方差较小，则表示噪声幅度较小。

实数和复数高斯白噪音信道总结：

复数高斯白噪声信道和实数高斯白噪声信道都是常见的通信信道模型，它们的区别在于噪声的特性和信号的表达形式。

复数高斯白噪声信道中，噪声被建模为服从复数高斯分布的随机变量。复数高斯分布是一个具有实部和虚部的复数随机变量，其概率密度函数可以用参数均值和方差来描述。这种噪声的特点是在复平面上均匀地分布，并且实部和虚部之间是不相关的。

实数高斯白噪声信道中，噪声被建模为服从实数高斯分布的随机变量。实数高斯分布是一个具有单一维度的实数随机变量，其概率密度函数可以用参数均值和方差来描述。这种噪声的特点是在实数轴上均匀地分布，且随机变量之间是独立的。

在实际应用中，通信系统往往是基于复数信号进行设计的，因为复数信号可以更好地表达信号的相位和幅度信息。因此，复数高斯白噪声信道更符合实际通信系统的需求。而实数高斯白噪声信道通常用于特定应用，如基于实数信号的某些传感器系统或部分传输系统。两者都是理想化的信道模型，用于理论分析和性能评估，实际通信系统中的信道往往是更加复杂和多样化的。

3.带通信道

带通信道是指在通信系统中，信号在一定的频率范围内传输的信道。这种信道允许特定频率范围内的信号通过，而对其他频率的信号进行了滤波抑制。这样做的目的是为了避免其他频率范围的干扰或噪声对信号的影响。

带通信道通常由带通滤波器实现，它可以选择性地传递特定频率范围内的信号，并将其他频率范围的信号进行抑制。在传输过程中，信号会经过多个带通滤波器，每个滤波器都对应特定的频率范围。这样，只有在感兴趣的频率范围内的信号才能通过，其他频率范围的信号则被滤波器抑制。

带通信道在实际应用中经常被使用，例如在无线通信中，无线电调制解调器通常会使用带通滤波器来选择性地接收特定频率范围内的信号，并抑制其他频率范围的干扰信号。带通信道的设计和使用可以有效地提高通信系统的抗干扰性能和频谱利用效率。

参数：

1.采样频率：

        采样频率是指在信号处理中，采集或采样信号的频率。它表示在单位时间内采样的次数。一般以赫兹（Hz）为单位表示。

2.滤波阶数：

        滤波器的阶数是指滤波器中所使用的延迟单元的数量。延迟单元是滤波器中用于存储输入和输出历史数据的元件。滤波器的阶数越高，它能够更精确地对信号进行滤波，但同时也会增加计算复杂度。

在数字滤波中，滤波器的阶数通常与滤波器的系数数量相关。一般来说，阶数越高，滤波器越复杂，对信号的处理也越准确。高阶滤波器可以更好地抑制不需要的频率成分，但代价是计算量上的增加。

选择滤波器的阶数应该平衡需要对信号进行精确滤波的要求与计算复杂度之间的关系。

3.截止频率L：

        截止频率L是指滤波器响应曲线在低频端开始衰减的频率。它是滤波器起点的频率。

4.截止频率H:

        截止频率H是指滤波器响应曲线在高频端开始衰减的频率。它是滤波器终点的频率。

5.窗函数类型：

        窗函数类型是指在频域设计滤波器时，选择的用于平滑滤波器频率特性的窗函数。常见的窗函数类型有矩形窗、汉宁窗、汉明窗等。

1.Hanning:

        汉宁窗函数（Hanning Window）：汉宁窗函数是一种平滑的窗函数，其在时间域上呈对称的凸形状，能够提供较好的频谱主瓣宽度和抑制边瓣功率。

2.Blackman:

        布莱克曼窗函数（Blackman Window）是一种常见的窗函数，通常用于信号处理和频谱分析中，用于抑制信号的频谱泄漏和降低副瓣幅度。布莱克曼窗函数的形式如下：

w(n) = 0.42 - 0.5cos(2πn/(N-1)) + 0.08cos(4πn/(N-1))

其中，n表示窗函数的序号（从0开始），N表示窗口长度。

        布莱克曼窗函数在时域上具有较好的副瓣抑制和频谱主瓣峰值衰减特性。它的主要特点包括平滑衰减、抑制副瓣和高频谱分辨率。然而，布莱克曼窗函数相对于其他窗函数来说，主瓣宽度较宽。

在应用中，布莱克曼窗函数可以用于信号的频谱分析、滤波器设计、频域插值等领域。通过将输入信号与布莱克曼窗函数进行点乘来应用窗函数效果。

需要注意的是，窗函数的选择应根据具体的应用和需求。布莱克曼窗函数在某些方面表现良好，但在其他方面可能不适用。对于不同的场景和要求，还有其他窗函数可供选择，如矩形窗、汉宁窗（Hanning Window）、汉明窗（Hamming Window）等。

3.Blackman-Harris Window

        布莱克曼-哈里斯窗函数是一种广泛使用的窗函数，常用于频谱分析和信号处理中。它是布莱克曼窗函数（Blackman Window）和哈里斯窗函数（Harris Window）的组合。

布莱克曼-哈里斯窗函数在时间域上呈现平滑的形状，具有较宽的主瓣（main lobe）宽度和较好的副瓣（side lobe）抑制效果。主瓣宽度的宽度使得它适用于处理宽频带信号，而副瓣抑制效果则有助于减小频谱泄露和降低噪声干扰。

这里还有一些其它的窗函数，我实在没找到，有知道的大佬，请在评论区指导一下。

6.滤波器输出放大：

        滤波器输出放大表示滤波器在频域中对信号的增益或减益。它影响滤波器输出信号的幅度大小。调整滤波器输出的放大倍数时要小心，确保输出信号不会因过度放大而引起失真或削波问题。

由于本人非通信专业，只是暂做竞赛使用，帮助自己快速上手elabradio所作笔记。如有错误，请多海涵。