Uma maneira simples (ad hoc) é apenas tomar uma média ponderada (ajustável por alfa) em cada ponto com seus vizinhos: ou alguma variação do mesmo. Sim, para ser mais sofisticado você pode Fourier transformar seus dados em primeiro lugar, em seguida, cortar as altas freqüências. Algo como: Isso corta as 20 frequências mais altas. Tenha cuidado para cortá-los simetricamente, caso contrário a transformada inversa não é mais real. Você precisa escolher cuidadosamente a freqüência de corte para o nível correto de suavização. Este é um tipo muito simples de filtragem (filtragem de caixa no domínio da freqüência), para que você possa tentar suavemente atenuando freqüências de alta ordem se a distorção é inaceitável. FFT não é uma má idéia, mas é provavelmente um exagero aqui. Corrente ou médias móveis dão resultados geralmente pobres e devem ser evitados para qualquer coisa além de trabalhos de casa atrasados (e ruído branco). Id uso Savitzky-Golay filtragem (em Matlab sgolayfilt (.)). Isto irá lhe dar os melhores resultados para o que você está procurando - alguma suavização local, mantendo a forma da curva. Talvez você também poderia compartilhar a expressão usada para calcular a curva BER teórica Tem havido muitos casos em que a curva derivada da A expressão teórica para a probabilidade de erro de símbolo foi comparada com a curva simulada para a probabilidade de erro de bit (e vice-versa) resultando em muita confusão e mágoa. Erros na computação SNR, ou traduzir um dado SNR para amplitudes de sinal, são comuns também. Ndash Dilip Sarwate Jan 19 12 at 22:18 A explicação simples é que há um erro na sua simulação. Heres um que trabalha em MATLAB: Note que a expressão teórica para taxa de erro de bit para BPSKQPSK modulação é: tendo em mente que Eb é a energia por bit de informação. A distinção um tanto sutil entre Eb e Es, a energia por símbolo. É algo que muitas vezes as viagens de pessoas novas para o assunto. Esta diferença também explica por que QPSK e BPSK têm a mesma taxa de erro de bits quando expressa como uma função de frac você não obtém nenhum benefício de desempenho de bit-erro movendo-se para QPSK, embora você pode conseguir uma determinada taxa de bits com menor largura de banda ocupada. Como eu observei em meu comentário sobre a questão principal, outra fonte de confusão é que a taxa de erro de símbolo é Ps 2Qleft (sqrt direito) - leftQleft (sqrt direito) right2 uma vez que o símbolo é incorreto se em Pelo menos um bit é desmodulado incorretamente, os erros de bit nos ramos em fase e em quadratura são independentes, e P (Acup B) P (A) P (B) (A) P (B) 2p-p2 para eventos independentes de probabilidade p ndash Dilip Sarwate Jan 20 12 às 17:53 Posso fazer uma pergunta Como você calcula a energia por bit Quero dizer, na realidade, não é igual a 1. Então você pode explicar na realidade como eu caculate a energia por bit Obrigado muito ndash Khanh Nguyen Sep 25 13 às 11: 45Simulação de Sistemas de Comunicação Digital Usando Matlab eBook 8211 Segunda Edição Carregando. (Secure Payment gateway por paypal, download imediato após o pagamento bem sucedido) Exclusivo quando comprado neste site. Compre 2 formatos ao mesmo preço de varejo: PDF (para visualização no PC) e EPUB (ótimo para ver em iPadiBooks, Android, Nook, Sony Reader, Kobo e a maioria dos aplicativos de e-leitura, incluindo Stanza, Aldiko, Adobe Digital Editions, outros ) Ao mesmo preço de retalho. Nota: Por favor, forneça o endereço de e-mail correto ao comprar o ebook. O ebook será enviado para o endereço de e-mail após a compra. Após a compra bem sucedida, você pode entrar em contato com o autor para quaisquer dúvidas no texto. Suas perguntas serão prontamente respondidas em um dia. Descrição: Você está interessado em simulação de sistemas de comunicação em Matlab e não sabe por onde começar Se assim for, sua busca por um bom texto termina aqui. Alguns dos tópicos de simulação incluem várias modulação digital e técnicas de codificação de canal, OFDM, canais de desvanecimento, distribuições aleatórias. Tópicos essenciais em comunicação digital também são introduzidos para promover uma melhor compreensão das metodologias de simulação. Este ebook destina-se a estudantes e instrutores que estão interessados em simulação de processamento de sinal e comunicação digital com Matlab. Você deve ter uma boa compreensão da programação Matlab para começar. Tópicos essenciais na comunicação digital são introduzidos para promover a compreensão das metodologias de simulação. Esta segunda edição inclui seguintes novos tópicos 8211 modelos de caminho de propagação como 8211 log sombreamento normal, modelos de Hata-Okumura, tratamento em profundidade da equação de Shannon-Hartley e Cálculo de Capacidade de Canal Alguns dos tópicos principais incluem: Teorema de amostragem, , Códigos de Hamming, códigos de Reed Solomon, códigos convolucionais, descodificação de Viterbi, interferência de símbolo Inter, codificação correlativa, filtro de coseno elevado, filtro de coseno de raiz quadrada, fenômeno de Gibbs, filtro de média móvel, probabilidade e processo aleatório, Qui-quadrado, Gaussiano, Uniforme , Rician, distribuições de Rayleigh, demonstração do teorema do limite central, modelos de propagação, modelos de desvanecimento, técnicas de modulação digital, OFDM, spread spectrum. Nota: Se você estiver residindo na Índia e não tiver um cartão de crédito para comprar este livro, escreva para nós em supportgaussianwaves. Vamos ajudá-lo. Tabela de Conteúdos: Capítulo 1: Essenciais da Comunicação Digital 1.1 Introdução à Comunicação Digital 1.2 Teorema da Amostragem Amostragem da Banda Base 1.3 Teorema da Amostragem Passagem de Banda ou Intermediária ou Sob Amostragem 1.4 Sobreamostragem, conversão ADC DAC, modelagem de impulsos e Filtro Combinado 1.5 Capacidade de Canal 1.6 Desempenho dos Códigos de Canal 1.7 Distâncias: Hamming vs. Euclideana 1.8 Decodificação de Decodificação Dura e Macia 1.9 Decodificação de Máxima Verossimilhança Capítulo 2: Codificação de Canal 2.1 Códigos de Hamming 8211 Como Funciona 2.2 Construção de códigos de Hamming usando matrizes 2.3 Introdução aos Códigos Reed Solomon 2.4 Design de Intercalador de Blocos para códigos RS 2.5 Codificação Convolucional e Decodificação de Viterbi Capítulo 3: Inter Symbol Interference and Filtering 3.1 Introdução ao ISI controlado (Inter Symbol Interference) 3.2 Codificação correlativa Sinalização Duobinária 3.3 Sinalização Duobinária Modificada 3.4 Filtro de Coseno Subido 3.5 Filtro de Coseno de Raiz Quadrada Elevada (Aplicação do Filtro de Combinação) 3.6 Fenômenos Gibbs MA) Filtro Capítulo 4: Probabilidade e Processos Aleatórios 4.1 Introdução a conceitos em probabilidade 4.2 Teorema de Bayes 4.3 Distribuições e Funções de Densidade 4.4 Variável aleatória Gaussiana e Distribuição Gaussiana 4.5 Variáveis Aleatórias Uniformes e Distribuição Uniforme 4.6 Variação Randômica Qui-quadrada e Distribuição Qui-quadrada 4.7 Sem centavo Distribuição do Qui quadrado 4.8 Teorema do Limite Central 4.9 Geração de Ruído Colorido no Matlab Capítulo 5: Modelos do Canal e Desvanecimento 5.1 Introdução aos Modelos do Canal 5.2 Modelo de Propagação do Espaço Livre Friis 5.3 Perda ou Log do Caminho da Distância do Log 5.4 Modelos de Hata Okumura 5.5 Introdução Modelos de desvanecimento 5.6 Desvanecimento de Rayleigh e distribuição de Rayleigh 5.7 Simulação de desvanecimento de Rayleigh Modelo de Youngs 5.8 Simulação de desvanecimento de Rayleigh Modelo 8211 (Modelo Clarkes 8211 de sinusoides) 5.9 Distribuição de atenuação e distribuição de Rician Capítulo 6: Modulações digitais 6.1 Modulação BPSK e desmodulação 6.2 BER vs EbN0 Para modulação BPSK sobre AWGN 6.3 EbN0 vs BER para BPSK sobre Rayleigh Canal 6.4 EbN0 Vs BER para BPSK sobre Rician Fading Canal 6.5 Modulação QPSK e Demodulação 6.6 BER vs. EbN0 para modulação QPSK sobre AWGN 6.7 BER vs. EbN0 para 8-PSK Modulação Sobre AWGN 6.8 Simulação de modulações M-PSK sobre AWGN 6.9 Taxa de erro de símbolo vs Simulação de curva de desempenho SNR para 16-QAM 6.10 Taxa de Erro de Símbolo Vs Simulação de curva de desempenho SNR para 64-QAM 6.11 Comparação de desempenho de técnicas de Modulação Digital 6.12 Derivação intuitiva de Desempenho de um receptor BPSK ótimo em canal AWGN Capítulo 7: Multiplexação por Divisão de Freqüência Ortogonal (OFDM) 7.1. FFTIFFT em OFDM 7.3 Função de Prefixo Cíclico em OFDM 7.4 Simulação do sistema OFDM em Matlab BER Vs EbN0 para OFDM em canal AWGN Capítulo 8: Técnicas de Espectro de Distribuição 8.1 Introdução à Comunicação de Espectro de Transmissão 8.2 Códigos utilizados em CDMA 8.3 Sequências de Longitude Máxima ) 8.4 Geração de pares de pares preferidos m para Códigos de Ouro 8.5 Geração de Códigos de Ouro e sua correlação cruzada Apêndice A1: Derivando a Equação de Shannon-Hartley para o canal CCMC AWGN - Método 1 A2. Capacidade de entrada contínua Saída contínua Memória AWGN-Método 2 A3: Constelação Capacidade Restrita do Esquema M-ary para AWGN Canal A4: Códigos Naturais e Binários A5: Construindo uma constelação retangular para 16QAM A6: Função Q e Referência de Função de Erro Por transferência paypal, imediata após o pagamento bem sucedido) Também disponível em suas lojas em linha preferidas: (Clique os ícones para comprar diretamente) Sidebar preliminar
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