Расчет характеристик сигналов и каналов связи
Определение практической ширины спектра сигнала. Согласование источника информации с каналом связи. Определение интервала дискретизации сигнала. Расчет вероятности ошибки при воздействии "белого шума". Расчет энергетического спектра кодового сигнала.
| Рубрика | Коммуникации, связь, цифровые приборы и радиоэлектроника |
| Вид | курсовая работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 07.02.2013 |
| Размер файла | 991,1 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
РАСЧЕТНО-ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА
К КУРСОВОМУ ПРОЕКТУ
“Расчет характеристик сигналов и каналов связи”
Реферат
Пояснительная записка содержит 30 листов печатного текста, 17 иллюстраций, 5 использованных источника.
Канал связи, практическая ширина спектра, интервал дискретизации, кодовый сигнал, энергетический спектр, модулированный сигнал, автокорреляционная функция.
В курсовой работе проведён расчёт основных характеристик трех сигналов; расчёт интервала дискретизации и разрядности кода, автокорреляционной функции (АКФ), энергетического спектра, мощности и вероятности ошибки при воздействии «белого шума». Приведён канал связи на рис. 1.
Содержание
- Введение 4
- 1 Расчёт характеристик сигнала 7
- 1.1 Расчет спектра сигнала 7
- 2 Расчёт практической ширины спектра сигнала 13
- 2.1 Расчёт полной энергии сигнала 13
- 2.2 Определение практической ширины спектра сигнала 13
- 3 Расчёт интервала дискретизации и разрядности кода 17
- 3. 1 Определение интервала дискретизации сигнала 17
- 3.2 Определение разрядности кода 18
- 4 Расчёт автокорреляционной функции кодового сигнала 22
- 5 Расчет энергетического спектра кодового сигнала 25
- 6 Расчёт спектральных характеристик модулированного сигнала 26
- 7 Согласование источника информации с каналом связи 30
- 8 Расчёт вероятности ошибки при воздействии «белого шума» 33
- Заключение 34
- Список использованных источников 35
Введение
На современном этапе развития перед железнодорожным транспортом стоят задачи по увеличению пропускной и провозной способности, грузовых и пассажирских перевозок, уменьшению времени оборотов вагонов и повышению производительности труда. Эти задачи решаются по двум основным направлениям: техническим перевооружением транспортных средств и совершенствованием системы управления перевозочным процессом.
Значительную роль в деле совершенствования системы управления эксплуатационной работой железнодорожного транспорта играет развитие всех видов связи, а также внедрение и поэтапное развитие комплексной автоматизированной системы управления железнодорожным транспортом (АСУЖТ). Комплекс технических средств АСУЖТ включает в себя вычислительные центры Министерства путей сообщения, управлений дорог и отделений, связанные в единое целое сетью передачи данных.
Совершенствование управления в условиях интенсификации производственных процессов ведет к росту общего объема информации, передаваемой по каналам связи между управляющими органами и управляемыми объектами.
Передача информации на железнодорожном транспорте ведется в условиях воздействия сильных и разнообразных помех. Поэтому системы связи должны обладать высокой помехоустойчивостью, что связано с безопасностью движения. К системам связи предъявляют также требования высокой эффективности при относительной простоте технической реализации и эксплуатации.
Проблема эффективности системы передачи информации состоит в том, чтобы передать наибольшее или заданное количество информации (сообщений) наиболее экономически выгодным образом (с точки зрения затрат энергии и полосы частот) в заданное время. Перечисленные проблемы тесно связанны между собой.
Рассмотрим некоторые определения, необходимые нам в теории.
Информация - совокупность сведений о каком - либо предмете, явлении.
Сообщение - та же информация, выраженная в знаковой форме. Любая система связи предназначена для передачи информации, которая должна иметь некоторою неопределенность, иначе передавать ее не имело смысла.
Сигнал - материальный переносчик сообщений. Между сообщением и сигналом должна быть жесткая функциональная связь.
Канал связи - набор технических средств для передачи сигналов. Разберем его состав в общем виде. На рисунке показан канал для передачи непрерывных сообщений.
Разберем назначение блоков приведенного канала связи.
П-1, П1 - преобразователи сообщения в сигнал и наоборот - сигнала в сообщение .
Непрерывные сообщения можно передавать дискретными сигналами. Операция преобразования непрерывного сообщения в дискретное называется дискретизацией. Дискретизация осуществляется не только по времени, но и по уровням. Дискретизация значений функции (уровня) носит название - квантования.
Кодер сообщения формирует первичный код, каждое сообщение из ансамбля записывается им в форме двоичного представления. Декодер сообщения осуществляет обратную задачу. Собственно, на этом этапе преобразований сигнал можно передавать до потребителя, но в током виде он будет не защищен от помех, и достоверность передачи будет низка. Поэтому далее идут преобразования, направленные на повышения помехоустойчивости канала.
Кодер канала по первичному коду формирует помехоустойчивый код. Здесь в код закладывается определенная избыточность, что позволяет в декодере канала обнаружить, либо исправить ошибки, возникшие при передачи.
Модулятор определяет вид сигнала, передаваемого по линии связи. Демодулятор выделяет принимаемый код по модулированному сигналу.
Линия связи - это материальная среда для передачи сигналов (кабель, радио эфир). Именно здесь (в основном) к полезному сигналу добавляется непрогнозируемые помехи. Строя модулятор, демодулятор (модем), необходимо принять меры для борьбы с помехами.
Цифровой преобразователь (ЦАП) служит для восстановления сообщения.
Интерполятор позволяет по сигналу с ЦАП сформировать непрерывный сигнал.
Рисунок 1 - Схема канала связи
1. Расчёт характеристик сигналов
1.1 Расчет спектров сигналов
Под спектром непериодического сигнала понимают функцию частоты , которую получают на основе прямого преобразования Фурье вида:
(1.1)
Для обратного преобразования используют формулу вида(1.2)
(1.2)
Модуль спектральной функции
(1.3)
называют спектром сигнала или спектральной плотностью сигнала.
Аналитическая запись задаваемых сигналов во временной области имеет вид:
1. (1.4)
где В.
Данный сигнал имеет вид, представленный на рис. 1.1, зависимость сведена в табл. 1.1.
2. , (1.5)
где В, с.
Данный сигнал имеет вид, представленный на рис. 1.2, зависимость сведена в табл. 1.2.
3. (1.6)
где В, с.
Данный сигнал имеет вид, представленный на рис. 1.3, зависимость сведена в табл. 1.3.
Запишем спектральную плотность для каждого сигнала :
, (1.7)
, (1.8)
. (1.9)
Модули спектральной плотности сигналов находятся по формуле (1.3) .
Графики спектров сигналов , , представлены на рис 1.4, рис 1.5, рис 1.6 соответственно.
Фазa спектральной плотности находятся следующим образом:
, 1.10)
График фазы спектральной плотности сигнала представлен на рис 1.7.
Таблица 1.1 - Зависимость
|
t·10-3, c |
-1 |
-0,6 |
-0,2 |
0 |
0,2 |
0,6 |
1 |
|
|
U1(t), В |
-1,016• 10-6 |
3,697• 10-6 |
8,486• 10-6 |
0,06 |
8,486• 10-6 |
3,697• 10-6 |
-1,016• 10-6 |
Рисунок 1.1 -График сигнала 1
Таблица 1.2 - Зависимость
|
t·10-4, c |
-6 |
-5 |
-4 |
-2 |
0 |
2 |
4 |
5 |
6 |
|
|
U2(t), В |
0 |
0,03 |
0,03 |
0,03 |
0,03 |
0,03 |
0,03 |
0,03 |
0 |
Рисунок 1.2 -График сигнала 2
Таблица 1.3 - Зависимость
|
t•10-5,c |
0 |
2 |
4 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
|
|
U3(t), В |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
0 |
0 |
0 |
Рисунок 1.3 - График сигнала 3
Рисунок 1.4 - График спектра сигнала 1
Рисунок 1.5 - График спектра сигнала 2
Рисунок 1.6 - График спектра сигнала 3
Рисунок 1.7 - График фазы сигнала 3
2. Расчёт практической ширины спектра сигнала
2.1 Расчёт полной энергии сигнала
Полная энергия сигнала рассчитывается по формуле:
(2.1)
Найдём полную энергию для каждого из сигналов , , , используя формулы (2.1) и (1.3, 1.4, 1.5), расчет производим в среде MathCad:
В/c. (2.2)
В/c. (2.3)
В/c (2.4)
2.2 Определение практической ширины спектра сигнала
Ограничение практической ширины спектра сигнала по верхнему значению частоты , по заданному энергетическому критерию осуществляется на основе неравенства:
, (2.5)
где - энергия сигнала с ограниченным вверху спектром.
Значение определяется на основе известной плотности:
, (2.6)
где - искомое значение верхней граничной частоты сигнала.
Значение определяется путём подбора при расчётах на ЭВМ пользуясь формулами (2.6) и (2.5); и с учетом того, что (согласно заданию). спектр сигнал связь кодовый
Найдём и для каждого из сигналов , , , учитывая (1.7), (1.8), (1.9), расчет производим в среде MathCad:
В/c. (2.7)
рад/с.
В/c. (2.8)
рад/с.
В/c. (2.9)
рад/с.
Второй сигнал имеет меньшую граничную частоту , следовательно, его и выбираем для дальнейшего анализа и расчёта.
Табличные зависимости энергии сигналов от частоты приведены соответственно в табл. 2.1, табл. 2.2, табл. 2.3.
Графики зависимости энергии сигналов от частоты приведены соответственно на рис 2.1, рис 2.2, рис 2.3.
Таблица 2.1 - Зависимость
|
?·103, c-1 |
0 |
2 |
6 |
10 |
12 |
16 |
20 |
22 |
23 |
|
|
W(?) ·10-8, Дж |
0 |
4,27 |
12,83 |
21,38 |
25,66 |
34,21 |
42,76 |
47,03 |
49,17 |
Таблица 2.2 - Зависимость
|
?·103 c-1 |
0 |
2 |
6 |
10 |
14 |
16 |
18 |
22 |
24 |
|
|
W(?) ·10-7 Дж |
0 |
5,141 |
8,125 |
8,448 |
8,563 |
8,646 |
8,696 |
8,771 |
8,774 |
Рисунок 2.1 - График зависимости энергии сигнала 1 от частоты
Рисунок 2.2 - График зависимости энергии сигнала 2 от частоты
Таблица 2.3 - Зависимость
|
?·103, c-1 |
0 |
10 |
20 |
40 |
60 |
80 |
100 |
150 |
200 |
250 |
300 |
|
|
W(?) ·10-5, Дж |
0 |
1,715 |
3,256 |
5,134 |
6,025 |
6,350 |
6,543 |
6,729 |
6,972 |
7,032 |
7,104 |
Рисунок 2.3 - График зависимости энергии сигнала 3 от частоты
3. Расчёт интервала дискретизации и разрядности кода
3. 1 Определение интервала дискретизации сигнала
Интервал дискретизации заданного сигнала по времени определяется на основе теоремы Котельникова по неравенству:
(3.1)
где - верхнее значение частоты спектра сигнала, определяемое в соответствии с разделом 2.2.
кГц.
с.
Зависимость данного сигнала от времени приведена в табл. 3.1.
График дискретизированного во времени сигнала рис 3.1.
Таблица 3.1 - Зависимость сигнала от времени
|
t·10-4, c |
-6 |
-5 |
-4 |
-2 |
0 |
2 |
4 |
5 |
6 |
|
|
U2(t), В |
0 |
0,03 |
0,03 |
0,03 |
0,03 |
0,03 |
0,03 |
0,03 |
0 |
Рис.3.1 - График дискретизированного во времени сигнала
3.2 Определение разрядности кода
Разрядность кодов определяется исходя из динамического диапазона квантуемых по уровню импульсных отсчётов. При этом в качестве верхней границы динамического диапазона принимается напряжение самого большого по амплитуде отсчёта. Нижняя граница диапазона
, (3.2)
где (согласно заданию).
В.
Для самого малого по амплитуде импульсного отсчета задается соотношение мгновенной мощности сигнала и мощности шума квантования:
(3.3)
где: PШ.КВ - мощность шумов квантования при размерной шкале квантования, Вт.
Известно, что:
(3.4)
где: - шаг шкалы квантования.
В свою очередь:
(3.5)
где: - шаг шкалы квантования;
nКВ - число уровней квантования;
UMAX - верхняя граница динамического диапазона, В.
С учетом этого:
(3.6)
где: nКВ - число уровней квантования;
UMIN - нижняя граница динамического диапазона, В;
UMAX - верхняя граница динамического диапазона, В.
Из (3.6) получаем:
(3.7)
где: nКВ - число уровней квантования;
UMIN - нижняя граница динамического диапазона, В;
UMAX - верхняя граница динамического диапазона, В.
Известно, что при использовании двоичного кодирования число кодовых комбинаций, равное числу уровней квантования, определяется выражением:
(3.8)
где: m - разрядность кодовых комбинаций.
Отсюда:
. (3.9)
Длительность элементарного кодового импульса определяется исходя из интервала дискретизации и разрядности кода по выражению
,с. (3.10)
Подставив в (3.7) значения =20, UMAX =0,03 В, UMIN =1•10-3B.
Получим:
.
Затем по (3.5) найдем шаг шкалы квантовании:
.
Найдём мощности шумов квантования по (3.4):
Вт.
Найдём по (3.9) разрядность кодовых комбинаций:
.
Найдем длительность элементарного кодового импульса по (3.10):
с.
На основании полученного значения разрядности кода и интервала дискретизации выберем АЦП. Полученным значениям удовлетворяет микросхема К1107ПВ1. Характеристики микросхемы приведены в таблице 3.2
Таблица 3.2 - Технические характеристики АЦП
|
Серия |
Разрядность выхода |
Тип логики |
Уровень 1, В |
Уровень 0, В |
Fт, преобраз. |
|
|
К1107ПВ1 |
6 |
ТТЛ |
2.4 |
0.4 |
6.5 МГц |
4. Расчёт автокорреляционной функции кодового сигнала
Расчет автокорреляционной функции АКФ кодового сигнала зависит от возможностей применяемых в каналах связи микросхем. Кодовый сигнал представляется последовательностью “0” и “1”. Эти два значения могут передаваться двумя способами.
Рисунок 4.1 - Способы образования кодовой последовательности
Последовательность кодов с АЦП имеет вид 101000101000101000101000 Длительность импульса элементарной посылки 8 мкс.
Расчет автокорреляционной функции дал следующие результаты (см. таблицу 1.8)
Таблица 4.1 - АКФ кодового сигнала
|
, мкс |
0 |
183 |
366 |
549 |
|
|
corr |
1 |
-0,5 |
0,25 |
-0,5 |
Для выяснения статистических связей вполне достаточно взять 6 значений векторов и corr.
В среде МС по таблице 4.1 сформируем два вектора Vt и Vk:
С помощью функции cspline(Vt, Vk) вычислим вектор VS вторых производных при приближении к кубическому полиному:
VS = cspline (Vt, Vk)
Далее вычисляем функцию аппроксимирующую АКФ сплайн кубическим полиномом:
kor() = interp (VS, Vt, Vk, )
Если необходимо произвести кусочную аппроксимацию отрезками прямых, что дает уже ранее примененную функцию corr(), можно воспользоваться еще одной встроенной функцией МС, а именно linterp(Vt, Vk, ):
korl (): = linterp (Vt, Vk, )
На рисунке 4.2 приведены обе рассчитанные зависимости, сравнивая ход кривых, можно сделать вывод о степени приближения кубического сплайн - полинома и расчетных значений.
Рис. 4.2 - График автокорреляционной функции
5. Расчет энергетического спектра кодового сигнала
Спектральные характеристики кодированного сигнала находятся на основании интегрального преобразования Винера-Хинчина. В области действительной переменной оно имеет следующий вид:
. (5.1)
Здесь K() выше рассчитанная нормированная функция kor(), верхний предел T - последнее рассчитанное значение .
Спектральную характеристику необходимо получить в диапазоне частот, дающем полное представление о его закономерностях.
Решение интеграла производится в среде МС.
График энергетического спектра кодового сигнала приведен на рисунке 5.1.
Таблица 5.1 - Зависимость
|
?·107, c-1 |
0 |
0,09 |
0,18 |
0,36 |
0,54 |
0,72 |
0,9 |
1,08 |
1,17 |
1,26 |
1,35 |
|
|
G()·10-6, В/Гц |
2,45 |
1,88 |
0,65 |
-0.03 |
-0,02 |
-0,01 |
0,005 |
0,004 |
-0,01 |
-0,008 |
0,005 |
Рис 5.1 - График энергетического спектра кодового сигнала
6. Расчёт спектральных характеристик модулированного сигнала
6.1 Общие сведения
Для передачи полезной информации в технике связи обычно используются модулированные сигналы. Они позволяют решить задачи уплотнения линий связи, электромагнитной совместимости, помехоустойчивости систем. Процесс модуляции является нелинейной операцией и приводит к преобразованию спектра канала. При гармоническом сигнале - переносчике это преобразование заключается в том, что спектр полезного сигнала переносится в область несущей частоты в виде двух боковых полос. Если переносчик импульсная последовательность, то такие боковые полосы расположены в окрестностях каждой гармоники переносчика. Значит, продукты модуляции зависят от полезного сигнала и от вида сигнала-переносчика.
К основным характеристикам модулированных сигналов относятся энергетические показатели и спектральный состав. Первые определяют помехоустойчивость связи, вторые, прежде всего, полосу частот, занимаемую сигналом. Классический модулятор имеет два входа. На один подается гармонический сигнал - переносчик, на другой - полезный сигнал с кодера. Ранее мы подробно познакомились с характеристиками последнего , представляя его случайной двоичной последовательностью. Сейчас же введем для него другую математическую модель. Предположим, что полезный сигнал представлен двоичной последовательностью 0, 1, 0, 1 и т.д. Вид такого сигнала и соответствующих ему модулированных сигналов показан на рисунке 6.1.
Перейдем к спектрам модулированных колебаний. Так как мы предположили, что полезный сигнал регулярная импульсная последовательность, её можно представить рядом Фурье :
(6.1)
где постоянная составляющая полезного сигнала; ,
амплитуда и фаза соответствующей n-ой гармоники. Именно под действием этого сигнала и меняются параметры переносчика.
При фазовой модуляции частотный состав колебаний определяется по следующей формуле:
(6.2)
где - индекс модуляции;
1 - частота первой гармоники полезного сигнала.
6.2 Спектр модулированного сигнала
Внешний вид спектра колебания, модулированного по фазе, представлен на рисунке 6.2.
Рисунок 2.2- Спектр колебания, модулированного по фазе
Итоговый спектр ФМ сигнала состоит из несущей и двух боковых полос с частотами . Данное соотношение можно вывести из (2.2), для чего в выражениях сумм под знаком синуса нужно вынести за скобку время. Из выражения (2.2) видно, что амплитуды боковых составляющих можно определить по формуле:
. (2.3)
Так как по заданию , то в спектре будут отсутствовать составляющая 0 и чётные гармоники.
Для практического использования спектр необходимо ограничить полосой . Ограничение проведем по пяти крайним боковым составляющим. Расчёт полосы частот спектра проведём по формуле:
. (2.3)
где n количество боковых составляющих.
7. Согласование источника информации с каналом связи
Источник имеет ряд информационных характеристик: количество информации в знаке, энтропию, производительность, избыточность. Нас интересует производительность, которая характеризует скорость работы источника и определяется по следующей формуле:
, (7.1)
где - энтропия алфавита источника, - среднее время генерации одного знака алфавита.
Для введенного нами источника энтропия определяется при условии равенства вероятностей знаков алфавита, а среднее время равно интервалу между выборками.
Энтропия алфавита источника:
Тогда :
Предельные возможности согласования дискретного источника с непрерывным каналом определяются следующей теоремой Шеннона (которая аналогична такой же дискретного источника и дискретного канала).
Теорема Шеннона. Дискретные сообщения, выдаваемые дискретным источником с производительностью можно закодировать так, что при передаче по гауссову каналу с белым шумом, пропускная способность которого С превышает вероятность ошибки Рош может быть достигнута сколь угодно малой.
При определении пропускной способности канала статистические законы распределения помехи, сигнала, и суммы сигнала и помехи - нормальные законы с соответствующими дисперсиями Рп, Рс и Рс+Рп.
Пропускная способность гауссова канала равна:
, (7.2)
где F - частота дискретизации,. Рп - мощность помехи, определяется по заданной спектральной плотности мощности N (дано в задании на курсовой проект) и полосе частот модулированного сигнала :
. (7.3)
Пользуясь неравенством Шеннона , определим Рс, обеспечивающую передачу по каналу.
?f=??/2?=5,33•105
Pn=5•10-15•5,33•105=2,665•10-9Вт
Выразим мощность сигнала из выражения (7.2)
, Вт. (7.4)
Определим мощность сигнала
Энергия сигнала
Подставим значения мощности сигнала и длительности сигнала
8. Расчёт вероятности ошибки при воздействии «белого шума»
Вероятность ошибки Р0 зависит от мощности (или энергии) сигнала и мощности помех (в данном случаи белого шума). Известную роль играет здесь и вид сигнала, который определяет статистическую связь между сигналами в системе.
Формула для расчета Р0 для ЧМ, имеет вид:
(8.1)
где: P0 - вероятность ошибки;
E - энергия модулированного сигнала, Дж;
F(x) - функция Лапласа;
N0 - спектральная плотность мощности шума.
(8.2)
где: F(x) - функция Лапласа.
по формуле (8.1) находим вероятность ошибки:
.
Заключение
В данном курсовом проекте были выполнены расчёты спектральных характеристик, ширины спектра, интервалы дискретизации и разрядности кода, расчёт автокорреляционной функции кодового сигнала и его энергетического спектра, спектральных характеристик модулированного сигнала, мощности модулированного сигнала, вероятности ошибки при воздействии «белого шума». Расчёт практической ширины спектра сигнала показал, что почти вся энергия заключена в довольно узком диапазоне частот, и не нужно использовать весь спектр. Вероятность ошибки при воздействии «белого шума» равна 0, что говорит о том, что фазовая модуляция, используемая в курсовом проекте, имеет хорошую точность.
Список использованных источников
1. Расчёт характеристических сигналов и каналов связи: Методические указания к курсовой работе по дисциплине «Теоретические основы транспортной связи»/ Н.Н.Баженов, А.С.Картавцев. - Омский ин - т инж. ж.-д. транспорта, 1990.
2. Каллер М.Я., Фомин А.Я. Теоретические основы транспортной связи: Учебник для ВУЗов ж.-д. транспорта - М.: Транспорт,1989.
3. Гоноровский И.С. Радиотехнические цепи и сигналы: Учебник для ВУЗов. - М.: Радио и связь, 1986.
4. Теория передачи сигналов: Учебник для ВУЗов/ А.Г. Зюко, и др. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Радио и связь, 1986
5. Баженов Н. Н. Характеристики сигналов в каналах связи: методические указания к курсовому проекту по дисциплине "Теория передачи сигнала". Омск, 2001.
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Расчет практической ширины спектра сигнала и полной энергии сигнала. Согласование источника информации с каналом связи. Расчет интервала дискретизации и разрядности кода, вероятности ошибки при воздействии "белого шума". Определение разрядности кода.
курсовая работа [1,4 M], добавлен 07.02.2013Расчет спектральных характеристик, практической ширины спектра и полной энергии сигнала. Определение интервала дискретизации и разрядности кода. Расчет автокорреляционной функции кодового сигнала. Расчет вероятности ошибки при воздействии "белого шума".
курсовая работа [1,4 M], добавлен 07.02.2013Расчет спектральных характеристик сигнала. Определение практической ширины спектра сигнала. Расчет интервала дискретизации сигнала и разрядности кода. Определение автокорреляционной функции сигнала. Расчет вероятности ошибки при воздействии белого шума.
курсовая работа [356,9 K], добавлен 07.02.2013Расчёт ширины спектра, интервалов дискретизации и разрядности кода. Автокорреляционная функция кодового сигнала и его энергетического спектра. Спектральные характеристики, мощность модулированного сигнала. Вероятность ошибки при воздействии "белого шума".
курсовая работа [1,0 M], добавлен 07.02.2013Расчет характеристик треугольного, прямоугольного и колоколообразного сигнала. Определение интервала дискретизации и разрядности кода. Расчет характеристик кодового и модулированного сигнала. Расчёт вероятности ошибки при воздействии белого шума.
курсовая работа [1,4 M], добавлен 07.02.2013Расчет спектра сигнала и его полной энергии. Определение практической ширины спектра, интервала дискретизации и разрядности кода. Расчет автокорреляционной функции кодового сигнала. Общие сведения о модуляции. Расчет спектральных характеристик и ошибок.
курсовая работа [428,2 K], добавлен 07.02.2013Временные функции сигналов, расчёт спектра. Определение интервала дискретизации и разрядности кода. Расчет мощности модулированного сигнала. Согласование источника информации с каналом связи. Расчет вероятности ошибки в канале с аддитивным белым шумом.
курсовая работа [1020,8 K], добавлен 07.02.2013Структура канала связи. Расчет спектральных характеристик модулированного сигнала, ширины спектра, интервала дискретизации сигнала и разрядности кода, функции автокорреляции, энергетического спектра, вероятности ошибки в канале с аддитивным белым шумом.
курсовая работа [1,7 M], добавлен 07.02.2013Определение интервалов дискретизации и квантования сигнала. Исследование характеристик кодового и модулированного сигнала. Согласование источника информации с каналом связи. Расчёт разрядности кода, вероятности ошибки в канале с аддитивным белым шумом.
курсовая работа [917,1 K], добавлен 07.02.2013Расчет спектра и энергетических характеристик сигнала. Определение интервалов дискретизации и квантования сигнала. Расчет разрядности кода. Исследование характеристик кодового и модулированного сигнала. Расчет вероятности ошибки в канале с помехами.
курсовая работа [751,9 K], добавлен 07.02.2013
