Расчет спектральных характеристик сигналов и каналов связи

Расчёт 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".

Рубрика Коммуникации, связь, цифровые приборы и радиоэлектроника
Вид курсовая работа
Язык русский
Дата добавления 07.02.2013
Размер файла 1,0 M

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/

Реферат

Записка содержит ___ страниц,19 рисунков, 4 источника.

Полезный сигнал, спектр сигнала, дискретизация, кодирование, разрядность кода, модуляция, несущая частота, боковая частота, белый шум.

Цель работы: Рассмотреть основы теории сигналов, произвести расчет различных величин, характеризующих сигналы, изучить теорию передачи информации в канале.

В курсовой работе "Расчет спектральных характеристик сигналов и каналов связи" рассматриваются методы расчета характеристик сигналов и каналов связи. Курсовая работа содержит основные сведения о характеристиках и параметрах сигналов и каналов связи, их расчет; графики характеристик сигналов.

Содержание

  • Введение
  • 1. Расчёт спектральных характеристик сигнала
  • 2. Расчёт практической ширины спектра сигнала
  • 2.1 Расчёт полной энергии сигнала
  • 3. Расчёт интервала дискретизации и разрядности кода
  • 3.1 Определение интервала дискретизации сигнала
  • 3.2 Определение разрядности кода
  • 4. Расчёт автокорреляционной функции кодового сигнала
  • 5. Расчет энергетического спектра кодового сигнала
  • 6. Расчёт спектральных характеристик модулированного сигнала
  • 7.1 Согласование источника информации с каналом связи
  • 7.2 Расчет вероятности ошибки в канале с аддитивным белым шумом
  • Заключение
  • Библиографический список

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.

Управление территориально разобщенными объектами на всех уровнях осуществляется передачей сообщений разнообразными электрическими сигналами с широким использованием систем передачи информации, то есть систем связи, работающих по проводным и радиоканалам. А также по волоконно-оптическим линиям связи.

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.

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 таком виде он будет не защищен от помех, и достоверность передачи будет низка. Поэтому далее идут преобразования, направленные на повышение 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 передаче.

Модулятор определяет вид сигнала, передаваемого по линии связи. Демодулятор выделяет принимаемый код по модулированному сигналу.

Рисунок 1 - 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 таком 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 передаче.

ё

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.

1. Расчёт спектральных характеристик сигнала

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:

а.) , (1.4)

где в - постоянная сигнала, 1/с;

h - максимальное значение амплитуды, В

Начальные данные: В; ;

Данный сигнал имеет вид, представленный на рисунке 1.1, зависимость сведена в таблицу 1.1.

Рисунок 1.1 - График сигнала U1 (t)

Таблица 1.1 - Зависимость U1 (t)

t·10-5, c

-15,3

-6

-3,3

-1,4

0

1,4

3,3

6

15,3

U1 (t), В

0,008

0,032

0,048

0,064

0,08

0,064

0,048

0,032

0,008

б.) , (1.5)

h - максимальное значение амплитуды, В

Начальные данные: В; ;

Данный сигнал имеет вид, представленный на рисунке 1.2, зависимость сведена в таблице 1.2.

Рисунок 1.2 - График зависимости U2 (t)

Таблица 1.2 - Зависимость U2 (t)

t·10-4, c

-0,108

-1,92

-2,7

-3,92

0

1,08

1,92

2,7

3,92

U2 (t), В

-0,171

0,103

-0,073

0,057

0,8

-0,171

0,103

-0,073

0,057

в.) (1.6)

h - максимальное значение амплитуды, В

Начальные данные: где В; мс;

Данный сигнал имеет вид, представленный на рисунке 1.3, зависимость сведена в таблице 1.3.

Рисунок 1.3 - График зависимости U3 (t)

Таблица 1.3 - Зависимость U3 (t)

t·10-5, c

0.008

1.47

3

4.99

4.99

4.99

6

7.5

8.24

U3 (t), В

0.33

0.33

0.33

0.33

0.17

0

0

0

0

Запишем спектральную плотность для каждого сигнала:

,

,

,

где щ - круговая частота, рад/с.

Модули спектральной плотности сигналов находятся по формуле (1.3).

Графики спектров и фазы сигналов, , , представлены на рисунке 1.4,рисунке 1.5, рисунке 1.6, рисунке 1.7, рисунке 1.8, рисунке 1.9 соответственно. Зависимости , , ,1 (),2 (),3 () сведены в таблицах 1.4, 1.5, 1.6,1.7,1.8,1.9 соответственно.

Рисунок 1.4 - График спектра сигнала

Таблица 1.4 - Таблица зависимости S1 ()

·105,

0

1

2

3

4

5

6

S1 () ·10-6,

10,7

0,24

0,059

0,028

0,016

0,01

0,0067

Рисунок 1.5 - График спектра сигнала

Таблица 1.5 - Таблица зависимости S2 ()

·104,

0

0,5

1,5

2

2,5

3,5

4

S2 () ·10-4,

6,18

6,18

6,18

6,18

6,18

6,18

6,18

Рисунок 1.6 - График спектра сигнала

Таблица 1.5 - Таблица зависимости S3 ()

·105

0

1,26

1,815

2,505

3,09

3,78

4,365

5,04

5,625

6,27

S3 () ·10-6,

14,9

0,04

3,25

0,049

1,92

0,04

1,37

0,04

1,06

0,032

Фаза спектральной плотности находятся следующим образом:

, (1.10)

График фазы спектральной плотности сигнала представлен на рисунке 1.7 Зависимость () представлена в таблице 1.6.

Рисунок 1.7 - График фазы спектральной плотности сигнала

Таблица 1.6 - Таблица зависимости ()

·104,

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

(),

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

График фазы спектральной плотности сигнала представлен на рисунке 1.8.

1.8 Зависимость () представлена в таблице 1.7.

Рисунок 1.8 - график фазы спектральной плотности сигнала

Таблица 1.7 - Таблица зависимости ()

·10,

-10

-8

-4

-2

0

2

4

8

10

(),

0

0

0

0

0

0

0

0

0

График фазы спектральной плотности сигнала представлен на рисунке 1.9.

1.9 Зависимость () представлена в таблице 1.8.

Рисунок 1.9 - график фазы спектральной плотности сигнала

Таблица 1.8 - Таблица зависимости ()

·105,

0

1,25

1,25

2,51

2,51

3,76

3,76

5,02

5,02

(),

0

3,125

0

3,13

0

3,12

0

3,13

0

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)

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). 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

Первый сигнал имеет меньшую граничную частоту = 40000, следовательно, его и выбираем для дальнейшего анализа и расчёта.

Графики зависимости энергии сигналов от частоты приведены соответственно на рисунке 2.1, рисунке 2.2, рисунке 2.3.

Табличные зависимости энергии сигналов от частоты приведены соответственно в таблице 2.1, таблице 2.2, таблице 2.3.

Рисунок 2.1 - График зависимости энергии сигналаU1 (t) от частоты

Таблица 2.1 - Зависимость

щ·104, рад/с

0,6

1,11

1,8

2,4

3,6

4, 19

4,8

5,99

W1 (щ) ·10-7, Дж

1,97

3,029

3,715

3,97

4,177

4, 19

4,21

4,24

Рисунок 2.2 - График зависимости энергии сигнала U2 (t) от частоты

Таблица 2.2 - Зависимость

щ·104, рад/с

0

0,4

0,8

1,2

1,6

2

2,4

3,2

4

W2 (щ) ·10-5Дж

0

0,503

1,005

1,508

2,01

2,513

3,016

4,02

5,03

Рисунок 2.3 - График зависимости энергии сигнала U3 (t) от частоты

Таблица 2.3 - Зависимость

щ·105, рад/с

0

0.925

1.94

3.205

4.78

6.395

9.605

12.8

16

W3 (щ) ·10-6, Дж

0

3.99

4.207

4.323

4.406

4.41

4.441

4.454

4.464

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.

Гц.

с.

Зависимость данного сигнала от времени приведена в таблице 3.1.

График дискретизированного во времени сигнала изображен на рисунке 3.1.

Рисунок 3.1 - График сигнала U (t) и дискретизированного во времени сигнала U/ (t)

Таблица 3.1 - Зависимость сигнала от времени

t·10-4, c

0

0.385

0.78

1.175

1.58

1.96

2.36

2.74

U (t) 102, В

0.08

0.045

0.025

0.014

0.0075

0.0042

0.0023

0.0013

3.2 Определение разрядности кода

Разрядность кодов определяется исходя из динамического диапазона квантуемых по уровню импульсных отсчетов. 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 отсчёта задаётся соотношение мгновенной мощности сигнала и мощности шума квантования:

, (3.3)

где - мощность шумов квантования при равномерной шкале квантования. Получаем:

, (3.4)

Вычисляем при (согласно заданию):

Вт.

Известно, что:

, (3.5)

где - шаг шкалы квантования.

Из (3.5) получаем:

, (3.6)

Вычисляем:

Также известно, что:

, (3.7)

где

- число уровней квантования.

Подставляя в (3.3) формулы (3.5), (3.7) и выражая , получим:

, (3.8)

Вычисляем :

Известно, что при использовании двоичного кодирования число кодовых комбинаций, равное числу уравнений квантования, определяется выражением:

, (3.9)

где - разрядность кодовых комбинаций.

Следовательно из (3.9):

, (3.10)

.

Соответственно .

Длительность элементарного кодового импульса фu определяется исходя из интервала дискретизации Дф и разрядности кода по выражению:

, (3.11)

с

Выбор микросхемы производим по ранее рассчитанному значению m. Так как m=6, то по методичке 11 серия: К1107ПВ1; тип логики: ТТЛ; уровень 1: 2,4; уровень 0: 0,4.

4. Расчёт автокорреляционной функции кодового сигнала

Функция автокорреляции показывает статистическую связь между временными сечениями сигнала.

В общем случае функция автокорреляции (АКФ) четная по параметру и определяется так:

, (4.1)

где T - длительность сигнала;

- дисперсия сигнала;

- временное расстояние между двумя сечениями сигнала.

В нашем случае вычисление функции автокорреляции выполним в среде MathCad, для этого возьмем первые четыре выборки кодовой последовательности, значения которых соответственно равны: 37, 11, 4, 1; преобразуем их в двоичный код и склеим. В среде MathCad создадим два вектора Vx и Vy в виде матрицы с 24 строками и одним столбцом и заполним их найденным кодом сигнала.

37, 11, 4, 1 - это номера уровней.

Они были получены путём деления значения вершин отсчётов дискретизованной последовательности на время дискретизации ф. Затем эти числа мы перевели в двоичный код и записали в столбцы матриц Vx и Vy.

Затем, используя функцию corr (Vx, Vy) находим корреляцию (при равных векторах, она будет равна 1), после этого, сдвигая вектор Vy на одну строку, получаем новое значение корреляции. Так повторяем 7 раз и получаем табличную функцию автокорреляции (таблица 4.1) и ее график (рисунок 4.2).

Таблица 4.1 - Зависимость K ()

·10-6, с

K ()

0

1

6.541

-0.125

13.08

-0.125

19.62

0.063

26.16

-0.125

32.7

0.25

39.25

-0.125

Рисунок 4.2 - График автокорреляционной функции

5. Расчет энергетического спектра кодового сигнала

Энергетический спектр рассчитывается по (5.1):

, (5.1)

Зависимость представлена в таблице 5.1.

График энергетического спектра кодового сигнала представлен на рисунке 5.1.

Рисунок 5.1 - График энергетического спектра кодового сигнала

Таблица 5.1 - Зависимость

щ·105, рад/с

0

0,834

1,824

2,682

3,614

4,713

5,557

7,174

G () ·10-6, В/Гц

4,31

-0,659

7,71

2

9,182

-3,226

3,277

1,84

6. Расчёт спектральных характеристик модулированного сигнала

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 сигнала.

Одним из видов аналоговой модуляции является частотная модуляция (ЧМ)

Аналитически это выглядит так:

, (6.1)

(6.2)

(6.3)

где - частота первой гармоники полезного сигнала,

- фаза n-ой гармоники, амплитуда несущей,

, - -амплитуда n-ой гармоники

, =, B, рад/с

Следовательно, рад/с,

где с

рад/c, рад/c

где Гц;

Гц.

Следовательно, рад/с, рад/c.

На рисунке 6.1 и рисунке 6.2 представлены графики кодовой последовательности для данного модулированного сигнала и самого модулированного сигнала.

Графическое представление спектра модулированного сигнала показано на рис.6.2

Рисунок 6.1 - График кодовой последовательности модулированного сигнала Uk (t)

Рисунок 6.2 - График модулированного сигнала Uм (t)

Рисунок 6.2 - Cпектр модулированного сигнала

Рисунок 6.2 - Cпектр модулированного сигнала

7.1 Согласование источника информации с каналом связи

Заданный сигнал мы представили отсчетами, идущими с заданным интервалом. Такая выборка содержит полную информацию о передаваемом сигнале и, следовательно, сама представляет источник информации. Выше было определено количество выборок для одного из сигналов.

Таким образом, выборки это алфавит источника информации и вероятности букв этого алфавита равны друг другу. Такой источник имеет ряд информационных характеристик: количество информации в знаке, энтропию, производительность, избыточность. В дальнейшем нас будет интересовать производительность, которая характеризует скорость работы источника и определяется по следующей формуле:

, (7.1)

гиде - энтропия алфавита источника, бит/с;

- среднее время генерации одного знака алфавита, с.

(7.2)

Рассмотрим принципы и предельные возможности непосредственного согласования дискретного источника сообщений с непрерывным каналом связи. Напомним, что в непрерывном канале надо знать плотности распределения случайных процессов сигналов, помех и их же условные плотности распределения. Это понятие вводится при моделировании канала связи и с точки зрения передачи сообщений нет большого противоречия в том, что источник принят дискретным, а канал непрерывный. Полоса пропускания канала должна быть достаточной для прохождения спектра модулированного сигнала. Величина была определена нами в разделе 5. 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:

, (7.3)

где F - частота дискретизации, Гц;

Рп - мощность помехи, Вт.

Определяется по заданной спектральной плотности мощности N (дано в задании на курсовой проект) и полосе частот модулированного сигнала .

, (7.4)

где N0 - спектральная плотность мощности шума.

По этим формулам, пользуясь неравенством Шеннона , надлежит определить Рс, обеспечивающую передачу по каналу.

По формулам (2.9) - (2.10) получаем:

H (a) =log2 (5,609) =2,488 бит/с;

2,488/0,0000785=31690 бит/с.

Мощность помехи:

Рп=; (7.5)

PП=5,73?10-11 Вт.

Мощность сигнала:

PC = (2 C?Дt - 1) ?PП; (7.6)

PC=1,785?10-9 Вт.

7.2 Расчет вероятности ошибки в канале с аддитивным белым шумом

Вероятность ошибки P0 зависит от мощности (или энергии) сигнала и мощности помех (в данном случае белого шума). Известную роль играет здесь и вид сигнала, который определяет статистическую связь между сигналами в системе. В общем случае:

(7.7)

гдe F (x) - функция Лапласа.

, (7.8)

где

- аргумент функции Лапласа.

, (7.9)

где E - энергия разностного сигнала, Вт; N0 - односторонняя плотность мощности белого шума.

; E = 1,401?10-13 Дж.

Найдем вероятность ошибки (по формуле 2.15):

Получаем, что Р0 = 3,151? 10-13.

Заключение

В данной 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".

В результате курсовой работы получили следующие числовые значения:

рад/с

рад/с

рад/с

Гц.

с.

m = 6

с

H (a) = 2,488 бит/с,

31890 бит/с,

PП=5,73?10-11 Вт,

PC=1,785?10-9 Вт,

EС= 1,401?10-13 Дж.

Вероятность ошибки при воздействии "белого шума" равна 1,401?10-13 Дж, что говорит о том, что частотная модуляция, используемая в курсовом проекте, имеет хорошую помехоустойчивость.

Библиографический список

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.

Каллер М.Я., Фомин А.Я. Теоретические основы транспортной связи: Учебник для ВУЗов ж. - д. транспорта - М.: Транспорт, 1989.

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

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Расчет 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 07.02.2013

  • Структура 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 07.02.2013

  • Расчет 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 07.02.2013

  • 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.

    курсовая работа [991,1 K], добавлен 07.02.2013

  • 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 07.02.2013

  • Расчет 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 07.02.2013

  • Расчет 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

  • Расчет 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 07.02.2013

  • Определение 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 07.02.2013

  • Временные 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 07.02.2013

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.