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 07.02.2013Структура 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 07.02.2013Расчет 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 07.02.2013Определение 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 07.02.2013Расчет 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 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 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 07.02.2013Расчет 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 07.02.2013Определение 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 07.02.2013Временные 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 07.02.2013
