Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Реферат

Курсовой проект содержит 33 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 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. Структура канала связи

1.1 Расчет спектральных характеристик сигнала

2. Расчёт практической ширины спектра сигнала

3. Расчёт интервала дискретизации сигнала 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. Согласование источника информации с каналом связи

7.1 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.

1. Структура канала связи

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 1.1 - Структурная схема канала связи

1.1 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 t₈ - постоянная сигнала, с;

h₈ - максимальное значение амплитуды, В

Начальные данные: h₈=0.2 В; t₈=2·10⁴ c;

Данный сигнал имеет вид, представленный на рисунке 1.1, зависимость U₈(t) сведена в таблицу 1.1.



Рисунок 1.1 - График сигнала U₈(t)

Таблица 1.1 - Зависимость U₈(t)

t,мс	0	5	10	15	20	25	30	35	40
U3,B	0,11	0,101	0,077	0,049	0,026	0,012	0,0043	0,0013	0,00035

б.) , (1.5)

h₄ - максимальное значение амплитуды, В

???b₄ - постоянная сигнала, 1/с;

Начальные данные: h₄=0.2 В; b₄=10⁴ 1/c;

Данный сигнал имеет вид, представленный на рисунке 1.2, зависимость U₄(t) сведена в таблице 1.2.

Рисунок 1.2 - График зависимости U₂(t)

Таблица 1.2 - Зависимость U₄(t)

t,мс	0	5	10	15	20	25	30	35	40
U5,B	0,2	0,2	0,2	0,2	0,2	0,2	0,2	0	0

в.) (1.6)

h - максимальное значение амплитуды, В

Начальные данные: где h₃=0.17 В; a₃=3·10⁴ 1/c;

Данный сигнал имеет вид, представленный на рисунке 1.3, зависимость U₃(t) сведена в таблице 1.3.

Рисунок 1.3 - График зависимости U₃(t)

Таблица 1.3 - Зависимость U₃(t)

t,мс	0	5	10	15	20	25	30	35	40
U7,B	0,2	0,195	0,18	0,156	0,125	0,087	0,045	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, U₈(t), U₄(t), U₃(t) представлены на рисунке 1.4, рисунке 1.5, рисунке 1.6, рисунке 1.7, рисунке 1.8, рисунке 1.9 соответственно. Зависимости S₈(t), S₄(t), S₃(t),--f₈(), f₄(), f₃() сведены в таблицах 1.4, 1.5, 1.6, 1.7, 1.8, 1.9 соответственно.

Рисунок 1.4- График спектра сигнала U₈(t).

Таблица 1.4 - Таблица зависимости S₈()

w,кГц	0	50	100	150	200	250	300	350	400
S3,мкB·c	3,2	2,7	1,6	0,68	0,2	0,042	0,0062	0,00066	0,000048



Рисунок 1.5 - График спектра сигнала U₄(t).

Таблица 1.5 - Таблица зависимости S₄()

w,кГц	50	100	150	200	250	300	350	400	450
S5,мкB·c	5,4	3,9	2	0,28	0,91	1,3	0,98	0,27	0,4

w,кГц	50	100	150	200	250	300	350	400	450
f5,мкB·c	0,75	1,5	-0,89	-0,14	0,6	1,4	-1	-0,28	0,47



Рисунок 1.6 - График спектра сигнала U₃(t).

Таблица 1.5 - Таблица зависимости S₃()

w,кГц	0	50	100	150	200	250	300	350	400
S7,мкB·c	8,9	6,6	2,1	0,45	0,35	0,23	0,097	0,14	0,016

Фаза спектральной плотности U₈(t) находится следующим образом:

, (1.10)

График фазы спектральной плотности сигнала U₈(t) представлен на рисунке 1.7. Зависимость () представлена в таблице 1.6.

Таблица 1.6 - Таблица зависимости ()

·104,	0	0,25	0,5	1,5	2	2,5	3	4	6,27	7,99
(),	0	-0,25	-0,5	-1,5	-2	-2,5	-3	2,3	-3,13	1,69

График фазы спектральной плотности сигнала U₄(t) представлен на рисунке 1.8.

Зависимость () представлена в таблице 1.7. Так как сигнал U₄(t) четный, то f(w)=0=const.



Рисунок 1.8 -график фазы спектральной плотности сигнала U₄(t).

Таблица 1.7 - Таблица зависимости ()

·104,	0	1	2	3	4	5	6	7	8
(),	0	0	0	0	0	0	0	0	0

График фазы спектральной плотности сигнала U₃(t) представлен на рисунке 1.9.

Зависимость () представлена в таблице 1.8. Так как сигнал U₃(t) четный, то f(w)=0=const.

Рисунок 1.9 -график фазы спектральной плотности сигнала U₃(t).

Таблица 1.8 - Таблица зависимости ()

·105,	0	1,25	1,25	2,51	2,51	3,76	3,76	5,02	5,02
(),	0	0	0	0	0	0	0	0	0

связь сигнал спектр

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 U₈(t), U₄(t), U₃(t), используя формулы (2.1) и (1.3, 1.4, 1.5), расчет производим в среде MathCad:

(2.2)

(2.3)

(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 d=96,5 (согласно заданию).

Найдём и для каждого из сигналов U₈(t), U₄(t), U₃(t), учитывая (1.7), (1.8), (1.9), расчет производим в среде MathCad:

(2.7)

w_c8=30590 1/с

(2.8)

w_c4=21190 1/c

w_c3=63250 1/c

Четвертый сигнал имеет меньшую граничную частоту = 21190 1/c, 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 сигналаU₈(t) от частоты

Таблица 2.1 - Зависимость W₈(?)

щ·104, рад/с	0,5	1	1,5	2	2,5	3	3,5	4
W8(щ) ·10-6, Дж	1	1,9	2,7	3,27	3,63	3,84	3,94	3,97

Рисунок 2.2 - График зависимости энергии сигнала U₄(t) от частоты

Таблица 2.2 - Зависимость W₄(?).

щ·104, рад/с	0,2	0,3	0,45	0,7	0,82	1,1	1,6	2,02	2,8
W4(щ) ·10-6Дж	0,99	1,44	2	2,75	3	3,39	3,72	3,84	3,93

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

Таблица 2.3 - Зависимость W₃(?).

щ·104, рад/с	0	0.5	1,1	1,66	2,3	3,3	4,16	5	7
W3(щ) ·10-6, Дж	0	0,16	0,35	0,5	0,67	0,88	1	1,09	1,18

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.

Зависимость данного сигнала от времени приведена в таблице 3.1.

График дискретизированного во времени сигнала изображен на рисунке 3.1.

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

Таблица 3.1 - Зависимость сигнала от времени

t·10-4, c	0	1,48	2,96	4,44	5,93	7,41	9	10,4
U(t), В	0,2	0,045	0,01	0,002	0,0005	0,0001	0,00003	6,2·10-6

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 K=26 (согласно заданию).

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 g=50 (согласно заданию):



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)

m=log₂53=6 Соответственно . Длительность элементарного кодового импульса ф_u определяется исходя из интервала дискретизации Дф и разрядности кода по выражению:

, (3.11)

Выбор микросхемы производим по ранее рассчитанному значению m.Так как m=6, а частота импульсов ,то по методичке подходит К1107ПВ1, К1107ПВ1 имеет разрядность выхода 6, и способна работать на частота х до 6.5 МГц; 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: 53, 28, 15, 8; 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. 53, 28, 15, 8 - это номера уровней. Они были получены путём деления значения вершин отсчётов дискретизованной последовательности на время дискретизации ф. Затем эти числа были переведены в двоичный код и записаны виде векторов Vx и Vy. Вектора Vx и Vy изображены на рисунке 4.1.



Рисунок 4.1 Вектора 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). На рисунке 4.2 изображены графики автокорреляционной функции обозначенные korl(t) и kor(t), где korl(t) построена благодаря линейной интерполяции, а kor(t) интерполяции полином, именно kor(t) используется в расчете энергетического спектра.

Таблица 4.1 - Зависимость K()

, с	K()
0	1
6.25E-5	-6.993E-3
1.25E-4	-6.993E-3
1.875E-4	-0.175
2.5E-4	-0.175
3.125E-4	-0.343
3.75E-4	0.161

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	0,138	0,237	0,315	0,405	0,489	0,579	0,639
G()·10-6, В/Гц	-15,3	116	-20	80	-10	60	8,7	2,1

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 гармонической модуляции является частотная модуляция (ЧМ)

Аналитически это выглядит так:

, (6.1)

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

(6.2)

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

(6.3)

где - частота первой гармоники полезного сигнала,

- фаза n-ой гармоники,

- амплитуда несущей, -амплитуда n-ой гармоники

^, =, A₀=0,09 B, рад/с

Следовательно, рад/с,

где _и= 5.208·10^-6 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 сигнала и модулированного сигнала.

Графическое представление спектра модулированного сигнала показано на рис. 6.2

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

Рисунок 6.2 - График модулированного сигнала U_м(t)

Рисунок 6.2 - Cпектр модулированного сигнала

Результаты расчета спектра модулированного сигнала представлены в таблице 6.1.

Таблица 6.1 Результаты расчета спектра модулированного сигнала

w, 1/с	A
w1-5W	6390500	0,011
w1-4W	6870800	0
w1-3W	7351100	0,019
w1-2W	7831400	2
w1-W	8311700	0,057
w1	8792000	0,045
w1+W	9272300	0,057
w1+2W	9752600	0
w1+3W	10232900	0,019
w1+4W	10713200	0
w1+5W	11193500	0,011
w2-5W	11193500	0,011
w2-4W	10713200	0
w2-3W	17841100	0,019
w2-2W	18321400	2
w2-W	18801700	0,057
w2	19282000	0,045
w2+W	19762300	0,057
w2+2W	20242600	0
w2+3W	20722900	0,019
w2+4W	21203200	0
w2+5W	21683500	0,011

7. Согласование источника информации с каналом связи

Заданный сигнал представлен 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)

где - энтропия алфавита источника, бит/с;

- среднее время генерации одного знака алфавита, с.

В нашем случае =0,00005 с.

, (7.2)

где m количество отсчетов передаваемого сигнала, в нашем случае передается 6 отсчетов.

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 определяет полосу частот необходимую для передачи модулированного сигнала по каналу связи, определяется из таблицы 6.1.

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 Р_ош 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;

Р_п - 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 заданию N₀=1.5·10^-14 Вт/Гц, а (7.5)

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

По формулам (7.1)-(7.5) получаем:

H(a)=log₂(6)=2,585 бит;

2,585/0,00005=51700 бит/с.

Для расчета мощности помехи подставим (7.5) в (7.4):

Р_п=; (7.6)

P_П== 2.766·10^-8 Вт.

Мощность сигнала выражаем из (7.3):

P_C = (2 ^C?Дt - 1) ?P_П; (7.7)

P_C= 2.321·10^-7 Вт.

7.1 Расчет вероятности ошибки в канале с аддитивным белым шумом

Вероятность ошибки P₀ зависит от мощности (или энергии) сигнала, мощности помех (в данном случае белого шума).

Существенную роль играет здесь и вид сигнала, который определяет статистическую связь между сигналами в системе.

В случае ЧМ:

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

(7.8)

гдe F(x) - функция Лапласа.

, (7.9)

где - аргумент функции Лапласа.

, (7.10)

Где m=0,05 - ослабление сигнала, где S₁(t) и S₂(t) сигналы переносчики:

Вычислим энергию разностного сигнала:

(7.11)

где E - энергия разностного сигнала, Вт;

Найдем вероятность ошибки (по формуле 7.8):

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Получаем, что Р₀ = 1.029·10^-10.

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 были определены характеристики сигналов U₈(t), U₄(t), U₃(t), построены их временные зависимости, амплитудночастотные и фазочастотные спектры. Для каждого из сигналов, исходя из критерия передачи 96,5% мощности, по равенству Парсеваля была найдена граничная частота.

w_c8=30590 1/с

w_c4=21190 1/c

w_c3=63250 1/c

Для дальнейшего исследования из трех сигналов был выбран U₄(t), так как он обладает самой низкой граничной частотой, а значит его легче обрабатывать и передавать по каналу связи.

Сигнал U₄(t) был дискретизирован по теореме Котельникова. При этом частота следования выборки F_в=3,372·10³Гц, а шаг дискретизации Dt=1,483·10^-4с.

После дискретизации по времени, сигнал был квантован по уровню, n_кв=53 число уровней квантования. После квантования сигнал был закодирован в виде двойчной последовательности, где m = 6 число разрядов двойчного кода необходимых для представления одного кванта.

Полученный цифровой сигнал имел следующие характеристики:

t_и=1,235^-10с - длительность импульса цифрового сигнала,

H(a) = 2,585 бит - количество информации в одной выборке,

51700 бит/с - производительность источника цифрового сигнала.

По заданию для передачи сигнала по каналу связи используется ЧМ.

ЧМ сигнал передается по каналу связи с мощностью P_C= 2.321·10^-7 Вт,

В канале связи присутствует помеха с мощностью P_П=2.766·10^-8 Вт,

Мощность разностного сигнала при данном виде модуляции E_С= 2,13·10^-10 Дж.

Вероятность ошибки при воздействии «белого шума» равна 1.029·10^-10Дж, 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