Help Moving Average Matlab

Ein einfacher (ad hoc) Weg ist, nur einen gewichteten Durchschnitt (abstimmbar durch Alpha) an jedem Punkt mit seinen Nachbarn zu nehmen: oder eine Variation davon. Ja, um anspruchsvoller zu sein, können Sie Fourier Ihre Daten zuerst umwandeln und dann die hohen Frequenzen abschneiden. Etwas wie: Das schneidet die höchsten 20 Frequenzen aus. Sei vorsichtig, sie symmetrisch auszuschneiden, sonst ist die inverse Transformation nicht mehr real. Sie müssen sorgfältig wählen Sie die Cutoff-Frequenz für die richtige Ebene der Glättung. Dies ist eine sehr einfache Art der Filterung (Kastenfilterung im Frequenzbereich), so dass Sie versuchen können, die Frequenzen hoher Ordnung vorsichtig abzuschwächen, wenn die Verzerrung inakzeptabel ist. Antwortete 4. Oktober 09 um 9:16 FFT ist nicht eine schlechte Idee, aber seine wahrscheinlich übertreiben hier. Laufen oder bewegte Durchschnitte geben generell schlechte Ergebnisse und sollten für irgendetwas neben späten Hausaufgaben (und weißem Rauschen) vermieden werden. Id verwenden Savitzky-Golay Filterung (in Matlab sgolayfilt (.)). Dies gibt Ihnen die besten Ergebnisse für das, was Sie suchen - einige lokale Glättung unter Beibehaltung der Form der Kurve. Vielleicht könnten Sie auch den Ausdruck verwendet, um die theoretische BER-Kurve zu berechnen Es gab viele Fälle, wo die Kurve aus der Der theoretische Ausdruck für die Symbolfehlerwahrscheinlichkeit wurde mit der simulierten Kurve für die Bitfehlerwahrscheinlichkeit (und umgekehrt) verglichen, was zu viel Verwirrung und Herzschmerz führte. Fehler beim Berechnen von SNR oder zum Übersetzen eines gegebenen SNR zu Signalamplituden sind ebenfalls üblich. Ndash Dilip Sarwate Jan 19 12 at 22:18 Die einfache Erklärung ist, dass es einen Fehler in Ihrer Simulation gibt. Heres einer, der in MATLAB arbeitet: Beachten Sie, dass der theoretische Ausdruck für die Bitfehlerrate für die BPSKQPSK-Modulation ist: im Auge behalten, dass Eb die Energie pro Informationsbit ist. Die etwas subtile Unterscheidung zwischen Eb und Es, die Energie pro Symbol. Ist etwas, das oft die Leute neu zum Thema auslöst. Dieser Unterschied erklärt auch, warum QPSK und BPSK die gleiche Bitfehlerrate haben, wenn sie als Funktion von frac ausgedrückt werden, erhalten Sie keinen Bitfehler-Leistungsvorteil, indem Sie zu QPSK wechseln, obwohl Sie eine gegebene Bitrate mit weniger belegter Bandbreite erreichen können. Antwortete am 20. Januar um 12:15 Wie ich in meinem Kommentar zur Hauptfrage stellte, ist eine andere Quelle der Verwirrung, dass die Symbolfehlerrate Ps 2Qleft (sqrt right) - leftQleft (sqrt right) right2 ist, da das Symbol falsch ist, wenn an Mindestens ein Bit wird nicht korrekt demoduliert, die Bitfehler in Inphasen - und Quadraturzweigen sind unabhängig und P (Acup B) P (A) P (B) - P (Acap B) P (A) P (B) - P (A) P (B) 2p-p2 für unabhängige Ereignisse der Wahrscheinlichkeit p ndash Dilip Sarwate Jan 20 12 um 17:53 Kann ich eine Frage stellen Wie kalkulierst du die Energie pro Bit, ich meine, in Wirklichkeit ist es nicht gleich 1. So können Sie in der Realität erklären, wie kann ich die Energie pro Bit kultivieren Danke sehr viel ndash Khanh Nguyen Sep 25 13 um 11: 45Simulation von digitalen Kommunikationssystemen mit Matlab eBook 8211 Second Edition Loading. (Secure Payment Gateway per Paypal, sofortiger Download nach erfolgreicher Zahlung) Exklusiv beim Kauf auf dieser Website. Kaufen Sie 2 Formate zum gleichen Verkaufspreis: PDF (für das Betrachten auf PC) und EPUB (groß, um auf Apple iPadiBooks, Android, Nook, Sony Reader, Kobo und die meisten e-Lese-Anwendungen einschließlich Stanza, Aldiko, Adobe Digital Editions, andere zu sehen ) Zum selben Verkaufspreis. Hinweis: Bitte geben Sie beim Kauf des ebooks eine korrekte E-Mail-Adresse an. Das ebook wird beim Kauf an die E-Mail-Adresse geschickt. Nach erfolgreichem Kauf können Sie den Autor für irgendwelche Zweifel im Textcode kontaktieren. Ihre Anfragen werden umgehend an einem Tag beantwortet. Beschreibung: Interessieren Sie sich für die Simulation von Kommunikationssystemen in Matlab und wissen nicht, wo Sie anfangen sollen Wenn ja, Ihre Suche nach einem guten Text endet hier. Einige der Simulationsthemen beinhalten verschiedene digitale Modulations - und Kanalcodierungstechniken, OFDM, Fadingkanäle, zufällige Verteilungen. Essentielle Themen in der digitalen Kommunikation werden ebenfalls eingeführt, um ein besseres Verständnis von Simulationsmethoden zu fördern. Dieses ebook ist für Studierende und Instruktoren gedacht, die sich für die Simulation der Signalverarbeitung und der digitalen Kommunikation mit Matlab interessieren. Sie sollten ein faires Verständnis von Matlab Programmierung zu beginnen haben. Wesentliche Themen der digitalen Kommunikation werden eingeführt, um das Verständnis von Simulationsmethoden zu fördern. Diese zweite Auflage beinhaltet folgende neue Themen 8211 Ausbreitungspfad Modelle wie 8211 log normale Schattierung, Hata-Okumura Modelle, eingehende Behandlung von Shannon-Hartley Gleichung und Channel Capacity Berechnung Einige der wichtigsten Themen sind: Sampling Theorem, Hard-Amp-Soft-Decision-Decodierung , Hamming-Codes, Reed-Solomon-Codes, Faltungscodes, Viterbi-Decodierung, Inter-Symbol-Interferenz, Korrelationscodierung, Cosinus-Filter, Corein-Filter, Gibbs-Phänomen, Beweglicher Durchschnittsfilter, Wahrscheinlichkeit und zufälliger Prozess, Chi-Quadrat, Gaußer, Uniform , Rician, Rayleigh-Distributionen, Demonstration des zentralen Limit-Theorems, Ausbreitungsmodelle, Fading-Modelle, digitale Modulationstechniken, OFDM, Spreizspektrum. Hinweis: Wenn Sie in Indien wohnen und keine Kreditkarte haben, um dieses Buch zu kaufen, schreiben Sie uns an supportgaussianwaves. Wir helfen Ihnen gerne. Inhaltsverzeichnis: Kapitel 1: Grundlagen der digitalen Kommunikation 1.1 Einführung in die digitale Kommunikation 1.2 Probenahme Theorem Basisband Sampling 1.3 Sampling Theorem Bandpass oder Intermediate oder Under Sampling 1.4 Oversampling, ADC DAC Konvertierung, Pulsformung und Matched Filter 1.5 Kanalkapazität 1.6 Leistung von Channel Codes 1,7 Entfernungen: Hamming Vs. Euklidische 1.8 Harte und weiche Entscheidungsdekodierung 1.9 Maximale Wahrscheinlichkeitsdekodierung Kapitel 2: Kanalcodierung 2.1 Hamming Codes 8211 Funktionsweise 2.2 Aufbau von Hamming-Codes mit Matrizen 2.3 Einführung in Reed Solomon Codes 2.4 Block Interleaver Design für RS-Codes 2.5 Faltungscodierung und Viterbi Decodierung Kapitel 3: Inter-Symbol Interferenz und Filterung 3.1 Einführung in kontrolliertes ISI (Inter-Symbol-Interferenz) 3.2 Korrelierende Codierung Duobinale Signalisierung 3.3 Modifizierte Duobinale Signalisierung 3.4 Riseed Cosinus-Filter 3.5 Quadratwurzel-Cosinus-Filter (Matchedsplit-Filter-Implementierung) 3.6 Gibbs-Phänomene Eine Demonstration 3.7 Moving Average ( MA) Filter Kapitel 4: Wahrscheinlichkeit und Random-Prozess 4.1 Einführung in Konzepte in der Wahrscheinlichkeit 4.2 Bayes Theorem 4.3 Verteilungen und Dichtefunktionen 4.4 Gaußsche Zufallsvariable und Gaußsche Verteilung 4.5 Einheitliche Zufallsvariablen und Einheitsverteilung 4.6 Chi-quadratische Zufallsvariablen und Chi-quadratische Verteilung 4.7 Nicht zentrale Chi-Quadrat-Verteilung 4.8 Zentraler Limit-Theorem 4.9 Farbige Rauschen-Erzeugung in Matlab Kapitel 5: Kanalmodelle und Fading 5.1 Einführung in Kanalmodelle 5.2 Friis Freier Raumausbreitungsmodell 5.3 Protokollabstandspfadverlust oder Protokoll Normales Schattenmodell 5.4 Hata Okumura Modelle 5.5 Einführung in Fading Modelle 5.6 Rayleigh Fading und Rayleigh Distribution 5.7 Rayleigh Fading Simulation Youngs Modell 5.8 Simulation von Rayleigh Fading Modell 8211 (Clarkes Modell 8211 Summe von Sinusoiden) 5.9 Rician Fading und Rician Distribution Kapitel 6: Digitale Modulationen 6.1 BPSK Modulation und Demodulation 6.2 BER vs EbN0 für BPSK-Modulation über AWGN 6.3 EbN0 vs. BER für BPSK über Rayleigh Channel 6.4 EbN0 Vs BER für BPSK über Rician Fading Channel 6.5 QPSK Modulation und Demodulation 6.6 BER vs. EbN0 für QPSK Modulation über AWGN 6.7 BER gegen EbN0 für 8- PSK-Modulation über AWGN 6.8 Simulation von M-PSK-Modulationen über AWGN 6.9 Symbol-Fehlerrate vs. SNR-Leistungskurven-Simulation für 16-QAM 6.10 Symbol-Fehlerrate vs SNR-Leistungskurven-Simulation für 64-QAM 6.11 Leistungsvergleich von digitalen Modulationstechniken 6.12 Intuitive Ableitung Der Leistung eines optimalen BPSK-Empfängers im AWGN-Kanal Kapitel 7: Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) 7.1 Einführung in OFDM 7.2 Rolle der FFTIFFT in OFDM 7.3 Rolle des zyklischen Präfixes in OFDM 7.4 Simulation des OFDM-Systems in Matlab BER Vs EbN0 für OFDM in AWGN-Kanal Kapitel 8: Spread-Spectrum-Techniken 8.1 Einführung in die Spreadspektrum-Kommunikation 8.2 In CDMA verwendete Codes 8.3 Maximale Sequenzfolgen (m-Sequenzen) 8.4 Bevorzugte Paare m-Sequenzen Erzeugung für Goldcodes 8.5 Erzeugung von Goldcodes und deren Kreuzkorrelation Anhang A1 : Ableitung von Shannon-Hartley-Gleichung für CCMC AWGN-Kanal - Method 1 A2. Kapazität der kontinuierlichen Eingabe Ununterbrochener Ausgang Speicherlos AWGN - Method 2 A3: Konstellation Eingeschränkte Kapazität des M-ary-Schemas für AWGN-Kanal A4: Natürliche und binäre Codes A5: Aufbau einer rechteckigen Konstellation für 16QAM A6: Q Funktion und Fehler Funktion Referenzen (Secure Payment Gateway Per Paypal, sofortiger Download nach erfolgreicher Bezahlung) Auch erhältlich bei Ihren bevorzugten Online-Shops: (Klicken Sie auf die Icons, um direkt zu kaufen) Primary Sidebar