通信信号处理仿真报告

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1、1•分别用理论计算和计算机模拟计算，求连续掷两颗骰子，点数之和人于6且第一次掷出的点数人于第二次掷出点数的概率。解：次第］123456123475789678910119①理论计算：理论分析如上表所示，符合题意的共9种情况，所以所求概率的理论值P(A)=-=0.2536②计算机模拟程序：N=30000;s=0;forn=l:1:N;first=randint(1,1,[1,6]);second=randint(1,1/[1,6]);if((first+second>6)&&(£irst〉second))s=s+l;enden

2、dp=s*l.0/N;fprintf(*当投掷次数为詛时，概率p=%f*zN,p);运行结果:CommandWindow当投掷次数为5000时,枫率p=0.253400当投掷次数为10000时，槪率p当投掷次数为15000时，槪率p当投掷次数为20000时，槪率p当投掷次数为25000时，槪率p0.2466000.2452000.2484500.249600当投掷次数为30000时，槪率p0.250467结论：程序运行时，分别取投掷次数为5000、10000、15000>20000、25000、30000,从仿真结果可以

3、看出：虽然MonteCarlo方法具有随机性，但随着仿貞•次数的增加，其结果越来越趋近理论值0.25。2.例题2.10解：根据题意，观测序列为x(n)=Aexp[j(2^/0n+0)]+w(m)估计量为：iN-I—工An)exp(-j2砒“)]IN粽/A=八N-^=lm{lnf^x（/t）exp（-j2好/）］}在进行估计吋，令A=l、k=0.05.妇仝，N=256取点，10000次采样，然后采用MonteCarlo方法进行估计。程序：(1)生成序列：functionXn=Generate(option)%parame

4、terA=option.A;f=option.f;N=option.N;n=[1:N];phase=option.phase;sigma=option.sigma;%Gaussiannosiew=randn(1rN);w=w/std(w);w=w-mean(w);w=sqrt(sigma)*w;%GenerateXnXn=A*exp(j*(2*pi*f*n+phase))+w;end（2）运行仿真:clear;clc;%%%parameterintializationoption•A=1;option•f=0.05;opti

5、on・N=256;option.phase=pi/3;option.sigma=1.6;%MonteCarloparamtersiter=10000;n=[1:option.N];tmpl=exp(-j*2*pi*option•f*n);tmp2=exp(-j*2*pi*option.f*n);%MonteCarloestimationfori=1:iterXn=Generate(option);A(i)=Abs(mean(Xn.*tmpl));phase(i)=imag(log(sum(Xn•*tmp2)));end%s

6、howresultsfigure(1)『hist(Az100);title「幅度估计量的PDF估计冷;xlabel(*估计幅度ylabelCp(x)');A_avg=mean(A)A_dev=std(A)figure(2),hist(phase,100);title('相位估计量的PDF估计•);xlabel(•估计相位(弧度)');ylabel(*p(x)');phase_avg=mean(phase)phase_dev=std(phase)仿真结果:幅度估计量的PDF估计3S0（II*II*估计幅度相位估计量的PDF估计

7、400(-350-300-250-3200-Q.150-100-50・0911.1121.3估计相位（鼻度）14CommandWindowi1NewtoMATLAB?WatchthisVideo,seeDgmos,A_avg=1.0017A_dev=0.0553phase.avg=1.0466phase^dev=0.0563A»结论：系数估计结果的均值为“力=1.0017,方差为（7启0.0553；相位估计结果的均值为伤=1.0466,方差为谚=0.0563。对于不同SNR情况进彳了MonteCarlo仿真程序：clear;

8、%%%parameter*intializationoption.A=1;option.f=0.05;option.N=256;option.phase=pi/3;sigma=[0.1:0.1:1,2:5:100];%MonteCarloparamtersiter=2000;n=[1:op