菜鸟之MATLAB学习——NRZ RZ sinc信号及其频谱分析

本人MATLAB学习小白，仅做笔记记录和分享~~

clc;close all;Ts=1;N_sample=8;dt=Ts/N_sample;N=1000;t=0:dt:(N*N_sample-1)*dt;%码型构建%gt1=ones(1,N_sample);% 1s时长高电平 NRZ波形gt2=[ones(1,N_sample/2),zeros(1,N_sample/2)];% RZ波形mt3=sinc((t-5)/Ts);gt3=mt3(1:1000*N_sample);%plot(t(1:10*N_sample),gt3);d=(sign(randn(1,N))+1)/2;%生成1*N的均值为0，方差为1的随机数；sign函数返回值有3种，+1、-1、0;取0值概率为0data=sigxpand(d,N_sample);%等间隔插入7个0st1=conv(data,gt1);st2=conv(data,gt2);d=2*d-1;data=sigxpand(d,N_sample);st3=conv(data,gt3);figure(1);subplot(321),plot(t(1:1000),st1(1:1000));axis([0,t(1000),0,2]);subplot(323),plot(t(1:1000),st2(1:1000));axis([0,t(1000),0,2]);subplot(325),plot(t(1:1000),st3(1:1000));axis([0,t(1000),-3,3]);[f,stf1]=T2F(t,st1(1:length(t)));[f,stf2]=T2F(t,st2(1:length(t)));[f,stf3]=T2F(t,st3(1:length(t)));subplot(322),plot(f,10*log10(abs(stf1).^2));grid;axis([-5,5,-40,100]);xlabel('单极性NRZ信号功率谱密度');subplot(324),plot(f,10*log10(abs(stf2).^2));grid;axis([-5,5,-40,100]);xlabel('单极性RZ信号功率谱密度');subplot(326),plot(f,10*log10(abs(stf3).^2));grid;axis([-5,5,-40,100]);xlabel('sinc波形功率谱密度');%%%%%%%----函数定义必须在结尾-----%%%%%%%%%%%%%%%%%%function[out]=sigxpand(d,M)N=length(d);out=zeros(M,N);out(1,:)=d;out=reshape(out,1,M*N);end%%%%%%%--------end--------------%%%%%%%%%%%%%%%%%%%------------------FFT变换函数--------------%function[f,sf]=T2F(t,st)dt=t(2)-t(1);N=length(st);fs=1/dt;df=fs/N;f=0:df:(N-1)*df;sf=fft(st);sf=fftshift(sf);f=f-N/2*df;end%------------------end-----------------%

代码运行结果

小结

1、生成0 1相间的随机序列

d=(sign(randn(1,N))+1)/2;% ord=randi([0,1],1,N);

2、同理生成-1 1相间的随机序列

d=randi([0,1],1,N);d=2*d-1;%在上述的基础上，加上此语句

3、为什么要等间隔插入N_sample-1个0呢

gt1=[1,1,1]%基本码元data=[1,0,1,1,1,0,1];%码元序列st1=conv(gt1,data);plot（st1）;

运行结果

如果data等间隔插入2个0

clc;close all;gt1=[1,1,1];%基本码元data=[1,0,0,0,0,0,1,0,0,1,0,0,1,0,0,0,0,0,0,1,0,0];%码元序列st1=conv(gt1,data);plot(st1);axis([1,24,0,1.5]);grid;

这样就生成了以基本码元为基础的码元序列。——即sigxpand函数的功能.