北邮通信原理软件实验报告 本文关键词：北邮，原理，实验，通信，报告
北邮通信原理软件实验报告 本文简介：通信原理软件实验实验报告学院：信息与通信工程学院班级：@@@@@@@@@@姓名：execf2t.sci;fs=800;//采样速率T=200;//截短时间N=T*fs;//采样点数dt=1/fs;//时域采样间隔t=[-T/2:dt:T/2-dt];//时域采样点df=1/T;//频域采样间隔f=[
北邮通信原理软件实验报告 本文内容：
通信原理软件实验
实验报告
学院：
信息与通信工程学院
班级：
@@@@@@@@@@
姓名：
exec
f2t.sci;
fs=800;//采样速率
T=200;//截短时间
N=T*fs;//采样点数
dt=1/fs;
//时域采样间隔
t=[-T/2:dt:T/2-dt];
//时域采样点
df=1/T;
//频域采样间隔
f=[-fs/2:df:fs/2-df];
//频域采样点数
fm1=1;
//待观测正弦波频率，单位KHz，下同
fm2=0.5;
//待观测余弦波频率
fc=20;
//载波频率
//以上为初始化参数设置
m1=sin((2*%pi)*fm1*t);
//待观测正弦波部分
M1=t2f(m1,fs);
//傅里叶变换
MH1=-%i*sign(f).*M1;
//希尔伯特变换
mh1=real(f2t(MH1,fs));
//希尔伯特反变换
m2=2*cos((2*%pi)*fm2*t);
//待观测余弦波部分
M2=t2f(m2,fs);
//傅里叶变换
MH2=-%i*sign(f).*M2;
//希尔伯特变换
mh2=real(f2t(MH2,fs));
//希尔伯特反变换
s1=(1+(m1+m2)/abs(max(m1+m2))).*cos((2*%pi)*fc*t);
//AM信号时域表达式
S1=t2f(s1,fs);
//AM信号频域表达式
s2=(m1+m2).*cos((2*%pi)*fc*t);
//DSB-SC信号时域表达式
S2=t2f(s2,fs);
//DSB-SC信号频域表达式
s3=(m1+m2).*cos((2*%pi)*fc*t)-(mh1+mh2).*sin((2*%pi)*fc*t);
//SSB信号时域表达式，以上边带为例
S3=t2f(s3,fs);
//SSB信号上边带频域表达式
//以上是仿真计算部分
//以下为绘图部分
//AM信号
xset(
window,1)
plot(f,abs(S1))
title(
AM信号频谱
)
xlabel(
f
)
ylabel(
S(f)
)
mtlb_axis([-25,25,0,max(abs(S1))]);
xset(
window,2)
plot(t,s1)
title(
AM信号波形
)
xlabel(
t
)
ylabel(
s(t)
)
mtlb_axis([-3,3,-3,3]);
//DSB-SC信号
xset(
window,3)
plot(f,abs(S2))
title(
DSB-SC信号频谱
)
xlabel(
f
)
ylabel(
S(f)
)
mtlb_axis([-25,25,0,max(abs(S2))]);
xset(
window,4)
plot(t,s2)
title(
DSB-SC信号波形
)
xlabel(
t
)
ylabel(
s(t)
)
mtlb_axis([-1,4,-3,3]);
//SSB信号（以上边带为例）
xset(
window,5)
plot(f,abs(S3))
title(
SSB信号频谱
)
xlabel(
f
)
ylabel(
S(f)
)
mtlb_axis([-25,25,0,max(abs(S3))])
xset(
window,6)
plot(t,s3)
title(
SSB信号波形
)
xlabel(
t
)
ylabel(
s(t)
)
mtlb_axis([0,6,-3,3])
2、
产生的波形图：
1）
AM信号：
2）
AM信号频谱：
3）
DSB-SC信号：
4）DSB-SC信号的频谱：
5）
SSB信号波形：
6）SSB信号频谱：
3、
实验心得：
做这个实验时的我的理论知识已经准备得比较充分了，所以难点主要在编程方面。由于有了课件上的实例编程，所以对它们研究一番要编出相关程序也不是难事。这个实验给了我一种比课本上的理论更深的体会，因为这里的信号频率有多个，当画出信号波形的时候，我观察到了直观的多频信号形成的调制信号，这比书本上的公式来的深刻得多。而当调制的时候，我还专门研究了一下各种调制波形的形状，考虑了它们的形成与信号有什么关联。由于之前研究调幅都是在单频信号的情况下，而这里是多频率，所以这对我对调幅的理解十分有帮助。
实验二
假设基带信号，载波频率为40kHz，仿真产生FM信号，观察波形与频谱，并与卡松公式做对照。FM的频率偏移常数为5kHz/V。（编程）
1、源代码：
//m(t)=sin(2000*pi*t)+2cos(1000*pi*t)+4sin(500*pi*t+pi/3),fc=40KHz,Kf=5kHz/V，仿真产生FM，观察频谱和波形
//初始化参数设置
clear
all;
exec
t2f.sci;
exec
f2t.sci;
xdel(winsid());
//关闭所有图形窗口
fs=4000;
//采样速率
T=16;
//截短时间
N=T*fs;//采样点数
dt=1/fs;
//时域采样间隔
t=[-T/2:dt:T/2-dt];
//时域采样点
df=1/T;
//频域采样间隔
f=[-fs/2:df:fs/2-df];
//频域采样点数
fm1=1;
fm2=0.5;
fm3=0.25;
fc=40;
Kf=5;
//频偏常数
//仿真计算
m1=sin((2*%pi)*fm1*t);
phi1=(2*%pi)*Kf*cumsum(m1)*dt;
//cumsum函数为求累积和，相当于积分
m2=2*cos((2*%pi)*fm2*t);
phi2=(2*%pi)*Kf*cumsum(m2)*dt;
m3=4*sin((2*%pi)*fm3*t+%pi/3);
phi3=(2*%pi)*Kf*cumsum(m3)*dt;
s=cos((2*%pi)*fc*t+phi1+phi2+phi3);
//FM信号时域表达式
S=t2f(s,fs);
//FM信号频域表达式
m=sin(2*%pi*fm1*t)+2*cos(2*%pi*fm2*t)+4*sin(2*%pi*fm3*t+%pi/3);
//调制信号表达式
M=t2f(m,fs);
//绘图
//FM已调信号
xset(
window,1)
plot(f,abs(S))
title(
FM信号频谱
)
xlabel(
f
)
ylabel(
S(f)
)
mtlb_axis([-80,80,0,max(abs(S))]);
xset(
window,2)
plot(t,s)
title(
FM信号波形
)
xlabel(
t
)
ylabel(
s(t)
)
mtlb_axis([0,3,-2,2]);
//调制信号
xset(
window,3)
plot(f,abs(M))
title(
m(t)信号频谱
)
xlabel(
f
)
ylabel(
S(f)
)
mtlb_axis([-5,5,0,max(abs(M))]);
xset(
window,4)
plot(t,m)
title(
m(t)信号波形
)
xlabel(
t
)
ylabel(
m(t)
)
mtlb_axis([-8,8,-6,8]);
2、画出的波形：
1）m(t)信号：
2）
m(t)信号频谱：
3）
FM信号：
4）FM信号频谱：
3、
实验心得：
调频实验延续实验一的风格，信号采用了多频率。记得刚开始画出信号波形图的时候我都以为自己弄错了，因为之前很少观察符合频率波的波形，所以一下子难以接受，为什么它是这样子的呢？在一番观察验证之后，我的观念很快就调整过来，这对我是一个启发，因为我们所研究的真实信号一定是多频率的，所以当我们使用单频信号研究透了某个调制解调原理之后，一定要使用多频信号再去仿真研究一下，因为这时候所做的工作才是更加符合真实情况的。之后我观察了调制信号的波形图与频谱图，发现的确和单频信号产生的调制信号有很大的区别。
实验三
通过仿真测量占空比为25%、50%、75%以及100%的单双极性归零码波形及其功率谱。（编程）
1、源代码：
clear
all;
exec
t2f.sci;
exec
f2t.sci;
L=32;
//每个码元采样点数
N=2^13;
//总采样点数
M=N/L;
//码元数
Rb=2;
//码元速率
Ts=1/Rb;
//比特间隔
fs=L/Ts;
//采样速率
T=N/fs;
//截断时间
Bs=fs/2;
//系统带宽
t=-T/2+[0:N-1]/fs;
//时域采样点
f=-Bs+[0:N-1]/T;
//频域采样点
EP1=zeros(1,N);
EP2=zeros(1,N);
L0=input(
您所需的占空比是？（输入0~1范围内的数）：
)
for
loop=1:1000
tmp1=zeros(L,M);
tmp2=zeros(L,M);
a=(rand(1,M)>0.5)+0;
//单极性序列
b=sign(a-0.5);
//双极性序列
L1=L*L0;
//L0是占空比
//单极性码
tmp1([1:L1],:)=ones(L1,1)*a;
s1=tmp1(:)
;
S1=t2f(s1,fs);
//样本信号的功率谱密度
P1=abs(S1).^2/T;
//随机过程的功率谱是各个样本功率谱的数学期望
EP1=EP1*(1-1/loop)+P1/loop;
//双极性
tmp2([1:L1],:)=ones(L1,1)*b;
s2=tmp2(:)
;
S2=t2f(s2,fs);
//样本信号的功率谱密度
P2=abs(S2).^2/T;
//随机过程的功率谱是各个样本功率谱的数学期望
EP2=EP2*(1-1/loop)+P2/loop;
end
xset(“window“,1)
plot(t,s1)
set(gca(),“grid“,[1,1])
title(
单极性码时域图
)
xlabel(
t
)
ylabel(
S(t)
)
mtlb_axis([-3,3,-1.5,1.5]);
xset(“window“,2)
plot(f,10*log10(EP1+%eps))
set(gca(),“grid“,[1,1])
title(
单极性码功率谱图(dB)
)
xlabel(
f
)
ylabel(
功率
)
xset(“window“,3)
plot(t,s2)
set(gca(),“grid“,[1,1])
title(
双极性码时域图
)
xlabel(
t
)
ylabel(
S(t)
)
mtlb_axis([-3,3,-1.5,1.5]);
xset(“window“,4)
plot(f,10*log10(EP2+%eps))
set(gca(),“grid“,[1,1])
title(
双极性码功率谱图(dB)
)
xlabel(
f
)
ylabel(
功率
)
2、波形图：
1）占空比为25%单极性归零码波形及其功率谱。
2）
占空比为25%双极性归零码波形及其功率谱。
通过1）2）组对比发现，双极性归零码的功率谱没有离散的冲激，而单极性功率谱则有，这是因为单极性信号的均值不为零。
3）
占空比为50%单极性归零码波形及其功率谱。
4）
占空比为50%双极性归零码波形及其功率谱。
5）
占空比为75%单极性归零码波形及其功率谱。
6）
占空比为75%双极性归零码波形及其功率谱。
当信号占空比增大，可以发现对应的信号功率谱变得更加密集。
7）
占空比为100%单极性归零码波形及其功率谱。
8）
占空比为100%双极性归零码波形及其功率谱。
占空比为100%的单极性信号功率谱只在频率为0处有冲激，这是因为其余离散冲激刚好位于零点，所以看不出来。
3、
实验心得：
这次实验比较简单，虽然数据较多，但是原理相同。通过实验，我主要是对比了单双极性信号波形以及信号功率谱之间的区别，比较了不同占空比的信号的功率谱之间的区别。
实验四
利用编程实现数字基带传输系统（参考第2章编程语法-实验题-附录.pdf中例5）
1）画出发送端输入码序列波形和功率谱、发送滤波器输出波形和功率谱
2）画出接收端采样判决后码序列波形和功率谱、接收滤波器输出波形和功率谱
3）画出接收滤波器输出信号眼图（在升余弦滚将系数分别为0、0.5、1的情况下）
4）分别画出升余弦滚将系数为0、0.5、1，采样判决点在眼图最大处的系统的实际误码曲线（Pe~s/n0曲线），并在同坐标系中画出理论误码曲线
5）改变采样点重复1）~4）。
1、源代码：
clear
all
exec
t2f.sci
;
exec
f2t.sci
;
function
eyes(result,L,Na)
N=length(result);
tt=0:1:Na*L;
set(gca(),“auto_clear“,“off“)
for
jj=1:Na*L:N-Na*L
plot(tt,result(jj:jj+Na*L));
end
set(gca(),“auto_clear“,“on“)
endfunction
k=input(
请输入采样点数2^k:（输入k值）
);//输入采样点数
aa=0.5;
N=2^k;
L=8;
M=N/L;
Rs=2;
//码率2Mbps
Ts=1/Rs;
//码元间隔
dt=Ts/L;
//时域采样间隔
fs=1/dt;
df=1/(N*dt);
//频域采样间隔
T=N*dt;
//截断时间
Bs=N*df/2;
//系统带宽
t=[-T/2+dt/2:dt:T/2];
//时域横坐标
f=[-Bs+df/2:df:Bs];
//频域横坐标
alpha=input(
所需要的滚降系数是（0~1范围）：
);
//
设置滚降系数
Hcos=zeros(1,N);
//
升余弦滤波器算法
i1=find(abs(f)>(1-alpha)/(2*Ts)
Hcos(i1)=Ts/2*(1+cos(%pi*Ts/alpha*(abs(f(i1))-(1-alpha)/(2*Ts))));
i2=find(abs(f)<=(1-alpha)/(2*Ts));
Hcos(i2)=Ts;
//接受及发送的根升余弦滤波器
GT=sqrt(Hcos);
GR=GT;
//
for
loop1=1:20;
//用来改变信噪比的循环，方便之后画信噪比-误码率曲线
Eb_N0(loop1)=(loop1-1);
//
信噪比
eb_n0(loop1)=10^(Eb_N0(loop1)/10);
EP=1;
n0=EP/eb_n0(loop1);
//信道的噪声谱密度
sita=n0*Bs;
//
信道中噪声功率
n_err=0;
//
误码数
EP1=1;//发送序列功率谱
EP2=1;//zeros(1,N);
EP3=1;///经过接收滤波器后信号功率谱
for
loop2=1:20;
//用来平均累计运算求功率谱
b=sign(rand(1,M,“normal“));
s=zeros(1,N);
//产生冲激序列
s(L/2:L:N)=b/dt;
//发送序列
SS=t2f(s,fs);
//序列傅氏变换
P=abs(SS).^2/T;
//序列功率谱密度
EP1=EP1*(1-1/loop2)+P/loop2;
//序列功率谱
S2=SS.*GT;
//
//信道的傅式变化
s2=real(f2t(S2,fs));
//PAM信号
P2=abs(S2).^2/T;
//PAM信号功率谱密度
EP=EP*(1-1/loop2)+P2/loop2;
////PAM信号功率谱
nr=sqrt(sita)*rand(1,N,“normal“);
//
信道噪声
sr=s2+nr;
//
PAM信号经过信道传输加噪声
SR=t2f(sr,fs);//加噪信号傅氏变换
S=SR.*GR;
//经过接收滤波器后信号傅氏变换
PS=abs(S).^2/T;
//
EP3=EP3*(1-1/loop2)+PS/loop2;
//经过接收滤波器后信号功率谱
sout=real(f2t(S,fs));//采样判决前信号
y=sout(L/2:L:N);
//
信号采样
bb=sign(y);
//
判决
s3=zeros(1,N);
s3(L/2:L:N)=bb/dt;
//
最后解码输出的信号
BB=t2f(s3,fs);
PB=abs(BB).^2/T;
EP2=EP2*(1-1/loop2)+PB/loop2;
//解码输出的信号功率谱
n_err=n_err+length(find(bb~=b));////错误累计
end
Pe(loop1)=n_err/(M*loop2);
xset(“window“,10)
plot(Eb_N0,log10(Pe+%eps),g
);
//Pe~Eb/N0
曲线画图
xlabel(
Eb/N0
);ylabel(
Pe
);title(“Pe~Eb/N0曲线“);
eb_n0=10.^(Eb_N0/10);
set(gca(),“auto_clear“,“off“)
plot(Eb_N0,log10(0.5*erfc(sqrt(eb_n0))));
mtlb_axis([0,15,-3.5,0]);
xlabel(
Eb/N0
)
ylabel(
Pe
)
legend(
实际的,理论的
);
set(gca(),“auto_clear“,“on“)
end
xset(“window“,1)
plot(f,EP1)
title(“序列功率谱“)
xlabel(“f(kHz)“)
ylabel(“功率谱(W/kHz)“)
mtlb_axis([-2,2,0,max(EP1)])
xgrid
xset(“window“,2)
plot(t,s)
title(“发送序列“)
xlabel(“t(ms)“)
ylabel(“s(t)(V)“)
mtlb_axis([0,5,-2,2])
xgrid
xset(“window“,3)
plot(f,EP)
title(“发送PAM信号功率谱“)
xlabel(“f(kHz)“)
ylabel(“功率谱(W/kHz)“)
mtlb_axis([-2,2,0,max(EP)])
xgrid
xset(“window“,4)
plot(t,s2)
title(“发送的PAM信号波形“)
xlabel(“t(ms)“)
ylabel(“s2(t)(V)“)
mtlb_axis([0,5,-2.5,2.5])
xgrid
xset(“window“,5)
plot(t,s3)
title(“采样后的信号波形“)
xlabel(“t(ms)“)
ylabel(“y(t)(V)“)
mtlb_axis([0,5,-2,2])
xgrid
xset(“window“,6)
plot(f,EP2)
title(“采样后的信号功率谱“)
xlabel(“f(kHz)“)
ylabel(“功率谱(W/kHz)“)
mtlb_axis([-2,2,0,max(EP2)])
xgrid
xset(“window“,7)
plot(t,sout)
title(“接收滤波器输出波形“)
xlabel(“t(ms)“)
ylabel(“y(t)(V)“)
mtlb_axis([0,5,-2,2])
xgrid
xset(“window“,8)
plot(f,EP3)
title(“通过接收滤波器后信号的功率谱“)
xlabel(“f(kHz)“)
ylabel(“功率谱(W/kHz)“)
mtlb_axis([-2,2,0,max(EP3)])
xgrid
xset(“window“,9)
title(“接收眼图“)
eyes(sout,L,3)
xgrid
2、实验结果
1）画出发送端输入码序列波形和功率谱、发送滤波器输出波形和功率谱(采样点为8192)。
发送端输入码序列波形和功率谱：
发送滤波器输出波形和功率谱：
2）
画出接收端采样判决后码序列波形和功率谱、接收滤波器输出波形和功率谱：
接收滤波器输出波形和功率谱：
接收端采样判决后码序列波形和功率谱：
3）
画出接收滤波器输出信号眼图（在升余弦滚将系数分别为0、0.5、1的情况下）
滚降系数为0:
滚降系数为0.5:
滚降系数为1:
4）
分别画出升余弦滚将系数为0、0.5、1，采样判决点在眼图最大处的系统的实际误码曲线（Pe~s/n0曲线），并在同坐标系中画出理论误码曲线.
滚降系数为0:
滚降系数为0.5:
滚降系数为1:
5）改变采样点重复1）~4）（将采样点改为1024）：
l
画出发送端输入码序列波形和功率谱、发送滤波器输出波形和功率谱
发送端输入码序列波形和功率谱：
发送滤波器输出波形和功率谱：
l
画出接收端采样判决后码序列波形和功率谱、接收滤波器输出波形和功率谱
接收滤波器输出波形和功率谱：
接收端采样判决后码序列波形和功率谱：
l
画出接收滤波器输出信号眼图（在升余弦滚将系数分别为0、0.5、1的情况下）
升余弦滚将系数分别为0：
升余弦滚将系数分别为0.5：
升余弦滚将系数分别为1：
4）分别画出升余弦滚将系数为0、0.5、1，采样判决点在眼图最大处的系统的实际误码曲线（Pe~s/n0曲线），并在同坐标系中画出理论误码曲线
升余弦滚将系数分别为0：
升余弦滚将系数分别为0.5：
升余弦滚将系数分别为1：
3、
思考题：
（1）数字基带系统中的升余弦滚降滤波器对输入信号进行的什么处理？结合实验1）和2）的实验结果，从频域和时域的角度叙述。
答：升余弦滚降滤波器对信号进行滤波，使其频谱边缘变成升余弦形状，当进行时域采样时，频域进行周期性拓展，而升余弦形状能够使得周期性的频谱重叠后变成近似滤波之前的频谱。也就是说，信号等效为经过一个无限带宽的滤波器，频谱受到影响很小，那么再经过一个相同的升余弦滤波器就可以比较准确地恢复出原信号经过发送滤波器之前的频谱，也就是原信号的频谱，从而大大减小码间干扰，准确地恢复原信号。
（2）根据实验3）的实验结果，分析滚降系数大小对眼图清晰度和眼睛大小的影响。
答：滚降系数越大，眼图越清晰，眼睛睁得越大。
（3）
比较并分析实验5）与实验1）~4）结果的异同。
答：更改采样点数，图形大致相同，但是由于采样点数减少，图形失真图形失真图形失真图形失真情况相对明显，眼图质量降低。
（4）
结合数字基带传输系统结果分析滚降系数大小与误码性能、信道带宽的关系。
答：滚降系数越大，信道带宽越宽。从实验获得的数据看，改变滚降系数对误码率不产生影响。但是可能是由于发送码的原因导致对误码率影响不明显。
（5）
计算机仿真精度与哪些因素有关？
答:总采样点数、码元采样点数、时域采样密度、频域采样密度
利用模块实现扩展实验
1、
QPSK调制与解调：
1、
调制框图：
2、
调制信号产生：
3、
解调框图：
4、
将解调部分组合为超级模块：
5、
解调结果：
2、
数字基带传输系统（综合类）
1、
方法一（只用模块实现）：
l
实现框图：
l
发送序列频谱：
l
基带解调信号频谱：
l
对接收信号模拟采样
l
示波器输出：
l
眼图输出：
2、
方法二（用编程实现升余弦滤波器模块）：
l
实现框图：
l
Context中程序：
在
Diagram菜单中的Context中对这个符号进行预先定义。
在本次系统设计中，需要在【Diagram】中的“Context”中进行如下内容设置：*******t2f****************************
function
X=t2f(x)
H=fft(x);
X=[H(mtlb_imp(mtlb_a(N/2,1),N)),H(mtlb_imp(1,N/2))]*dt;
endfunction*******f2t*****************************
function
x=f2t(X)
S
=
[X(mtlb_imp(mtlb_a(N/2,1),N)),X(mtlb_imp(1,N/2))];
x
=
ifft(S)/dt;
endfunction***************************************
dt=0.01;
//时域采样间隔
L=32;
//每个码元周期的抽样点数
M=16;
//码元数
N=L*M;
//总的抽样点数
Ts=L*dt;
//码元间隔
Rb=1/Ts;
//码元速率
df=1/(N*dt);
//频域采样间隔
T=N*dt;
//截断时间
Bs=N*df/2;
//系统带宽
alpha=0.5;
//滚降系数
t
=
linspace(-T/2,T/2,N);
//频域横坐标
f
=
linspace(-Bs,Bs,N)+%eps;
//时域横坐标
//升余弦信道
hr1
=
sin(%pi*t/Ts)./(%pi*t/Ts);
hr2
=
cos(((alpha*%pi)*t)/Ts)./(1-(((2*alpha)*t)/Ts).^2);
hr
=
hr1.*hr2;
//升余弦脉冲波形
HR
=
abs(t2f(hr));
//升余弦脉冲的傅式变换
GT
=
sqrt(HR);
GR
=
GT;
//最佳系统的发送接收滤波器的傅式变换
l
Sending
Filter内模块结构以及程序：
需要在Scifunc模块写入以下程序：
function
X=t2f(x)
H=fft(x);
X=[H(mtlb_imp(mtlb_a(N/2,1),N)),H(mtlb_imp(1,N/2))]*dt;
endfunction
///////////////////////////////
function
x=f2t(X)
S
=
[X(mtlb_imp(mtlb_a(N/2,1),N)),X(mtlb_imp(1,N/2))];
x
=
ifft(S)/dt;
endfunction
///////////////////////////////
u=u1
;
S=t2f(u);
S1=S.*GT;
y=real(f2t(S1));
y1=y
l
Receiving
Filter内模块结构（与Sending
Filter相同）以及程序：
function
X=t2f(x)
H=fft(x);
X=[H(mtlb_imp(mtlb_a(N/2,1),N)),H(mtlb_imp(1,N/2))]*dt;
endfunction
///////////////////////////////
function
x=f2t(X)
S
=
[X(mtlb_imp(mtlb_a(N/2,1),N)),X(mtlb_imp(1,N/2))];
x
=
ifft(S)/dt;
endfunction
///////////////////////////////
u=u1
;
SR=t2f(u);
SR1=SR.*GR;
y=real(f2t(SR1));
y1=y
;
l
输出结果：
l
输出眼图：
3、
实验心得：
拓展实验还是围绕数字基带系统展开的，所以我主要集中精力在功能的实现上，因为实验中包括了如何使用编程来实现模块功能的实现，而之前这种方法在基础模块实验中是没有用过的，这对我使用软件的能力也有很大的提高。同时，到了这一步，我已经能够熟练运用基带传输的理论知识了，但是我的理解还是不全面，所以拓展实验让我全方位多角度认识了基带传输。
50
篇2：(北邮博士)读博经历与心得
(北邮博士)读博经历与心得 本文关键词：北邮，博士，经历，心得
(北邮博士)读博经历与心得 本文简介：南敬昌，2007年7月北京邮电大学电磁场与微波技术专业博士毕业，现工作于我校电信学院，目前在通信工程系从事通信方面的教学和科研工作。已发表论文20余篇，其中国际会议或核心期刊10余篇，EI检索6篇。主要研究方向有无线射频通信、通信系统仿真及信号与信息处理等。读博士，一方面是拓宽自己的专业领域，加强专
(北邮博士)读博经历与心得 本文内容：
南敬昌，2007年7月北京邮电大学电磁场与微波技术专业博士毕业，现工作于我校电信学院，目前在通信工程系从事通信方面的教学和科研工作。已发表论文20余篇，其中国际会议或核心期刊10余篇，EI检索6篇。主要研究方向有无线射频通信、通信系统仿真及信号与信息处理等。
读博士，一方面是拓宽自己的专业领域，加强专业理论基础，为自己找到一个稳定的研究方向，另一方面是参加导师科研，提高自己的科学研究能力。回忆这几年在北邮学习的经历，感触良多。现将我的经历和体会总结成文，希望能够为即将攻读博士的年轻教师和同学有所借鉴。
读博经历：遭遇意外挫折
关于确定研究方向，其实一个师姐（其实我比她大，他们都称我南老师）第一学期就多次告诉过我，但当时并没有意识到其重要性。根据导师的课题研究方向，初步确定自己的研究方向为射频电路中的一个模块———移相器。随着研究的深入，很多问题逐步显现出来，由于这个模块除了结构之外，关键的部分是半导体开关和RF－MEMS（射频微电机械）开关，这些内容属于微电子领域，跟我从事的专业有一定的距离。考虑到将来从事的工作，不得不重新考虑选题的方向，这个时候对移相器及其相关技术的研究已经花费了将近一年的时间。
重新进行选题是痛苦的，但也别无选择。根据导师的研究课题，广泛争取导师和同学的意见后，逐步转向了射频功率放大器及其预失真系统的研究。到学校将近一年半，才真正确定了自己的研究方向。在后来的一年半时间里，对这个方向展开了深入的研究，在国内核心期刊上发表了6篇学术论文并完成了博士论文的撰写。
尽管在选题方向上走了一些弯路，但从总体上拓宽了自己的知识面。在进行重新选题的时候，我对信息类学科，尤其是电子通信学科进行了全面的了解，对各个学科所研究的方向进行了认真的考虑，电子通信学科主要包括两个一级学科：通信与信息工程和电子科学与技术，其中通信与信息工程包括通信与信息系统、信号与信息处理两个二级学科；电子科学与技术包括物理电子学、微电子与固体电子学、电路与系统、电磁场与微波技术等多个二级学科。这为自己对各个学科之间的相互联系和更深入的理解打下了基础。
读博体会：珍惜时间，辛勤劳作
学术研究无疑是艰辛的，每一个读博士的人都要有充分的思想准备。读博士期间，如何使自己在有限的几年时间里实现质的飞跃，为以后真正成为某一学术领域专家打下基础是每一个博士人共同考虑的问题。这里就自己攻读博士积累的经验和有关撰写论文的一些建议跟大家交流一下。
一、尽快确立自己的研究方向和论文选题
每一个考取博士的学生都要面对的首个问题，就是应该尽快了解导师研究的方向和科研项目，找到导师学术研究的几个关键点或自己研究的关键点，尽快确定自己的研究方向和将来撰写论文的选题，这不仅仅是大的研究方向确定下来就可以，而应该是具体详细的研究方向和研究内容。尽你所能，在读博士的第一个学期就确定下来。
二、大量阅读中英文文献和相关书籍，找到Idea
明确了自己的研究方向，就应该尽快查阅相关资料，掌握收集资料的渠道。每个专业收集资料的来源都不一样，最主要的几个来源有学校图书馆、数字图书馆链接数据库、学校资料FTP、互联网百度、重要行业网站资料库、重要行业论坛资料等。对于我这个专业主要来源就是IEEE电子学术期刊，这些期刊可以随时从学校图书馆链接数据库中下载到。开始要阅读几本跟自己研究方向相关的重要书籍，以尽快掌握基本概念、理论和方法。随着研究的深入，根本没有时间再去看很多书籍，所以这个阶段阅读几本重要书籍是必要的。在开始撰写学术论文之前，需要阅读几十篇甚至上百篇的中英文期刊文献，理解和领会这个学术方向目前发展的状况，别人研究的方法和实现的方法，采用的仿真软件和实验方法等，这是idea产生的阶段。阅读了这些文献后，自然就会产生很多idea。此时，需要准备一个大的笔记本，随时把自己认为重要的部分或想法记录下来，总之这是idea的积累阶段。
三、学习相关仿真软件并对自己的想法进行验证
当你有了一定的想法或者称之为创新点时，就可以根据了解的方法进行分析和实现了，这包括理论上的分析和仿真的验证。对于我们大部分的学术论文，仿真是重要的一环。根据阅读的参考文献，确定所需要的仿真软件，并对该软件进行系统的学习，做一些实例的仿真。然后对想法进行仿真实现，得出一些结果并和别的方法进行比较，验证自己采用方法的优越性和先进性。电路与系统所采用的仿真软件主要有MATLAB、ADS和PROTEL等。
四、实验验证
有些方面的论文仅仅仿真不能说明问题，需要更进一步的验证说明其正确性，这个时候我们就需要采用实验的方法。根据实验室的条件搭建实验环境，了解并掌握测试仪器，对搭建电路和系统进行测试，得出所要的数据并汇聚成表以便进行比较，证实所采用方法的优点。
五、学会撰写论文和发表论文
当有了想法，有了理论分析和仿真实现，同时用实验的方法证实了所采用想法的正确性，就应该考虑怎样把这些想法和实现的过程写成论文并发表出去。如何撰写论文？论文通常包括的关键内容我们可以从很多期刊上一目了然，论文的格式根据不同的期刊要求也不一样，只要我们详细研究一下重要核心期刊的论文内容就了然于胸了。发表学术论文要找对期刊，了解期刊的刊登内容，主要刊登方向，根据你论文的份量选择不同级别的核心期刊。当我们积累了很多篇关于一个主题的学术论文时，我们的学位论文就自然形成了。
六、学会申请基金项目
申请基金项目也是博士期间所要面对的一个重要内容。协助导师进行一系列项目的申请，为导师学术方向研究的持续性做好基础性工作，同时也为我们以后申请基金项目打下基础。基金主要有国家自然基金和省市基金项目等，重点是国家自然科学基金项目、863、975等项目的申请工作，另外还有一些横向项目的申请工作。申请书通常有固定的格式，基金项目主要重视理论方面的研究，关注创新性，同时也重视前期研究工作等。基金项目的申请需要一定的积累，只有对所研究项目进行了大量积累后成功的可能性才可能更大。
博士学习需要完成的内容很多，学术论文和博士论文撰写的过程也是一个学术研究的过程。它是一个反复的过程，由面到点，再由点到面。当你掌握很多知识时，会把这些知识运用起来深入到一个点来进行研究，取得一定的成果。而当你研究了很多点，取得了很多成果时，又形成了一个面，即一个方向，这就形成一个良性的循环体。
这是我攻读博士期间的一些经历和有关撰写论文进行学术研究的一些粗浅认识，很多问题未能详尽，不足之处请大家批评指正。
篇3：北邮-信号与系统测试实验总结
北邮-信号与系统测试实验总结 本文关键词：信号，北邮，实验，测试，系统
北邮-信号与系统测试实验总结 本文简介：信号与系统测试实验总结学院：电子工程学院“信号与系统”是通信工程、电子工程、自动控制、生物医学、电子工程、信号图像处理、空间技术等专业的一门重要的专业基础课。二十一世纪要求培养能力强、素质好的开发型、创造型、应用型人才，所以我北邮开展了“信号与系统测试实验”这一实验教学，培养学生分析问题和解决问题的
北邮-信号与系统测试实验总结 本文内容：
信号与系统测试实验总结
学院：电子工程学院
“信号与系统”是通信工程、电子工程、自动控制、生物医学、电子工程、信号图像处理、空间技术等专业的一门重要的专业基础课。二十一世纪要求培养能力强、素质好的开发型、创造型、应用型人才，所以我北邮开展了“信号与系统测试实验”这一实验教学，培养学生分析问题和解决问题的能力，以及使抽象的概念和理论形象化、具体化，并增强我们学习的兴趣，是学好信号与系统的重要教学辅助环节。作为北邮电子工程学院09级的学生，本学期的第八周到十二周期间，我们有幸做了四次信号与系统测试实验。
这四次实验分别为：信号的分类与观察、非正弦周期信号的频谱分析、信号的抽样与恢复（PAM）和模拟滤波器实验。通过四次印象深刻的实验，不仅在理论上加深了我的理论概念知识，更是通过实践锻炼我们的动手能力，学会使用示波器、信号发生器、频谱仪、信号与系统试验箱等实验仪器。并在实验过程中，通过发现问题、认真分析、解决问题和总结经验，收获解决实验中问题的经验和加深我们对仪器使用和实验步骤的印象。总之，这次实验教给我的不仅是书本概念知识，更是验证理论、加强个人动手能力的一次宝贵的机会。
我们所做的第一个实验是“信号的分类与观察”。这是同学们第一次正式接触示波器，老师很详尽的讲解和演示了示波器和试验箱的作用和使用方法，这次实验无疑让我们对示波器有了深刻的印象。并深刻体会到了实验课和理论课差别，它把抽象的理论知识形象化、具体化了。这次实验我们观察了正弦信号、指数信号和指数衰减正弦信号的波形特点，并学会使用示波器测量这些信号波形的参数。实验步骤过程比较简单，绘图则考验我们的耐心，实验后期的理论计算比较发杂，不过只要细心计算就能得到正确的理论值。总的来说，第一次实验然给我体会到了理论和实际结合的重要性。
第二个实验是“非正弦周期信号的频谱分析”。这次实验我们第一次接触了频谱仪这一实验仪器。这次实验要求我们掌握频谱仪的基本工作原理与正确使用方法，掌握非正弦周期信号的测试方法和理解非正弦周期信号频谱的离散性、谐波性与收敛性。实验前，老师大体讲述了频谱以电平为单位的计算方法。通过调节频谱仪得到频谱图、示波器得到波形图，并描绘图形。最后通过理论计算得到理论值，两者对比并分析误差。这次实验的难点除了在频谱仪的使用，还有数据处理方面，这考验了我们对实验数据的处理的耐性。通过这次实验，除了对非正弦周期信号的频谱有了深刻理解外，还提高了我个人数据处理的能力。
第三次实验做了信号的抽样与恢复。这是一个很有意义的实验，它向我们展示了现代通信技术的基础，也正是它才使得信息可以有效地传递。这次实验，我们主要通过矩形脉冲对正弦信号进行抽样，再把它还原回来，最后用还原的图形与原图形对比，分析实验并总结。试验中，抽样后的波形不稳定，很难根据示波器上的图形进行图形描绘，老师便告诉了我们一个办法，即用手机把图形拍下来再进行绘制，这一环节中，老师如果不提醒那么早，让我们自己去思考寻找解决办法将是更好的一个考验。和想象的不一样，抽样还原后的波形和原图形并不吻合，虽然存在误差，但是得到没有失真的实验结果后，我还是很开心的。这次实验把抽象的抽样定理形象化了，对我在学习信号与系统的抽样内容方面有了很大的帮助。
因为考试等原因，我们的第四次实验“模拟滤波器实验”是和第三次实验一块做的。这次实验，我们测了四组实验，分别是有源低通、无源低通、有源带阻和无源带阻滤波器，通过改变频率测试它们的特点，并通过画图形象把它们特点表现出来。这次实验唯一的不足就是，我们没有取对数坐标。这次实验为我们以后更深入学习滤波器理论知识奠定了很好的基础。
总的来说，四次实验虽然很短暂，但是我们收获颇多。无论是耐心、还是动手能力方面、还是与同学的合作能力方面都得到了很好的锻炼。同时将理论和实际相结合的过程中，既加深了我们队理论知识的理解和巩固，又增强我们实验动手能力。在后期数据处理方面，即让我们独立思考、解决问题和误差，又加深我们对实验数据和实际值的处理方法。实验的大多成果都是从实验报告中呈现的，所以在写实验报告时，提高了我们个人总结归纳的能力。做实验的态度是严谨的，过程是艰辛的，数据处理与计算也是繁琐的。但是，也是在这一次次的考验中，我们提高了动手能力，并巩固了理论知识。
