Moving Average Plot Matlab

Talvez você também compartilhe a expressão usada para calcular a curva BER teórica. Tem havido muitos casos em que a curva derivada da expressão teórica para a probabilidade de erro de símbolo foi comparada com a curva simulada para a probabilidade de erro de bit (e vice-versa) resultante Em muita confusão e mágoa. Erros na computação SNR, ou traduzir um dado SNR para amplitudes de sinal, são comuns também. Ndash Dilip Sarwate Jan 19 12 at 22:18 A explicação simples é que há um erro na sua simulação. Heres um que trabalha em MATLAB: Note que a expressão teórica para taxa de erro de bit para BPSKQPSK modulação é: tendo em mente que Eb é a energia por bit de informação. A distinção um tanto sutil entre Eb e Es, a energia por símbolo. É algo que muitas vezes as viagens de pessoas novas para o assunto. Esta diferença também explica por que QPSK e BPSK têm a mesma taxa de erro de bits quando expressa como uma função de frac você não obtém nenhum benefício de desempenho de bit-erro movendo-se para QPSK, embora você pode conseguir uma determinada taxa de bits com menor largura de banda ocupada. Como eu observei em meu comentário sobre a questão principal, outra fonte de confusão é que a taxa de erro de símbolo é Ps 2Qleft (sqrt direito) - leftQleft (sqrt direito) right2 uma vez que o símbolo é incorreto se em Pelo menos um bit é desmodulado incorretamente, os erros de bit nos ramos em fase e em quadratura são independentes, e P (Acup B) P (A) P (B) (A) P (B) 2p-p2 para eventos independentes de probabilidade p ndash Dilip Sarwate Jan 20 12 às 17:53 Posso fazer uma pergunta Como você calcula a energia por bit Quero dizer, na realidade, não é igual a 1. Então você pode explicar na realidade como eu caculate a energia por bit Obrigado muito ndash Khanh Nguyen Sep 25 13 às 11: 45 Uma maneira simples (ad hoc) é apenas tomar uma média ponderada (ajustável por alfa) em cada ponto com Seus vizinhos: ou alguma variação do mesmo. Sim, para ser mais sofisticado você pode Fourier transformar seus dados em primeiro lugar, em seguida, cortar as altas freqüências. Algo como: Isso corta as 20 frequências mais altas. Tenha cuidado para cortá-los simetricamente, caso contrário a transformada inversa não é mais real. Você precisa escolher cuidadosamente a freqüência de corte para o nível correto de suavização. Este é um tipo muito simples de filtragem (filtragem de caixa no domínio da freqüência), para que você possa tentar suavemente atenuando freqüências de alta ordem se a distorção é inaceitável. FFT não é uma má idéia, mas é provavelmente um exagero aqui. Corrente ou médias móveis dão resultados geralmente pobres e devem ser evitados para qualquer coisa além de trabalhos de casa atrasados ​​(e ruído branco). Id uso Savitzky-Golay filtragem (em Matlab sgolayfilt (.)). Isso lhe dará os melhores resultados para o que você está procurando - algum alisamento local, mantendo a forma da curva. Deslocamento usa cookies para melhorar a funcionalidade e desempenho e para fornecer publicidade relevante. Se você continuar navegando no site, você concorda com o uso de cookies neste site. Veja nosso Contrato de Usuário e Política de Privacidade. O Slideshare usa cookies para melhorar a funcionalidade e o desempenho e para fornecer publicidade relevante. Se você continuar navegando no site, você concorda com o uso de cookies neste site. Consulte nossa Política de Privacidade e o Contrato do Usuário para obter detalhes. Explore todos os seus tópicos favoritos no aplicativo SlideShare Obtenha o aplicativo SlideShare para Salvar para mais tarde, mesmo desconectado Continue para o site móvel Fazer upload Fazer login Toque duas vezes para diminuir o zoom Programas básicos de matlab Compartilhe SlideShare Corporação do LinkedIn copiar 2017