Характеристика сигналов в каналах связи - Коммуникации, связь, цифровые приборы и радиоэлектроника курсовая работа

Анализ условий передачи сигнала. Расчет спектральных, энергетических характеристик сигнала, мощности модулированного сигнала. Согласование источника информации с каналом связи. Определение вероятности ошибки приемника в канале с аддитивным "белым шумом".


посмотреть текст работы


скачать работу можно здесь


полная информация о работе


весь список подобных работ


Нужна помощь с учёбой? Наши эксперты готовы помочь!
Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с
политикой обработки персональных данных

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Кафедра «Системы передачи информации»
РАСЧЕТНО-ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА К КУРСОВОМУ ПРОЕКТУ
Канал связи, сигнал, модуляция, дискретизация, спектр, ширина спектра, разрядность кода, импульс.
Объектом исследования является сигнал и линия связи.
Цель работы - исследовать условия передачи сигнала, научиться находить спектральные характеристики сигнала, осуществлять различные виды модуляции, находить энергетические характеристики.
Для текстовых файлов чаще других употребляется кодировка Хаффмена, заключающаяся в том, что символы текста заменяются цепочками бит разной длины. Чем чаще символ, тем короче обозначающая его цепочка. Рассмотрим пример кодирования Хаффмена текста МАМА МЫЛА РАМЫ с такой таблицей кодирования:
Получим сообщение: 0100010010001101111001001100001101
Легко теперь подсчитать, что поскольку исходный текст состоит из 14 символов, то при кодировке ASCII он занимает 112 бит, в то время как кодированный по Хаффмену лишь 34 бита. При кодировании Лемпела и Зива, представляющим собой развитие метода Хаффмена, кодируются не символы, а часто встречаемые последовательности бит вроде слов и отдельных фраз. Текстовые файлы сжимаются в 2-3 раза, но очень плохо, всего лишь на 10-15% сжимаются программы. Нередко используют готовые кодовые таблицы, так как статистические свойства языка сообщения обычно хорошо известны и довольно устойчивы.
Поэтому практически стойкость шифров к взлому принимается за меру криптографической стойкости их алгоритмов. Чем продолжительнее шифр не поддается раскрытию, тем больше причин считать его стойким. Однако стойкость шифра необязательно значит, что он является безопасным. Это означает лишь, что метод его взлома еще не найден любителями или не опубликован профессионалами.
Шифрование и расшифровывание, выполняемые криптографами, а также разработка и вскрытие шифров криптоаналитиками составляют предмет науки криптологии (от греческих слов криптос - тайный и логос - мысль). В этой науке преобразование шифровки в открытый текст (сообщение на оригинальном языке, порой называемое "клер") может быть выполнено в зависимости от того, известен или нет ключ. Условно ее можно разделить на криптографию и криптоанализ. Криптография связана с шифрованием и расшифровыванием конфиденциальных данных в каналах коммуникаций. Она также применяется для того, чтобы исключить возможность искажения информации или подтвердить ее происхождение. Криптоанализ занимается в основном вскрытием шифровок без знания ключа и, порой, примененной системы шифрования. Эта процедура еще называется взломкой шифра. Итак, криптографы стремятся обеспечить секретность, а криптоаналитики ее сломать.
П -1 , П +1 - преобразователи - преобразуют сообщения в сигнал и, наоборот.
Непрерывные сообщения можно передавать дискретными сигналами. Операция преобразования непрерывного сообщения в дискретное называется дискретизацией. Дискретизация осуществляется не только по времени, но и по уровням. Дискретизация значений функции (уровня) носит название - квантования.
Кодер сообщения формирует первичный код, каждое сообщение из ансамбля записывается им в форме двоичного представления. Декодер сообщения осуществляет обратную задачу. Собственно, на этом этапе преобразований сигнал можно передавать до потребителя, но в таком виде он будет не защищен от помех, и достоверность передачи будет низка. Поэтому далее идут преобразования, направленные на повышения помехоустойчивости канала.
Кодер канала по первичному коду формирует помехоустойчивый код. Здесь в код закладывается определенная избыточность, что позволяет в декодере канала обнаружить, либо исправить ошибки, возникшие при передаче.
Модулятор определяет вид сигнала, передаваемого по линии связи. Демодулятор выделяет принимаемый код по модулированному сигналу.
Линия связи - это материальная среда для передачи сигналов (кабель, радио эфир). Именно здесь (в основном) к полезному сигналу добавляется непрогнозируемые помехи. Строя модулятор, демодулятор (модем), необходимо принять меры для борьбы с помехами.
Цифровой преобразователь (ЦАП) служит для восстановления сообщения.
Интерполятор позволяет по сигналу с ЦАП сформировать непрерывный сигнал.
Спектр сигнала (его частотный состав) является важнейшей характеристикой сигнала. Он определяет требования к узлам аппаратуры связи - помехозащищенность, возможность уплотнения.
Спектральная плотность - это характеристика сигнала в частотной области, определяемая прямым преобразованием Фурье:
Спектральная плотность комплексная величина, она может быть представлена в алгебраической или показательной формах:
Функции и вычисляются следующим образом:
Показатели энергии и мощности сигналов - важнейшие характеристики, определяющие коэффициент полезного действия передатчика и качество работы приемника системы связи.
Энергия одиночного сигнала вычисляется через временную функцию сигнала по формуле:
Для конкретной функции пределы должны быть уточнены.
Ограничение практической ширины спектра сигнала по верхнему значению частоты с , по заданному энергетическому критерию осуществляется на основе неравенства(8).
где W / - энергия сигнала с ограниченным по верху спектром,
- процент от полной энергии сигнала при ограничении спектра.
Для заданных сигналов определим энергию по формуле:
Значение W / определяется при помощи равенства Парсеваля:
где с - искомое значение верхней граничной частоты сигнала.
Значение с определяется путем подбора при расчетах (9) и (10) до выполнения неравенства (8).
На основании проведенных расчетов выберем сигнал с наименьшей с . Сигнал №2 имеет наименьшее значение с .Все последующие преобразования проведем для него.
Интервал дискретизации заданного сигнала по времени определяется на основе теоремы Котельникова по неравенству (11):
-верхнее значение частоты спектра сигнала.
После расчета значения интервала дискретизации необходимо построить график дискретизированного во времени сигнала. Длительность импульсных отсчетов принять равной половине интервала.
Следующими этапами преобразования сигнала является квантования импульсных отсчётов по уровню и кодирование. Разрядность кода определяется исходя из динамического диапазона квантуемых по уровню импульсных отсчетов.
Нижняя граница диапазона определяется по (12)
где U MIN - нижняя граница динамического диапазона, В;
U MAX - верхняя граница динамического диапазона, В.
Для самого малого по амплитуде импульсного отсчета задается соотношение мгновенной мощности сигнала и мощности шума квантования:
где P Ш.КВ - мощность шумов квантования при размерной шкале квантования, Вт.
U MAX - верхняя граница динамического диапазона, В.
где n КВ - число уровней квантования;
U MIN - нижняя граница динамического диапазона, В;
U MAX - верхняя граница динамического диапазона, В.
где n КВ - число уровней квантования;
U MIN - нижняя граница динамического диапазона, В;
U MAX - верхняя граница динамического диапазона, В.
Известно, что при использовании двоичного кодирования число кодовых комбинаций, равное числу уровней квантования, определяется выражением:
где m - разрядность кодовых комбинаций. Отсюда:
Длительность элементарного кодового импульса определяется исходя из интервала дискретизации и разрядности кода по выражению
Из уравнения (12) найдём верхнее значение границы динамического диапазона, при
Интервал дискретизации заданного сигнала по времени определяется на основе теоремы Котельникова по формуле (11):
Для расчета нижней границы диапазона подставим в формулу 12 К=22,U MAX = 0,1В
Подставив в формулу (17) значения =30, U MAX = 0,1 В, U MIN = 0.004545В,
Затем по (15) найдем шаг шкалы квантовании:
Найдём мощности шумов квантования по формуле (14):
Найдём по формуле (19) разрядность кодовых комбинаций:
Найдем длительность элементарного кодового импульса по формуле (20):
График дискретизированного по времени сигнала приведён на рисунке 2.1
Рисунок 2.1 - График дискретизированного во времени сигнала
Представим наш сигнал в двоичном коде: 100010
На основании проведенных расчетов подберем АЦП: AD7858LAR
Технические характеристики выбранного АЦП:
Сглаженная АКФ более объективно отражает статистические связи в цифровом сигнале. Спектральные характеристики кодированного сигнала находятся на основании интегрального преобразования Винера-Хинчина. В области действительной переменной имеет вид:
Здесь korr(ф)? - функция корреляции, фu - последнее рассчитанное значение ф.
График зависимости спектральной плотности от частоты приведён на рисунке 2.3.
Рисунок 2.3 - Спектр коррелированного сигнала
Для передачи полезной информации в технике связи обычно используются модулированные сигналы. Они позволяют решить задачи уплотнения линий связи, электромагнитной совместимости, помехоустойчивости системы. Процесс модуляции является нелинейной операцией и приводит к преобразованию спектра сигнала. При гармоническом сигнале-переносчике это преобразование заключается в том, что спектр полезного сигнала переносится в область несущей частоты в виде двух боковых полос. Если переносчик - импульсная последовательность, то такие боковые полосы расположены в окрестностях каждой гармоники переносчика. Значит, продукты модуляции зависят от полезного сигнала и от вида сигнала - переносчика.
К основным характеристикам модулированных сигналов относятся энергетические показатели и спектральный состав. Первые определяют помехоустойчивость связи, вторые, прежде всего, полосу частот, занимаемую сигналом.
Распространенным видом аналоговой модуляции является частотная модуляция (ЧМ). Под действием полезного сигнала изменяется частота сигнала переносчика. Аналитическая форма записи сигнала ЧМ следующая:
где A 0 =0,15 В - амплитуда несущей (по заданию);
?щ -максимальное отклонение частоты (девиация)- определяет степень воздействия полезного сигнала на частоту
При этом частота сигнала меняется по закону:
Под U(t) понимается полезный сигнал, изображенный на рисунке 3.1, в нашем случае - регулярная импульсная последовательность, ее можно представить рядом Фурье:
где а0/2=В/2 - постоянная составляющая полезного сигнала
- амплитуда и фаза соответствующей n-ой гармоники. (24)
Рисунок 3.1 - График немодулированного сигнала
Именно под действием этого сигнала меняются параметры сигнала-переносчика.
Далее формулой (22) зададим уравнение модулированного сигнала, график которого приведен на рисунке 3.2.
Рисунок 3.2 - График модулированного сигнала
Для определения спектра ЧМ-сигнала воспользуемся линейностью преобразования Фурье. Такой сигнал (рисунок 3.2) может быть представлен виде суммы двух АМ-сигналов с различными частотами несущих f 1 и f 2 .
К каждому такому сигналу применим преобразование Фурье и результирующий спектр определится как сумма спектров S1(j) и S2(j):
щ 1 =10,6810 6 рад/с, щ 2 =1,88510 7 рад/с.
ф=2,618 - длительность элементарного кодового импульса
Определяем частоту первой гармоники полезного сигнала по следующей формуле:
Итоговый спектр ЧМ сигнала, представленный на рисунке 3.3, содержит несущие частоты щ 1, щ 2 , в окрестностях каждой из которых расположены боковые полосы, состоящие из комбинаций частот и .
Амплитуды гармоник рассчитаем по формуле (24), результаты расчетов оформим виде таблицы 2.
Таблица 2 - Зависимость амплитуды гармоник полезного сигнала от частоты
Заданный сигнал мы представили отсчетами, идущими с заданным интервалом. Такая выборка содержит полную информацию о передаваемом сигнале и, следовательно, сама представляет источник информации. Выше было определено количество выборок для одного из сигналов. Для ограниченного по времени, например треугольного, оно определяется длительностью сигнала; для бесконечного, например экспоненциального, их число должно быть назначено 510. Если задать вопрос, какая выборка сейчас создается, то последует очевидный ответ: эта вероятность равна 1/N, где N - число выборок.
Таким образом, выборки это алфавит источника информации и вероятности букв этого алфавита равны друг другу. Такой источник имеет ряд информационных характеристик: количество информации в знаке, энтропию, производительность, избыточность. В дальнейшем нас будет интересовать производительность, которая характеризует скорость работы источника и определяется по следующей формуле(6.1) , где - энтропия алфавита источника, - среднее время генерации одного знака алфавита.
Будем считать канал гауссовым, то есть все статистики в нем имеют нормальное распределение. На входе канала, помимо сигнала, присутствует помеха типа «белый шум».
Предельные возможности согласования дискретного источника с непрерывным каналом определяются следующей теоремой Шеннона (которая аналогична такой же дискретного источника и дискретного канала).
Теорема Шеннона : дискретные сообщения, выдаваемые дискретным источником с производительностью можно закодировать так, что при передаче по гауссову каналу с белым шумом, пропускная способность которого С превышает вероятность ошибки Р ош может быть достигнута сколь угодно малой.
При определении пропускной способности канала статистические законы распределения помехи, сигнала, и суммы сигнала и помехи - нормальные законы с соответствующими дисперсиями Рп, Рс и Рс+Рп.
Пропускная способность гауссова канала равна:
где F - частота дискретизации. Рп - мощность помехи, определяется по заданной спектральной плотности мощности N 0 (дано в задании на курсовой проект) и полосе частот модулированного сигнала .
По этим формула, пользуясь неравенством Шеннона , надлежит определить Рс, обеспечивающую передачу по каналу. Отсюда:
По формулам (32-35)-(6.4) получаем:
H(a)=log 2 (34)=5.12 бит/с - энтропия алфавита источника
=log 2 (34)/2,618=1,956 бит/с - энтропия канала
Из проделанных расчетов можно сделать вывод, что принятая приемником информация полностью соответствует переданной.
1 Баженов Н.Н. Характеристики сигналов в каналах связи: Методические указания к курсовой работе по дисциплине «Теория передачи сигналов»- Омский гос. университет путей сообщения. Омск, 2002. 48 с.
2 Каллер М.Я., Фомин А.Я. Теоретические основы транспортной связи: Учебник для ВУЗов ж.-д. транспорта - М.: Транспорт,1989.383 c.
3 Гоноровский И.С. Радиотехнические цепи и сигналы: Учебник для ВУЗов. - М.: Радио и связь, 1986.384 c.
4 Теория передачи сигналов: Учебник для ВУЗов/ А.Г. Зюко, и др. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Радио и связь, 1986.393 c.
6 http://www.fortunecity.com/skyscraper/sunplace/681/kriptoframeset.html
Определение интервалов дискретизации и квантования сигнала. Исследование характеристик кодового и модулированного сигнала. Согласование источника информации с каналом связи. Расчёт разрядности кода, вероятности ошибки в канале с аддитивным белым шумом. курсовая работа [917,1 K], добавлен 07.02.2013
Временные функции сигналов, расчёт спектра. Определение интервала дискретизации и разрядности кода. Расчет мощности модулированного сигнала. Согласование источника информации с каналом связи. Расчет вероятности ошибки в канале с аддитивным белым шумом. курсовая работа [1020,8 K], добавлен 07.02.2013
Структурная схема системы связи. Сущность немодулированных сигналов. Принципы формирования цифрового сигнала. Общие сведения о модуляции и характеристики модулированных сигналов. Расчет вероятности ошибки приемника в канале с аддитивным "белым шумом". курсовая работа [1,9 M], добавлен 07.02.2013
Расчет спектра, полной и неполной энергии сигналов. Определение параметров АЦП и разработка математической модели цифрового сигнала. Согласование источника информации с каналом связи. Определение вероятности ошибки в канале с аддитивным белым шумом. курсовая работа [1,2 M], добавлен 07.02.2013
Структура канала связи. Расчет спектральных характеристик модулированного сигнала, ширины спектра, интервала дискретизации сигнала и разрядности кода, функции автокорреляции, энергетического спектра, вероятности ошибки в канале с аддитивным белым шумом. курсовая работа [1,7 M], добавлен 07.02.2013
Определение практической ширины спектра сигнала. Согласование источника информации с каналом связи. Определение интервала дискретизации сигнала. Расчет вероятности ошибки при воздействии "белого шума". Расчет энергетического спектра кодового сигнала. курсовая работа [991,1 K], добавлен 07.02.2013
Расчет спектра и энергетических характеристик сигнала. Определение интервалов дискретизации и квантования сигнала. Расчет разрядности кода. Исследование характеристик кодового и модулированного сигнала. Расчет вероятности ошибки в канале с помехами. курсовая работа [751,9 K], добавлен 07.02.2013
Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д. PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах. Рекомендуем скачать работу .

© 2000 — 2021



Характеристика сигналов в каналах связи курсовая работа. Коммуникации, связь, цифровые приборы и радиоэлектроника.
Реферат: Расследование преступлений в сфере компьютерной информации
Сочинение Рассуждение По Высказыванию Паустовского
Курсовая работа по теме Термодинамический расчет тепловых установок
Курсовая Работа На Тему Развитие Библиотечного Дела В Беларусии
Курсовая работа: Музыка ХХ века
Шаблон Сочинения Егэ По Русскому Языку 2022
Детское Собрание Сочинений
Моя Будущая Профессия Психолог Сочинение
Техника Бега На Длинные Дистанции Реферат
Курсовая работа по теме Модель ефективності рекламної кампанії (на прикладі підприємства ЗАТ ВО 'Конті')
Реферат: Banned Or Not Essay Research Paper Banned
Курсовая Работа English
Текстовый Редактор Ворд Реферат
Реферат: Гуннское нашествие
Реферат: Черный миф
Контрольная работа по теме "Саксонское зерцало" - памятник права средневековой Германии
Педагогические Конфликты Курсовая
Контрольная работа: Финансовый механизм внешнеэкономической деятельности. Скачать бесплатно и без регистрации
Как Закончить Эссе По Истории
Легко Ли Быть Учителем Эссе
Засоби цивільно-правового захисту права власності - Государство и право дипломная работа
Анализ разделения государственных решений на политические, административные, организационные и их связи и отличия - Государство и право курсовая работа
Осада Орлеана - История и исторические личности презентация