BÁO CÁO THÍ NGHI M THÔNG TIN SỆ Ố
Sinh viên th c hi n: Nguy n Th Ho chự ệ ễ ế ạ
L p: ĐTVT 10 k55ớ
Mã sinh viên : 20101590
Bài s 1ố
1.1. Đ th hàm phân b xác su t Gaussồ ị ố ấ
Code:
step = 0.1;
x= -5:step:5;
px=(1/sqrt(2*pi))*exp(-x.^2/2);
plot(x,px); % v đ thẽ ồ ị
xlabel('x');%tiêu đ tr c xề ụ
ylabel('P(x)');%tiêu đ tr c yề ụ
title('do thi phan bo xac suat Gauss'); %tiêu đ đ thề ồ ị
Figure
-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
0.35
0.4
x
P(x)
do thi phan bo xac suat Gauss
1.2. T o m t quáạ ộ
Code
len=100000;
x=randn(1,len);
step=0.1;
k=-5:step:5;
px=hist(x,k)/len/step;
stem(k,px);
px_lythuyet=exp(-k.^2/2)/sqrt(2*pi);
hold on;
plot(k,px_lythuyet);
title('Phan bo xac suat Gauss');
xlabel('x');
ylabel('y');
legend('ly thuyet', ' mo phong');
hold off;
Figure
-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
0.35
0.4
0.45
Phan bo xac suat Gauss
x
y
ly thuyet
mo phong
Bài s 2ố
2.1. Xây d ng hàm t t ng quan c a quá trình ng u nhiên bài 1.2ự ự ươ ủ ẫ
Code
x=randn(1,100); %tao mot vecto ngau nhien co 100 phan tu
[t y]=xcorr(x);
stem(y,t); %ve do thi ham tu tuong quan
title ('do thi ham tu tuong quan'); %dat ten do thi
xlabel('n'); %ten truc hoanh
ylabel('xcorr_x'); %ten truc tung
Figure
-100 -80 -60 -40 -20 0 20 40 60 80 100
-20
0
20
40
60
80
100
do thi ham tu tuong quan
n
xcorr
x
2.2. Hàm m t đ ph năng l ngậ ộ ổ ượ
Code
x=randn(1,100); %tao mot vecto ngau nhien co 100 phan tu
y=xcorr(x); %tinh y=xcorr(x)
esd_x=(fft(x,1000)).^2;
ft_acorr_x=fft(y,1000);
stem(esd_x);
hold on;
stem(ft_acorr_x);
Figure
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000
-500
-400
-300
-200
-100
0
100
200
300
400
500
Bài s 3ố
3.1. Mã đ ng dây NRZườ
Code
N = 10^6 ;
u = rand(1,N)>0.5; % t o m t vecto N bit ng u nhiênạ ộ ẫ
s = 2*u-1; % đi u ch BPSK, uề ế
n = 1/sqrt(2)*[randn(1,N) + j*randn(1,N)]; % t o m t nhi u ph c Gaussạ ộ ễ ứ
SNR = 0:2:6; % t l tín hi u trên t p âm [dB]ỉ ệ ệ ạ
for i = 1:length(SNR)
y = s + 10^(-SNR(i)/20)*n; % c ng nhi u tr ngộ ễ ắ
uHat = real(y)>0; % kí hi u thu đ cệ ượ
c(i) = size(find([u- uHat]),2);
end
BER = c/N;
theoryBer = 0.5*erfc(sqrt(10.^(SNR/10))); % xác su t l i bit lý thuy tấ ỗ ế
save bpsk BER; % l u file đ ph c v bài 3.2ư ể ụ ụ
semilogy(SNR,BER,'b.-');
xlabel('SNR[dB]');
ylabel('BER');
title('ti le BER/SNR');
Figure
0123456
10
-3
10
-2
10
-1
SNR[dB]
BER
ti le BER/SNR
3.2 So sánh v i công th c lý thuy tớ ứ ế
Code
SNR_db=0:2:6;
for i=1:length(SNR_db)
SNR(i)=10^(SNR_db(i)/10);
p(i)=1/2*[1-erf(1/sqrt(2)*sqrt(SNR(i)))];% công th c Pe lý thuy tứ ế
end
semilogy(SNR_db,p,'b--');% v đ th dBẽ ồ ị
xlabel('SNR[dB]');
ylabel('Pe');
title('Do thi so sanh ly thuyet va mo phong');% đ th xác su t l i lý thuy tồ ị ấ ỗ ế
load bpsk BER% load file bpsk bài 3.1
hold on;
semilogy(SNR_db,BER,'r-'); % v đ th v i tr c dBẽ ồ ị ớ ụ
legend('Ly thuyet','Mo phong')
hold off;
Figure