Материал: ЦОС-№1

6

Теперь построим АКФ с шумом получившейся последовательности: AKF_M3 = xcorr(M3,M1);

То же самое в децибелах: Db=20*log10(abs(AKF_M3/max(AKF_M3)));

7

Варианты заданий. Группа разбивается на несколько подгрупп, каждая из подгрупп берёт свой вариант характеристических многочленов:

а) C1 = [1 1 1 0 0 1 1 1], C2 = [1 1 1 1 0 1 0 1]; б) C1 = [1 1 1 0 1 0 1 0 1], C2 = [1 1 1 1 0 0 0 1 1];

в) C1 = [0 1 0 0 0 1 1 0 0 1], C2 = [0 1 0 0 1 0 0 0 1 1]; г) C1 = [0 0 1 1 0 1 0 1 0 1 1], C2 = [0 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1];

Каждый согласно своему номеру в списке берёт фазу для последовательности. Например если ваш номер В = 16, а длина характеристического многочлена равна 8,

то ваша фаза равна : А = 1...XXXXX , B -номер в двоичном коде (то есть

B

А = [1 0 0 1 0 0 0 0]). На место троеточия надо поставить 8 – 6 = 2 нуля в зависимости от длины характеристического многочлена.

В 7 пункте вам необходимо найти максимальную амплитуду шума, при которой главный пик на графике AKF_M3 превышает боковые в 2 раза, или на графике DB на 6 децебел. (Полученные результаты будут зависеть от длины характеристических многочленов).

Синтез и фильтрация кодов Уолша-Адамара

1.Синтезировать код Уолша-Адамара w1 с помощью функции Wfun.m (r,data). r - разрядность исходного числа, принять равной 10.

Data – исходное число, принять равным B – номеру по списку.

2.Синтезировать код Уолша-Адамара w2 с помощью функции Wfun.m (r,data). r - разрядность исходного числа, принять равной 10.

Data – исходное число, принять равным B + 600 .

3.Получить сумму кодов w = w1 + w2.

4.Вычислить Быстрое Преобразование Уолша-Адамара кода w с помощью функции Bpfun.m (r, w).

5.Доказать, что полученный результат соответствует исходным числам.

6.Исследовать шумоподавление при фильтрации кода Уолша-Адамара с помощью прямого и децибельного графиков БП У-А.