- •Часть 1. Синтез и фильтрация м-последовательностей
- •Построить взаимнокорреляционную функцию – вкф, т.Е. М2 – сигнал, а м1 – опорная функция. Изобразить полученную автокорреляционную функцию на общем поле графиков.
- •Из Mсум отфильтровать м1, т.Е. Mсум – сигнал, а м1 – опорная функция. Изобразить полученный результат на общем поле графиков.
- •Из Mсум отфильтровать м2, т.Е. Mсум – сигнал, а м2 – опорная функция. Изобразить полученный результат на общем поле графиков.
- •Из m3 отфильтровать м1, т.Е. M3 – сигнал, а м1 – опорная функция. Изобразить полученный результат на общем поле графиков.
- •Часть 2. Синтез и фильтрация кодов Уолша-Адамара
- •Синтезировать коды w1 и w2 с помощью функции Wfun. Значения data и r взять из таблицы 2 в соответствии с номером по списку.
- •Вычислить быстрое преобразование Уолша-Адамара для суммы кодов Wсум. Доказать, что полученный результат соответствует исходным закодированным числам.
- •Вычислить быстрое преобразование Уолша-Адамара для суммы кодов Wшум. Изобразить на графике полученный результат. Доказать, что полученный результат соответствует исходным закодированным числам.
Вычислить быстрое преобразование Уолша-Адамара для суммы кодов Wсум. Доказать, что полученный результат соответствует исходным закодированным числам.
function f = Lab1_2()
close all;
clear all;
data1 = 4 % число, для которого генерируется код Уолша-Адамара
data2 = 354
R = 10 % разрядность для числа data
W1 = WFun(data1,R); % синтез кода W1
W2 = WFun(data2,R); % синтез кода W2
sum(W1 .* W1)
sum(W1 .* W2)
WS = W1 + W2; % формирование суммы кодов Wсум
Bpfun_2 (WS) % быстрое преобразование Уолша-Адамара для Wсум
Дополнительное доказательство см. в файлах «Доказательство 1» и «Доказательство 2».
Исследовать коды Уолша-Адамара на шумоподавление (пункты 6-8). Сформировать в MATLAB шум с помощью функции rand. В качестве амплитуды шума взять остаток от деления на 4 своего номера по списку в группе. Длина сформированного шума должна соответствовать длине кода Уолша-Адамара.
NoiseAmp = 1; % вариант 4 разделить на 4, остаток от деления = амплитуда шума (оставили 1)
Noise = NoiseAmp - 2 * NoiseAmp * rand(1,length(W1)); % формирование шума
Сформировать Wшум = Wсум + Шум.
WN = WS + Noise; % Wсум + шум
Вычислить быстрое преобразование Уолша-Адамара для суммы кодов Wшум. Изобразить на графике полученный результат. Доказать, что полученный результат соответствует исходным закодированным числам.
function f = Lab1_2()
close all;
clear all;
data1 = 4 % число, для которого генерируется код Уолша-Адамара
data2 = 354
R = 10 % разрядность для числа data
W1 = WFun(data1,R); % синтез кода W1
W2 = WFun(data2,R); % синтез кода W2
sum(W1 .* W1)
sum(W1 .* W2)
WS = W1 + W2; % формирование суммы кодов Wсум
NoiseAmp = 1; % вариант 4 разделить на 4, остаток от деления = амплитуда шума (оставили 1)
Noise = NoiseAmp - 2 * NoiseAmp * rand(1,length(W1)); % формирование шума
WN = WS + Noise; % Wсум + шум
Bpfun_2 (WN) % быстрое преобразование Уолша-Адамара для WN
plot (Bpfun_2 (WN)); grid on; title ('Bpfun_2 (WN)');% график для функции для результата БП Уолша-Адамара для Wсум
end
Дополнительное доказательство см. файлы «Доказательство 3» и «Доказательство 4».