瑞利衰落信道模拟Python代码
这个衰落信道python代码脚本模拟瑞利信道系数与多普勒频移。还提到了rayleigh python代码输出图。
作品简介:术语衰落是指由于发射机和接收机之间的各种参数以及它们的运动而导致的接收信号强度的变化。这些因素或参数包括路径损耗、多路径、多普勒传播、阴影效应、机动性等。瑞利信道模型仅模拟发射机和接收机之间的非视线组件。在这种信道模型中，功率呈指数分布，相位呈均匀分布。相位与振幅无关。请参阅188app彩票 ．
Rayleigh Channel Python代码
这个python脚本用于生成瑞利通道系数
将numpy导入为np
进口matplotlib。Pyplot作为PLT
#正弦波形生成
T = np。Linspace (1,100,750)
X_volts = 20*np.sin(t/(2*np.pi))
X_watts = x_volts ** 2
X_db = 10 * np.log10(x_watts)
#模拟参数
V = 60 #速度(米/秒)
center_freq = 100e6 # RF 100 MHz
Fs = 2e5 #采样率0.2 MHz
N = 1000 #正弦波的总数
PI = 3.14
fd = v*center_freq/3e8 #多普勒频移(最大)
print("多普勒频移(Max.):"， fd)
T = np。arrange (0,1,1 /Fs) #时间向量。(开始，停止，踏步)
X = np. 0 (len(t))
Y = np. 0 (len(t))
对于i在范围(N):
Alpha = (np.random.rand() - 0.5) * 2 * PI
= (np.random.rand() - 0.5) * 2 * PI
X = X + np.random.randn() * np。Cos (2 * fd * t * np。Cos () +)
Y = Y + np.random.randn() * np。Sin (2 * PI * fd * t * np.cos() +)
z = (1/np.sqrt(N)) * (x + 1j*y) #这是用于与传输数据或信号进行卷积的信道响应
z_mag = np.abs(z) #用于plot
z_mag_dB = 10*np.log10(z_mag) #转换为dB
用瑞利衰落信道卷积正弦波形
Y3 = np。卷积(z, x_volts)
#地块
图，轴= plt。次要情节(2,2)
轴(0,0).plot (x_volts)
轴(0,0)。set_title(“纯正弦波信号”)
轴[0,1].plot (z)
轴[0,1]。set_title("Rayleigh通道响应")
轴(1,0).plot (z_mag_dB)
轴(1,0)。set_title("瑞利通道响应(dB)")
轴[1].plot (y3)
轴[1]。set_title("卷积正弦波信号")
plt.tight_layout ()
plt.show ()
将numpy导入为np
进口matplotlib。Pyplot作为PLT
#正弦波形生成
T = np。Linspace (1,100,750)
X_volts = 20*np.sin(t/(2*np.pi))
X_watts = x_volts ** 2
X_db = 10 * np.log10(x_watts)
#模拟参数
V = 60 #速度(米/秒)
center_freq = 100e6 # RF 100 MHz
Fs = 2e5 #采样率0.2 MHz
N = 1000 #正弦波的总数
PI = 3.14
fd = v*center_freq/3e8 #多普勒频移(最大)
print("多普勒频移(Max.):"， fd)
T = np。arrange (0,1,1 /Fs) #时间向量。(开始，停止，踏步)
X = np. 0 (len(t))
Y = np. 0 (len(t))
对于i在范围(N):
Alpha = (np.random.rand() - 0.5) * 2 * PI
= (np.random.rand() - 0.5) * 2 * PI
X = X + np.random.randn() * np。Cos (2 * fd * t * np。Cos () +)
Y = Y + np.random.randn() * np。Sin (2 * PI * fd * t * np.cos() +)
z = (1/np.sqrt(N)) * (x + 1j*y) #这是用于与传输数据或信号进行卷积的信道响应
z_mag = np.abs(z) #用于plot
z_mag_dB = 10*np.log10(z_mag) #转换为dB
用瑞利衰落信道卷积正弦波形
Y3 = np。卷积(z, x_volts)
#地块
图，轴= plt。次要情节(2,2)
轴(0,0).plot (x_volts)
轴(0,0)。set_title(“纯正弦波信号”)
轴[0,1].plot (z)
轴[0,1]。set_title("Rayleigh通道响应")
轴(1,0).plot (z_mag_dB)
轴(1,0)。set_title("瑞利通道响应(dB)")
轴[1].plot (y3)
轴[1]。set_title("卷积正弦波信号")
plt.tight_layout ()
plt.show ()
瑞利衰落通道输出图
下面是上面瑞利衰落信道的python代码。
Python中其他有用的DSP代码
相关python脚本
Python编程教程
Convolution python脚本
BPSK QPSK 16QAM 64QAM调制
16点FFT代码
OFDM发射机仿真代码
瑞利衰落信道
瑞尔斯衰落信道
ASK调制python代码
FSK调制python代码
PSK调制python代码
MATLAB代码的有用链接
瑞利信道Matlab代码
OFDM前导信号的产生
时间偏差估计
频率估计
信道估计
11a WLAN信道
PN序列生成
OFDMA Tx Rx
AES DES
载波聚合
CCDF
冷杉过滤器
IIR滤波器
低通FIR
维特比译码器
CRC8 CRC32