Phổ biên độ của tín hiệu được khôi phục tại đầu thu của hệ thống PCM .... Phổ pha của tín hiệu được khôi phục tại đầu thu của hệ thống PCM .... Quá trình lấy mẫu được thực hiện cách nhân
Mô tả hệ thống PCM
Quá trình l ấy mẫ u
Quá trình lấy mẫu tín hiệu diễn ra bằng cách nhân tín hiệu ban đầu với chuỗi xung nhịp có tần số lấy mẫu 8000Hz Mỗi mẫu tín hiệu được mã hóa bằng 8 bit nhị phân, cho phép tạo ra 255 mức lượng tử khác nhau.
Quá trình Mã hóa Nén s 6 – ố
Nén tín hiệu theo hàm logarithm nhằm mục đích làm cho các tín hiệu có biên độ nhỏ thay đổi nhiều mức hơn so với các tín hiệu có biên độ lớn Điều này giúp giảm thiểu sai số lượng tử tương đối giữa các mức biên độ nhỏ và lớn, tạo ra sự đồng nhất hơn so với trường hợp không nén với 𝜇 = 2.
Quá trình Lượng tử hóa
Chia biên độ xung lấy mẫu thành các khoảng đều nhau, mỗi khonarg là một bước lượng tử đều ∆,
1.1.4 Giải mã - Giãn số Để khôi phục lại đúng tín hiệu ban đầu thì sau khi giải mã, ta phải đưa qua 1 bộ giãn tín hiệu có đặc tuyến truyền đạt là nghịch đảo của đặc tuyến của bộ nén
1.2 Viết chương trình và thực hi n mô ph ng quá trình PCM theo tiêu chu n châu ệ ỏ ẩ Âu
Chương trình MATLAB có 2 phần là phần hàm để chạy ngầm các công thức và phần thực hiện mô phỏng
1.2.1: Các hàm có trong quá trình thực hiện mô phỏng mulaw.m : Hàm nén với hệ số nén mu = 87,6
Uniform_pcm.m: Hàm thực hiện lượng tử hóa PCM d.PCM.m: Hàm giải điều chế PCM
1.2.2: Chương trình thực hiện mô phỏng
2.2.3: Hiển thị kết quả, nhận xét
Hình 1.2 Tín hiệu tương t đầu vự ào
Hình 1.3.Tín hiệu tương tự sau khi nén tại μ=2
Hình 1.4.Tín hiệu khi được PCM lượng tử hóa đều
Hình 1.5.Tín hiệu sau khi giải điều chế
Hình 1 6.Tín hiệu sau khi giải nén
Hình 1.7.Phổ biên độ của tín hiệu ban đầu
Hình 1.8.Phổ pha của tín hiệu ban đầu
Hình 1 9.Phổ biên độ của tín hiệu được khôi phục tại đầu thu của hệ thống PCM
Hình 1.10.Phổ pha của tín hiệu được khôi phục tại đầu thu của hệ thống PCM
Hình 1.11.Biểu đồ mẫu của tín hiệu trước bộ nén
Hình 1.12.Biểu đồ mẫu của tín hiệu sau bộ n
2.1: Mô tả hệ thống mô phỏng. Đường dẫn đến file ảnh : “ lena_gray.bmp”
Quá trình chuyển ảnh thành chuỗi bit:
1 Đầu tiên, đọc file ảnh đầu vào, thu được một ma trận ảnh ba chiều A với \ (size: M x N x 3), có các phần tử loại unit8 (giá trị 0-255)
2 Thực hiện chuyển (reshape) ma trận A vừa thu được thành ma trận nhị phân hai chiều B, có (MxNx3) hàng và 8 cột Nghĩa là mỗi hàng của ma trận B biểu diễn cho một phần tử của ma trận A qua 8 bit ứng với 8 cột
3 Chuyển ma trận B thành vector chuỗi bit với chiều dài n_bits = (MxNx3x8) bit Quá trình chuyển chuỗi bit thành ảnh: (Các bước làm ngược lại 3 bước trên)
4 Chuyển vector chuỗi bit (dài n_bits) thành ma trận Br 2 chiều có kích thước (n_bits/8) hàng và 8 cột
5 Ma trận Br được chuyển (reshape) tương ứng với size của ảnh gốc, được matrận Ar (M x N x 3) Ma trận Ar này là ma trận ảnh chuyển đổi được từ chuỗi bit
Hình 2.1 Mô hình chuyển đổi ảnh
Hình 2.2 Kích thước, định dạng, độ dài chuỗi bit của ảnh đã chuyển đổi
Hàm chuyển đổi ảnh thành chuỗi bit nhị phân và nhị phân thành ảnh:
Hình 2.3 Đoạn code chuyển đổi ảnh sang nhị phân và ngược lại
Mô phỏng hệ thống truyền dẫn số để truyền tín hiệu số thu được từ: NV1 và NV2 Nhóm 2 có SC = 28 ( chẵn ) , dùng QAM 938 mod 3 = 1 => R=1
Kết luận: Thực hiện kỹ thuật điều chế QAM cho hệ thống mô phỏng.8-
3.2 Yêu cầu a Mô tả hệ thống mô phỏng bằng sơ đồ khối và xác định các tham số của hệ thống có thể bao gồm cả các bộ lọc sử dụng để có được bộ thu tối ưu b Bằng việc sử dụng MATLAB, viết chương trình mô phỏng hệ thống truyền dẫn số sử dụng kỹ thuật điều chế đã lựa chọn trên kênh AWGN với nguồn tín hiệu là tín hiệu thu được ở nhiệm vụ 1 Ước tính xác suất lỗi tại các mức tỉ số tín hiệu trên nhiễu SNR lần lượt bằng 5, 8 và 12 dB theo phương pháp Monte Carlo c Biểu diễn biểu đồ chòm sao, dạng sóng tín hiệu, mẫu mắt và phổ của tín hiệu tại các điểm sau trên hệ thống: đầu ra bộ điều chế, sau khi truyền qua kênh AWGN tại SNR 8dB, sau khi được xử lý và khôi phục tại bộ thu d So sánh tệp đồ hoạ được khôi phục sau khi truyền qua hệ thống mô phỏng tại các mức SNR yêu cầu
- Sơ đồ điều chế 8-QAM
Hình 3.1.Sơ đồ điều chế 8-QAM
Sử dụng bộ điều chế 18-QAM, các chuỗi bit đầu vào được chuyển đổi thành các xung Những xung này sau đó được điều chế bằng bộ 8-QAM và truyền qua kênh AWGN đến máy thu Tại máy thu, tín hiệu sẽ được giải điều chế và lọc để khôi phục lại chuỗi bit ban đầu.
3.4 Mã chương trình, giải thích, tham số đầu vào
Tên tham số Giá trị
Năng lượng ký hiệu Es=1
Tần số sóng mang 1 MHz
Tần số lấy mẫu 5 MHz
Pha tín hiệu ban đầu 0
Mã chương trình: Khai báo giá trị
Mã chương trình: Điều chế và Tạo xung tín hiệu
Mã chương trình: Quá trình mô phỏng qua AWGN và xử lí tín hiệu phía thu
Mã chương trình: Giải điều chế
Mã chương trình: Hiển thị các kết quả tại SNR = 8
3.5.Hiển thị k t qu , nh n xét ế ả ậ
3.5.1.Ước tính xác xuất l i ỗ tại SNR = [ 5 8 12 ]
Hình 3 2.Xác xuất lỗi BER ước tính
SNR càng cao, lỗi BER càng ít, hình ảnh hiện ra ít lỗi Ít chấm đen, ít nhiễu.
Hình 3.3.Biểu đồ chòm sao từ đầu ra bộ điều chế
Hình 3.4.Biểu đồ chòm sao tại bộ thu ( SNR = 8)
3.5.3.Dạng sóng tín hiệu ( SNR = 8 dB)
Hình 3.5.Xung tín hiệu trước và sau khi qua kênh AWGN
Hình 3.5 minh họa dạng xung của tín hiệu, trong đó tín hiệu ban đầu được thể hiện bằng màu cam và tín hiệu sau khi đi qua kênh AWGN được thể hiện bằng màu xanh Qua thời gian từ 0 đến 1.5.10^-4, xung ban đầu luôn có biên độ thấp hơn xung màu xanh Điều này cho thấy rằng sau khi đi qua kênh AWGN, tín hiệu đã bị ảnh hưởng bởi nhiễu, dẫn đến việc khuếch đại sóng sin nhưng vẫn giữ được hình dạng ban đầu.
Hình 3.6.Mẫu mắt của tín hiệu trước và sau khi qua kênh AWGN
Hình 3.6 minh họa biểu đồ mắt cho tín hiệu, trong đó hình ảnh bên trái thể hiện tín hiệu phát đi mà chưa bị nhiễu, tạo ra mẫu mắt sắc nét và mượt mà Ngược lại, hình bên phải cho thấy tín hiệu tại điểm thu đã qua điều chế và chịu ảnh hưởng của nhiễu, dẫn đến mẫu mắt trở nên không rõ ràng và dày đặc.
Hình 3.7.Phổ tín hiệu phía phát
Hình 3.8.Phổ tín hiệu phía thu
Các hàm có trong quá trình th ực hiệ n mô ph ng 6 ỏ 1.2.2: Chương trình thực hiện mô phỏng
mulaw.m : Hàm nén với hệ số nén mu = 87,6
Uniform_pcm.m: Hàm thực hiện lượng tử hóa PCM d.PCM.m: Hàm giải điều chế PCM
1.2.2: Chương trình thực hiện mô phỏng
2.2.3: Hiển thị kết quả, nhận xét
Hình 1.2 Tín hiệu tương t đầu vự ào
Hình 1.3.Tín hiệu tương tự sau khi nén tại μ=2
Hình 1.4.Tín hiệu khi được PCM lượng tử hóa đều
Hình 1.5.Tín hiệu sau khi giải điều chế
Hình 1 6.Tín hiệu sau khi giải nén
Hình 1.7.Phổ biên độ của tín hiệu ban đầu
Hình 1.8.Phổ pha của tín hiệu ban đầu
Hình 1 9.Phổ biên độ của tín hiệu được khôi phục tại đầu thu của hệ thống PCM
Hình 1.10.Phổ pha của tín hiệu được khôi phục tại đầu thu của hệ thống PCM
Hình 1.11.Biểu đồ mẫu của tín hiệu trước bộ nén
Hình 1.12.Biểu đồ mẫu của tín hiệu sau bộ n
2.1: Mô tả hệ thống mô phỏng. Đường dẫn đến file ảnh : “ lena_gray.bmp”
Quá trình chuyển ảnh thành chuỗi bit:
1 Đầu tiên, đọc file ảnh đầu vào, thu được một ma trận ảnh ba chiều A với \ (size: M x N x 3), có các phần tử loại unit8 (giá trị 0-255)
2 Thực hiện chuyển (reshape) ma trận A vừa thu được thành ma trận nhị phân hai chiều B, có (MxNx3) hàng và 8 cột Nghĩa là mỗi hàng của ma trận B biểu diễn cho một phần tử của ma trận A qua 8 bit ứng với 8 cột
3 Chuyển ma trận B thành vector chuỗi bit với chiều dài n_bits = (MxNx3x8) bit Quá trình chuyển chuỗi bit thành ảnh: (Các bước làm ngược lại 3 bước trên)
4 Chuyển vector chuỗi bit (dài n_bits) thành ma trận Br 2 chiều có kích thước (n_bits/8) hàng và 8 cột
5 Ma trận Br được chuyển (reshape) tương ứng với size của ảnh gốc, được matrận Ar (M x N x 3) Ma trận Ar này là ma trận ảnh chuyển đổi được từ chuỗi bit
Hình 2.1 Mô hình chuyển đổi ảnh
Hình 2.2 Kích thước, định dạng, độ dài chuỗi bit của ảnh đã chuyển đổi
Hàm chuyển đổi ảnh thành chuỗi bit nhị phân và nhị phân thành ảnh:
Hình 2.3 Đoạn code chuyển đổi ảnh sang nhị phân và ngược lại
Mô phỏng hệ thống truyền dẫn số để truyền tín hiệu số thu được từ: NV1 và NV2 Nhóm 2 có SC = 28 ( chẵn ) , dùng QAM 938 mod 3 = 1 => R=1
Kết luận: Thực hiện kỹ thuật điều chế QAM cho hệ thống mô phỏng.8-
3.2 Yêu cầu a Mô tả hệ thống mô phỏng bằng sơ đồ khối và xác định các tham số của hệ thống có thể bao gồm cả các bộ lọc sử dụng để có được bộ thu tối ưu b Bằng việc sử dụng MATLAB, viết chương trình mô phỏng hệ thống truyền dẫn số sử dụng kỹ thuật điều chế đã lựa chọn trên kênh AWGN với nguồn tín hiệu là tín hiệu thu được ở nhiệm vụ 1 Ước tính xác suất lỗi tại các mức tỉ số tín hiệu trên nhiễu SNR lần lượt bằng 5, 8 và 12 dB theo phương pháp Monte Carlo c Biểu diễn biểu đồ chòm sao, dạng sóng tín hiệu, mẫu mắt và phổ của tín hiệu tại các điểm sau trên hệ thống: đầu ra bộ điều chế, sau khi truyền qua kênh AWGN tại SNR 8dB, sau khi được xử lý và khôi phục tại bộ thu d So sánh tệp đồ hoạ được khôi phục sau khi truyền qua hệ thống mô phỏng tại các mức SNR yêu cầu
- Sơ đồ điều chế 8-QAM
Hình 3.1.Sơ đồ điều chế 8-QAM
Sử dụng bộ điều chế 18-QAM, chuỗi bit đầu vào được chuyển đổi thành các xung và sau đó được điều chế bằng 8-QAM trước khi truyền qua kênh AWGN đến máy thu Tại máy thu, tín hiệu sẽ được giải điều chế và lọc để khôi phục lại chuỗi bit ban đầu.
3.4 Mã chương trình, giải thích, tham số đầu vào
Tên tham số Giá trị
Năng lượng ký hiệu Es=1
Tần số sóng mang 1 MHz
Tần số lấy mẫu 5 MHz
Pha tín hiệu ban đầu 0
Mã chương trình: Khai báo giá trị
Mã chương trình: Điều chế và Tạo xung tín hiệu
Mã chương trình: Quá trình mô phỏng qua AWGN và xử lí tín hiệu phía thu
Mã chương trình: Giải điều chế
Mã chương trình: Hiển thị các kết quả tại SNR = 8
3.5.Hiển thị k t qu , nh n xét ế ả ậ
3.5.1.Ước tính xác xuất l i ỗ tại SNR = [ 5 8 12 ]
Hình 3 2.Xác xuất lỗi BER ước tính
SNR càng cao, lỗi BER càng ít, hình ảnh hiện ra ít lỗi Ít chấm đen, ít nhiễu.
Hình 3.3.Biểu đồ chòm sao từ đầu ra bộ điều chế
Hình 3.4.Biểu đồ chòm sao tại bộ thu ( SNR = 8)
3.5.3.Dạng sóng tín hiệu ( SNR = 8 dB)
Hình 3.5.Xung tín hiệu trước và sau khi qua kênh AWGN
Hình 3.5 minh họa dạng xung của tín hiệu, trong đó tín hiệu ban đầu được thể hiện bằng màu cam và tín hiệu sau khi đi qua kênh AWGN là màu xanh Qua thời gian từ 0 đến 1.5.10^-4, có thể thấy xung ban đầu luôn thấp hơn xung màu xanh Điều này cho thấy rằng sau khi tín hiệu đi qua kênh AWGN, nó đã bị ảnh hưởng bởi nhiễu, dẫn đến việc khuếch đại sóng sin nhưng vẫn giữ nguyên hình dạng ban đầu.
Hình 3.6.Mẫu mắt của tín hiệu trước và sau khi qua kênh AWGN
Hình 3.6 minh họa biểu đồ mắt cho tín hiệu, với hình ảnh bên trái cho thấy tín hiệu phát đi mà không bị nhiễu, tạo ra mẫu mắt sắc nét và mượt mà Ngược lại, hình bên phải thể hiện tín hiệu thu được sau khi đã qua điều chế, cho thấy sự ảnh hưởng rõ rệt của nhiễu, dẫn đến mẫu mắt trở nên không rõ ràng và dày đặc.
Hình 3.7.Phổ tín hiệu phía phát
Hình 3.8.Phổ tín hiệu phía thu
3 21 Ụ 3.1 Mô tả
Yêu cầu
Hệ thống mô phỏng được mô tả bằng sơ đồ khối, xác định các tham số và bộ lọc cần thiết để tối ưu hóa bộ thu Sử dụng MATLAB, chương trình mô phỏng hệ thống truyền dẫn số sẽ được viết, áp dụng kỹ thuật điều chế đã chọn trên kênh AWGN với nguồn tín hiệu từ nhiệm vụ 1 Xác suất lỗi sẽ được ước tính tại các mức tỉ số tín hiệu trên nhiễu SNR 5, 8 và 12 dB thông qua phương pháp Monte Carlo Biểu đồ chòm sao, dạng sóng tín hiệu, mẫu mắt và phổ của tín hiệu sẽ được biểu diễn tại các điểm quan trọng: đầu ra bộ điều chế, sau khi truyền qua kênh AWGN tại SNR 8dB, và sau khi được xử lý tại bộ thu Cuối cùng, so sánh sẽ được thực hiện giữa tệp đồ hoạ khôi phục sau khi truyền qua hệ thống mô phỏng tại các mức SNR yêu cầu.
Sơ đồ điều chế
- Sơ đồ điều chế 8-QAM
Hình 3.1.Sơ đồ điều chế 8-QAM
Sử dụng bộ điều chế 18-QAM, các chuỗi bit đầu vào được chuyển đổi thành các xung, sau đó truyền qua bộ điều chế 8-QAM và gửi lên kênh AWGN tới máy thu Tại máy thu, tín hiệu sẽ được giải điều chế và lọc để khôi phục chuỗi bit ban đầu.
Mã chương trình, giải thích, tham số đầu vào
Tên tham số Giá trị
Năng lượng ký hiệu Es=1
Tần số sóng mang 1 MHz
Tần số lấy mẫu 5 MHz
Pha tín hiệu ban đầu 0
Mã chương trình: Khai báo giá trị
Mã chương trình: Điều chế và Tạo xung tín hiệu
Mã chương trình: Quá trình mô phỏng qua AWGN và xử lí tín hiệu phía thu
Mã chương trình: Giải điều chế
Mã chương trình: Hiển thị các kết quả tại SNR = 8
Hiển thị kết quả, nhận xét
3.5.1.Ước tính xác xuất l i ỗ tại SNR = [ 5 8 12 ]
Hình 3 2.Xác xuất lỗi BER ước tính
SNR càng cao, lỗi BER càng ít, hình ảnh hiện ra ít lỗi Ít chấm đen, ít nhiễu.
Hình 3.3.Biểu đồ chòm sao từ đầu ra bộ điều chế
Hình 3.4.Biểu đồ chòm sao tại bộ thu ( SNR = 8)
3.5.3.Dạng sóng tín hiệu ( SNR = 8 dB)
Hình 3.5.Xung tín hiệu trước và sau khi qua kênh AWGN
Hình 3.5 minh họa dạng xung của tín hiệu, trong đó màu cam đại diện cho tín hiệu ban đầu và màu xanh là tín hiệu sau khi đi qua kênh AWGN Qua thời gian từ 0 đến 1.5.10^-4, có thể thấy xung ban đầu luôn thấp hơn xung màu xanh Điều này cho thấy tín hiệu đã bị ảnh hưởng bởi nhiễu khi đi qua kênh AWGN, dẫn đến sự khuếch đại sóng sin so với tín hiệu ban đầu nhưng vẫn giữ được hình dạng cơ bản.
Hình 3.6.Mẫu mắt của tín hiệu trước và sau khi qua kênh AWGN
Biểu đồ mắt tín hiệu trong Hình 3.6 cho thấy sự khác biệt giữa tín hiệu chưa bị nhiễu và tín hiệu đã bị nhiễu Ở bên trái, mẫu mắt sắc nét và mượt mà, phản ánh tín hiệu phát đi không bị ảnh hưởng bởi nhiễu Ngược lại, bên phải là tín hiệu thu được sau khi điều chế, thể hiện rõ sự ảnh hưởng của nhiễu với mẫu mắt không rõ ràng và dày đặc.
Hình 3.7.Phổ tín hiệu phía phát
Hình 3.8.Phổ tín hiệu phía thu
