首先需要確定單個碼元訊號，以一秒為乙個碼元週期，每次取樣128個點得到兩個碼元訊號，分別是rz訊號和nrz訊號
%% 生成單個碼元
ts = 1; % 碼元週期
n_sample = 128; % 單個碼元抽樣點數
dt = ts / n_sample; % 抽樣時間間隔
n = 100; % 碼元數
t = 0 : dt : (n * n_sample - 1) * dt; % 序列傳輸時間
gt1 = ones(1, n_sample); % nrz
gt2 = [ones(1, n_sample / 2), zeros(1, n_sample / 2)]; % rz
%% 生成隨機序列
ran = round(rand(1, n)); % 隨機0 1序列
se1 = ;
se2 = ;
for i = 1 : n % 生成序列
if ran(i)==1
se1 = [se1 gt1];
se2 = [se2 gt2];
else
se1 = [se1 zeros(1, n_sample)];
se2 = [se2 zeros(1, n_sample)];
endend
%% 繪製出結果
subplot(2, 1, 1);plot(t, se1);grid on;axis([0 20 0 2]);title('nrz');
subplot(2, 1, 2);plot(t, se2);grid on;axis([0 20 0 2]);title('rz');
%% 功率譜密度計算
fft_se1 = fftshift(fft(se1)); % 求序列的頻譜
fft_se2 = fftshift(fft(se2));
pe1 = 10 * log10(abs(fft_se1) .^ 2 / (n * ts)); % 公式法求概率譜密度
pe2 = 10 * log10(abs(fft_se2) .^ 2 / (n * ts));
pel1 = (-length(fft_se1) / 2 : length(fft_se1) / 2 - 1) / 10; % 求區間長度
pel2 = (-length(fft_se2) / 2 : length(fft_se2) / 2 - 1) / 10;
觀察功率譜是否正確
%% 繪製出結果
subplot(2, 2, 1);plot(t, se1);grid on;axis([0 20 -1.5 1.5]);title('dbnrz');
subplot(2, 2, 2);plot(t, se2);grid on;axis([0 20 -1.5 1.5]);title('dbrz');
此處以附上雙極性的全部**（與單極性差別不大）
clear all
close all
clc%% 生成單個碼元
ts = 1; % 碼元週期
n_sample = 128; % 單個碼元抽樣點數
dt = ts / n_sample; % 抽樣時間間隔
n = 100; % 碼元數
t = 0 : dt : (n * n_sample - 1) * dt; % 序列傳輸時間
gt1 = ones(1, n_sample); % nrz
gt2 = [ones(1, n_sample / 2), zeros(1, n_sample / 2)]; % rz
%% 生成隨機序列
ran = round(rand(1, n)); % 隨機0 1序列
se1 = ;
se2 = ;
for i = 1 : n % 生成序列
if ran(i)==1
se1 = [se1 gt1];
se2 = [se2 gt2];
else
se1 = [se1 -1*gt1];
se2 = [se2 -1*gt2];
endend%% 繪製出結果
subplot(2, 2, 1);plot(t, se1);grid on;axis([0 20 -1.5 1.5]);title('dbnrz');
subplot(2, 2, 2);plot(t, se2);grid on;axis([0 20 -1.5 1.5]);title('dbrz');
%% 功率譜密度計算
fft_se1 = fftshift(fft(se1)); % 求序列的頻譜
fft_se2 = fftshift(fft(se2));
pe1 = 10 * log10(abs(fft_se1) .^ 2 / (n * ts)); % 公式法求概率譜密度
pe2 = 10 * log10(abs(fft_se2) .^ 2 / (n * ts));
pel1 = (-length(fft_se1) / 2 : length(fft_se1) / 2 - 1) / 10; % 求區間長度
pel2 = (-length(fft_se2) / 2 : length(fft_se2) / 2 - 1) / 10;
%% 繪製出結果
subplot(2, 2, 3);plot(pel1, pe1); grid on; axis([-50 50 -50 50]); title('density-dbnrz');
subplot(2, 2, 4);plot(pel2, pe1); grid on; axis([-50 50 -50 50]); title('density-dbrz');
分析：單個碼元訊號的週期是1，圖中很座標以2顯示乙個點，實際為1。占空比的設定為50%。以01時間段為例，圖一的訊號一直都是1，這是不歸零的訊號，圖二在00.5時為1，0.5~1時為0，也就是在下乙個碼元來臨前回歸零，這是歸零訊號的特性。而兩者訊號的功率譜密度顯示，在0頻率處能量最集中，各個平墊的能量分布較為均衡，向兩極逐漸遞減，這適應於乙個隨機訊號的特性
雙極性歸零訊號和單極性不歸零訊號及其功率譜密度：
分析：雙極性訊號不歸零訊號只有1 -1 兩種幅值，而歸零訊號則多乙個0幅值。由於與單極性訊號相比，只是幅值上面有所差異，對於頻域的沒有太大的影響，因而其功率譜密度也是十分相似的
matlab 單雙精度引發的血案
今天在測試乙個演算法時遇到了少見的問題，覺得值得記錄，總結起來，可以用下面幾行 來表示 看到了麼，這個數字在加減去1後都是不變的，然而，當bbb不是單精度時，答案就是正確的 當然，在互動行中直接賦值的變數預設是double型別。這麼寫只是為了強調資料的格式。matlab在用雙精度減 或加 單精度型別...
c 實現單 雙鏈表
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go實現乙個單鏈表 儲存內容為int 該鍊錶提供以下方法 1 建立鍊錶 2 在鍊錶頭部插入乙個節點 3 返回鍊錶元素個數 4 列印鍊錶所有的元素 type node struct type list struct func newlist list func this list add data i...