基于离散傅里叶变换(DFT)和逆离散傅里叶变换(IDFT)的OFDM(正交频分复用)信号生成和恢复的过程。代码的主要目的是生成一个16-QAM调制的OFDM信号,并验证通过DFT和IDFT(或IFFT)处理后的信号是否能够正确恢复原始信号。
clear;
K=10; N=2\*K; Ts=25; T=N\*Ts;K 是子载波的数量。N 是总采样点数,等于子载波数量的两倍。Ts 是每个采样点的时间间隔。T 是总时间长度。a=rand(1,(K-1)\*4); % k-1符号,1个保护间隔0
a=sign(a-0.5);
b=reshape(a,K-1,4);
XXX=2\*b(:,1)+b(:,2)+j\*(2\*b(:,3)+b(:,4)); % 随机声称9个16点QAM星座点
XX=XXX';
X=[0 XX 0 conj(XX(K-1:-1:1))]; % X长度为20,等于NXXX 是生成的16-QAM符号。X 是扩展后的符号序列,包括保护间隔和共轭对称部分,以满足实数时间信号的要求。xt=zeros(1,T+1);
for t=0:T % 载波分辨力
for k=0:N-1 % 载波数量
xt(t+1)=xt(t+1)+1/sqrt(N)\*X(k+1)\*exp(j\*2\*pi\*k\*t/T);
end
endxt,这是通过IDFT将频域信号 X 转换为时间域信号。xn=zeros(1,N);
for n=0:N-1
for k=0:N-1
xn(n+1)=xn(n+1)+1/sqrt(N)\*X(k+1)\*exp(j\*2\*pi\*n\*k/N);
end
endxn,这是通过DFT将频域信号 X 转换为时间域信号。xn1=ifft(X,N)\*sqrt(N);ifft 函数计算IFFT,结果乘以 (\sqrt{N}) 以匹配DFT的缩放。plot([0:T],real(xt),'r',[0:T/N:T-T/N],xn,'.b',[0:T/N:T-T/N],xn1,'og'),grid
legend('连续信号','采样信号','IFFT信号\*4.5')
hold on % 画出每个子载波波形
for ii=[10,12]
plot([0:T],1/sqrt(N)\*X(ii)\*exp(j\*2\*pi\*(ii-1)\*[0:T]/T),':')
end
hold offxt、采样信号 xn 和IFFT信号 xn1,并对比它们的差异。for n=0:N-1
d(n+1)=xt(T/N\*n+1)-xn(1+n);
end
e=norm(d);
Y=zeros(1,K);
for k=0:K-1
for n=0:N-1
Y(k+1)=Y(k+1)+1/sqrt(N)\*xn(n+1)\*exp(-j\*2\*pi\*k\*n/N);
end
end
Y1=fft(xn1,N)/sqrt(N);
dd=Y(1:K)-X(1:K);
dd1=Y1(1:K)-X(1:K);
ee=norm(dd)
ee2=norm(dd1)xn 和连续信号 xt 之间的差异。xn 和IFFT信号 xn1 转换回频域,并验证恢复的信号是否与原始信号一致。e 是连续信号 xt 和采样信号 xn 之间的误差。ee 和 ee2 分别是通过DFT和FFT恢复的信号与原始信号之间的误差。这段代码通过生成16-QAM调制的OFDM信号,并通过IDFT、DFT和IFFT验证信号的恢复,展示了OFDM信号处理的基本原理。通过对比不同方法生成的信号,可以验证信号处理的准确性和一致性。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
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