🗺️ 🤶🏽 👩🏿‍🔧 MATLAB में फूरियर रूपांतरण का उपयोग करके संकेत प्रतिक्रिया की गणना करने का एक उदाहरण 💛 🧢 🐙

आवृत्ति विशेषताओं द्वारा दर्शाई गई लाइनों के माध्यम से डेटा ट्रांसमिशन की समस्याओं को हल करते समय, फूरियर ट्रांसफॉर्म लागू होते हैं - टाइम डोमेन से आवृत्ति डोमेन और इसके विपरीत संकेतों का हस्तांतरण। MATLAB पर्यावरण में ऐसी समस्याओं को हल करने के लिए कार्यों का एक पूरा सेट है। इस काम में, MATLAB में गणना करने का एक उदाहरण एक लाइन के माध्यम से प्रेषित सिग्नल की प्रतिक्रिया है, जिसकी विशेषता को उन आवृत्तियों पर मापा जाता है जो डेटा ट्रांसफर आवृत्ति के साथ मेल नहीं खाते हैं। मुझे उम्मीद है कि इस उदाहरण से MATLAB वातावरण में सिग्नल रूपांतरण तकनीक की विशेषताओं को समझना आसान हो जाएगा।

टास्क की स्थिति

फ़िल्टर और सिग्नल लाइन से गुजरने वाले बाइनरी डिजिटल सिग्नल के आकार में परिवर्तन को निर्धारित करना आवश्यक है। संकेत आयाम और संचरण दर से निर्धारित होता है। डेटा ट्रांसफर आवृत्ति के लिए सामान्यीकृत दूसरा-क्रम फ़िल्टर, समय स्थिरांक द्वारा निर्धारित किया जाता है। सिग्नल लाइन का स्थानांतरण फ़ंक्शन जटिल रूप में मापा आवृत्ति प्रतिक्रिया द्वारा दर्शाया गया है।

डेटा की गणना और प्रदर्शित करने के लिए उपयोग किया जाने वाला पर्यावरण MATLAB R2015a है।
StatEye 3.0 GUI विधि के संस्करण के लिए वेबसाइट www.StatEye.org पर प्रकाशित निम्नलिखित संबंध [1, 2, 3] प्रारंभिक डेटा के उदाहरण के रूप में लिए गए थे।

डेटा दर bps = 10.3125 Gbit / s। सामान्यीकृत द्वितीय-क्रम फ़िल्टर के समय स्थिरांक समान होते हैं, उनका पारस्परिक डेटा संचरण आवृत्ति का the है। सिग्नल लाइन को एक आवृत्ति प्रतिक्रिया द्वारा दर्शाया जाता है। विशेषता को चैनल पर मापा गया था ।f = 0.006495: 0.0012475: 20 गीगाहर्ट्ज़। फूरियर रूपांतरण के नमूने बिंदुओं की निर्दिष्ट संख्या: अंक = 2 ^ 13।

चित्र 1 इस पत्र में चर्चा किए गए डेटा स्थानांतरण, अनुक्रम और डेटा प्रसंस्करण परिणामों को दर्शाता है। टाइम डोमेन से फ़्रीक्वेंसी डोमेन में परिवर्तन और इसके विपरीत फास्ट फूरियर ट्रांसफ़ॉर्म (एफएफटी) एल्गोरिथ्म का उपयोग करके किया जाता है।

चित्र 1. डेटा चैनल। इनपुट सिग्नल iSignal.Tx, फ़िल्टर का आउटपुट सिग्नल iSignal.Filter_out, आउटपुट सिग्नल लाइन iSignal.Rx। आरेख में दिखाए गए विशेषताओं पर नीचे चर्चा की गई है।

गणना क्रम

इस कार्य में, आवृत्ति डोमेन में मुख्य गणना की जाती है। इसके लिए, टाइम डोमेन से मूल सिग्नल को फ़ॉयर ट्रांसफ़ॉर्म का उपयोग करके फ़्रीक्वेंसी डोमेन में स्थानांतरित किया गया था, सिग्नल की वर्णक्रमीय विशेषताओं, फ़िल्टर और सिग्नल लाइन को गुणा करके, पथ का आउटपुट सिग्नल पाया गया था, जो कि फ़्रीवर फ़ूरियर ट्रांसफ़ॉर्म द्वारा फ़्रीक्वेंसी डोमेन से टाइम डोमेन में स्थानांतरित किया जाता है।

डेटा ट्रांसफर की दर उस आवृत्ति की तुलना में दो गुना अधिक है जिस पर डेटा प्रसारित किया जाता है। मापा सिग्नल लाइन की अधिकतम आवृत्ति अधिकतम (channel.f) = 20 GHz। इस आवृत्ति पर, डेटा को 40 Gbit / s (2 * max (channel.f)) की गति से प्रेषित किया जा सकता है।

अधिकतम डेटा अंतरण दर, जो 40 Gbit / s की सिग्नल लाइन पर अधिकतम संचरण दर से अधिक नहीं है और bps = 10.3125 Gbit / s की एकाधिक संचरण दर fmax = 30.9375 Gbit / s है, गुणन N = 3 (N = fmax /) bps)। इसके अलावा, Fmax को फूरियर ट्रांसफॉर्म का उपयोग करके सिग्नल की प्रतिक्रिया की गणना के लिए सीमित आवृत्ति के रूप में उपयोग किया जाता है।

आवृत्ति डोमेन में इनपुट सिग्नल का अनुवाद

समय डोमेन Ts = 1 / fmax में इनपुट सिग्नल (डेटा बिट) के निर्माण के लिए समय की विसंगति; टीएस = 3.232e-11 एस। सिग्नल की अवधि के संबंध में सामान्यीकृत, समयरेखा में 2 ^ 13 अंक (अंक) होते हैं, स्केल में बिंदु समय = बीपीएस / टीएस के निम्नलिखित सरणी शामिल होते हैं। (1: अंक)। बीपीएस के संचरण दर पर एक असतत एकल संकेत = 10.3125 Gbit / s और एक अवधि के साथ मात्रा का ठहराव Ts = 1 / fmax में सामान्यीकृत समय की 10 से 11 इकाइयों की सीमा में तीन बिंदु होते हैं। यूनिट आयाम का एक संकेत समयरेखा पर कहीं और भी बनाया जा सकता है, लेकिन बैकग्राउंड और आउटपुट सिग्नल की संक्रमण प्रक्रिया को पूरी तरह से देखने के लिए किनारों से पीछे हटना बेहतर है। निम्नलिखित MATLAB कमांड का उपयोग करके निर्मित एक पल्स सिग्नल (डेटा बिट) चित्र 2 में दिखाया गया है।

iSignal.Tx(1:size(time,2)) = 0; t0 = max(find(time<=10)); t1 = max(find(time<11)); iSignal.Tx(t0:t1) = 1.0;

चित्रा 2. इनपुट पल्स सिग्नल iSignal.Tx, डेटा बिट।

आवृत्ति डोमेन में iSignal.Tx सिग्नल का अनुवाद निम्नलिखित FFT फ़ंक्शन द्वारा किया जाता है।

 iSignal.shiftedPSD = fft(iSignal.Tx); iSignal.PSD = fftshift(iSignal.shiftedPSD);

फूरियर ट्रांसफॉर्म फंक्शन फफ्ट पॉजिटिव और निगेटिव फ्रिक्वेंसी के क्षेत्रों में सिग्नल के सममित स्पेक्ट्रम का निर्माण करता है, जिसकी अधिकतम आवृत्ति स्पेक्ट्रम के केंद्र में होती है (चित्र 3 देखें)। Fftshift फ़ंक्शन केंद्र को सिग्नल की शून्य आवृत्ति में स्थानांतरित करके स्पेक्ट्रम को पुनर्स्थापित करता है जैसा कि चित्र 4 में दिखाया गया है।

स्पेक्ट्रम आवृत्ति का संकल्प fs = fmax / points है; स्पेक्ट्रम आवृत्तियों की सीमा -fmax / 2 से fmax / 2-fs तक होती है और f = -fmax / 2: fs: fmax / 2-fs के बराबर होती है;

चित्रा 3. एफएफटी का उपयोग करके प्राप्त किए गए iSignal.Tx सिग्नल के स्थानांतरित स्पेक्ट्रम की आयाम प्रतिक्रिया।

चित्रा 4. चित्रा 3. 2 ^ 13 नमूने में दिखाए गए iSignal.Tx सिग्नल के पुनर्निर्माण स्पेक्ट्रम के आयाम की प्रतिक्रिया प्रस्तुत की गई है। 4097 में औसत गणना शून्य आवृत्ति से मेल खाती है। नकारात्मक आवृत्तियों को बाईं ओर (1 से 4096 अंक तक), और दाईं ओर सकारात्मक आवृत्तियों का क्षेत्र (4098 से 8192 अंक तक) स्थित है।

सामान्यीकृत कम पास फिल्टर का स्थानांतरण कार्य

इस उदाहरण में, दूसरे क्रम के फ़िल्टर के हस्तांतरण फ़ंक्शन का रूप है

जहाँ T1 और T2 फ़िल्टर समय स्थिरांक हैं। फ़्रीक्वेंसी 1 / T1 बराबर होती हैं और 1 / T2 उस फ़्रीक्वेंसी के सापेक्ष सेट होते हैं जिस पर डेटा प्रसारित होता है: 1 / T1 = 1 / T2 = 0.75 * बीपीएस (बीपीएस = 10.3125 Gbit / s)।

सामान्यीकृत फिल्टर बैंडविड्थ

 f_nrm =fmax/bps/points.*(-points/2:points/2-1).

ऑपरेटर

 s = f_nrm .* j;

सकारात्मक और नकारात्मक आवृत्तियों के लिए सामान्यीकृत फिल्टर के आयाम-चरण की विशेषता, जो सिग्नल ट्रांसमिशन आवृत्ति के संबंध में सामान्यीकृत है, चित्र 5 में दिखाया गया है। फिल्टर के लॉगरिदमिक आयाम-आवृत्ति विशेषता को चित्रा 6 में दिखाया गया है।

चित्रा 5. एक सामान्यीकृत फिल्टर का आयाम-चरण विशेषता

चित्रा 6. एक सामान्यीकृत फिल्टर के लॉगरिदमिक आयाम-चरण आवृत्ति प्रतिक्रिया। नीली धराशायी लाइन उस आवृत्ति के 0.75 मान के साथ फिल्टर आवृत्ति की स्थिति को दर्शाती है जिस पर डेटा प्रसारित किया जा रहा है। इस आवृत्ति पर (1 / T1 = 1 / T2), दूसरे क्रम के फिल्टर का संचरण गुणांक -6 डेसीबल है। लाल धराशायी रेखा उस इकाई आवृत्ति को इंगित करती है जिस पर डेटा प्रसारित किया जा रहा है।

ट्रांसफर फ़ंक्शन के प्रकार के लिए सिग्नल लाइन माप परिणाम का अनुवाद

सिग्नल लाइन की मापा आयाम-चरण की विशेषता में 12.475 हर्ट्ज के एक निश्चित कदम के साथ 20 गीगाहर्ट्ज तक बैंड में 1599 नमूने शामिल हैं। इसमें निम्न आवृत्ति मान शामिल हैं: channel.f = 0.006495: 0.0012475: 20 GHz। प्रारंभ में, सिग्नल लाइन को चार-टर्मिनल विशेषता द्वारा दर्शाया गया था। इस विशेषता को रूपांतरित किया गया है और उदाहरण में एक आयामी जटिल कार्य के रूप में उपयोग किया जाता है।

माप के परिणामस्वरूप प्राप्त सिग्नल लाइन की विशेषता आवृत्तियों इनपुट सिग्नल स्पेक्ट्रम की आवृत्तियों के साथ मेल नहीं खाती है जो डेटा ट्रांसमिशन आवृत्ति के गुणक हैं। इसके अलावा, सिग्नल लाइन स्पेक्ट्रम में केवल सकारात्मक आवृत्तियां होती हैं और शून्य क्षेत्र में आवृत्तियां नहीं होती हैं। इनपुट सिग्नल स्पेक्ट्रम में सकारात्मक, शून्य और नकारात्मक आवृत्तियों होते हैं।
सिग्नल लाइन की विशेषताओं को एक ट्रांसफर फ़ंक्शन में परिवर्तित करने के लिए - एक विशेषता जिसकी आवृत्ति इनपुट सिग्नल के स्पेक्ट्रम की आवृत्तियों के साथ मेल खाती है, निम्नलिखित कदम उठाए जाते हैं।

1. शून्य आवृत्ति पर लाइन की विशेषताओं के आयाम की गणना इसे एक्सट्रपलेशन करके। इसके लिए, शून्य आवृत्ति के निकटतम आयाम विशेषता के दस बिंदुओं से, एक रैखिक बहुपद के गुणांक पाए जाते हैं जो आयाम विशेषता को अनुमानित करते हैं:

 [a] = polyfit(channel.f(1:10), channel.abs(1:10), 1);

पाया गया दूसरा बहुपद गुणांक शून्य आवृत्ति पर विशेषता के आयाम के बराबर है:

 channel.dc = a(2);

2. शून्य आवृत्ति पर चरण प्रतिक्रिया शून्य के बराबर ली गई है।

 channel.dcPhase = 0.00;

3. आयाम चैनल के। चैनल और चरण चैनल। शून्य आवृत्ति पर मान के साथ सिग्नल लाइन की विशेषताओं को इनपुट सिग्नल स्पेक्ट्रम (f = -fmax / 2: fmax / points: fmax / 2-fmax / points) की आवृत्ति पर एक्सट्रपलेशन के साथ प्रदर्शन किया जाता है। शून्य और ऋणात्मक आवृत्तियों का क्षेत्र:

 ichannel.abs = interp1([0 channel.f], [channel.dc channel.abs], abs(f), 'linear', 'extrap'); ichannel.phase = interp1([0 channel.f], [channel.dcPhase unwrap(channel.phase)], abs(f), 'linear', 'extrap'); ichannel.s = ichannel.abs .* exp(+j.*ichannel.phase); ichannel.tf = real(ichannel.s) + j*imag(ichannel.s) .* sign(f);

प्राप्त अंतरण समारोह - कम आवृत्ति क्षेत्र में चैनल के आयाम-चरण आवृत्ति प्रतिक्रिया चित्रा 7 में दिखाया गया है। पूर्ण सिग्नल रेंज में मापी गई संकेत रेखा और परिकलित हस्तांतरण फ़ंक्शन की आयाम-आवृत्ति विशेषताओं को चित्र 8 में दिखाया गया है। चरण अंतरिक्ष में समान विशेषताओं को चित्र 9 में दिखाया गया है।

चित्रा 7. कम आवृत्ति क्षेत्र में सिग्नल लाइन का स्थानांतरण कार्य। लाल और नीले डॉट्स क्रमशः असतत आयाम और चरण विशेषताओं का संकेत देते हैं। आयाम प्रतिक्रिया को डेसीबल, रेडियन में चरण दिखाया गया है। गुलाबी रेखा सिग्नल लाइन की मापा विशेषता की सबसे कम आवृत्ति को चिह्नित करती है। शून्य आवृत्ति पर संचरण गुणांक 0.992 है।

चित्रा 8. सिग्नल लाइन की आवृत्ति प्रतिक्रिया। ब्लू डॉट्स मापा रेखा के जटिल डेटा का संकेत देते हैं। इनपुट सिग्नल स्पेक्ट्रम की आवृत्तियों पर सिग्नल लाइन लाभ की गणना की सममित निर्भरता को लाल रंग में हाइलाइट किया गया है। शून्य आवृत्ति क्षेत्र में, यह विशेषता चित्र 7 में दिखाई गई है।

चित्रा 9. मापा डेटा लाइन और इसके सामान्यीकृत स्पेक्ट्रम की आयाम-चरण आवृत्ति विशेषताएं।

सिग्नल प्रतिक्रिया गणना

आवृत्ति डोमेन में प्रतिक्रिया (इनपुट प्रभाव की प्रतिक्रिया) इनपुट सिग्नल की प्रतिक्रिया से संबंधित तत्वों के हस्तांतरण कार्यों के उत्पाद द्वारा सिग्नल के स्पेक्ट्रम को गुणा करके प्राप्त की जाती है। हमारे मामले में, सिग्नल फिल्टर और सिग्नल लाइन से गुजरता है।
उलटा फूरियर ट्रांसफ़र ifft का उपयोग फ़्रीक्वेंसी डोमेन से सिग्नल को टाइम डोमेन में स्थानांतरित करने के लिए किया जाता है।

ISignal.Filter_out टाइम डोमेन में फ़िल्टर आउटपुट की गणना की जाती है

 TransFunction.PSD = iSignal.PSD .* Filter.PSD_Tx; TransFunction.shiftedPSD = ifftshift(TransFunction.PSD); iSignal.Filter_out = real(ifft(TransFunction.shiftedPSD));

ISignal.Rx लाइन का आउटपुट सिग्नल इनपुट सिग्नल के स्पेक्ट्रम और फिल्टर के ट्रांसफर फंक्शंस के प्रोडक्ट के बराबर होता है और फ्रिक्वेंसी डोमेन से टाइम डोमेन को प्राप्त सिग्नल के ट्रांसफर के साथ सिग्नल लाइन।

 TransFunction.PSD = TransFunction.PSD .* ichannel.tf; TransFunction.shiftedPSD = ifftshift(TransFunction.PSD); iSignal.Rx = real(ifft(TransFunction.shiftedPSD));

इनपुट आदर्श नाड़ी को फिल्टर की प्रतिक्रिया और चैनल की प्रतिक्रिया चित्र 10 में दिखाई गई है।

चित्र 10. फ़िल्टर आउटपुट (लाल ग्राफ़) और डेटा लाइन आउटपुट (हरा ग्राफ़)। फ़िल्टर इनपुट सिग्नल - एक एकल पल्स चित्र 2 में दिखाया गया है। सिग्नल लाइन इनपुट फ़िल्टर आउटपुट सिग्नल है।

आवेदन। प्रयुक्त एम-कोड MATLAB

लिस्टिंग

 clear all %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % Ini data %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% bps = 1.03125e+10; FilterParam = [0.75 0.75]; points = 2^13; load('channel'); N = floor(max(channel.f)*2/bps); fmax = N*bps; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % Signal %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % normalise all the scales for the bit rate time = bps/fmax .* (1:points); iSignal.Tx(1:size(time,2)) = 0; t0 = max(find(time<=10)); t1 = max(find(time<11)); iSignal.Tx(t0:t1) = 1.0; figure plot(time(1:t1+10), iSignal.Tx(1:t1+10),'b'); hold on plot(time(1:t1+10), iSignal.Tx(1:t1+10),'xb'); grid on xlabel('Normalised Time, tick Ts = 1/fmax'); ylabel('Normalised Amplitude'); title(['Pulse, data bit']); iSignal.shiftedPSD = fft(iSignal.Tx); figure plot(abs(iSignal.shiftedPSD),'c'); grid on xlabel('points, num'); ylabel('Amplitude'); title(['abs(fft(iSignal.Tx))']); iSignal.PSD = fftshift(iSignal.shiftedPSD); figure plot(abs(iSignal.PSD),'r'); grid on xlabel('points, num'); ylabel('Amplitude'); title(['abs(fftshift(fft(iSignal.Tx)))']); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % Filter %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% f_nrm =fmax/bps/points.*(-points/2:points/2-1); s = f_nrm .* j; Filter_PSD = 1 ./(1 + s/FilterParam(1)) ./ (1 + s/FilterParam(2)); figure [AX,H1,H2] = plotyy (f_nrm, abs(Filter_PSD), f_nrm, phase(Filter_PSD)); hold(AX(1)); hold(AX(2)); set(H1,'LineWidth',2); grid(AX(2),'on'); xlabel('Normalised Frequency (Hz)'); set(get(AX(1),'Ylabel'),'String','Gain'); set(get(AX(2),'Ylabel'),'String','Phase, rad'); title(['Twopole filter [' sprintf(' %3.2f ', FilterParam) '] normalised to baud rate frequency']); figure plot_handles_Filter = plot(f_nrm(points/2 + 1:points), 20*log10(abs(Filter_PSD(points/2 + 1:points))), 'r', 'linewidth', 2); hold on stem_handles_br = stem(1, 20*log10(abs(Filter_PSD(max(find(f_nrm < 1))))), '-.ro'); hold on stem_handles_c = stem(FilterParam, [20*log10(abs(Filter_PSD(max(find(f_nrm < FilterParam(1)))))) 20*log10(abs(Filter_PSD(max(find(f_nrm < FilterParam(2))))))], '-.bo'); grid legend_handles = [plot_handles_Filter, stem_handles_br(1), stem_handles_c(1)]; legend(legend_handles, 'transfer function', 'filter attenuation at normalised baud rate', 'filter attenuation at normalised cutoff frequency', 3); xlabel('Normalised Frequency (Hz)'); ylabel('Magnitude (dB)'); title(['Twopole filter [' sprintf(' %3.2f ', FilterParam) '] normalised to baud rate frequency']); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % Channel %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % create negative frequencies, convert data to complex value, taking care about negative frequency channel.abs = abs(channel.s); channel.phase = angle(channel.s); %channel.s = channel.abs .* exp(+j.*channel.phase); [a] = polyfit(channel.f(1:10), channel.abs(1:10), 1); channel.dc = a(2); channel.dcPhase = 0.00; fs = fmax/points; % frequency step f = -fmax/2:fs:fmax/2-fs; % frequency matrix % create new data structure with linearly interpolated data ichannel.abs = interp1([0 channel.f], [channel.dc channel.abs], abs(f), 'linear', 'extrap'); ichannel.phase = interp1([0 channel.f], [channel.dcPhase unwrap(channel.phase)], abs(f), 'linear', 'extrap'); % correct for negative frequencies ichannel.s = ichannel.abs .* exp(+j.*ichannel.phase); ichannel.tf = real(ichannel.s) + j*imag(ichannel.s) .* sign(f); figure disp_points = 2*round(channel.f(1)/fs); stem_handles_br = stem(channel.f(1), angle(ichannel.tf(max(find(f < channel.f(1))))), '-.mo'); hold on plot_abs = plot(f(points/2-disp_points:points/2+disp_points), 20*log10(abs(ichannel.tf(points/2-disp_points:points/2+disp_points))), '.r', 'linewidth', 3); hold on plot_phase = plot(f(points/2-disp_points:points/2+disp_points), angle(ichannel.tf(points/2-disp_points:points/2+disp_points)), '.b', 'linewidth', 3); grid legend_handles = [plot_abs, plot_phase, stem_handles_br(1)]; legend(legend_handles, 'absolute value (dB)', 'phase (rad)', 'min data freq', 3); xlabel('Relative Frequency (Hz)'); ylabel('Magnitude'); title(sprintf('dc extrapolation. dc trans function=%4.3f, dc phase=%4.3f rad', abs(ichannel.tf(points/2+1)), angle(ichannel.tf(points/2+1)))); figure plot(channel.f, 20*log10(channel.abs), '.r', 'linewidth', 3); hold on plot(f, 20*log10(ichannel.abs), 'g'); grid on legend('Measured Data', 'Interpolated Data', 3); xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('Magnitude (dB)'); title(['Chnnel interpolated Data : ']); figure plot3(channel.f, real(channel.s), imag(channel.s),'r'); hold on plot3(f, real(ichannel.tf), imag(ichannel.tf),'g'); grid on legend('Measured Data', 'Interpolated Data'); xlabel('Frequency in Hz'); ylabel('Re(fwd transfer)'); zlabel('Im(fwd transfer)'); title(['Chnnel interpolated Data : ']); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % Response %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % filter Output TransFunction.PSD = iSignal.PSD .* Filter_PSD; TransFunction.shiftedPSD = ifftshift(TransFunction.PSD); iSignal.Filter_out = real(ifft(TransFunction.shiftedPSD)); % pass through channel TransFunction.PSD = TransFunction.PSD .* ichannel.tf; TransFunction.shiftedPSD = ifftshift(TransFunction.PSD); iSignal.Rx = real(ifft(TransFunction.shiftedPSD)); figure plot(time, iSignal.Filter_out,'r'); hold on [max_Tx, time_maxTx] = max(iSignal.Filter_out); [min_Tx, time_minTx] = min(iSignal.Filter_out); [max_Rx, time_maxRx] = max(iSignal.Rx); dtime_p5= round((time_maxRx - time_maxTx)*time(1) -1); plot(time - dtime_p5, iSignal.Rx,'g'); hold on plot(time, iSignal.Filter_out,'rx'); axis([(time_maxTx*time(1) - 3) (time_maxTx*time(1) + 5) (min_Tx-0.15) (max_Tx+0.1)]) grid on legend('Filter out','Rx', 2); xlabel('Normalised Time'); ylabel('Normalised Amplitude'); title(sprintf('Transmit pulse (Tx) max= %4.3f; Response (Rx) max (h0)= %4.3f', max(iSignal.Filter_out), max(iSignal.Rx)));

ग्रंथ सूची

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MATLAB में फूरियर रूपांतरण का उपयोग करके संकेत प्रतिक्रिया की गणना करने का एक उदाहरण