符号速率估计——小波变换法

@TOC符号速率估计------小波变换法

一、原理

1.Haar小波变换

  小波变换在信号处理领域被成为数学显微镜,不同于傅里叶变换,小波变换可以观测信号随时间变换的频谱特征,因此,常用于时频分析。

  当小波变换前后位置处于同一个码元内或相邻两个码元相同时,其幅度是不变的,当相邻的码元不同时,小波变换的幅度值会响应变化的,其幅值常与相邻码元的幅度、相位和频率的变换有关,Haar小波可以识别出码元跳变位置,因此,可以进一步估计出数字信号的码元速率。Haar小波定义如下:
ϕ a , b ( t ) = { − 1 / a , 0 < = t < a / 2 1 / a , − a / 2 < t < 0 \phi_{a,b}(t)=\{_{-1/\sqrt{a},0<=t<a/2}^{1/\sqrt{a},-a/2<t<0} ϕa,b(t)={−1/a ,0<=t<a/21/a ,−a/2<t<0

  小波变换公式如下:
W s ( a , b ) = ∫ − ∞ ∞ s ( t ) ϕ ∗ ( t − b a ) d t W_{s}(a,b)=\int_{-\infin}^{\infin}s(t)\phi^{*}(\frac{t-b}{a})dt Ws(a,b)=∫−∞∞s(t)ϕ∗(at−b)dt

  其中,是 s ( t ) s(t) s(t)为平方可积信号。

2.码元速率估计过程

1)产生haar小波,小波长度为一个码元长度;

  1. 小波变换,识别码元跳变位置;

3)傅里叶变换,计算码元速率,频谱中的第一个谱峰值位置即为所求的码元速率。

二、Matlab仿真

1.代码

c 复制代码
%------Function:Estimate Symbol Rate--------
%------Remark:Using Wavelet Transform-------
%------Time:2025.04.11----------------------
%------Author:Clemence----------------------
clc;
close all;
clear all;

%------------------1.Paras----------------------------------------------
S_N = 100;      % Symbol Num
nSamp = 400;     % Samples per Symbol
N = S_N*nSamp;  % Sample Num
M = 2;          % Modulate index
f = 30;        % Signal Frequence
fs = 2000;      % Sample Frequence
ts = 1/fs;      % Sample Interval
t = 0:ts:ts*(N-1);  % Sample time

symbol = randi([0 M-1],S_N,1);  % Symbol
symbol = 2*symbol-1;            % 
symbrate = fs/nSamp;            % Symbol Rate

%------------------2.Create 2FSK Signal------------------------------------
for i=1:S_N     
    s((i-1)*nSamp+1:i*nSamp) = cos((2*pi*f+pi*symbol(i))*t((i-1)*nSamp+1:i*nSamp));
end

%-----------------3.Create Wavelet-----------------------------------------
Tb = nSamp*ts;       % Wavelet length
t = -Tb/2:ts:Tb/2;   % Wavelet Samples

phi_t = (t>-Tb/2 & t<0)-(t>0 & t<-Tb/2);


%-----------------4. Wavelet Transform-------------------------------------
for i = 1:length(s)-length(phi_t)
   x = s(i:i+length(phi_t)-1); 
   y = x.*phi_t;
   sum_y(i) = sum(y);
end

%-----------------5. plot -------------------------------------------------
figure;
subplot(2,2,1)
plot(s);
title('Original Signal')

subplot(2,2,2)
plot(t,phi_t);
title('Haar Wavelet')

subplot(2,2,3)
plot(sum_y);
title('Wavelet Transform Result')

n = length(sum_y)
inx = (0:n-1)*fs/n;

subplot(2,2,4)
plot(inx,abs(fft(abs(sum_y))));
title('Wavelet Transform Frequence')

2.仿真结果


符号速率估计结果

三、总结

  从仿真结果可以看出,小波变换法估计出的符号速率为5.00126,与信号的实际符号速率5基本接近,同时,符号速率估计的精度受信号的频率以及Haar小波的参数影响。

相关推荐
徐小夕18 小时前
花了3个月,我们做了一款 AI 版的“飞书文档”
前端·算法·github
Robert--cao19 小时前
移动底盘与机械臂联合规划:开源算法与工程实现
算法
小豆庄19 小时前
Mac 上给视频人脸打码:本地工具的依赖、追踪与推理管线
算法·视觉检测·视频·敏捷流程·纹理贴图
星夜离尘5620 小时前
MATLAB 工程实验:从相邻块均值手写重叠 Allan 偏差,数清有效项
算法·matlab·均值算法
y1su1 天前
Leetcode 字符串模板
java·数据结构·算法·leetcode·职场和发展·动态规划
g3voip1 天前
工业防水电话到底怎么选?隧道、管廊与码头的需求差异
服务器·网络·信息与通信·ip
residual_fan1 天前
船用柴油机动态机动工况故障诊断:控制感知仿射网络(CAAN)的技术实现
人工智能·算法·数据挖掘·数据分析
其实防守也摸鱼1 天前
Cylab在线靶场——CTF中的通用技能
linux·数据库·学习·算法·靶场·ctf·学习网络安全
蓝悦无人机1 天前
《Planning algorithms》读书笔记——第8章 反馈运动规划
算法·读书笔记·反馈运动规划
RaaS1001 天前
Agent Skills 进了 Linux Foundation:2.8 亿次安装,但装 skill 还没有安全规范
人工智能·算法·架构