Министерство общего и профессионального образования свердловской области гоу спо со «екатеринбургский монтажный колледж»
Вид материала | Лабораторная работа |
СодержаниеЗадание к работе Файл выбрали команду Импорт Лабораторная работа № 3 |
- Правительство свердловской области министерство общего и профессионального образования, 437.01kb.
- 1. Общие положения, 170.42kb.
- Министерство общего и профессионального образования Свердловской области гоу дпо «институт, 655.8kb.
- «утверждаю» Директор гоу спо «Орский индустриальный колледж», 45.08kb.
- Доклад ректора гбоу дпо со «иро», 93.44kb.
- Федеральный государственный образовательный стандарт Общественно-государственная экспертиза, 76.16kb.
- Доклад огбоу спо «Шарьинский педагогический колледж Костромской области», 890.96kb.
- Министерство образования и науки мурманской области гооу спо «оленегорский горнопромышленный, 71.78kb.
- Протасов Владимир Васильевич, кандидат педагогических наук, почётный работник среднего, 1590.13kb.
- Итоги конкурса размещены на сайте, 16.02kb.
МИНИСТЕРСТВО ОБЩЕГО И ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
СВЕРДЛОВСКОЙ ОБЛАСТИ
ГОУ СПО СО «ЕКАТЕРИНБУРГСКИЙ МОНТАЖНЫЙ КОЛЛЕДЖ»
Задания
для проведения лабораторных работ
по дисциплине
«Информационные системы в профессиональной деятельности»
для специальности 2101
Преподаватель: Грибова А.В.
Екатеринбург, 2006
Лабораторная работа № 1
«Исследование структуры системы передачи информации и моделирование различных типов сигналов»
Цель работы:
- изучение основных блоков системы передачи информации;
- получение различных типов конкретного сигнала;
- знакомство с системами MATLAB и Simulink.
Ход выполнения:
- В окне команд MATLAB введите команду commlibv1. Отобразив структурную схему СПИ.
- Конкретизируем блоки общей схемы СПИ, согласно структурной схемы.
Общая система связи
Source - иисточник сигнала;
Source coding и Transmitter – передатчик;
Сhannel - канал связи;
Receiver и Source decoding – приемник;
Sink – получатель.
- Просмотрим библиотеку источников сигналов. Для этого раскрываем данную библиотеку двойным щелчком на блоке SOURCES.
- Исследуем типы сигналов в среде моделирования Simulink. Для этого в окне Matlab, щелкнув по пиктограмме среды Simulink, запускаем “Simulink Library Browser”. Открываем окно моделирования, щелкнув по пиктограмме «Создать новую модель». Затем выбираем из библиотеки Simulink раздел Sources, при этом открываются пиктограммы типовых сигналов. Выбираем синусоиду и перетаскиваем пиктограмму сигнала в окно моделирования. Аналогичным образом из раздела Sinks перетаскиваем осциллограф (Scope). Соединяем их между собой. Затем выполняем двойной щелчок на пиктограмме Scope и проводим моделирование, нажав кнопку Start simulink.
- Проведем квантование сигнала по уровню, то есть получаем на основе изучаемого аналогового сигнала сигнал третьего типа. Для этого раскрываем раздел библиотеки Simulink DSP Blockset и выбираем Quantizers. Перетаскиваем пиктограмму Quantizers в окно для моделирования и вставляем между блоками источника сигнала и осциллографа. Из раздела Signal Routing перетаскиваем мультиплексом Mux. Удаляем линию соединения Quantizers со Scope и устанавливаем между ними Mux, затем соединяем выход Quantizers с нижним входом Mux. На верхний вход подаем сигнал, для этого устанавливаем курсор на линию соединения блока сигнала с Quantizers, нажимаем правую кнопку мышки и, не отпуская, соединяем с первым входом Mux. Выход Mux подсоединяем к Scope и проводим моделирование, нажав кнопку Start simulink.
- Составим схему моделирования, представленную на рисунке, и проведем сравнительный анализ видов и параметров квантований на форму выходных дискретных сигналов.
Схема моделирования для изучения выходных сигналов
Вывод: в ходе проведения данной лабораторной работы были приобретены навыки работы с системами MATLAB и Simulink, моделирование системы передачи информации в этих пакетах и изучение ее основных блоков
Лабораторная работа № 2
«Спектральный анализ сигналов»
Цель: Освоение методики оценки спектральных характеристик детерминированных и случайных сигналов путем численного эксперимента и имитационного моделирования.
Задание к работе:
1. В среде Matlab сформировать гауссов, прямоугольный – радиоимпульсы, а также импульсы типа sin(x)/x. Построить спектральные характеристики сигналов и исследовать влияние параметров сигналов на практическую ширину их спектров.
2. Путем имитационного моделирования в среде Simulink исследовать спектральные характеристики случайных и зашумленных сигналов. Для выполнения данного пункта предварительно с помощью браузера Simulink загрузить файл spectral_analysis и исследовать влияние типов сигналов на практическую ширину их спектров.
3. Путем имитационного моделирования в среде Simulink исследовать вероятностные характеристики случайных сигналов. Определить эффективную ширину спектров случайных сигналов и интервалы корреляции. Для проведения исследований загрузить файл statistics.
Ход выполнения:
- В пункте 1 выполнили следующие действия:
а) загрузить в среде Matlab файл g_impuls, ознакомились с текстом программы и выполнили, нажав в панели инструментов «Отладка» кнопку «Запуск»;
б) создали спектр исследуемого сигнала с помощью графического интерфейса Signal Processing, который можно открыть, задав команду sptool в окне команд Matlab;
в) в окне SPTool в меню Файл выбрали команду Импорт, из окна «Содержание» выбрали переменную s, которая задает вид сигнала, и отправили в раздел «Данные», а значение частоты дискретизации Fs отправили в раздел «Частота выборки», выполнили (файлы г_impuls s_impuls sp_impuls );
г) в окне «Сигналы» выбрали вновь введенный сигнал и нажали кнопку «Вид», появится изображение сигнала;
д) в окне «Спектры» нажали кнопку «Создать», в раскрывающемся окне в разделе «Параметры» выбрали метод «FFT» – быстрое преобразование Фурье – и нажали кнопку «принять»;
е) с помощью маркеров задали область практической ширины спектра и прочитали ее значение (эти данные используются при проектировании СПИ);
ж) аналогичным образом провели исследования последующих сигналов, выбирая сответственно переменную, которая задает вид сигнала и частоту дискретизации Fs.
Полученные результаты отображены на приведенных ниже изображениях:
s=gauspuls(t,Fc,bw,bwr)
s1=rectpuls(t,T).*cos(2*pi*f0*t); радиоимпульc
s2=sinc(t); импульc
s2=sinc(t).*cos(2*pi*f0*t);
s3=sinc(t); импульc
- При выполнении пункта 2 задания исследования провели:
а) для шумовых сигналов с равномерным и Гауссовым распределениями путем выбора соответствующего сигнала в окне параметров блока «Random Source»;
б) для зашумленных сигналов, с этой целью отсоеденили блок «Random Source», для этого нажав клавишу “Shift” и с помощью “Мышки” перетащили блок на свободное место и подсоеденили схему моделирования зашумленного сигнала;
в) для звукових сигналов, дважды нажав кнопку “PC/Windows»
3. Провели оценку вероятностных характеристик выполнив с помощью графиков соответствующих блоков.
Вывод: в ходе выполнения данной лабораторной работы была освоена методика оценки спектральных характеристик детерминированных и случайных сигналов путем численного эксперимента и имитационного моделирования.
Лабораторная работа № 3
«Дискретизация сигналов»
Цель: Освоение методики определения периода дискретизации согласно частотному критерию Котельникова В. А. и корреляционному критерию Железнова Н. А. детерминированных и случайных сигналов путем численного эксперимента и имитационного моделирования.
Задание к работе:
1. В среде Matlab исследовать влияние длительности периода дискретизации на точность восстановления аналогового сигнала. Исследовать импульсы типа sin(x)/x, симметричный треугольный и пилообразный при Т=1 и Т=0.5. Оценить влияние метода интерполяции на точность восстановления дискретизированного сигнала.
2. Путем имитационного моделирования в среде Simulink исследовать влияние частоты дискретизации на вероятностные характеристики случайных сигналов. Определить согласно критерию Железнова период дискретизации эфективную ширину спектров случайных сигналов. Для проведения исследований загрузить файл statistics_1.
Ход выполнения:
Загружаем файл-сценарий проводимых исследований:
Ознакомившись с текстом программы и выполнив ее, нажав в панели инструментов «Отладка» кнопку «Пуск»; Результаты выполнения данного файла-сценария приведены ниже.
Далее выполнив команду SPTool, просмотрим полученный сигнал в окне «Браузер сигнала»
После чего окне SPTool, выбрав меню «Файл» - «Импорт». В появившимся окне задать метод: FFT, и задать значение FFT = 1024.
В окне «Фильтры» создан восстанавливающий фильтр, задав частоту дискретизации и полосу пропускания исходя из практической ширины спектра. Нажав кнопку «Новый», в раскрывающемся окне «Проектировщик фильтра» задав частоту выборки и полосу пропускания фильтра Fp, тип фильтра – нижний;
Для пропускания сигнала через фильтр выбран сигнал и фильтр в списках «Сигналы» и «Фильтры» В раскрывающемся окне «Применить фильтр» нажать кнопку «Ок», при этом в списках «Сигналы» появится имя полученного сигнала на выходе фильтра. Для одновременного просмотра входного и выходного сигналов необходимо выбрать их оба и нажать кнопку «Вид»;
Вывод: в ходе выполненной данной лабораторной работы было проведено изучение методики определения периода дискретизации согласно частотному критерию Котельникова В. А. и корреляционному критерию Железнова Н. А. детерминированных и случайных сигналов путем численного эксперимента и имитационного моделирования.