INFORME DE TELECOMUNICACIONES II
Laboratorio N° 2
CÓDIGO:
f=10.^6;
p=1/f;
a=10.^-3;
t=(-0.5*10.^-6:0.00000001:4.5*10.^-6);
coseno=a*cos(2*pi*f*t)+10.^-3;
unitstepl=t>=0
j=t<=4*10.^-6;
h=coseno.*unitstepl.*j;
plot(t,h);
xlabel('Tiempo (s)');
ylabel('Amplitud (v)');
title('S0(t)');
SIMULACIÓN:
Se generó una señal, producto de la combinación de una señal cosenoidal y
una señal escalón. Utilizamos el comando unistep. Multiplicarmos para que nos
bote la señal como vemos en la imagen
2) Implemente un demodulador por correlacionador de acuerdo
a (1), empleando como señal recibida el mismo pulso
generado. Grafique la señal de salida en el intervalo de tiempo
[0 T], donde T es el período de símbolo.
CÓDIGO:
f=2*10.^6;
p=1/f;
t=(0:0.00000001:4*10.^-6);
q=(3.*(10.^-6).*t)/2
w=(10.^-12)*sin(4*pi.*f.*t)/(8*pi)
e=(10.^-12)*sin(2*pi.*f.*t)/pi
y= q + w + e
plot(t,y)
xlabel('Tiempo (s)');
ylabel('Amplitud (v)');
title('Y(t)');
SIMULACIÓN:
El objetivo de esta parte era unificar los puntos que nos generaba la señal
anteriormente realizada. Nos generaba una función con respecto a ‘’t’’ en la
parte de las absicas.
3) Diseñe un filtro con respuesta al impulso ℎ0 (𝑡) = 𝜙0 (−𝑡),
donde 𝜙0 (𝑡) es el pulso generado en la actividad 1. Haga 𝑟(𝑡) =
𝜙0 (𝑡) y filtre dicha señal con el filtro diseñado. Grafique la
señal.
CÓDIGO:
f=10.^6;
p=1/f;
a=10.^-3;
t=(-0.5*10.^-6:0.000000001:4.5*10.^-6);
coseno=a*cos(2*pi*f*t)+10.^-3;
unitstepl=t>=0
j=t<=4*10.^-6;
h=coseno.*unitstepl.*j;
n=conv(h,h)
plot(n)
xlabel('Tiempo (s)');
ylabel('Amplitud (v)');
title('Y(t)');
SIMULACIÓN:
Al poner el comando de la convolución en MatLab de la misma función como
indica en la pregunta nos generará una gráfica como está en la imagen.
Producto de la convolución de la misma señal.
CONCLUSIONES
Al no existir el comando para correlacionar una señal, al hacerlo por forma
analítica y poner la función en MatLab nos botará el mismo correlacionador.
Cuando dos formas de onda están correlacionadas su relación de fase
probablemente no es conocida así que la correlación será calculada por un
número de recorridos hasta alcanzar el valor más grande de correlación, el cual
será tomado como el correcto.
El proceso de convolución es en esencia una correlación en la cual una de las
señales ha sido invertida con relación al eje de las abscisas.
El filtro adaptado es el sistema óptimo para maximizar la presencia de ruido
blanco aditivo y gaussiano. Su uso es común en aplicaciones de radar, donde
se envía una señal que luego se pretende detectar. Los filtros adaptados
bidimensionales son usados en el tratamiento digital del sonido DSP.
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