Главная страница
Навигация по странице:

  • ОТЧЁТ по лабораторной работе №6 «Кодирование данных на физическом уровне»

  • Ход работы

  • Н ачальные данные

  • Модуляция сигналов

  • Передискретизация

  • Работа с меандрическим сигналом.

  • О братное преобразование Фурье

  • Лабораторная по ИС. Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования новосибирский государственный технический университет


    Скачать 2.3 Mb.
    НазваниеФедеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования новосибирский государственный технический университет
    Дата21.11.2022
    Размер2.3 Mb.
    Формат файлаdocx
    Имя файлаЛабораторная по ИС.docx
    ТипДокументы
    #803283

    МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

    ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

    ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

    «НОВОСИБИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»
    Кафедра систем сбора и обработки данных

    ОТЧЁТ

    по лабораторной работе №6

    «Кодирование данных на физическом уровне»

    по дисциплине: Информационные сети

    Группа: АТ-04

    Преподаватель:

    Студенты:

    Моторин С. В.

    Иванченко М. А.

    Нестерцева В. С.















    Новосибирск

    2022

    Цель работы

    Изучение кодирования данных на физическом уровне. Рассмотрение различных методов кодирования. Сравнение эффективности методов кодирования.

    Ход работы

    В данной работе зададим сигнал NRZ в виде вектора значений. Из него получим остальные виды сигналов: 2B1Q, AMI, биполярный импульсный и манчестерский. Произведём сравнение амплитудных спектров данных сигналов со спектром меандра. Произведём процедуру восстановления исходного сигнала при ограниченном числе гармоник в частотной области. После чего рассчитаем погрешности при восстановлении сигналов.

    Н ачальные данные

    Функции преобразование вектора NRZ в другие кодировки

    Данные функции предназначены для преобразования вектора значений сигнала NRZ в соответствующие вектора значений других кодировок.

    1)Функция преобразования вектор-значения NRZ в 2B1Q. Вектор в два раза короче, т.к. два такта исходного кодируются одним четырехуровневым.



    2) Функция преобразования вектор-значения NRZ в вектор значений биполярного импульсного(BI).



    3) Функция преобразования вектор-значения NRZ в AMI. Длина остается прежней.



    4) Функция преобразования вектор-значения NRZ в вектор значений манчестерского(MN).



    Модуляция сигналов







    Передискретизация

    На один такт приходится 32 отсчета







    Работа с меандрическим сигналом.

    Преобразования фурье





    Получение амплитудного спектра







    С равнение спектров меандра и NRZ

    С равнение спектров меандра и 2B1Q

    С равнение спектров меандра и манчестерского

    С равнение спектров меандра и биполярного импульса

    С равнение спектров меандра и AMI

    О братное преобразование Фурье












    Определим погрешности в восстановленных сигналах




    Таблица погрешностей при восстановлении сигналов

    Кодировка сигнала

    Количество гармоник

    3 гармоники

    5 гармоник

    7 гармоник

    Меандр

    0,053

    0,053

    0,053

    NRZ

    0,035

    0,024

    0,018

    2B1Q

    0,022

    0,015

    0,012

    Манчестерский

    0,038

    0,025

    0,018

    Биполярный импульсный

    0,053

    0,034

    0,025

    AMI

    0,068

    0,043

    0,031



    Заключение


    В рамках данной лабораторной работе из вектора значение NRZ были получены сигналы: 2B1Q, манчестерский, биполярный импульсный и AMI. Построены графики сигналов. С помощью функции FFT() инструмента Mathcad были получены спектры сигналов. Рассмотрены амплитудные спектры сигналов в сравнении с меандрическим сигналом. После ограничения количества спектральных составляющих, сигналы были восстановлены обратно во временную область. Восстановленные сигналы рассмотрены с оригиналами. Рассчитаны погрешности восстановления для разных условий ограничения (3, 5 и 7 гармоник). Установлено, что при большем количестве спектральных составляющих увеличивается точность восстановления (что следует из теории сигналов).

    В реальных средах передачи сигналов нет идеальных условий, поэтому все сигналы подвергаются искажению. Важно учитывать этот факт при проектировке и организации информационных сетей.


    написать администратору сайта