一看就会,使用matlab进行含子系统的simulink仿真设计

简介: 一看就会,使用matlab进行含子系统的simulink仿真设计

这篇文章是搭建一个CRC循环冗余码的检错性能仿真系统,名字有点长啊,这是我一个通信课程小作业的内容。

第一步:启动Simulink

点一下圈住的那个图标;

7f78affdcf52927792aa4d9bff50921.jpg

等系统加载一会后出现下面这个界面,点击Blank Model,即创建了一个空白的模型。

同时我们也可以发现matlab能做的仿真是特别多的。把这个例子做完了相信那就基本掌握了,

注意这些东西只属于一种技术,都是特别生硬的、老套的,

只有你运用了自己所学的知识,最后搭建出来的东西才是有价值的。

9d2c8fcc59a8441feca46d4ce893a89.jpg

第二步:保存文件(随手保存文件是个好习惯)

182882d0138dcb077daa759005f6f46.jpg

出现下面这个界面后先保存这个东西。File-save,保存到一个1自己找得到的地方。

24bd4021746279f20671d6c386ea8e5.jpg

aedab1bdc92d01d5410679a76e206d0.jpg

保存后名字就变了,接下来就开始搭建了,把一个一个仿真需要的模块找到并设置合适的参数就行了。2f303787b83ba6744436f21d14c9fec.jpg

第三步:系统搭建,拉模块并设置参数

ef496af0ec6855344854bc73db6dfb0.jpg6200939fd76ba72107f2c3c3009d055.jpg09faeffd2a145606d8c6cb107dbb536.jpgf4d22292f294ebe7ef597df9f67ea84.jpg

找到上面这四个东西然后如下图所示连接起来,Subsystem是子系统的意思,我是画好后直接截的屏,你会看到子系统里面是有东西的。b0e68b086e7bc7c70e4569a9ee423df.jpg

第四步:子系统的搭建

如下图所示和第三步一样,找到后连线就行了。

ec424f8834c7a4336d0da5fd02a4ee4.jpg

第五步:设置参数

有几个模块需要设置一些参数,其他的模块参数默认就行了

aa3d23b31613a062072d52da8abdbfd.jpg

eb285a38762f0fff8ee08998f3d8bde.jpg

674913173715e3ddd87f49864dc3113.jpg28855c40241b0cad760bc0ebcbfcaab.jpgc55eb40b042ff3c29fad99fbb89846c.jpg

第六步:matlab调用模型进行仿真的代码:

为啥会有这个部分那,因为在这个设计里面我要多次调用这个系统,每一次调用相当于进行了一次仿真,

有了一个数据点,横坐标是仿真次数物理含义是信噪比,纵坐标是校验误差。

clear
clc
EbN0=0:1:10;
% ber=berawgn(EbN0,"qam",16);
ber=berawgn(EbN0,"qam",16);
for i=1:length(EbN0)
    BER=ber(i);
    x= sim('modal_CRC');
    pmissed(i)=x.MissedFrame(end)/length(x.MissedFrame);
end
semilogy(EbN0,pmissed,'-ko');
title('图4.3  CRC-16检错性能');
xlabel('Eb/N0');ylabel('漏检概率');
axis([0 8 10.^(-6) 10.^(-3)]);
grid on

第七步:仿真结果

f8eec12dc030a44248285c875acb49d.jpg

相关文章
|
5天前
|
传感器 机器学习/深度学习 算法
MATLAB - 使用 YOLO 和基于 PCA 的目标检测,对 UR5e 的半结构化智能垃圾箱拣选进行 Gazebo 仿真
MATLAB - 使用 YOLO 和基于 PCA 的目标检测,对 UR5e 的半结构化智能垃圾箱拣选进行 Gazebo 仿真
15 0
|
5天前
|
存储 数据可视化
MATLAB - 仿真单摆的周期性摆动
MATLAB - 仿真单摆的周期性摆动
7 1
|
5天前
|
存储
MATLAB - 使用 MPC Designer 线性化 Simulink 模型
MATLAB - 使用 MPC Designer 线性化 Simulink 模型
6 1
|
5天前
|
算法 数据安全/隐私保护 计算机视觉
基于粒子滤波和帧差法的目标跟踪matlab仿真
本项目展示一种结合粒子滤波与帧差法的目标跟踪技术,在Matlab 2013b上实现。通过帧间差异检测运动目标,并利用粒子滤波优化跟踪精度。改进后的重采样方法提升了算法表现。核心代码详尽并附中文注释及操作指南。理论方面,帧差法通过对比连续帧识别移动对象;粒子滤波则基于一组随机粒子估计目标状态,两者结合有效应对复杂场景,如背景杂乱或光照变化,确保跟踪稳定可靠。
|
5天前
|
机器学习/深度学习
基于IEEE30电网系统的停电规模评价系统matlab仿真,对比IEEE118,输出停电规模,潮流分布和负载率等
本课题针对IEEE标准节点系统,通过移除特定线路模拟故障,计算其余线路的有功潮流分布系数及负载率变化。采用MATLAB2022a进行仿真,通过潮流计算确定电网运行状态,并以负载率评估负载能力。IEEE30与IEEE118系统对比显示,前者在故障下易过载,后者则因更好的拓扑结构拥有更高的负载裕度。
|
5天前
|
算法
蜂窝网络下行链路的覆盖率和速率性能matlab仿真分析
此程序在MATLAB2022a环境下运行,基于随机几何模型评估蜂窝网络的下行链路覆盖率和速率性能。通过模拟不同场景下的基站(BS)配置与噪声情况,计算并绘制了各种条件下的信号干扰加噪声比(SINR)阈值与覆盖率概率的关系图。结果显示,在考虑噪声和不同基站分布模型时,覆盖率有显著差异,提出的随机模型相较于传统网格模型更为保守但也更加贴合实际基站的分布情况。
|
6天前
|
算法 数据安全/隐私保护
基于星座图整形方法的QAM调制解调系统MATLAB误码率仿真,对比16,32,64,256四种QAM调制方式
本MATLAB 2022a仿真展示了不同QAM阶数下的星座图及误码率性能,通过星座图整形技术优化了系统性能。该技术利用非均匀分布的星座点提高功率效率,并通过合理布局增强抗干扰能力。随着QAM阶数增加,数据传输速率提升,但对信道质量要求也更高。核心程序实现了从比特生成到QAM映射、功率归一化、加噪及解调的全过程,并评估了系统误码率。
7 0
|
12天前
|
安全
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
本文介绍了2023年高教社杯数学建模竞赛D题的圈养湖羊空间利用率问题,包括问题分析、数学模型建立和MATLAB代码实现,旨在优化养殖场的生产计划和空间利用效率。
31 6
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
|
12天前
|
存储 算法 搜索推荐
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
本文提供了2022年华为杯数学建模竞赛B题的详细方案和MATLAB代码实现,包括方形件组批优化问题和排样优化问题,以及相关数学模型的建立和求解方法。
39 3
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
|
12天前
|
数据采集 存储 移动开发
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
本文介绍了2023年五一杯数学建模竞赛B题的解题方法,详细阐述了如何通过数学建模和MATLAB编程来分析快递需求、预测运输数量、优化运输成本,并估计固定和非固定需求,提供了完整的建模方案和代码实现。
26 0
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码

热门文章

最新文章