大M序列的产生和相关性质附matlab代码

简介: 大M序列的产生和相关性质附matlab代码

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。

🍎个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

⛄ 内容介绍

伪随机序列在流密码、信道编码和扩频通信等领域有着广泛的应用,m序列是重要的伪随机序列。文中首先对m序列的原理、结构及性质进行分析,然后通过matlab仿真实现m序列,并对其相关特性进行仿真,结果表明该方法的正确性和可行性。

⛄ 代码

close all

clear all

clc


n=8; %阶次

p=2^n-1;  %M序列周期;

ms1=idinput(p,'prbs');

ms=ms1(1:127);

n2=7; %阶次

p2=2^n2-1;  %M序列周期;

ms2=idinput(p2,'prbs');

figure;

stairs(ms);

hold on;

stairs(ms2);

title('非线性M序列');

ylim([-1.5 1.5]);

grid on;


%M序列的性质验证;

disp('M序列的1和-1的个数:')

sum(ms1==1)  %1的个数

sum(ms1==-1)  %-1的个数,正常情况下,两者相差1;


disp('M序列的直流分量:')

mean(ms1)   %M序列的直流分量,正常情况下长度很长时候,几乎等于0;


a1=zeros(length(ms)*10,1);  

for i=1:10

   a1(i:10:end)=ms;

end


a2=zeros(length(ms2)*10,1);  

for i=1:10

   a2(i:10:end)=ms2;

end


c1=xcorr(a1,'coeff');  %自相关函数计算;

figure;

plot(c1);

title('自相关函数'); grid on;

c2=xcorr(a1,a2);

figure;

plot(c2);

title('互相关函数'); grid on;

 %功率谱密度;

figure;

pwelch(a2); title('功率谱密度')

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]刘余霞, 吕虹, Liu,等. 基于Matlab的m序列的产生和相关性能仿真[J]. 电子技术, 2011.

⛳️ 代码获取关注我

❤️部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料


相关文章
|
10天前
|
机器学习/深度学习 算法
基于改进遗传优化的BP神经网络金融序列预测算法matlab仿真
本项目基于改进遗传优化的BP神经网络进行金融序列预测,使用MATLAB2022A实现。通过对比BP神经网络、遗传优化BP神经网络及改进遗传优化BP神经网络,展示了三者的误差和预测曲线差异。核心程序结合遗传算法(GA)与BP神经网络,利用GA优化BP网络的初始权重和阈值,提高预测精度。GA通过选择、交叉、变异操作迭代优化,防止局部收敛,增强模型对金融市场复杂性和不确定性的适应能力。
144 80
|
4天前
|
机器学习/深度学习 算法
基于遗传优化的双BP神经网络金融序列预测算法matlab仿真
本项目基于遗传优化的双BP神经网络实现金融序列预测,使用MATLAB2022A进行仿真。算法通过两个初始学习率不同的BP神经网络(e1, e2)协同工作,结合遗传算法优化,提高预测精度。实验展示了三个算法的误差对比结果,验证了该方法的有效性。
|
25天前
|
机器学习/深度学习 算法 Python
基于BP神经网络的金融序列预测matlab仿真
本项目基于BP神经网络实现金融序列预测,使用MATLAB2022A版本进行开发与测试。通过构建多层前馈神经网络模型,利用历史金融数据训练模型,实现对未来金融时间序列如股票价格、汇率等的预测,并展示了预测误差及训练曲线。
|
4月前
|
算法 数据可视化
基于SSA奇异谱分析算法的时间序列趋势线提取matlab仿真
奇异谱分析(SSA)是一种基于奇异值分解(SVD)和轨迹矩阵的非线性、非参数时间序列分析方法,适用于提取趋势、周期性和噪声成分。本项目使用MATLAB 2022a版本实现从强干扰序列中提取趋势线,并通过可视化展示了原时间序列与提取的趋势分量。代码实现了滑动窗口下的奇异值分解和分组重构,适用于非线性和非平稳时间序列分析。此方法在气候变化、金融市场和生物医学信号处理等领域有广泛应用。
230 19
|
5月前
|
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。
245 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
|
4月前
|
算法 数据可视化 数据安全/隐私保护
基于LK光流提取算法的图像序列晃动程度计算matlab仿真
该算法基于Lucas-Kanade光流方法,用于计算图像序列的晃动程度。通过计算相邻帧间的光流场并定义晃动程度指标(如RMS),可量化图像晃动。此版本适用于Matlab 2022a,提供详细中文注释与操作视频。完整代码无水印。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
基于WOA优化的CNN-LSTM的时间序列回归预测matlab仿真
本项目采用MATLAB 2022a实现时间序列预测,利用CNN与LSTM结合的优势,并以鲸鱼优化算法(WOA)优化模型超参数。CNN提取时间序列的局部特征,LSTM处理长期依赖关系,而WOA确保参数最优配置以提高预测准确性。完整代码附带中文注释及操作指南,运行效果无水印展示。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
基于GWO灰狼优化的CNN-GRU的时间序列回归预测matlab仿真
时间序列预测关键在于有效利用历史数据预测未来值。本研究采用卷积神经网络(CNN)提取时间序列特征,结合GRU处理序列依赖性,并用灰狼优化(GWO)精调模型参数。CNN通过卷积与池化层提取数据特征,GRU通过更新门和重置门机制有效管理长期依赖。GWO模拟灰狼社群行为进行全局优化,提升预测准确性。本项目使用MATLAB 2022a实现,含详细中文注释及操作视频教程。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
基于WOA优化的CNN-GRU的时间序列回归预测matlab仿真
本项目运用鲸鱼优化算法(WOA)优化卷积神经网络(CNN)与GRU网络的超参数,以提升时间序列预测精度。在MATLAB 2022a环境下,通过CNN提取时间序列的局部特征,而GRU则记忆长期依赖。WOA确保模型参数最优配置。代码附有中文注释及操作视频,便于理解和应用。效果预览无水印,直观展示预测准确性。
|
5月前
|
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。
114 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