Ecometro en matlab

Páginas: 6 (1436 palabras) Publicado: 26 de septiembre de 2010
Universidad Politécnica de Madrid

MEMORIA
(PRACTICA 2.S)
TEORIA DE LA COMUNICACIÓN

 Diego Vilca Ureta 

EUIT. DE TELECOMUNICACIÓN

1 MEDIDAS TEMPORALES

1. Oscilograma de la señal transmitida, x. Generamos un pulso rectangular que caracteriza nuestra señal de entrada de duración 2s y amplitud 1 voltio, con una ventana de observación de 21.166s.

2. Oscilograma de la señaltransmitida tras atravesar el medio, y. Nuestra señal se atenúa 100dB se retarda 5s y pasa por un filtro paso bajo que simula la distorsión.

3. Oscilograma del ruido, n. Generamos un ruido, el cual es aleatorio, blanco y gaussiano.

4. Oscilograma de la señal recibida, z. El ruido es aditivo por lo cual se suma a mi señal

5. Autocorrelación del ruido, Rn (τ). La autocorrelación de unaseñal de ruido blanco tendrá un fuerte pico en τ = 21.66 µs y sin ninguna estructura para cualquier otro τ. Esto muestra que el ruido solo se parece a sí mismo al estar exactamente encima suyo.

6. Autocorrelación de la señal transmitida, RXX (τ). En este caso se demuestra que nuestra señal si tiene similitud consigo misma y no solo al estar encima, esto era de suponer puesto que al ser un pulso quebarre en el tiempo sobre otro pulso, a medida que se va situando uno encima del otro se va generando un parecido mayor que llegará a ser máximo cuando se situe encima, para luego ir disminuyendo el parecido; es por eso que a diferencia de la auto correlación del ruido la auto correlación de la señal “x” es un también un pico pero creciente en el tiempo y no en un punto único.

7. Correlacióncruzada de las señales transmitida y recibida, RXZ (τ). Medimos la similitud entre nuestras dos señales; encontramos las características relevantes en una señal desconocida, en nuestro caso “z”, por medio de la comparación con otra que sí se conoce, en este caso el pulso enviado; observamos que a 5µs de donde comienza nuestra muestra empieza un pico, lo que nos da a entender que la señal querecibimos tiene mayor similitud a la señal enviada a partir de dicho tiempo hasta que vuelve a decaer, esto nos indica que lo que recibimos respecto lo que enviamos esta retardado.

8. Valores de pico y de pico-pico del ruido, n. vp= 0.13389 µv vpp= 0.23604 µv 9. Valor medio, cuadrático medio y eficaz del ruido, n. vm= -0.15543 nv vcm= 0.24005 pv vef= 4.897 µv 10. Factor de cresta y factor de formadel ruido, n. fcresta= 2.7342 fformruido= 31.5056

1.2 MEDIDAS ESPECTRALES 1. Densidad espectral de potencia del pulso transmitido, x. Se observa que nuestro espectro tiene la forma clara de una sinc2

2. Densidad espectral de potencia a la salida del medio, y. Nuestra densidad espectral es alterada debido a la distorsión de nuestra señal por la atenuación, retardo y filtrado

3. Densidadespectral de potencia de la señal recibida, z. Puesto que tenemos un ruido sumado a nuestra señal, nuestra nueva densidad espectral es indistinguible.

4. Función de transferencia del medio, H(f)=Y(f)/X(f). La función de transferencia que caracterizaría el medio.

¿Cómo puede medirse, de forma fiable, el retardo y la atenuación que introduce el canal bajo medida? Para medir la atenuación ,vemosel oscilograma la señal recibida “z” teniendo un amplificador de ganancia variable y conocida, el cual compensará la atenuación introducida por nuestro medio; cuando el nivel de la señal recibida “z” sea aproximado al de la señal transmitida “x”, la ganancia de nuestro amplificador nos indicará la atenuación del medio. Para medir el retardo que introduce el medio basta con observar la correlacióncruzada de las señales transmitida y recibida. La función de autocorrelación resulta de gran utilidad para encontrar patrones repetitivos dentro de una señal, como por ejemplo, la periodicidad de una señal enmascarada bajo el ruido o para identificar la frecuencia fundamental de una señal que no contiene dicha componente, pero aparecen numerosas frecuencias armónicas de esta; es entonces que...
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