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Universidade Tecnológica Federal do Paraná Campus de Cornélio Procópio

Curso de Engenharia de Computação

PRÁTICA 2:

FORMATAÇÃO DE PULSO E FILTRO CASADO

LUCAS MARTINIANO DE OLIVEIRA

MIRELA BEATRIZ CARVALHO FRANÇA

RENAN VICENTIN FABRÃO

Cornélio Procópio – PR 2012

Universidade Tecnológica Federal do Paraná

Campus de Cornélio Procópio

Curso de Engenharia de Computação ________________________________________________________________________________

2

LUCAS MARTINIANO DE OLIVEIRA

MIRELA BEATRIZ CARVALHO FRANÇA

RENAN VINCENTIN FABRÃO

PRÁTICA 2:

FORMATAÇÃO DE PULSO E FILTRO CASADO

Trabalho apresentado como requisito parcial à

aprovação na unidade curricular de Transmissão

de Dados, do Curso Superior de Engenharia de

computação, da Gerência de Ensino, do Campus

Cornélio Procópio, da UTFPR

Orientador: Prof. Dr. Bruno A. Angélico

CORNÉLIO PROCÓPIO

2012




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INDICE

1. Primeira Atividade.......................................................................4

2. Segunda Atividade .....................................................................7

3. Terceira Atividade.......................................................................9

4. Quarta Atividade........................................................................11

5. Quinta Atividade.........................................................................12




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1. Primeira atividade:

Em canais limitados em banda é preciso ter uma formatação de pulsos, de tal forma que a largura do pulso transmitido esteja de acordo com a banda limitada do canal. Como alternativa, tem-se o pulso cosseno levantado (raised cosine) com fator de rollof α. Cujo abaixo mostra a implementação da função em matlab.

E com seguintes valores:

Com este valor de α, temos o seguinte gráfico gerado :




5

Em comparação ao gráfico acima temos α como 0.03, para gerar o gráfico de

cosseno levantado representado a seguir.

Valores para gerar o gráfico :

Gráfico gerado:




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Conclusão:

O cosseno levantado ajuda na superação da impossibilidade de implementação

do canal real. Ainda sendo mais simples a implementação prática do cosseno

levantado do que Nyquist ideal. Percebe-se que pela resposta dos gráficos

obtidos, que sua taxa de decaimento é de

, ou seja ele decai rapidamente. E

se anula entre os pontos médios. Como exemplo obtido nos valores diferentes

utilizados em α= 0.5 e α=0.03.




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2-Segunda atividade:

A simulação do trecho do arquivo abaixo com 100 bits,assim implementado no

código .

Quando compilado gera o gráfico de quantização, mostrando o erro e o valor

quantizado . Erro igualado a zero .




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Conclusão:

Na implementação do código, ebno_db igualamos a 100 bits . Para que o sinal

seja quantizado o tamanho que necessita. Implementado a n_b = 100 db, o erro é

minimizado sendo igualado a zero.




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3.Terceira atividade:

A simulação do arquivo abaixo com teste de -20 bits .

A implementação gera o seguinte gráfico de quantização, onde os erros

variam, cada vez que compilado. Neste gráfico o erro encontrado foi de 42.




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Conclusão :

Por ser um valor abaixo de zero , o erro muda a cada vez que compilado.

Implementado na enbo_db = -20.




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4. Quarta Atividade

Implementar a função Q(x) no matlab;

Conclusão:

O matlab não implementa a função Q(x), porem existe erfc, existente a relação

entre ambos. Y recebe a função variável a ser trabalhada . Atribuindo a tal a

fórmula

. Gerando assim a função.




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5. Quinta Atividade

Nº da Simulação Qtde de Erros Erro/Bit

1 13 2,60%

2 12 2,40%

3 10 2,00%

4 15 3,00%

5 9 1,80%

6 13 2,60%

7 12 2,40%

8 13 2,60%

9 13 2,60%

10 8 1,60%

Total 118 2,36%

Conclusão

Para obtermos Eb/No em numero puro, foi utilizado a seguinte equação:

EbNo = 10^(EbNo_dB/10); % dB -> puro

Onde ebno_db = 3dB;

Assim obteu-se:

EbNo = 1.995

Utilizando Q(EbNo), obtvemos :

Q(EbNo) = 0.5*erfc((EbNo/sqrt(2))

Assim tem-se Q(EbNo) = 0.023, ou seja 2,3% . Um valor muito próximo ao

encontrado nas simulações.




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