Sakarya Üniversitesi Bilgisayar ve Bilişim Bilimleri Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

Benzer belgeler
DENEY 1: Matlab de Temel Haberleşme Sistemleri Uygulamaları

Sakarya Üniversitesi Bilgisayar ve Bilişim Bilimleri Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

DENEY 3: DFT-Discrete Fourier Transform. 2 cos Ω d. 2 sin Ω d FOURIER SERİSİ

NİĞDE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

KABLOSUZ İLETİŞİM

ANALOG MODÜLASYON BENZETİMİ

SİNYALLER VE SİSTEMLERİN MATLAB YARDIMIYLA BENZETİMİ

Şeklinde ifade edilir. Çift yan bant modülasyonlu işaret ise aşağıdaki biçimdedir. ile çarpılırsa frekans alanında bu sinyal w o kadar kayar.

ANALOG HABERLEŞME (GM)

ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ İLETİŞİM ve İLETİŞİM TEKNİĞİ DERSİ LABORATUARI

ANALOG İLETİŞİM. 3. Kanal ayrımı sağlar. Yani modülasyon sayesinde aynı iletim hattında birden çok bilgi yollama olanağı sağlar.

EEM HABERLEŞME TEORİSİ NİĞDE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

DÜZCE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ TEMEL HABERLEŞME SİSTEMLERİ TEORİK VE UYGULAMA LABORATUVARI 2.

EEM HABERLEŞME TEORİSİ NİĞDE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

BÖLÜM 3 FREKANS MODÜLASYONU

İletişim Ağları Communication Networks

DENEY 5: GENLİK KAYDIRMALI ANAHTARLAMA (ASK) TEMELLERİNİN İNCELENMESİ

BÖLÜM 2 GENLİK MODÜLASYONU

KABLOSUZ İLETİŞİM

Güç Spektral Yoğunluk (PSD) Fonksiyonu

EEM HABERLEŞME TEORİSİ NİĞDE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

ZAMAN VE FREKANS DOMENLERİNDE ÖRNEKLEME

DENEY 3. Tek Yan Bant Modülasyonu

Taşıyıcı İşaret (carrier) Mesajın Değerlendirilmesi. Mesaj (Bilgi) Kaynağı. Alıcı. Demodulasyon. Verici. Modulasyon. Mesaj İşareti

Data Communications. Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. 3. Veri ve Sinyaller

DENEY 3: Sürekli ve Ayrık İşaretlerin Fourier Analizi

ELK 318 İLETİŞİM KURAMI-II

DENEY 8: SAYISAL MODÜLASYON VE DEMODÜLASYON

1. Darbe Genlik Modülasyonunu anlar ve bunun uygulamasını

Deney 5 : Ayrık Filtre Tasarımı. Prof. Dr. Aydın Akan Bahattin Karakaya Umut Gündoğdu Yeşim Hekim Tanç

DENEY NO : 4 DENEY ADI : Darbe Genişlik Demodülatörleri

İşaret ve Sistemler. Ders 2: Spektral Analize Giriş

KABLOSUZ İLETİŞİM

6. DENEY Alternatif Akım Kaynağı ve Osiloskop Cihazlarının Kullanımı

DÜZCE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ TEMEL HABERLEŞME SİSTEMLERİ TEORİK VE UYGULAMA LABORATUVARI 3.

ALTERNATİF AKIMIN DENKLEMİ

RASGELE SÜREÇLER İ.Ü. ELEKTRİK ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ İLETİŞİM LABORATUVARI ARALIK, 2007

Sayısal Modülasyon Deneyi

B ol um 5 ANALOG IS ARETLER IN SPEKTRUM ANAL IZ I

EHM381 ANALOG HABERLEŞME DÖNEM PROJESİ

Doç. Dr. İbrahim Altunbaş Araş. Gör. Hacı İlhan TEL 351 ANALOG HABERLEŞME Final Sınavı

EEM HABERLEŞME TEORİSİ NİĞDE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

4.1 FM ve FzM İŞARETLERİN GÖSTERİMİ

Sayısal İşaret İşleme Dersi Laboratuvarı

DENEY NO : 6 DENEY ADI

İşaret ve Sistemler. Ders 3: Periyodik İşaretlerin Frekans Spektrumu

DENEY 4: Sayısal Filtreler

Şekil 5-1 Frekans modülasyonunun gösterimi

DENEY FÖYÜ 4: Alternatif Akım ve Osiloskop

DENEY 3: DTMF İŞARETLERİN ÜRETİLMESİ VE ALGILANMASI

DÜZCE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ TEMEL HABERLEŞME SİSTEMLERİ TEORİK VE UYGULAMA LABORATUVARI 1.

Algoritmalar ve Programlama. DERS - 4 Yrd. Doç. Dr. Ahmet SERBES

Mekanik Titreşimler ve Kontrolü. Makine Mühendisliği Bölümü

ANALOG İLETİŞİM SİSTEMLERİNDE İLETİM KAYIPLARI

DENEY 4: Sayısal Filtreler

HAFTA 11: ÖRNEKLEME TEOREMİ SAMPLING THEOREM. İçindekiler

ANALOG HABERLEŞME A GRUBU İSİM: NUMARA

BÖLÜM 1 TEMEL KAVRAMLAR

EEM HABERLEŞME TEORİSİ NİĞDE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ İLETİŞİM LABORATUARI SAYISAL FİLTRELER

EEM HABERLEŞME TEORİSİ NİĞDE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

Ayrık Fourier Dönüşümü

BÖLÜM 6 STEREO VERİCİ VE ALICILAR. 6.1 Stereo Sinyal Kodlama/Kod Çözme Teknikleri ANALOG HABERLEŞME

ALTERNATİF AKIMIN TANIMI

Sürekli Dalga (cw) ve frekans modülasyonlu sürekli dalga (FM-CW) radarları

5. Elektriksel Büyüklüklerin Ölçülebilen Değerleri

Karadeniz Teknik Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü Elektronik Laboratuvarı I İŞLEMSEL YÜKSELTECİN TEMEL ÖZELLİKLERİ VE UYGULAMALARI

İ. Ü. Elektrik&Elektronik Müh. Böl. İŞARET İŞLEME ve UYGULAMALARI

Direnç(330Ω), bobin(1mh), sığa(100nf), fonksiyon generatör, multimetre, breadboard, osiloskop. Teorik Bilgi

Sayısal Filtre Tasarımı

HABERLEŞME ELEKTRONĐĞĐNE DENEY FÖYLERĐ 2011 V.Y.S.

Bölüm 16 CVSD Sistemi

ELH 203 Telefon İletim ve Anahtarlama Sistemleri 4. HABERLEŞME SİSTEMLERİNDE TEMEL KAVRAMLAR-4

DENEY NO : 4 DENEY ADI : Taşıyıcısı Bastırılmış Çift Yan Bant ve Tek Yan Bant Genlik Modülatör ve Demodülatörleri

ANALOG FİLTRELEME DENEYİ

EEM HABERLEŞME TEORİSİ NİĞDE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

EET349 Analog Haberleşme Güz Dönemi. Yrd. Doç. Dr. Furkan Akar

Öğretim planındaki AKTS Analog İletişim Ders Kodu Teorik Uygulama Lab.

KABLOSUZ İLETİŞİM

ALTERNATİF AKIMIN DENKLEMİ

Kırım Filtresi ve Alt Örnekleme

ELH 203 Telefon İletim ve Anahtarlama Sistemleri 3. HABERLEŞME SİSTEMLERİNDE TEMEL KAVRAMLAR-3

EET-202 DEVRE ANALİZİ-II DENEY FÖYÜ OSİLOSKOP İLE PERİYOT, FREKANS VE GERİLİM ÖLÇME

Contents. Fourier dönüşümü örnekleri 1

1. DARBE MODÜLASYONLARI

DENEY 7. Frekans Modülasyonu

Sürekli-zaman İşaretlerin Ayrık İşlenmesi

Mobil ve Kablosuz Ağlar (Mobile and Wireless Networks)

birim daire üzerindeki z = e jω değerlerinde hesaplanması yöntemiyle bulunabiliri. Ancak, sayısal işaret işlemenin pratik uygulaması, sonsuz bir x(n)

ELEKTRİK ENERJİ SİSTEMLERİNDE OLUŞAN HARMONİKLERİN FİLTRELENMESİNİN BİLGİSAYAR DESTEKLİ MODELLENMESİ VE SİMÜLASYONU

Alternatif Akım Devre Analizi

Şekil 3-1 Ses ve PWM işaretleri arasındaki ilişki

Fatih Üniversitesi Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü EEM 316 Haberleşme I LAB SINAVI DARBE GENLİK MODÜLASYONU (PWM)

HAFTA 8: FOURIER SERİLERİ ÖZELLİKLERİ. İçindekiler

Güç elektroniği elektrik mühendisliğinde enerji ve elektronik bilim dalları arasında bir bilim dalıdır.

ALTERNATİF AKIMIN TEMEL ESASLARI

ELN3052 OTOMATİK KONTROL MATLAB ÖRNEKLERİ - 2 TRANSFER FONKSİYONU, BLOK ŞEMA VE SİSTEM BENZETİMİ UYGULAMALARI:

Bu soruda eğik şekilde belli bir hızda ve değişik açılarda atılan ve sonrasında yerden seken bir topun hareketini ifade eden kod yazılacaktır.

Transkript:

Sakarya Üniversitesi Bilgisayar ve Bilişim Bilimleri Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü KABLOSUZ AĞ TEKNOLOJİLERİ VE UYGULAMALARI LABORATUAR FÖYÜ Analog Haberleşme Uygulamaları Doç. Dr. Cüneyt BAYILMIŞ

Deney No:1 Konu: Matlab ta Temel Sinyallerin Oluşturulması Örnek Uygulama 1: 5Sin(100πt) bilgi sinyali oluşturulması. %5 Sin(100 pi t) sinyalinin oluşturulması fm=50; %sinyalin frekansı T=1/fm; %sinyalin periyodu t=linspace(0,t); u1=5*sin(100*pi*t); plot(t,u1,'linewidth',3) ylabel('\bf Bilgi Sinyali','fontsize',10); Örnek Uygulama 2: 3Cos(200πt) bilgi sinyali oluşturulması. % 3Cos(200pit) sinyalinin oluşturulması fm=100; %sinyalin frekansı T=1/fm; %sinyalin periyodu t=linspace(0,t); u1=3*cos(200*pi*t); plot(t,u1,'linewidth',3) ylabel('\bf Bilgi Sinyali','fontsize',10); Örnek Uygulama 3: 5Sin(100πt) bilgi sinyalinin 3 peryot oluşturulması oluşturulması. fm=50; %sinyalin frekansı T=1/fm; %sinyalin periyodu t=linspace(0,3*t); u1=5*sin(100*pi*t); plot(t,u1,'linewidth',3) ylabel('\bf Bilgi Sinyali','fontsize',10); 2

Örnek Uygulama 4: 5Sin(50πt) ve 3Cos(50πt) sinyallerinin aynı grafikte gösterilmesi. fm=25; %sinyalin frekansı T=1/fm; %sinyalin periyodu t=linspace(0,t); u1=3*cos(50*pi*t); u2=5*sin(50*pi*t); plot(t,u1,'b',t,u2,'r','linewidth',3) Soru: 10sin(wt) ve 7cos(wt) şeklindeki iki ayrı sinyali 2 periyot için aynı grafik üzerinde gösteriniz.(w=2 rad/sn) Çözüm: 3

Deney No: 2 Deney Adı: Kanal İletim Kapasitesi Toplanır Beyaz Gauss Gürültüsü (AWGN) etkisindeki bir haberleşme kanalının iletim kapasitesi, alınan işaretin ortalama gücü, ortalama gürültü gücü ve kanal bant genişliğine bağlı olarak bulunabilmektedir. Alınan işaretin ortalama gücü S, ortalama gürültü gücü N ve bant genişliği B ile gösterildiğinde kanalın iletim kapasitesi, olarak hesaplanabilmektedir. Bu ilişki Shannon Teoremi olarak bilinmektedir. Kanal bant genişliği B, hertz cinsinden kullanıldığında iletim kapasitesi C, bit / s cinsinden elde edilmektedir. Örn: Matlab kullanarak AWGN (Toplanır Beyaz Gauss Gürültüsü) etkisindeki bir kanalın, a) B=5000 Hz bant genişliği ve -20dB ile 40dB arasında değişen S/N 0 oranlarına bağlı olarak kanal kapasitesini çizdiriniz. ÇÖZÜM: a)matlab Kodları SN0_db=-20:0.1:40; B=5000; SN0=10.^(SN0_db/10); C=B.*log2(1+SN0./B); semilogx(sn0,c,'k'); title('s/n0 oranina göre kanal kapasitesi'); xlabel('s/n0'); ylabel('c (bit/s)'); 4

b) S/N 0 =30dB için bant genişliğine bağlı olarak kanal kapasitesini çizdiriniz. ÇÖZÜM: b)matlab Kodları: Ekran Çıktısı: 5

Deney No:3 Deney Adı: Fourier Analizi 1. Fourier Dönüşümü Fourier dönüşümü, herhangi bir işaretin frekans domeninde incelenmesini sağlar. MATLAB ortamında oluşturulan tüm işaretler ayrık olduğundan Fourier dönüşüm çifti olarak DFT ve IDFT kullanılır. fft(x) komutu ile x vektörünün DFT si FFT algoritması kullanılarak hızlı bir şekilde hesaplanır. fft(x,n)komutu ile N noktalı DFT hesaplanır. Eğer x in uzunluğu N den küçük ise x e sıfırlar eklenerek N boyuna getirilir. N değeri, x(n) in örnek sayısından az olamaz. Eğer N değeri girilmezse N değeri işaretin boyutuna eşit olarak kabul edilir. Örnek Uygulama: Fourier dönüşümü kullanılarak gürültülü bir işaret incelenecek ve asıl işaretin frekans bileşenlerini bulunacaktır. Bu amaçla programda, 50 Hz lik 0.7 genlikli bir sinüs işaret ile 120 Hz lik birim genlikli sinüs işaret toplanarak, elde edilen işarete sıfır-ortalamalı rasgele gürültü eklenmiştir. Örnekleme frekansı 1000 Hz dir. Frekans bölgesinde inceleme yapmak için Hızlı Frekans Dönüşümü (FFT) kullanılarak gürültü işaretin ayrık frekans dönüşümü elde edilmiştir. Fs = 1000; % Örnekleme frekansı T = 1/Fs; % Sembol periyodu L = 1000; % İşaretin uzunluğu t = (0:L-1)*T; % Zaman vektörü % 50 Hz lik ve 120 Hz lik sinusoidal işaretin toplamı x = 0.7*sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t); y = x + 2*randn(size(t)); % Gürültülü işaret plot(fs*t(1:50),y(1:50)) title('gurultu ile bozulmus isaret') xlabel('zaman (ms)') NFFT = 2^nextpow2(L); % FFT uzunluğunun hesaplanışı Y = fft(y,nfft)/l; % normalize edilmiş FFT f = Fs/2*linspace(0,1,NFFT/2); figure % Plot tek-yanlı genlik spektrumu plot(f,2*abs(y(1:nfft/2))) title('tek-yanli genlik spektrumu') xlabel('frekans(hz)') ylabel(' Y(f) '); 6

NOT: İşaretin uzunluğunun (L) arttırılmasının etkilerini gözlemleyiniz.( Ör. L=10000) 2. Fourier Serisi Herhangi bir periyodik işaret sonsuz sayıda sinüzoidalin ağırlıklı toplamı olarak ifade edilebilir: Burada w 0 birinci (temel) harmonik (frekans) olmakla beraber, a k ve b k katsayıları Fourier serisi katsayılarıdır. (NOT: b 0=0) Her ne kadar bu açılım bir sonsuz seri açılımı olsa da, pratikte birkaç harmoniğin alınması birçok pratik uygulama için yeterli olacaktır. Unutulmaması gereken nokta, x(t) nin Fourier serisine açılabilmesi için mutlaka periyodik olması gerekliliğidir. Fourier katsayıları ise aşağıdaki gibi hesaplanır. 7

Örnek Uygulama: N=50; % işaretin uzunluğu n=[0:n-1]; % 50 uzunluklu dizi M=10; %Alınacak Fourier serisi kaysayısı sayısı m=[0:m-1]; x=[zeros(1,28), ones(1,12), zeros(1, N-40)]; a=(2/n)*x*cos(2*pi*(n')*m/n); %x in Fourier serisi katsayışarı a(1)=a(1)/2; b=(2/n)*x*sin(2*pi*(n')*m/n); xr=a*cos(2*pi*(m')*n/n)+b*sin(2*pi*(m')*n/n); subplot(2,1,1), plot(x,'linewidth',3) subplot(2,1,2), plot(xr,'r'); 8

NOT: M değerini değiştirerek sinyaldeki değişimi gözlemleyiniz. (ÖRN: M=50) 9

Deney No: 4 Deney Adı: Genlik Modülasyonu Genlik modülasyonu Çift Yan Bant Modülasyon ÇYB (Double Side Band DSB ), Tek Yan Bant Modülasyonu TYB (Single Side Band), Artık Yan Bant Modülasyonu (Vestigal- Side Band, VSB ) olmak üzere üçe ayrılır. Genlik Modülasyonlu Dalganın Oluşumu Şekilde 5 KHz'lik bilgi sinyali ile 100 KHz'lik taşıyıcının modülasyonu gösterilmiştir. Şekilde gösterildiği gibi alçak frekanslı bilgi sinyalinin pozitif (+) alternanslarında taşıyıcının genliği artar. En büyük genlik, bilgi sinyalinin (+) peak noktasında elde edilir. Alçak frekanslı bilgi sinyalinin negatif (-) alternanslarında ise taşıyıcının genliği azalır. En küçük genlik ise, bilgi sinyalinin(-) peak noktasında elde edilir. Böylece taşıyıcının genliği, bilgi sinyaline göre değiştirilmiş olur. Burada modüle eden sinyal, bilgi sinyalidir. Modüle edilen ise taşıyıcıdır. 10

Genlik Modülasyonu Genel Formülü E A - M(t) = E C cos 2π fc t + (Em / 2) cos 2π (fc + fm) t + (Em / 2) cos 2π (fc - fm)t formülünde; E C = Taşıyıcının genliği fc = Taşıyıcının frekansı fc + fm = Üst kenar bandın (ÜKB) frekansı fc - fm = Alt kenar bandın (AKB) frekansı (Em / 2)= ÜKB ve AKB 'ın genliğini gösterir. (fc + fm) gibi toplam frekanslar ÜKB 'ı, (fc - fm) gibi fark frekanslar ist AKB 'ı oluşturur. Genlik modülasyonu neticesinde; taşıyıcı sinyali, taşıyıcının üstünde ÜKB, taşıyıcının altında ise AKB oluşur. Kenar bandların genliği ise eşittir. Örneğin, 100 KHz'lik taşıyıcı ile 5 KHz lik bilgi sinyali Genlik Modülasyonuna tabi tutulursa, meydana gelecek üst kenar bandın frekansı; f ÜKB= 100+5 = 105 Alt kenar bandın frekansı ise; f AKB = 100-5 = 95 KHz olacaktır.3 MATLAB m-file UYGULAMASI fa=500; fc=5000; Ta=1/fa; Tc=1/fc; t=0:(tc/50):5*ta; %Bilgi işaretinin oluşturulması s=sin(2*pi*fa*t); subplot(311); plot(t,s); grid on; title('bilgi isareti'); xlabel('zaman');ylabel('genlik'); %Taşıyıcı işaretin oluşturulması c=sin(2*pi*fc*t); subplot(312); plot(t,c); grid on; title('taşıyıcı işaret'); xlabel('zaman');ylabel('genlik'); %Modulasyonlu işaret m=1; d=(1+m*s).*c; subplot(313); plot(t,d); grid on; title('genlik Modülasyonu'); xlabel('zaman');ylabel('genlik'); 11

EKRAN GÖRÜNTÜSÜ 12

Doç. Dr. Cüneyt BAYILMIŞ MATLAB SİMULİNK UYGULAMASI Simulink te Genlik Modülasyon Tasarımı SİMÜLASYON SONUÇLARI Mesaj Sinyali Taşıyıcı Sinyali Genlik Modülasyonu 13

Deney No: 5 Deney Adı: Çift Yan Band Modülasyonu ve Demodülasyonu fc=150; fs=1000; ts=1/fs; t=0:ts:5-ts; x = 1*sin(2*pi*10*t) x_c = cos(2*pi*fc*t); %%%%%%%%%%Modülasyon x_cyb = x.*x_c; figure(1) plot(t,x_cyb) hold on plot(t,x,'r') title('zaman bölgesi çift yan bant genlik modüsyonu') axis([0 250*ts -4 3]) legend('çift yan bant modüleli işaret x_{çyb}(t)','mesaj işareti x(t)') figure(2) subplot 311 [X,x_ekseni]=genlikspektrum(x,fs); title('mesaj işaretinin genlik cevabı') subplot 312 [X_C,x_ekseni]=genlikspektrum(x_c,fs); title('taşıyıcı işaretinin genlik cevabı') subplot 313 [X_CYB,x_ekseni]=genlikspektrum(x_cyb,fs); title('çyb GM işaretin genlik cevabı') %%%%%%%%Demodulasyon d=x_cyb.*x_c; figure(3) [D,x_ekseni]=genlikspektrum(d,fs); [b,a]=butter(10,0.2); [H,f]=freqz(b,a,length(d),'whole'); subplot 211 plot(x_ekseni,abs(fftshift(h)),'r') hold on plot(x_ekseni,abs(d)/max(abs(d))) y=filter(b,a,d); subplot 212 [Y,x_ekseni]=genlikspektrum(y,fs); title('demodüle edilmiş mesaj işareti') 14

figure plot(t,x) hold on plot(t,2*y,'r') axis([0 250*ts -4 3]) legend('mesaj işareti x(t)','demodüle edilmiş mesaj işareti y(t)') genlikspektrum.m fonksiyonu function [Y,eks]=genlikspektrum(y,fs) Y=fft(y); Y=fftshift(Y); Yg=abs(Y); ww=linspace(-fs/2,fs/2,length(y)+1); w=ww(1:(end-1)); plot(w,yg) eks=w; 15