数字频率合成器dds的量化性能分析matlab仿真

目录

1.课题概述

2.系统仿真结果

3.核心程序与模型

4.系统原理简介

4.1 DDS的基本原理

4.2 DDS的量化性能分析

5.完整工程文件


1.课题概述

        数字频率合成器dds的量化性能分析matlab仿真,分别定义累加器位宽,截位位宽,模拟DAC位宽等,分析不同的量化位宽对DDS信号输出频谱的影响。

2.系统仿真结果

放大看:

放大看:

放大看:

3.核心程序与模型

版本:MATLAB2022a

...................................................................
Yo_err  = mod(n*K,2^(Wbits-Wmsb));
%相位映射输出
Yo_phase= cos(2*pi*(Yo_adder-Yo_err)/(2^Wbits));     
%量化
Q_interval = [-1+1/(2^(Wdac-1)) : 1/(2^(Wdac-1)) : 1-1/ (2^(Wdac-1))]; 
%量化码本值
cb         = [-1+1/(2^Wdac)     : 1/(2^(Wdac-1)) : 1-1/(2^Wdac)]; 
%频偏分析
[Pxx1,wx1]   = periodogram(Yo_phase,[],'onesided',pp);

figure;
subplot(211);
plot(Yo_phase);title('进行10bit DAC位宽截取');
xlim([0,200]);
subplot(212);
psdplot(Pxx1/max(Pxx1),wx1);



Yo2     = cos(2*pi*Yo_adder/(2^Wbits));
%量化
[~,Yo3] = quantiz(Yo2,Q_interval,cb);
%频偏分析
[Pyy2,wy2]= periodogram(Yo3,[],'onesided',pp);

figure;
subplot(211);
plot(Yo3);title('不进行位宽截取');
xlim([0,200]);
subplot(212);
psdplot(Pyy2/max(Pyy2),wy2);

%量化
[~,Yo4]   = quantiz(Yo_phase,Q_interval,cb);
 %频谱分析;
[Pzz3,wz3]= periodogram(Yo4,[],'onesided',pp);   

figure;
subplot(211);
plot(Yo4);title('进行相位位宽截取');
xlim([0,200]);
subplot(212);
psdplot(Pzz3/max(Pzz3),wz3);24

4.系统原理简介

        数字频率合成器(Direct Digital Synthesizer, DDS)是一种用于生成精确频率信号的电子设备。与传统的模拟频率合成方法相比,DDS具有频率分辨率高、频率切换速度快、相位连续可调等优点。DDS的核心是一个相位累加器和一个波形查找表(Look-Up Table, LUT),通过将相位累加器的输出作为查找表的地址,可以实时生成任意频率和相位的数字波形。

4.1 DDS的基本原理

       DDS的基本原理是利用数字信号处理技术来生成所需的模拟信号。DDS主要由相位累加器、波形查找表、数模转换器(DAC)和低通滤波器(LPF)等部分组成。DDS的输出信号可以表示为:

       相位累加器:相位累加器是DDS中的核心部分,用于实现相位的线性递增。在每个时钟周期,相位累加器将其输出与频率控制字(Frequency Control Word, FCW)相加,得到新的相位值。相位累加器的位数决定了DDS的频率分辨率和最大输出频率。

相位累加器的输出可以表示为:

波形查找表:波形查找表存储了预先计算好的波形数据(通常是正弦波或余弦波)。相位累加器的输出作为查找表的地址,用于从查找表中读取相应的波形数据。查找表的大小和深度决定了DDS的波形质量和内存需求。

数模转换器(DAC):DAC将查找表输出的数字波形转换为模拟信号。DAC的分辨率和线性度直接影响DDS输出信号的精度和失真。

低通滤波器(LPF):由于DAC输出的信号包含高频分量(量化噪声和采样频率的谐波),因此需要通过低通滤波器来滤除这些不需要的频率成分,得到平滑的模拟信号。

4.2 DDS的量化性能分析

DDS的量化性能主要包括频率分辨率、杂散性能和噪声性能等方面。

频率分辨率:DDS的频率分辨率是指DDS能够分辨的最小频率间隔。频率分辨率与相位累加器的位数和DDS的时钟频率有关。

其中,N 是相位累加器的位数。增加 N 可以提高频率分辨率,但也会增加硬件复杂性和成本。

杂散性能:杂散是指DDS输出信号中除了所需频率成分以外的其他频率成分。杂散主要来源于相位截断误差、幅度量化误差和DAC的非线性。

为了改善杂散性能,可以采取增加相位累加器和查找表的位数、优化DAC的设计和使用高性能的低通滤波器等措施。

  • 相位截断误差:由于相位累加器的位数有限,相位值会被截断,导致相位不连续和周期性误差。这种误差会在输出频谱中产生杂散。
  • 幅度量化误差:查找表中的波形数据是有限精度的,因此会引入幅度量化误差。这种误差也会在输出频谱中产生杂散。
  • DAC的非线性:DAC的非线性会导致输出信号的失真和谐波成分。

噪声性能:DDS的噪声主要来源于DAC的量化噪声和系统的热噪声。量化噪声是由于DAC的有限分辨率引起的,而热噪声是由于电子器件的热运动引起的。

噪声性能可以通过信噪比(Signal-to-Noise Ratio, SNR)来衡量。SNR定义为信号功率与噪声功率之比。提高SNR可以通过增加DAC的分辨率、优化电路设计和降低系统温度等方法实现。

5.完整工程文件

v

v

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mfbz.cn/a/341643.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

git merge和git rebase区别

具体详情 具体常见如下,假设有master和change分支,从同一个节点分裂,随后各自进行了两次提交commit以及修改。随后即为change想合并到master分支中,但是直接git commit和git push是不成功的,因为分支冲突了【master以…

13、Kafka ------ kafka 消费者API用法(消费者消费消息代码演示)

目录 kafka 消费者API用法消费者API使用消费者API消费消息消费者消费消息的代码演示1、官方API示例2、创建消费者类3、演示消费结果1、演示消费者属于同一个消费者组2、演示消费者不属于同一个消费者组3、停止线程不适用4、一些参数解释 代码生产者:MessageProducer…

Ultraleap 3Di配置以及在 Unity 中使用 Ultraleap 3Di手部跟踪

0 开发需求 1、硬件:Ultraleap 手部追踪相机(Ultraleap 3Di) 2、软件:在计算机上安装Ultraleap Gemini (V5.2) 手部跟踪软件。 3、版本:Unity 2021 LTS 或更高版本 4、Unity XR插件管理:可从软件包管理器窗…

xxe漏洞之scms靶场漏洞

xxe-scms 代码审核 (1)全局搜索simplexml_load_string simplexml_load_string--将XML字符串解释为对象 (2)查看源代码 ID1 $GLOBALS[HTTP_RAW_POST_DATA]就相当于file_get_contents("php://input"); 因此这里就存…

锂电池SOC估计 | PatchTST时间序列模型锂电池SOC估计

目录 预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 锂电池SOC估计 | PatchTST时间序列模型锂电池SOC估计 采用新型PatchTST时间序列模型预测锂电池SOC,送锂电池数据集 可替换数据集,实现负荷预测、流量预测、降雨量预测、空气质量预测等其他多种…

【PWN · 格式化字符串|劫持fini_array|劫持got表】[CISCN 2019西南]PWN1

格式化字符串的经典利用:劫持got表。但是遇到漏洞点只能执行一次的情况,该怎么办? 前言 如果存在格式化字符串,保护机制开的不健全,通常可以劫持got表,构造后门函数。然而,如果不存在循环、栈溢…

MySQL 索引优化:深入探索自适应哈希索引的奥秘

在数据库管理系统中,索引优化是提高查询性能的关键所在。MySQL 作为最流行的开源关系型数据库管理系统之一,提供了多种索引类型以满足不同查询场景的需求。其中,自适应哈希索引(Adaptive Hash Index,AHI)是…

【大数据精讲】HBase基本概念与读写流程

目录 基本概念 概念 数据模型 Name Space命名空间 Table Row Column Time Stamp Cell 逻辑结构 json 物理存储结构 基础架构 Meta表架构 RegionServer架构 ⭐️写流程 ⭐️读流程 基本概念 Apache HBase – Apache HBase™ Home " This projects goal is …

使用DTS实现TiDB到GaiaDB数据迁移

1 概览 本文主要介绍通过 DTS 数据迁移功能,结合消息服务 for Kafka 与 TiDB 数据库的 Pump、Drainer 组件,完成从TiDB迁移至百度智能云云原生数据库 GaiaDB。 消息服务 for Kafka:详细介绍参见:消息服务 for Kafka 产品介绍百度智…

C#winform上位机开发学习笔记6-串口助手的断帧功能添加

1.功能描述 按照设定时间对接收数据进行断帧(换行) 应用于需要接收完整数据包的场景,例如下位机发送一包数据为1秒,每100ms发送一组数据 大部分用于接收十六进制数据时 2.代码部分 步骤1:添加计时器,设置默认时间为500ms 步骤…

MySQL-函数-日期函数

常见的日期函数 案例

《大型语言模型自然语言生成评估》综述

在快速发展的自然语言生成(NLG)评估领域中,引入大型语言模型(LLMs)为评估生成内容质量开辟了新途径,例如,连贯性、创造力和上下文相关性。本综述旨在提供一个关于利用LLMs进行NLG评估的全面概览…

特斯拉FSD的神经网络(Tesla 2022 AI Day)

这是特斯拉的全自动驾驶(Full Self Driver)技术结构图,图中把自动驾驶模型拆分出分成了几个依赖的模块: 技术底座:自动标注技术处理大量数据,仿真技术创造图片数据,大数据引擎进不断地更新&…

MobaXterm解决session保存限制

自从用了MobaXterm以后,才知道这个软件会比xshell好用太多,但是免费版对会话有限制,保存14个以后就不能再保存,对于我们开发要连接好多服务器的话,就比较头疼了,作为程序员那肯定是有解决办法的&#xff0c…

php学习

php基础语法 一 php程序 1.php标记 开始标记<?php 和结束标记 ?>中间写 PHP 代码 当解析一个文件时&#xff0c;PHP 会寻找起始和结束标记&#xff0c;也就是告诉php 开始和停止解析二者之间的代码。此种解析方式使得PHP 可以被嵌入到各种不同的文档中去&#xff…

个人云服务器docker搭建部署前后端应用-myos

var code "87c5235c-b551-45bb-a5e4-9593cb104663" mysql、redis、nginx、java应用、前端应用部署 本文以单台云服务器为例&#xff1a; 1. 使用腾讯云服务器 阿里或其他云服务器皆可&#xff0c;类似 安装系统&#xff0c;现在服务器系统都集成安装了docker镜像&a…

区域入侵烟火检测智慧安监AI智能分析网关V4如何添加新用户并分配权限?

AI边缘计算智能分析网关V4性能高、功耗低、检测速度快&#xff0c;易安装、易维护&#xff0c;硬件算法可按需组合、按场景配置&#xff0c;每个摄像头可同时配置3种算法&#xff0c;能同时对16路视频流进行处理和分析。硬件内置近40种AI算法模型&#xff0c;支持对接入的视频图…

Elasticsearch:聊天机器人、人工智能和人力资源:电信公司和企业组织的成功组合

作者&#xff1a;来自 Elastic Jrgen Obermann, Piotr Kobziakowski 让我们来谈谈大型企业人力资源领域中一些很酷且改变游戏规则的东西&#xff1a;生成式 AI 和 Elastic Stack 的绝佳组合。 现在&#xff0c;想象一下大型电信公司的典型人力资源部门 — 他们正在处理一百万件…

小红书达人推广模式有哪些,品牌投放策略总结

小红书是一个以种草为核心的平台&#xff0c;而品牌方进行种草时&#xff0c;就需要依托达人的力量。今天我们和大家分享下小红书达人推广模式有哪些&#xff0c;品牌投放策略总结&#xff01; 一、小红书达人推广模式有哪些 1. 明星种草 这种小红书达人推广模式&#xff0c;依…

利用STM32CubeMX和keil模拟器,3天入门FreeRTOS(2.0) —— 如何删除任务

前言 &#xff08;1&#xff09;FreeRTOS是我一天过完的&#xff0c;由此回忆并且记录一下。个人认为&#xff0c;如果只是入门&#xff0c;利用STM32CubeMX是一个非常好的选择。学习完本系列课程之后&#xff0c;再去学习网上的一些其他课程也许会简单很多。 &#xff08;2&am…
最新文章