主要内容

并行转换器。固定资产

建模一个前馈均衡器

描述

并行转换器。固定资产系统对象™应用前馈均衡器(FFE)作为符号间隔有限脉冲响应(FIR)滤波器。将均衡器应用于逐个采样的输入信号或脉冲响应矢量输入信号,以减少由于信道损耗造成的失真。

均衡基带信号:

  1. 创建并行转换器。固定资产对象并设置其属性。

  2. 使用参数调用对象,就像调用函数一样。

有关系统对象如何工作的详细信息,请参见什么是系统对象?

创建

描述

固定资产=并行转换器。固定资产返回一个FFE对象,根据对象中定义的有限脉冲响应(FIR)传递函数修改输入波形。

固定资产=并行转换器。固定资产(的名字价值使用一个或多个名称-值对设置属性。将每个属性名用引号括起来。未指定的属性有默认值。

例子:ffe = serdes.FFE('Mode',1)返回一个FFE对象,该对象将指定的敲击权重应用于输入波形。

属性

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除非另有说明,属性为nontunable,这意味着在调用对象后不能更改它们的值。对象在调用时锁定,而释放功能解锁它们。

如果属性为可调,您可以随时更改其值。

有关更改属性值的详细信息,请参见使用系统对象的MATLAB系统设计

主要

FFE工作模式,指定为01模式决定FFE是否被绕过。

模式的价值 企业模式 固定资产操作
0 并行转换器。固定资产被绕过,输入波形保持不变。
1 固定 并行转换器。固定资产中指定的输入FFE抽头权重TapWeights,为输入波形。

数据类型:

FFE抽点权重,作为v中的行向量指定。向量的长度指定抽点的数量。每个向量元素的值指定了该位置的敲击强度。大小最大的点击是主点击,因此定义了光标之前和之后点击的次数。

数据类型:

规范化抽头权重向量,指定为真正的.当设置为真正的,物体缩放TapWeights矢量元素,使它们的绝对值之和为1。

数据类型:逻辑

先进的

单个符号持续时间的时间,指定为s中的实标量。

数据类型:

波形的均匀时间步长,指定为s中的实标量。

数据类型:

输入波形类型:

  • “样本”-一个采样的输入信号

  • “冲动”-脉冲响应输入信号

数据类型:字符

使用

语法

描述

y=固定资产(x

输入参数

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输入基带信号。如果WaveType设置为“样本”时,输入信号是一个指定为标量的逐样本信号。如果WaveType设置为“冲动”,输入信号必须是脉冲响应矢量信号。

输出参数

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经过过滤的通道输出。如果输入信号是一个被指定为标量的抽样信号,则输出也是标量。如果输入信号是一个脉冲响应矢量信号,输出也是一个矢量。

对象的功能

要使用对象函数,请将System对象指定为第一个输入参数。例如,释放system对象的系统资源obj,使用这种语法:

发行版(obj)

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一步 运行系统对象算法
释放 释放资源并允许更改系统对象属性值和输入特征
重置 重置的内部状态系统对象

例子

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这个例子展示了如何处理一个信道的脉冲响应并行转换器。固定资产系统对象™。

使用100ps的符号时间和每个符号16个样本。信道损耗16db。

SymbolTime = 100e-12;SamplesPerSymbol = 16;dloss = 16;

计算样本间隔。

dt = SymbolTime/SamplesPerSymbol;

使用固定的操作模式创建FFE对象。

TapWeights = [0 0.7 -0.2 -0.10];FFEMode = 1;FFE1 = serdes。固定资产(“SymbolTime”SymbolTime,“SampleInterval”, dt,...“模式”FFEMode,“WaveType”“冲动”...“TapWeights”, TapWeights);

创建通道脉冲响应。

通道= serdes。ChannelLoss (“损失”dbloss,“dt”, dt,...“TargetFrequency”1 / SymbolTime / 2);impulse sein = channel.impulse;

用FFE处理脉冲响应。

impulseOut = FFE1(impulse sein);

将脉冲响应转换为脉冲、波形和眼图数据,以便在后面的步骤中可视化。初始化伪随机二进制序列(PRBS)。

Ord = 6;dataPattern = prbs(ord,2^ord-1)-0.5;pulseIn = impulse se2pulse(impulse sein,SamplesPerSymbol,dt);waveIn = pulse2wave(pulseIn, datappattern,SamplesPerSymbol);eyeIn =重塑(waveIn,SamplesPerSymbol,[]);pulseOut = impulse2pulse(impulseOut,SamplesPerSymbol,dt);waveOut = pulse2wave(pulseOut, datappattern,SamplesPerSymbol);eyeOut =重塑(waveOut,SamplesPerSymbol,[]);

创建时间向量。

t = dt*(0:length(pulseOut)-1)/SymbolTime;teye = t(1:SamplesPerSymbol);t2 = dt*(0:length(waveOut)-1)/SymbolTime;

绘制脉冲响应对比图、波形对比图和输入输出眼图。

图形图(t,pulseIn,t,pulseOut)图例(“输入”“输出”)标题(“脉冲响应比较”)包含(“SymbolTimes”), ylabel (“电压”网格)轴([47 60 -0.1 0.4])

图中包含一个轴对象。标题为Pulse Response Comparison的axes对象包含2个类型为line的对象。这些对象表示输入、输出。

图(t2,waveIn,t2,waveOut)“输入”“输出”)标题(的波形比较)包含(“SymbolTimes”) ylabel (“电压”网格)

图中包含一个轴对象。标题为“波形比较”的axis对象包含2个类型为line的对象。这些对象表示输入、输出。

图次要情节(211),情节(teye eyeIn,“b”) ax =轴;包含(“SymbolTimes”) ylabel (“电压”网格)标题(“输入眼图”)次要情节(212)、情节(teye eyeOut,“b”轴(ax);包含(“SymbolTimes”) ylabel (“电压”网格)标题(“输出眼图”

图中包含2个轴对象。标题为Input Eye Diagram的Axes对象1包含63个类型为line的对象。标题为Output Eye Diagram的Axes对象2包含63个类型为line的对象。

这个例子展示了如何处理一个通道的脉冲响应在一个采样时间使用并行转换器。固定资产系统对象™。

使用100ps的符号时间,每个符号16个样本。信道损耗16db。

SymbolTime = 100e-12;SamplesPerSymbol = 16;dloss = 16;

计算样本间隔。

dt = SymbolTime/SamplesPerSymbol;

创建固定模式的FFE对象。

FFEMode = 1;TapWeights = [0 0.7 -0.2 -0.1];FFE = serdes。固定资产(“SymbolTime”SymbolTime,“SampleInterval”, dt,...“模式”FFEMode,“WaveType”“样本”...“TapWeights”, TapWeights);

创建通道脉冲响应。

通道= serdes。ChannelLoss (“损失”dbloss,“dt”, dt,...“TargetFrequency”1 / SymbolTime / 2);

初始化12阶伪随机二进制序列(PRBS)代码生成器。

prbsOrder = 12;M = 500;%要模拟的符号数[dataBit, prbsSeed] = prbs (prbsOrder, 1);

每次循环一个符号。

inSymbol = 0 (SamplesPerSymbol,1);outave = 0 (SamplesPerSymbol*M,1);ii = 1:M%获得新符号[dataBit, prbsSeed] =伪随机位序列(prbsOrder 1 prbsSeed);inSymbol(1:SamplesPerSymbol) = dataBit-0.5;%卷积输入波形与通道y = channel(inSymbol);%通过FFE一次处理一个样品jj = 1:SamplesPerSymbol owave ((ii-1)*SamplesPerSymbol+jj) = FFE(y(jj));结束结束

在截断前75个符号以允许均衡之后,在符号数组上使用函数重塑来创建眼睛图。

foldedEye = (ave(75*SamplesPerSymbol+1:M*SamplesPerSymbol),SamplesPerSymbol,[]);t = dt*(0:SamplesPerSymbol-1);人物,情节(t, foldedEye“b”);

图中包含一个轴对象。axis对象包含425个line类型的对象。

扩展功能

版本历史

在R2019a中引入