主要内容
serdes.FFE
模型一个前馈均衡器
描述
的serdes.FFE系统对象™应用前馈均衡器(FFE)作为symbol-spaced有限脉冲响应(杉木)滤波器。应用连续取样的均衡器输入信号或脉冲响应向量输入信号减少扭曲由于通道减值损失。
平衡基带信号:
创建
serdes.FFE对象并设置其属性。调用对象的参数,就好像它是一个函数。
了解更多关于系统对象是如何工作的,看到的系统对象是什么?
创建
描述
固定资产= serdes.FFE
固定资产= serdes.FFE (的名字,价值)
固定资产= serdes.FFE(“模式”,1)返回一个FFE对象,利用权重指定适用于输入波形。
属性
对象的功能
使用一个目标函数,指定系统对象作为第一个输入参数。例如,释放系统资源的系统对象命名obj使用这个语法:
发行版(obj)
例子
脉冲响应使用固定资产处理
这个例子展示了如何处理通道使用的脉冲响应serdes.FFE系统对象™。
使用一个符号时间为100 ps和16个样品每个符号。通道有16个dB的损失。
SymbolTime = 100 e-12;SamplesPerSymbol = 16;dbloss = 16;
计算取样间隔。
dt = SymbolTime / SamplesPerSymbol;
创建企业对象与固定的操作模式。
TapWeights = [0 0.7 -0.2 -0.10];FFEMode = 1;FFE1 = serdes.FFE (“SymbolTime”SymbolTime,“SampleInterval”,dt,…“模式”FFEMode,“WaveType”,“冲动”,…“TapWeights”,TapWeights);
创建通道脉冲响应。
频道= serdes.ChannelLoss (“损失”dbloss,“dt”,dt,…“TargetFrequency”1 / SymbolTime / 2);impulseIn = channel.impulse;
固定资产的脉冲响应过程。
impulseOut = FFE1 (impulseIn);
脉冲响应转换为脉冲波形和眼图的数据可视化在以后的步骤。初始化伪随机二进制序列(PRBS)。
奥德= 6;dataPattern =伪随机位序列(奥德2 ^ ord-1) -0.5;pulseIn = impulse2pulse (impulseIn SamplesPerSymbol, dt);waveIn = pulse2wave (pulseIn dataPattern SamplesPerSymbol);eyeIn =重塑(waveIn SamplesPerSymbol, []);pulseOut = impulse2pulse (impulseOut SamplesPerSymbol, dt);waveOut = pulse2wave (pulseOut dataPattern SamplesPerSymbol);eyeOut =重塑(waveOut SamplesPerSymbol, []);
创建时间向量。
t = dt *(0:长度(pulseOut) 1) / SymbolTime;teye = t (1: SamplesPerSymbol);t2 = dt *(0:长度(waveOut) 1) / SymbolTime;
情节的脉冲响应比较,波形比较,和输入和输出眼图。
图绘制(t, pulseIn t pulseOut)传说(“输入”,“输出”)标题(脉冲响应的比较)包含(“SymbolTimes”),ylabel (“电压”网格)在轴([47 60 -0.1 - 0.4])
图绘制(t2, waveIn, t2, waveOut)传说(“输入”,“输出”)标题(的波形比较)包含(“SymbolTimes”)ylabel (“电压”网格)在
图次要情节(211),情节(teye eyeIn,“b”)ax =轴;包含(“SymbolTimes”)ylabel (“电压”网格)在标题(“输入眼图”)次要情节(212)、情节(teye eyeOut,“b”轴(ax);包含(“SymbolTimes”)ylabel (“电压”网格)在标题(“输出眼图”)
取样处理使用固定资产
这个例子展示了如何处理通道脉冲响应的一个示例使用serdes.FFE系统对象™。
使用时间为100 ps象征16个样品每个符号。通道有16个dB的损失。
SymbolTime = 100 e-12;SamplesPerSymbol = 16;dbloss = 16;
计算取样间隔。
dt = SymbolTime / SamplesPerSymbol;
创建固定资产对象与固定模式。
FFEMode = 1;TapWeights = [0 0.7 -0.2 -0.1];固定资产= serdes.FFE (“SymbolTime”SymbolTime,“SampleInterval”,dt,…“模式”FFEMode,“WaveType”,“样本”,…“TapWeights”,TapWeights);
创建通道脉冲响应。
频道= serdes.ChannelLoss (“损失”dbloss,“dt”,dt,…“TargetFrequency”1 / SymbolTime / 2);
初始化伪随机二进制序列(PRBS)订单12的代码生成器。
prbsOrder = 12;M = 500;%符号来模拟[dataBit, prbsSeed] = prbs (prbsOrder, 1);
一次遍历一个符号。
内部符号= 0 (SamplesPerSymbol, 1);outWave = 0 (SamplesPerSymbol * M, 1);为2 = 1:M%获得新的符号[dataBit, prbsSeed] =伪随机位序列(prbsOrder 1 prbsSeed);内部符号(1:SamplesPerSymbol) = databit - 0.5;%卷积与通道输入波形y =通道(内部符号);%通过固定资产过程一个样本为jj = 1: SamplesPerSymbol outWave ((ii-1) * SamplesPerSymbol + jj) =固定资产(y (jj));结束结束
删除前75个符号允许均衡后,使用数组功能重塑的符号来创建眼图。
foldedEye =重塑(outWave (75 * SamplesPerSymbol + 1: M * SamplesPerSymbol), SamplesPerSymbol, []);t = dt * (0: SamplesPerSymbol-1);人物,情节(t, foldedEye“b”);
扩展功能
另请参阅
介绍了R2019a
