第11章

通信系統仿真設計

通信系統一般由信源（發端設備）、信宿（收端設備）和信道（傳輸媒介）等組成，被稱為通信的三要素。本章是在掌握MATLAB語言的基礎上，講述通信系統建模與仿真的作用、方法和實例?；谕ㄐ畔到y的仿真設計以通信系統的模塊化構造為主線，介紹數字通信系統的基本模型和相應的建模方法，介紹了MATLAB自帶的通信工具箱的使用。學習目標：（1）學習和掌握通信系統仿真方法和模型設計；（2）學習和掌握SIMULINK通信系統仿真庫使用；（3）掌握MATLAB通信系統仿真設計。目錄11.1通信系統仿真概述11.2信源與信道模型11.3濾波器分析11.4調制與解調11.1通信系統仿真概述

通信系統用以完成信息傳輸過程的技術系統的總稱?，F代通信系統主要借助電磁波在自由空間的傳播或在導引媒體中的傳輸機理來實現，前者稱為無線通信系統，后者稱為有線通信系統。當電磁波的波長達到光波范圍時，這樣的電信系統稱為光通信系統，其他電磁波范圍的通信系統則稱為電磁通信系統，簡稱為電信系統。由于光的導引媒體采用特制的玻璃纖維，因此有線光通信系統又稱光纖通信系統。一般電磁波的導引媒體是導線，按其具體結構可分為電纜通信系統和明線通信系統；無線電信系統按其電磁波的波長則有微波通信系統與短波通信系統之分。另一方面，按照通信業務的不同，通信系統又可分為電話通信系統、數據通信系統、傳真通信系統和圖像通信系統等。由于人們對通信的容量要求越來越高，對通信的業務要求越來越多樣化，所以通信系統正迅速向著寬帶化方向發展，而光纖通信系統將在通信網中發揮越來越重要的作用。（1）信源和信宿信源是信息的來源。信源發出的信息可以是離散信號，也可以是模擬信號。信宿是信息的接受者。信源在仿真中可用隨機序列產生器來生成。（2）信源編碼器和譯碼器信源編碼的作用有兩個，首先是模數轉換，即將信源發出的模擬信號轉化成數字信號，以實現模擬信號的數字化傳輸；其次是數據壓縮，即通過降低冗余度來減少碼元數目和降低碼元速率。常見的信源壓縮編碼方式有：Huffman編碼、算術編碼、L-Z編碼等。信源譯碼器完成數模轉換和數據壓縮編碼的譯碼。（3）信道編碼器和譯碼器信道編碼器對數碼流進行相應的處理，使系統具有一定的糾錯能力和抗干擾能力。信道編碼的處理技術有差錯控制碼、交織編碼器等。差錯控制碼有線性差錯控制碼（漢明碼、線性循環碼等）、Reed-Solomon碼、卷積碼、Turbo碼、LDPC碼等。信道譯碼器完成信道編碼的譯碼。交織編碼技術可離散化并糾正信號衰落引起的突發性差錯，改善信道的傳輸特性。（4）基帶調制器和解調器基帶調制器把輸入碼元映射為基帶波形。一般通過線路編碼和發送濾波器來形成特定頻譜和統計特征的脈沖波形。對于數據傳輸的脈沖成形波形，通常選擇滿足奈奎斯特準則的零符號間干擾屬性的脈沖波形，如升余弦脈沖。升余弦脈沖的頻域表達如下：對進行傅立葉反變換得到升余弦脈沖波形如下：（5）射頻調制器和解調器射頻調制過程是將一個低通信號通過載波轉化成帶通信號，而解調過程是將一個帶通信號還原成一個低通信號的過程。帶通信號在仿真時可以通過其低通復包絡來代替。首先介紹代替帶通信號的低通復包絡表示。一般的帶通信號，如在調制器的輸出端所看到的，可表示如下：其中，是信號的幅值，或者是實包絡，是相對于的相位偏移，是載波頻率。上式還可表示如下：（6）均衡器

均衡器在通信系統中可以用來減小碼間干擾的影響，有頻域均衡和時域均衡兩種方式。時域均衡是直接從時間響應角度考慮，使包括均衡器在內的整個傳輸系統的沖激響應滿足無碼間干擾條件。最常用的均衡器結構是線性橫向均衡器，它由若干個抽頭延遲線組成，延時時間間隔等于碼元間隔。非線性均衡器的種類較多，包括判決反饋均衡器（DFE）、最大似然（ML）符號檢測器和最大似然序列估計等。因為很多數字通信系統的信道（例如無線移動通信信道）特性是未知和時變的，要求接收端的均衡器必須具有自適應的能力。均衡器可采用自適應信號處理的相關算法（如最小均方自適應算法LMS、最小二乘自適應算法RLS等）以實現高性能的信道均衡。（7）同步同步是在接收端產生載波和定時信號的過程以實現相干解調。當同步子系統是研究的目標時，同步子系統的工作過程必須仿真從而能反映其瞬態響應，如捕獲時間和捕獲范圍等。如果僅對系統級性能指標（如BER）感興趣，在仿真中可僅考慮同步子系統的穩態特性，如相位和定時的偏移和抖動。（8）信道信道是信號的傳輸通道。根據傳輸介質的不同而分為有線信道和無線信道。無線信道的信道狀況比較復雜。無線通信基于電磁波在空間開放傳播，接收環境也比較復雜性。電磁波傳播特性在高樓林立的城市繁華區、以一般性建筑物為主的近郊區和以山丘、湖泊、平原為主的農村及遠郊區各不相同。同時，通信用戶可能具有移動性，如準靜態的室內用戶，慢速步行用戶和高速車載用戶。這樣，接收端接收到的信號是發射電磁波經過信道的直射、反射、繞射和散射等作用后多條路徑的合成。信號強度和相位在多徑信道的起伏變化稱為衰落。衰落信道從傳播效應上分為大尺度衰落（包括路徑損耗和陰影衰落）和小尺度衰落（多徑衰落）。陰影衰落是由障礙物阻擋造成。阻擋物的數量和類型會造成衰落信號的隨機性。信號發射功率和接收功率的比值一般服從對數正態分布。小尺度衰落可建模為統計多徑模型。多徑效應使接收信號脈沖寬度擴展的現象稱為時延擴展。當時延擴展大于符號間隔時會引起碼間干擾，這稱為頻率選擇性衰落。這時，多徑是可分辨的，故又稱寬帶衰落信道；當時延擴展小于符號間隔時不會引起碼間干擾，稱為平坦衰落。這時，多徑是不可分辨的，故又稱窄帶衰落信道。瑞利分布是最常見的用于描述平坦衰落信號接收包絡或獨立多徑分量接收包絡統計時變特性的一種分布類型。另外，通信雙方的相對運動會引起信號的多普勒頻移，再加上多徑效應后會產生的信號的多普勒擴展從而造成時間選擇性衰落。如果信號在一個符號的時間里變化不大，則認為是慢衰落。反之，如果信號在一個符號的時間里有明顯變化，則認為是快衰落。11.2信源與信道模型信源是信息的來源。信源發出的信息可以是離散信號，也可以是模擬信號。信道是信號的傳輸通道。根據傳輸介質的不同而分為有線信道和無線信道。信宿是信息的接受者，可以是人也可以是機器，如收音機、電視機等。信息傳播過程簡單地描述為：信源→信道→信宿。11.2.1隨機數產生器隨機招數產生器是用來產生范圍內具有均勻分布的隨機整數。程序如下：>>randi(4,4)ans=2221331413133344Simulink中隨機整數產生器模塊如圖11-2所示。雙擊隨機整數產生器模塊，彈出屬性設置菜單，如圖11-3所示。“M-arynumber”選項：輸入一個隨機數（正整數或者正整數矢量），從而設定整數輸出范圍。“Initialseed”選項：隨機整數產生器的隨機種子。當使用相同的隨機種子時，隨機整數產生器每次都會產生相同的二進制序列，不同的隨機數種子產生不同的序列。當隨機數種子的維數大于1時，輸出信號的維數也大于1。“Sampletime”選項：輸出序列的采用時間，一般采用系統默認設置。“Frame-basedoutputs”選項：指定整數產生器以幀格式產生輸出序列，即決定了輸出信號是基于幀還是基于采樣。該選項只有當“Interpretvectorparametersas1-D”選項未被選中時才有效?！癐nterpretvectorparametersas1-D”選項：選中該復選框，則以泊松分布整數產生器輸出一維序列，否則輸出二維序列，本項只有當“Frame-basedoutputs”選項未被選中時才有效。“Outdatatype”選項：決定模塊輸出數據類型，默認為double雙精度類型，下拉菜單有single、int8、uint8、int16、uint16等類型，用戶可以根據自己需要進行設定輸出數據類型。其中要注意的是，如果要輸出boolean型，“M-arynumber”選項必須是2。搭建隨機整數產生器模型，如圖11-4所示。“M-arynumber”選項為8，“Initialseed”選項為37（系統默認），運行仿真文件，輸出圖形如圖11-5所示。設定“M-arynumber”選項為12，“Initialseed”選項為2，運行仿真文件，輸出圖形如圖11-6所示。11.2.2泊松分布產生器泊松分布整數產生器利用泊松分布產生隨機整數。假設是一個服從泊松分布的隨機變量，那么等于非負整數的概率表示如下：Simulink中泊松分布整數產生器模塊如圖11-7所示。雙擊泊松分布整數產生器模塊，彈出屬性設置菜單，如圖11-8所示?！癓ambda”選項：泊松參數，如果輸入一個標量，那么輸出矢量的每一個元素共享相同的泊松參數。“Initialseed”選項：泊松分布整數產生器的隨機種子。當使用相同的隨機種子時，隨機整數產生器每次都會產生相同的二進制序列，不同的隨機數種子產生不同的序列。當隨機數種子的維數大于1時，輸出信號的維數也大于1?！癝ampletime”選項：輸出序列的采用時間，一般采用系統默認設置。“Frame-basedoutputs”選項：指定整數產生器以幀格式產生輸出序列，即決定了輸出信號是基于幀還是基于采樣。該選項只有當“Interpretvectorparametersas1-D”選項未被選中時才有效?！癐nterpretvectorparametersas1-D”選項：選中該復選框，則以泊松分布整數產生器輸出一維序列，否則輸出二維序列，本項只有當“Frame-basedoutputs”選項未被選中時才有效?！癘utdatatype”選項：決定模塊輸出數據類型，默認為double雙精度類型，下拉菜單有single、int8、uint8、int16、uint16等類型，用戶可以根據自己需要進行設定輸出數據類型。其中要注意的是，如果要輸出boolean型，“M-arynumber”選項必須是2。搭建泊松分布整數產生器模型，如圖11-9所示。采用系統默認輸入，運行仿真文件，輸出圖形如圖11-10所示。修改“Lambda”參數值為1，運行仿真文件，輸出圖形如圖11-11所示。11.2.3伯努利二進制信號產生器伯努利二進制信號產生器產生隨機的二進制數據，并且這個二進制序列中的0和1滿足伯努利分布，具體如下式所示：Simulink中伯努利二進制信號產生器模塊如圖11-12所示。雙擊泊松分布整數產生器模塊，彈出屬性設置菜單，如圖11-13所示?！癙robabilityofasize”選項：伯努利二進制信號產生器輸出“0”的概率值，

為0到1之間的某個實數?！癐nitialseed”選項：伯努利二進制信號產生器的隨機種子。它可以適是“Probabilityofasize”長度相同的矢量或標量。當使用相同的隨機種子時，伯努利二進制信號產生器每次都會產生不同的二進制序列，當隨機數種子的維數大于1時，輸出信號的維數也大于1。“Sampletime”選項：輸出序列的采用時間，一般采用系統默認設置?！癋rame-basedoutputs”選項：指定伯努利二進制信號產生器以幀格式產生輸出序列，即決定了輸出信號是基于幀還是基于采樣。該選項只有當“Interpretvectorparametersas1-D”選項未被選中時才有效。“Interpretvectorparametersas1-D”選項：選中該復選框，則以伯努利二進制信號產生器輸出一維序列，否則輸出二維序列，本項只有當“Frame-basedoutputs”選項未被選中時才有效?！癘utdatatype”選項：決定模塊輸出數據類型，默認為double雙精度類型，下拉菜單有single、int8、uint8、int16、uint16等類型，用戶可以根據自己需要進行設定輸出數據類型。其中要注意的是，如果要輸出boolean型，“M-arynumber”選項必須是2。搭建伯努利二進制信號產生器模型，如圖11-14所示。采用系統默認輸入，運行仿真文件，輸出圖形如圖11-15所示。修改“Probabilityofasize”參數值為0.1，運行仿真文件，輸出圖形如圖11-16所示。11.2.4.加性噪聲產生器如果噪聲的取值服從零均值高斯分布，而任意不同時刻的取值相互獨立，則稱這樣的噪聲信號為高斯白噪音（AWGN），高斯白噪聲的自相關函數為一個沖激函數，其功率譜密度函數為常數。在加性高斯白噪聲信道中，信道的輸入信號將于信號內的零均值高斯白噪聲相疊加，得出輸出信號Simulink中高斯噪聲信號產生器模塊如圖11-17所示。雙擊高斯噪聲信號產生器模塊，彈出屬性設置菜單，如圖11-18所示。各選項含義如下：“Meanvalue”選項：高斯噪聲信號產生器信號的均值，可以為任意實數。“Variance(vectorormatrix)”選項：高斯噪聲信號產生器信號的方差。它可以適是“Meanvalue”長度相同的矢量或標量。“Frame-basedoutputs”選項：指定高斯噪聲信號產生器以幀格式產生輸出序列，即決定了輸出信號是基于幀還是基于采樣。該選項只有當“Interpretvectorparametersas1-D”選項未被選中時才有效。“Interpretvectorparametersas1-D”選項：選中該復選框，則以高斯噪聲信號產生器輸出一維序列，否則輸出二維序列，本項只有當“Frame-basedoutputs”選項未被選中時才有效?！癘utdatatype”選項：決定模塊輸出數據類型，默認為double雙精度類型，下拉菜單有single、int8、uint8、int16、uint16等類型，用戶可以根據自己需要進行設定輸出數據類型。其中要注意的是，如果要輸出boolean型，“M-arynumber”選項必須是2。搭建高斯噪聲信號產生器模型，如圖11-19所示。采用系統默認輸入，運行仿真文件，輸出圖形如圖11-20所示。修改“Meanvalue”參數值為1，“Variance(vectorormatrix)”選項參數值為[1，2]，運行仿真文件，輸出圖形如圖11-21所示。11.3濾波器分析濾波器是一種對信號有處理作用的器件或電路。隨著電子市場的不斷發展也越來越被廣泛生產和使用。濾波器主要分為有源濾波器和無源濾波器。主要作用是讓有用信號盡可能無衰減的通過，對無用信號盡可能大的反射。濾波器一般有兩個端口，一個輸入信號、一個輸出信號，利用這個特性可以通過濾波器的一個方波群或復合噪波，而得到一個特定頻率的正弦波。濾波器的功能就是允許某一部分頻率的信號順利的通過，而另外一部分頻率的信號則受到較大的抑制，它實質上是一個選頻電路。濾波器中，把信號能夠通過的頻率范圍，稱為通頻帶或通帶；反之，信號受到很大衰減或完全被抑制的頻率范圍稱為阻帶；通帶和阻帶之間的分界頻率稱為截止頻率；濾波器是由電感器和電容器構成的網路，可使混合的交直流電流分開。MATLAB提供了buffer、cheblord、cheb2ord、ellipord這四個函數分別進行巴特沃斯型數字濾波器、切比雪夫1型數字濾波器、切比雪夫2型數字濾波器以及橢圓型數字濾波器或巴特沃斯型模擬濾波器、切比雪夫1型模擬濾波器、切比雪夫2型模擬濾波器以及橢圓型模擬濾波器，它們的調用格式基本相同，具體的調用格式如下：1）巴特沃思數字濾波器[n,Wn]=buttord(Wp,Ws,Rp,Rs); 2）巴特沃思模擬濾波器[n,Wn]=buttord(Wp,Ws,Rp,Rs,’s’); 3）切比雪夫1型數字濾波器[n,Wp]=cheb1ord(Wp,Ws,Rp,Rs); 4）切比雪夫1型模擬濾波器[n,Wp]=cheb1ord(Wp,Ws,Rp,Rs,’s’); 5）切比雪夫2型數字濾波器[n,Wp]=cheb2ord(Wp,Ws,Rp,Rs); 6）切比雪夫2型模擬濾波器[n,Wp]=cheb2ord(Wp,Ws,Rp,Rs,’s’); 7）橢圓型數字濾波器[n,Wp]=ellipord(Wp,Ws,Rp,Rs);8）橢圓型模擬濾波器[n,Wp]=ellipord(Wp,Ws,Rp,Rs,’s’);

（2）系統模型轉換

系統模型可以用系統的狀態方程來描述，對于單輸入和單輸出的系統，還可以用其輸入和輸出之間的傳遞函數來完成，根據傳遞函數的形式的不同，又可以分為分子分母為多項式描述的形式，零極點描述形式、部分分式展開（留數）形式等。為了方便這些等價描述之間的轉換，MATLAB提供了豐富的函數，具體調用如下：[b,a]=ss2tf(A,B,C,D,iu)該函數將A、B、C、D矩陣確定的狀態方程轉換為第個輸入到輸出的傳遞函數的分子系數向量和分母系數向量（3）線性濾波器常用命令 MATLAB提供了一系列命令來計算線性系統的時間響應，常用的一些命令如下： 1）impulse：計算 2）step：計算連續（離散）系統的節約階躍響應； 3）initial：計算連續（離散）系統的零輸入響應。

同理，MATLAB也提供了計算線性系統的頻率響應的命令，命令格式調用如下：h=freps(b,a,w)[h,w]=freqs(b,a,n)繪制Butterworth低通模擬原型濾波器的幅頻平方響應曲線，階數分別為2、5、10、50，編程如下：clc,clearclosealln=0:0.01:2;fori=1:4switchicase1,N=2;case2,N=5;case3,N=10;case4,N=20;end[z,p,k]=buttap(N);[b,a]=zp2tf(z,p,k);[H,w]=freqs(b,a,n);magH2=(abs(H).^2);%傳遞函數幅值平方holdonplot(w,magH2,'linewidth',2)endxlabel('w/wc');ylabel('H(jw)|^2');title('Butterworth低通模擬原型濾波器')text(1.5,0.18,'N=2')text(1.3,0.08,'N=5')text(1.16,0.08,'N=10')text(0.93,0.98,'N=20')gridon

運行程序得如圖11-22所示。（4）濾波器分析與設計 MATLAB專門提供了濾波器設計工具箱FDATool，而且通過圖形化界面面向用戶提供便捷的濾波器分析和設計工具。

在MATLAB命令窗口輸入fdatool，即可打開FDATool工具箱。FDATool工具箱如圖11-23所示。勾選如圖11-23界面DesignMethod下的IIR濾波器按鈕，勾選ResponseType下的Lowpass（低通）濾波器按鈕，進行基于IIR的低通濾波器設計，單擊DesignFilter按鈕，則基于IIR的低通濾波器設計如圖11-24所示。勾選如圖11-23界面DesignMethod下的IIR濾波器按鈕，ResponseType下的Highpass（高通）濾波器按鈕，進行基于IIR的高通濾波器設計，單擊DesignFilter按鈕，則基于IIR的高通濾波器設計如圖11-25所示。勾選如圖11-23界面DesignMethod下的IIR濾波器按鈕，ResponseType下的Bandpass（帶通）濾波器按鈕，進行基于IIR的帶通濾波器設計，單擊DesignFilter按鈕，則基于IIR的帶通濾波器設計如圖11-26所示。勾選如圖11-23界面DesignMethod下的IIR濾波器按鈕，ResponseType下的Bandstop（帶阻）濾波器按鈕，進行基于IIR的帶阻濾波器設計，單擊DesignFilter按鈕，則基于IIR的帶阻濾波器設計如圖11-27所示。勾選如圖11-23界面DesignMethod下的FIR濾波器按鈕，勾選ResponseType下的Lowpass（低通）濾波器按鈕，進行基于FIR的低通濾波器設計，單擊DesignFilter按鈕，則基于FIR的低通濾波器設計如圖11-28所示。勾選如圖11-23界面DesignMethod下的FIR濾波器按鈕，勾選ResponseType下的Highpass（高通）濾波器按鈕，進行基于FIR的高通濾波器設計，單擊DesignFilter按鈕，則基于FIR的高通濾波器設計如圖11-29所示。勾選如圖11-23界面DesignMethod下的FIR濾波器按鈕，勾選ResponseType下的Bandpass（帶通）濾波器按鈕，進行基于FIR的帶通濾波器設計，單擊DesignFilter按鈕，則基于FIR的帶通濾波器設計如圖11-30所示。勾選如圖11-23界面DesignMethod下的FIR濾波器按鈕，勾選ResponseType下的Bandstop（帶阻）濾波器按鈕，進行基于FIR的帶阻濾波器設計，單擊DesignFilter按鈕，則基于FIR的帶阻濾波器設計如圖11-31所示?；贔IR的低通濾波器，采用正弦信號作為輸入信號，設計仿真框圖如圖11-32所示。運行仿真文件，輸出圖形如圖11-33所示。基于FIR的高通濾波器，采用正弦信號作為輸入信號，設計仿真框圖如圖11-32所示。運行仿真文件，輸出圖形如圖11-35所示。基于FIR的帶通濾波器，采用正弦信號作為輸入信號，設計仿真框圖如圖11-36所示。運行仿真文件，輸出圖形如圖11-37所示。基于FIR的帶阻濾波器，采用正弦信號作為輸入信號，設計仿真框圖如圖11-38所示。運行仿真文件，輸出圖形如圖11-39所示。11.4調制與解調調制是將各種數字基帶信號轉換成適于信道傳輸的數字調制信號(已調信號或頻帶信號)；解調是將在接收端將收到的數字頻帶信號還原成數字基帶信號。調制時域定義的就是用基帶信號去控制載波信號的某個或幾個參量的變化，將信息荷載在其上形成已調信號傳輸，而解調是調制的反過程，通過具體的方法從已調信號的參量變化中將恢復原始的基帶信號。調制頻域定義就是將基帶信號的頻譜搬移到信道通帶中或者其中的某個頻段上的過程，而解調是將信道中來的頻帶信號恢復為基帶信號的反過程。根據所控制的信號參量的不同，調制可分為：調幅，使載波的幅度隨著調制信號的大小變化而變化的調制方式。調頻，使載波的瞬時頻率隨著調制信號的大小而變，而幅度保持不變的調制方式。調相，利用原始信號控制載波信號的相位。調制的目的是把要傳輸的模擬信號或數字信號變換成適合信道傳輸的信號，這就意味著把基帶信號（信源）轉變為一個相對基帶頻率而言頻率非常高的帶通信號。該信號稱為已調信號，而基帶信號稱為調制信號。調制可以通過使高頻載波隨信號幅度的變化而改變載波的幅度、相位或者頻率來實現。調制過程用于通信系統的發端。在接收端需將已調信號還原成要傳輸的原始信號，也就是將基帶信號從載波中提取出來以便預定的接受者（信宿）處理和理解的過程。該過程稱為調制解調。11.4.1基帶模型與調制通帶分析調制輸出信號的頻譜能量一般集中在調制載波頻率附近區域。直接由調制函數建立的仿真模型成為通帶（Passband）調制模型。調制載波頻率往往很高，在仿真中為了保證信號無失真，必須采用很高的系統仿真采樣率，這樣仿真步長將很小，于是系統仿真計算量和存儲量將大大增加，從而影響系統仿真執行效率。改進的方法將調制信號用等效的復低通信號表示。由于等效復低通信號的最高頻率遠遠小于調制載波頻率，相應的系統仿真采樣率也就大大下降了。等效復低通信號分析方法即采用復包絡方法，相應調制器等效低通模型為調制器基帶（Baseband）模型。設任意正弦波調制輸出信號為11.4.2解調與模擬調制模型分析MATLAB提供了很多解調與模擬調制模型分析的模塊，具體如下：（1）DSBAM調制DSBAM調制模塊對輸入信號進行雙邊帶幅度調制。輸出為通帶表示的調制信號，輸入和輸出信號都是基于采樣的實數標量信號。模塊中，如果輸入一個時間函數，則輸出為。其中，“Inputsignaloffset”參數；為“Carrierfrequency”參數；為“Initialphase”參數。通常設定為輸入信號的負值部分最小值的絕對值。在通常情況下，“Carrierfrequency”參數項要比信號的最高頻率高很多。根據萊奎斯特采樣理論，模型中采樣時間的倒數必須大于“Carrierfrequency”參數項的兩倍。Simulink中DSBAM調制模塊如圖11-40所示。雙擊DSBAM調制模塊，彈出屬性設置菜單，如圖11-41所示。如圖11-41所示，“Inputsignaloffset”參數選項：設定補償因子應該大于等于輸入信號最小值的絕對值?！癈arrierfrequency”參數選項：設定載波頻率?！癐nitialphase”參數選項：設定載波頻率初始化相位。搭建DSBAM調制模塊模型，如圖11-42所示。采用系統默認輸入，運行仿真文件，輸出圖形如圖11-43所示。修改“Inputsignaloffset”參數選項值為100，“Initialphase”參數選項值為pi/3，運行仿真文件，輸出圖形如圖11-44所示。2）DSBAM解調DSBAM解調模塊對雙邊帶幅度調制的信號進行解調。輸入信號為通帶表示的調制信號，輸入和輸出信號都是基于采樣的實數標量信號。在解調過程中，DSBAM解調模塊便成了低通濾波器。在通常情況下，“Carrierfrequency”參數項要比信號的最高頻率高很多。根據萊奎斯特采樣理論，模型中采樣時間的倒數必須大于“Carrierfrequency”參數項的兩倍。Simulink中DSBAM解調模塊如圖11-45所示。雙擊DSBAM解調模塊，彈出屬性設置菜單，如圖11-46所示。如圖11-46所示，

“Inputsignaloffset”參數選項：設定輸出信號偏移，模塊中的所有解調信號都將減去這個偏移量，從而得到輸出數據。“Carrierfrequency”參數選項：設定調制信號的載波頻率。“Initialphase”參數選項：設定載波頻率初始化相位?！癓owpassfilterdesignmethod”參數選項：濾波器的產生方法，包括Butterworth、Chebyshev1、Chebyshev2、Elliptic等?！癋ilterorder”參數選項：設定“Lowpassfilterdesignmethod”參數選項中的濾波器階數?！癈utofffrequency(Hz)”參數選項：設定“Lowpassfilterdesignmethod”參數選項中的濾波器截止頻率。搭建DSBAM解調模塊模型，如圖11-47所示。采用系統默認輸入，運行仿真文件，輸出圖形如圖11-48所示。修改“Filterorder”參數選項值8，運行仿真文件，輸出圖形如圖11-49所示。（3）DSBSCAM調制 DSBSCAM調制模塊對雙邊帶幅度調制的信號進行調制。輸出信號為通帶表示的調制信號，輸入和輸出信號都是基于采樣的實數標量信號。Simulink中DSBSCAM調制模塊如圖11-50所示。雙擊DSBSCAM解調模塊，彈出屬性設置菜單，如圖11-51所示。如圖11-51所示，

“Carrierfrequency”參數選項：設定調制信號的載波頻率?！癐nitialphase”參數選項：設定載波頻率初始化相位。搭建DSBSCAM調制模塊模型，如圖11-52所示。采用系統默認輸入，運行仿真文件，輸出圖形如圖11-53所示。修改“Initialphase”參數選項值pi/3，運行仿真文件，輸出圖形如圖11-54所示。（4）DSBSCAM解調DSBSCAM調制模塊對雙邊帶幅度調制的信號進行解調。輸入信號為通帶表示的調制信號，輸入和輸出信號都是基于采樣的實數標量信號。在通常情況下，“Carrierfrequency”參數項要比輸入信號的最高頻率高很多。根據萊奎斯特采樣理論，模型中采樣時間的倒數必須大于“Carrierfrequency”參數項的兩倍。Simulink中DSBSCAM解調模塊如圖11-55所示。雙擊DSBSCAM解調模塊，彈出屬性設置菜單，如圖11-56所示。如圖11-56所示，

“Carrierfrequency”參數選項：設定調制信號的載波頻率。“Initialphase”參數選項：設定載波頻率初始化相位?！癓owpassfilterdesignmethod”參數選項：濾波器的產生方法，包括Butterworth、Chebyshev1、Chebyshev2、Elliptic等?！癋ilterorder”參數選項：設定“Lowpassfilterdesignmethod”參數選項中的濾波器階數。“Cutofffrequency(Hz)”參數選項：設定“Lowpassfilterdesignmethod”參數選項中的濾波器截止頻率。搭建DSBSCAM解調模塊模型，如圖11-57所示。采用系統默認輸入，運行仿真文件，輸出圖形如圖11-58所示。修改“Filterorder”參數選項值2，運行仿真文件，輸出圖形如圖11-59所示。（5）SSBAM調制SSBAM調制模塊使用希爾伯特濾波器進行單邊幅度調制。輸出為通常形式的調制信號。輸入和輸出均為基于采樣的實數標量信號。在通常情況下，“Carrierfrequency”參數項要比信號的最高頻率高很多。根據萊奎斯特采樣理論，模型中采樣時間的倒數必須大于“Carrierfrequency”參數項的兩倍。Simulink中SSBAM調制模塊如圖11-60所示。雙擊SSBAM解調模塊，彈出屬性設置菜單，如圖11-61所示。如圖11-61所示，

“Carrierfrequency”參數選項：設定調制信號的載波頻率?！癐nitialphase”參數選項：設定載波頻率初始化相位?！癝idebandtomodulate”參數選項：傳輸方式設定項，有upper和lower兩種，分別為上邊帶傳輸和下邊帶傳輸?！癏ilbertTransformfilterorder”參數選項：設定用于希爾伯特轉化的FIR濾波器的長度。搭建SSBSCAM調制模塊模型，如圖11-62所示。設定“Carrierfrequency”參數選項為10，“Sidebandtomodulate”參數選項為upper，“HilbertTransformfilterorder”參數選項為4，運行仿真文件，輸出圖形如圖11-63所示。修改“Sidebandtomodulate”參數選項為lower，“HilbertTransformfilterorder”參數選項為12，運行仿真文件，輸出圖形如圖11-59所示。（6）SSBSCAM解調SSBSCAM解調模塊對單邊帶幅度調制的信號進行解調。輸入信號為通帶表示的調制信號，輸入和輸出信號都是基于采樣的實數標量信號。在通常情況下，“Carrierfrequency”參數項要比輸入信號的最高頻率高很多。根據萊奎斯特采樣理論，模型中采樣時間的倒數必須大于“Carrierfrequency”參數項的兩倍。Simulink中SSBSCAM解調模塊如圖11-65所示。雙擊SSBSCAM解調模塊，彈出屬性設置菜單，如圖11-66所示。如圖11-66所示，

“Carrierfrequency”參數選項：設定調制信號的載波頻率?！癐nitialphase”參數選項：設定載波頻率初始化相位。“Lowpassfilterdesignmethod”參數選項：濾波器的產生方法，包括Butterworth、Chebyshev1、Chebyshev2、Elliptic等。“Filterorder”參數選項：設定“Lowpassfilterdesignmethod”參數選項中的濾波器階數?！癈utofffrequency(Hz)”參數選項：設定“Lowpassfilterdesignmethod”參數選項中的濾波器截止頻率。搭建SSBSCAM解調模塊模型，如圖11-67所示。采用系統默認輸入，設定“Cutofffrequency(Hz)”參數選項值為0.1，運行仿真文件，輸出圖形如圖11-68所示。

修改“Filterorder”參數選項值8，運行仿真文件，輸出圖形如圖11-69所示。（7）PM調制PM調制模塊進行通帶相位調制。輸出為通帶表示的調制信號。輸入和輸出均為基于采樣的實數標量信號。在通常情況下，“Carrierfrequency”參數項要比信號的最高頻率高很多。根據萊奎斯特采樣理論，模型中采樣時間的倒數必須大于“Carrierfrequency”參數項的兩倍。Simulink中PM調制模塊如圖11-70所示。雙擊PM解調模塊，彈出屬性設置菜單，如圖11-71所示。如圖11-71所示，

“Carrierfrequency”參數選項：設定調制信號的載波頻率。“Initialphase(rad)”參數選項：設定載波頻率初始化相位?！皃hasedeviation(rad)”參數選項：設定載波頻率相位偏移量。搭建PM調制模塊模型，如圖11-72所示。設定“Carrierfrequency”參數選項為300，“Initialphase”參數選項為0，“phasedeviation(rad)”參數選項pi/2，運行仿真文件，輸出圖形如圖11-73所示。修改“Initialphase”參數選項為pi/2，運行仿真文件，輸出圖形如圖11-74所示。（8）PM解調PM解調模塊對通帶相位調制的信號進行解調。輸入信號為通帶表示的調制信號，輸入和輸出信號都是基于采樣的實數標量信號。在解調的過程中，模塊要使用一個濾波器，為了執行濾波器的希爾伯特轉換，載波頻率最好大于輸入信號采樣時間的10%。在通常情況下，“Carrierfrequency”參數項要比輸入信號的最高頻率高很多。根據萊奎斯特采樣理論，模型中采樣時間的倒數必須大于“Carrierfrequency”參數項的兩倍。Simulink中PM解調模塊如圖11-75所示。雙擊PM解調模塊，彈出屬性設置菜單，如圖11-66所示。如圖11-66所示，

“Carrierfrequency”參數選項：設定調制信號的載波頻率?！癐nitialphase”參數選項：設定載波頻率初始化相位?！皃hasedeviation(rad)”參數選項：設定載波信號相位偏移。“Hilberttransformfilterorder”參數選項：表示用于希爾伯特轉化的FIR濾波器的長度。

搭建PM解調模塊模型，如圖11-77所示。采用系統默認輸入，設定“Hilberttransformfilterorder”參數選項值為4，運行仿真文件，輸出圖形如圖11-78所示。修改“Hilberttransformfilterorder”參數選項值12，運行仿真文件，輸出圖形如圖11-69所示。（9）FM調制FM調制模塊用于頻率調制。輸出為通常形式的調制信號。輸輸出信號的頻率隨著輸入信號的幅度變化而變化，輸入和輸出均為基于采樣的實數標量信號。Simulink中FM調制模塊如圖11-80所示。雙擊FM解調模塊，彈出屬性設置菜單，如圖11-61所示。如圖11-61所示，“Carrierfrequency”參數選項：設定調制信號的載波頻率。“Initialphase”參數選項：設定載波頻率初始化相位?！皃hasedeviation(rad)”參數選項：設定載波信號相位偏移。搭建FM調制模塊模型，如圖11-62所示。設定“Carrierfrequency”參數選項為300，“Initialphase”參數選項為0，運行仿真文件，輸出圖形如圖11-83所示。設定“Carrierfrequency”參數選項為3，“Initialphase”參數選項為pi，運行仿真文件，輸出圖形如圖11-84所示。（10）FM解調FM解調模塊對單邊帶幅度調制的信號進行解調。輸入信號為通帶表示的調制信號，輸入和輸出信號都是基于采樣的實數標量信號。Simulink中FM解調模塊如圖11-85所示。雙擊FM解調模塊，彈出屬性設置菜單，如圖11-86所示。如圖11-86所示，

“Carrierfrequency”參數選項：設定調制信號的載波頻率。“Initialphase”參數選項：設定載波頻率初始化相位?！皃hasedeviation(rad)”參數選項：設定載波信號相位偏移。“Hilberttransformfilterorder”參數選項：表示用于希爾伯特轉化的FIR濾波器的長度。搭建FM解調模塊模型，如圖11-87所示。采用系統默認輸入，設定“Hilberttransformfilterorder”參數選項值為100，運行仿真文件，輸出圖形如圖11-88所示。修改“Hilberttransformfilterorder”參數選項值8，運行仿真文件，輸出圖形如圖11-89所示。11.4.3數字調制解調器模型分析MATLAB提供了很多數字調制解調器的模塊，主要的分析如下：（1）M-FSK調制M-FSK調制模塊進行基帶M元頻移鍵控制調制。輸出為基帶形式的已調信號。“M-arynumber”項參數M為已調信號頻率?！癋requnecyseparation”為已調信號連續頻率之間的間隔。模塊的輸入和輸出為離散信號。“Inputtype”項決定模塊式接收0到M-1之間的整數，還是二進制形式的整數。如果“Inputtype”選項為Integer，那么模塊接受整數輸入，輸入可以是標量，也可以是基于幀的列向量。如果“Inputtype”選項為Bit，那么模塊接受K比特的組稱為二進制字。輸入可以是長度為K得到的列向量或者為基于幀的列向量（長度為K的整數倍）。Simulink中M-FSK解調模塊如圖11-90所示。雙擊M-FSK調制模塊，彈出屬性設置菜單，如圖11-91所示?！癕-arynumber”參數選項：表示信號星座圖的點數，M必須為一個偶數。“Inputtype”參數選項：表示輸入由整數組成還是由位組組成。如果本項設為“Bit”，那么參數M-arynumber必須為為正整數。“Symbolsetordering”參數選項：設定模塊如何將每一個輸入位組映射到相應的整數?！癋requencyseparation”參數選項：表示已調信號中相鄰頻率之間的間隔?！癙hasecontinuous”參數選項：決定已調制信號的相位時連續的還是非連續的。如果本項設為continuous，那么即使頻率發生變化，調制信號的相位仍然維持不變。如果該項設為Discontinuous，那么調制信號由不同頻率的M正弦曲線部分構成，這樣的話如果輸入值發生變化，那么調制信號的相位也會發生變化?！癝amplespersymbol”參數選項：對英語每個輸入的整數或二進制字模塊輸出的采樣個數?！癘utputdatatype”參數選項：設定模型的輸出數據類型，可以為double或single，默認為double型。搭建M-FSK調制模塊模型，如圖11-92所示。采用系統默認輸入，設定“M-arynumber”參數選項值為8，“Frequencyseparation”參數選項值為6，“Samplespersymbol”參數選項值為17，“Outputdatatype”參數選項為double，運行仿真文件，輸出結果實部圖形如圖11-93所示。輸出結果虛部圖形如圖11-94所示。（2）M-FSK解調M-FSK解調模塊進行基帶M元頻移鍵控制解調。輸入為標量或基于采樣的向量?！癕-arynumber”項參數M為已調信號頻率。“Frequnecyseparation”為已調信號連續頻率之間的間隔。模塊的輸入和輸出為離散信號?！癐nputtype”項決定模塊式接收0到M-1之間的整數，還是二進制形式的整數。如果“Inputtype”選項為Integer，那么模塊接受整數輸入，輸入可以是標量，也可以是基于幀的列向量。如果“Inputtype”選項為Bit，那么模塊接受K比特的組稱為二進制字。輸入可以是長度為K得到的列向量或者為基于幀的列向量（長度為K的整數倍）。Simulink中M-FSK解調模塊如圖11-95所示。雙擊M-FSK解調模塊，彈出屬性設置菜單，如圖11-96所示?！癕-arynumber”參數選項：表示信號星座圖的點數，M必須為一個偶數。“Inputtype”參數選項：表示輸入由整數組成還是由位組組成。“Symbolsetordering”參數選項：設定模塊如何將每一個輸入位組映射到相應的整數?！癋requencyseparation”參數選項：表示已調信號中相鄰頻率之間的間隔。“Phasecontinuous”參數選項：決定已調制信號的相位時連續的還是非連續的。如果本項設為continuous，那么即使頻率發生變化，調制信號的相位仍然維持不變。如果該項設為Discontinuous，那么調制信號由不同頻率的M正弦曲線部分構成，這樣的話如果輸入值發生變化，那么調制信號的相位也會發生變化。“Samplespersymbol”參數選項：對英語每個輸入的整數或二進制字模塊輸出的采樣個數。“Outputdatatype”參數選項：設定模型的輸出數據類型，可以為double或single，默認為double型。搭建M-FSK解調模塊模型，如圖11-97所示。采用系統默認輸入，設定“M-arynumber”參數選項值為32，“Outputtype”參數選項為Bit，“Frequencyseparation”參數選項值為1，“Samplespersymbol”參數選項值為2，“Outputdatatype”參數選項為double，運行仿真文件，輸出結果實部圖形如圖11-98所示。輸出結果虛部圖形如圖11-99所示。（3）M-PSK調制 M-PSK調制模塊進行基帶M元相移鍵控制調制。輸出為基帶形式的已調信號。

“M-arynumber”項參數M為已調信號頻率，系統默認為8。模塊的輸入和輸出為離散信號。“Inputtype”項決定模塊式接收0到M-1之間的整數，還是二進制形式的整數。如果“Inputtype”選項為Integer，那么模塊接受整數輸入，輸入可以是標量，也可以是基于幀的列向量。如果“Inputtype”選項為Bit，那么模塊接受K比特的組稱為二進制字。輸入可以是長度為K得到的列向量或者為基于幀的列向量（長度為K的整數倍）。 Simulink中M-PSK調制模塊如圖11-100所示。雙擊M-PSK調制模塊，彈出屬性設置菜單，如圖11-101所示。如圖11-101所示，

“M-arynumber”參數選項：表示信號星座圖的點數，M必須為一個偶數?！癐nputtype”參數選項：表示輸入由整數組成還是由位組組成?！癙haseoffset”參數選項：表示信號星座圖中的零點位置。“Constellationordering”參數選項：星座圖編碼方式。如果改為Binary，MATLAB把輸入的K個二進制符號當作一個自然二進制序列；如果該項為Gray，MATLAB把輸入的K個二進制符號當作一個Gray碼。搭建M-PSK調制模塊模型，如圖11-92所示。采用系統默認輸入，設定“M-arynumber”參數選項值為32，“Phaseoffset”參數選項值為pi/8，“Constellationordering”參數選項為Binary，“Inputtype”參數選項為Integer，運行仿真文件，輸出結果實部圖形如圖11-93所示。輸出結果虛部圖形如圖11-94所示。（4）M-PSK解調M-PSK解調模塊進行基帶M元相移鍵控制解調。輸入為標量或基于采樣的向量?！癕-arynumber”項參數M為已調信號頻率。模塊的輸入和輸出為離散信號?！皁utputtype”項決定模塊式接收0到M-1之間的整數，還是二進制形式的整數。如果“outputtype”選項為Integer，那么模塊接受整數輸入，輸入可以是標量，也可以是基于幀的列向量。如果“outputtype”選項為Bit，那么模塊接受K比特的組稱為二進制字。輸入可以是長度為K得到的列向量或者為基于幀的列向量（長度為K的整數倍）。Simulink中M-PSK解調模塊如圖11-95所示。雙擊M-PSK解調模塊，彈出屬性設置菜單，如圖11-96所示。如圖11-96所示，“M-arynumber”參數選項：表示信號星座圖的點數，M必須為一個偶數?！癘utputtype”參數選項：表示輸入由整數組成還是由位組組成?！癙haseoffset”參數選項：表示信號星座圖中的零點位置。“Constellationordering”參數選項：星座圖編碼方式。如果改為Binary，MATLAB把輸入的K個二進制符號當作一個自然二進制序列；如果該項為Gray，MATLAB把輸入的K個二進制符號當作一個Gray碼。搭建M-FSK解調模塊模型，如圖11-97所示。采用系統默認輸入，設定“M-arynumber”參數選項值為8，“Phaseoffset”參數選項為pi/8，“Constellationordering”參數選項值為Gray，“Outputdatatype”參數選項為Integer，運行仿真文件，輸出結果實部圖形如圖11-108所示。輸出結果虛部圖形如圖11-109所示。（5）M-PAM調制MATLAB對數字幅度調制提供了GenaralQAMModulatorBaseband、M-PAMModulatorBaseband、RectangularQAMModulatorBaseband等多個模塊，下面將具體介紹M-PAM調制功能。M-PAMModulatorBaseband稱為M相基帶幅度調制模塊，該模塊用于基帶M元脈沖的幅度調制。模塊的輸出為基帶形式的已調制的信號。模塊中“M-arynumber”項參數M為信號的星座圖的點數，而且必須是整數。模塊的輸入和輸出為離散信號。模塊使用默認的星座圖映射方式，將位于0~（M-1）的整數X映射為復數值（2X-M+1）。“Inputtype”項決定模塊式接收0到M-1之間的整數，還是二進制形式的整數。如果“Inputtype”選項為Integer，那么模塊接受整數輸入，輸入可以是標量，也可以是基于幀的列向量。如果“Inputtype”選項為Bit，那么模塊接受K比特的組稱為二進制字。輸入可以是長度為K得到的列向量或者為基于幀的列向量（長度為K的整數倍）。參數“Constellationordering”下拉菜單框決定模塊如何將二進制字分配到星座圖的點上，如果此項設為Binary，那么模塊使用自然二進制編輯星座圖。如果此項設置為Gray，那么模塊使用格雷碼星座圖。Simulink中M-PAM調制模塊如圖11-110所示。雙擊M-PAM調制模塊，彈出屬性設置菜單，如圖11-111所示。如圖11-111所示，“M-arynumber”參數選項：表示信號星座圖的點數，M必須為一個偶數?！癐nputtype”參數選項：表示輸入由整數組成還是由位組組成。“Constellationordering”參數選項：星座圖編碼方式。如果改為Binary，MATLAB把輸入的K個二進制符號當作一個自然二進制序列；如果該項為Gray，MATLAB把輸入的K個二進制符號當作一個Gray碼?！癗ormalizationmethod”參數選項：“Normalizationmethod”參數選項為一個復選框，決定如何測量信號的星座圖，有Min.distancebetweensymbols、AveragePower和PeakPower等可選項?！癕inimumdistance”參數選項：表示星座圖中兩個距離最近點之間的距離。本項只有當“Normalizationmethod”選為“Min.distancebetweensymbols”時才有效。搭建M-PAM調制模塊模型，如圖11-112所示。采用系統默認輸入，設定“M-arynumber”參數選項值為32，“Constellationordering”參數選項值為Gray，“Inputtype”參數選項為Integer，運行仿真文件，輸出結果實部圖形如圖11-113所示。輸出結果虛部圖形如圖11-114所示。（6）M-PAM解調 M-PAMModulatorBaseband稱為M相基帶幅度調制模塊，該模塊用于基帶M元脈沖的幅度調制。模塊的輸出為基帶形式的已調制的信號。模塊中“M-arynumber”項參數M為信號的星座圖的點數，而且必須是整數。模塊的輸入和輸出為離散信號。模塊使用默認的星座圖映射方式，將位于0~（M-1）的整數X映射為復數值（2X-M+1）。“Outputtype”項決定模塊式接收0到M-1之間的整數，還是二進制形式的整數。如果“Outputtype”選項為Integer，那么模塊接受整數輸入，輸入可以是標量，也可以是基于幀的列向量。如果“Outputtype”選項為Bit，那么模塊接受K比特的組稱為二進制字。輸入可以是長度為K得到的列向量或者為基于幀的列向量（長度為K的整數倍）。Simulink中M-PAM解調模塊如圖11-115所示。雙擊M-PAM解調模塊，彈出屬性設置菜單，如圖11-116所示。如圖11-116所示，

“M-arynumber”參數選項：表示信號星座圖的點數，M必須為一個偶數。“Outputtype”參數選項：表示輸入由整數組成還是由位組組成?！癈onstellationordering”參數選項：星座圖編碼方式。如果改為Binary，MATLAB把輸入的K個二進制符號當作一個自然二進制序列；如果該項為Gray，MATLAB把輸入的K個二進制符號當作一個Gray碼?！癗ormalizationmethod”參數選項：“Normalizationmethod”參數選項為一個復選框，決定如何測量信號的星座圖，有Min.distancebetweensymbols、AveragePower和PeakPower等可選項?！癕inimumdistance”參數選項：表示星座圖中兩個距離最近點之間的距離。本項只有當“Normalizationmethod”選為“Min.distancebetweensymbols”時才有效，系統默認為2。搭建M-PAM解調模塊模型，如圖11-117所示。采用系統默認輸入，設定“M-arynumber”參數選項值為4，“Constellationordering”參數選項值為Gray，“Outputtype”參數選項為Integer，運行仿真文件，輸出結果實部圖形如圖11-118所示。輸出結果虛部圖形如圖11-119所示。第12章

神經網絡控制

人工神經網絡（artificialneuralnetwork，ANN）是模仿生物神經網絡功能的一種經驗模型。神經網絡是由大量的處理單元（神經元）互相連接而成的網絡。本章介紹了神經網絡工具箱的使用、BP神經網絡的PID控制、基于Simulink的神經網絡模型預測控制系統、反饋線性化控制系統典型神經網絡控制系統。學習目標：（1）熟練掌握MATLABBP神經網絡的PID控制；（2）熟練掌握神經網絡模型預測控制系統；（3）熟練掌握神經網絡反饋線性化控制系統等；目錄12.1神經網絡簡介12.2人工神經元模型12.3神經網絡的學習規則12.4MATLAB神經網絡工具箱12.5基于BP神經網絡的PID自適應控制12.6基于Simulink的神經網絡模塊仿真12.7基于Simulink的神經網絡控制系統12.8反饋線性化控制12.1神經網絡簡介人工神經網絡（artificialneuralnetwork，ANN）是模仿生物神經網絡功能的一種經驗模型。生物神經元受到傳入的刺激，其反應又從輸出端傳到相聯的其它神經元，輸入和輸出之間的變換關系一般是非線性的。神經網絡是由若干簡單（通常是自適應的）元件及其層次組織，以大規模并行連接方式構造而成的網絡，按照生物神經網絡類似的方式處理輸入的信息。模仿生物神經網絡而建立的人工神經網絡，對輸入信號有功能強大的反應和處理能力[9]。神經網絡是由大量的處理單元（神經元）互相連接而成的網絡。為了模擬大腦的基本特性，在神經科學研究的基礎上，提出了神經網絡的模型。但是，實際上神經網絡并沒有完全反映大腦的功能，只是對生物神經網絡進行了某種抽象、簡化和模擬[8]。神經網絡的信息處理通過神經元的互相作用來實現，知識與信息的存儲表現為網絡元件互相分布式的物理聯系。神經網絡的學習和識別取決于各種神經元連接權系數的動態演化過程。若干神經元連接成網絡，其中的一個神經元可以接受多個輸入信號，按照一定的規則轉換為輸出信號。由于神經網絡中神經元間復雜的連接關系和各神經元傳遞信號的非線性方式，輸入和輸出信號間可以構建出各種各樣的關系，因此可以用來作為黑箱模型，表達那些用機理模型還無法精確描述、但輸入和輸出之間確實有客觀的、確定性的或模糊性的規律。因此，人工神經網絡作為經驗模型的一種，在化工生產、研究和開發中得到了越來越多的用途。12.2人工神經元模型圖12-1表示出了作為人工神經網絡（artificialneuralnetwork，簡稱NN）的基本單元的神經元模型，它有三個基本要素：（1）一組連接（對應于生物神經元的突觸），連接強度由各連接上的權值表示，權值為正表示激活，為負表示抑制。（2）一個求和單元，用于求取各輸入信號的加權和（線性組合）。（3）一個非線性激活函數，起非線性映射作用并將神經元輸出幅度限制在一定范圍內此外還有一個閾值以上作用可分別以數學式表達出來：若把輸入的維數增加一維，則可把閾值包括進去，具體如下：式中為輸入信號，為神經元之權值，為線性組合結果，為閾值，為激活函數，為神經元的輸出。其輸入為權值為如圖12-2所示。激活函數可以有以下幾種：（1）閾值函數即階梯函數。這時相應的輸出（2）分段線性函數（3）sigmoid函數最常用的函數形式為另一種常用的是雙曲正切函數：這類函數具有平滑和漸近性，并保持單調性。MATLAB神經網絡工具箱中的激活（傳遞）函數如表12-1所示。12.3神經網絡的學習規則神經網絡通常采用的網絡學習規則包括以下三種：（1）誤差糾正學習規則令是輸入時神經元k在n時刻的實際輸出，表示應有的輸出(可由訓練樣本給出)，則誤差信號可寫為：誤差糾正學習的最終目的是使某一基于的目標函數達到要求，以使網絡中每一輸出單元的實際輸出在某種統計意義上逼近應有輸出。一旦選定了目標函數形式，誤差糾正學習就變成了一個典型的最優化問題，最常用的目標函數是均方誤差判據，定義為誤差平方和的均值：（2）Hebb學習規則由神經心理學家Hebb提出的學習規則可歸納為“當某一突觸連接兩端的神經元同時處于激活狀態(或同為抑制)時，該連接的強度應增加，反之應減弱”用數學方式可描述為：（3）競爭學習規則顧名思義，在競爭學習時，網絡各輸出單元互相競爭，最后達到只有一個最強者激活，最常見的一種情況是輸出神經元之間有側向抑制性連接，這樣原來輸出單元中如有某一單元較強，則它將獲勝并抑制其它單元，最后只有此強者處于激活狀態。最常用的競爭學習規則可寫為：12.4MATLAB神經網絡工具箱MATLAB神經網絡工具箱中提供的函數主要分為兩大部分。一部分函數是通用的，這些函數幾乎可以用于所有類型的神經網絡，如神經網絡的初始化函數init()、訓練函數train()和仿真函數sim()等；另一部分函數則是特別針對某一種類型的神經網絡的，如對感知機神經網絡進行建立的函數simup()等。主要的神經網絡函數如表12-2所示。（1）初始化神經網絡函數init()利用初始化神經網絡函數init()可以對一個已存在的神經網絡進行初始化修正，該網絡的權值和偏值是按照網絡初始化函數來進行修正的。其調用格式為：net=init(NET)其中，NET為神經網絡結構體。（2）神經網絡某一層的初始化函數initlay()初始化函數initlay()特別適用于層-層結構神經網絡的初始化，該網絡的權值和偏值是按照網絡初始化函數來進行修正的。其調用格式為：net=initlay(NET)其中，NET為神經網絡結構體。（3）神經網絡某一層的權值和偏值初始化函數initwb()利用初始化函數initwb()可以對一個已存在的神經網絡的NET某一層i的權值和偏值進行初始化修正，該網絡對每層的權值和偏值是按照設定的每層的初始化函數來進行修正的。其調用格式為：

net=initwb(NET,i)其中，NET為神經網絡結構體；i為神經網絡結構中某一層網絡。（4）神經網絡訓練函數train()利用train()函數可以訓練一個神經網絡。網絡訓練函數是一種通用的學習函數，訓練函數重復地把一組輸入向量應用到一個網絡上，每次都更新網絡，直到達到了某種準則。停止準則可能是最大的學習步數、最小的誤差梯度或者是誤差目標等。調用格式為：[net]=train(NET,X,T)其中，NET為神經網絡結構體；X為輸入數據；T為輸出數據；Xi為測試數據輸入；返回的是訓練好的神經網絡。（5）網絡自適應訓練函數adapt()另一種通用的訓練函數是自適應函數adapt()。自適應函數在每一個輸入時間階段更新網絡時仿真網絡，而這在進行下一個輸入的仿真前完成。其調用格式為：[net]=adapt(NET,X,T)其中，NET為神經網絡結構體；X為輸入數據；T為輸出數據；Xi為測試數據輸入；返回的是訓練好的神經網絡。（6）網絡仿真函數sim()神經網絡一旦訓練完成，網絡的權值和偏值就已經確定了。于是就可以使用它來解決實際問題了。利用sim()函數可以仿真一個神經網絡的性能。其調用格式為：[Y]=sim(net,X)或[Y]=sim(net,{QTs})其中，net為訓練好的神經網絡；X為輸入測試數據；Y