6-maruza Алока каналларининг математик моделлари

n – kodli kombinatsiyalar bitlari soni;

p12 – 1-holatdan 2-siga o’zgargandagi ehtimollik;

p24 – 2-holatdan 4-siga o’zgargandagi ehtimollik;

p31 –1-holatdan 3-siga o’zgargandagi ehtimollik;

p43 – 4-holatdan 3-siga o’zgargandagi ehtimollik;

p2o – 2-holatdan 0-siga o’zgargandagi ehtimollik;

p3o – 3-holatdan 0-siga o’zgargandagi ehtimollik;

ticks – o’zgaruvchanda, modellashtirishni yorqinligini oshirish uchun ishlatiladi;

chiquvchi:

1. 
   No – kodli kombinatsiyadagi n uzunlikdagi hato bitlar soni;
   

mahalliy:

1. 
   no – hato bitlar soni;
   
2. 
   ns – jo’natilgan bitlar soni;
   
3. 
   p23 – 2-holatdan 3-siga o’zgargandagi ehtimollik;
   
4. 
   p32 – 3-holatdan 2-siga o’zgargandagi ehtimollik;
   

begin/ bilan SF-diagramma ishlashi boshlanadi. Bu holat schetchikdagi hatolik (no) bo’lganida va jo’natilayotgan bitlar (ns) bo’lganini hisoblaydi hamda p23 va p32 larni ham hisoblaydi.

Shunday qilib modellashtirishdan olingan natijalari Chart blokida ko’rsatilgan (2-rasm).
3 Diskret kanal uchun Petrovich modelini teshirish.

5-rasm. Diskret kanalni uchun Petrovich modelini tekshirishda SF-diagramma.

Tekshirishqan quidagi parametrlarni ilosh mumkin:

• 
  kodli kombinatsiyalar uzunligi – n = 32 bit;
  
• 
  o’zgarishlar ehtimolligi:
  
  1. 
     p₁₂ = 0.21;
     
  2. 
     p₂₄ = 0.76;
     
  3. 
     p₃₁ = 0.25;
     
  4. 
     p₄₃ = 0.23;
     
• 
  hatoliklar ehtimolligi:
  
  1. 
     p_2o = 0.49;
     
  2. 
     p_3o = 049.
     

Modellashtirish tugaganidan so’ng error_num.mat fayli hatoliklar sonini sanaydi.uni parametrlarini aniqlash uchun Listing 1 dasturdan foydalanilgan va uning ko’rinishi keltirilgan.

Листинг 1

Kmax = 32; % eng ko’p hatoliklar qabul qilish ehtimolligi load('error_num.mat');
x = error_num(2, :);
x = sort(x);
n = length(x);
f = n - 1;
xmin = x(1);
xmax = x(n);

fprintf(tanlash obyomi = %d\n', n);

fprintf('Число степеней свободы = %d\n', f);
fprintf(‘minimal mazmuni = %g\n', xmin);
fprintf(‘maksimal mazmuni = %g\n\n', xmax);

k = 0:Kmax; % gistogramma intervalining markaziy qismi

q = -1:Kmax-1; % Emperik taqsimot fo’nksiyasi o’zgarish nuqtalari.
N = hist(x, k);
z = N./n;
y(1) = 0;
for I = 2:Kmax+1,
y(I) = y(I-1) + z(I-1);
end
subplot(2, 1, 1);
hist(x, k);
title('Гистограмма ');
xlim([-1, Kmax+1]);
subplot(2, 1, 2);
stairs(q, y);
title('Эмпириk функция ');
ylim([0, 1.1]);
xlim([-1, Kmax+1]);
disp('Эмпирик эхтимоллик k-мавжуд хатоликдаги:');
for I = 0:Kmax,
fprintf('P(%g) = %g\n', I, z(I+1));
end
Mx = mean(x);
Sx = std(x);
Dx = Sx^2;
Ax = sum((x - Mx).^3)/(n - 1)/Sx^3;
Ex = sum((x - Mx).^4)/(n - 1)/Dx^2-3;
disp(' ');
disp('tanlangan taqsimot parametrlari:');
fprintf(matematik qutilma = %g\n', Mx);
fprintf('o’rtacha kvadratik og’ish= %g\n', Sx);
fprintf('Дисперсия = %g\n', Dx);
fprintf('Асимметрия = %g\n', Ax);
fprintf('Эксцесс = %g\n\n\n\n', Ex);

olingan natijalar:

tanlash obyomi = 10000001
Число степеней свободы = 10000000
Minimal qiymat = 0
Maksimal qiymat = 17
Matematik qutilma = 5.16887
O’rtacha kvadratik og’ish = 2.25987
Dispersiya = 5.10701
Аsimmetriya = 0.405941
Ektsiss = 0.118124

k	Empirik funksiyaning k-qirrali hatoligi
0	0.0058041
1	0.0293426
2	0.0762035
3	0.128849
4	0.169813
5	0.174031
6	0.152087
7	0.112827
8	0.0728659
9	0.040679
10	0.0222955
11	0.00908
12	0.0036417
13	0.0017315
14	0.0005272
15	0.0001723
16	3.32·10^-5
17	1.65·10^-5