用C语言产生M序列

M序列是非线性序列，可用的跳频图案很多，跳频图案的密钥量也大，并有较好的自相关和互相关特性，所以它是较理想的跳频指令码。其缺点是硬件产生时设备较复杂。M序列特性1、均衡特性(平衡性)m序列每一周期中 1 的个数比 0 的个数多 1 个2、游程特性（游程分布的随机性）M序列中，状态“0”或“1”连续出现的段称为游程。游程中“0”或“1”的个数称为游程长度。m序列的一个周期(p=2^n-1)中，游程总数为 2^n-1，“0”、“1”各占一半。3、移位可加性2个彼此移位等价的相异M序列，按模2相加所得的序列仍为M序列，并与原M序列等价。M序列是工程中常用的输入信号，它的性质类似于白噪声，而白噪声是理论上最好的输入信号，可见M序列的价值。下面介绍M序列的matlab产生方法，看到很多论坛产生M序列的程序复用性不高，而matlab就提供了产生M序列的专门函数，这里尝试一下。idinput函数产生系统辨识常用的典型信号。格式u = idinput(N,type,band,levels)[u,freqs] = idinput(N,"sine",band,levels,sinedata)N产生的序列的长度，如果N=[N nu]，则nu为输入的通道数，如果N=[P nu M]，则nu指定通道数，P为周期，M*P为信号长度。默认情况下，nu=1，M=1，即一个通道，一个周期。Type指定产生信号的类型Band指定信号的频率成分。对于"rgs"、"rbs"、"sine"，band = [wlow, whigh]指定通带的范围，如果是白噪声信号，则band=[0, 1]，这也是默认值。指定非默认值时，相当于有色噪声。对于"prbs"，band=[0, B]，B表示信号在一个间隔1/B（时钟周期）内为恒值，默认为[0, 1]。Levels指定输入的水平。Levels=[minu, maxu]，在type="rbs"、"prbs"、"sine"时，表示信号u的值总是在minu和maxu之间。对于type="rgs"，minu指定信号的均值减标准差，maxu指定信号的均值加标准差，对于0均值、标准差为1的高斯白噪声信号，则levels=[-1, 1]，这也是默认值。

m序列是最长线性反馈移位寄存器序列的简称。它是由带线性反馈的移存器产生的周期最长的序列。序列的产生从上图可以看出，先设置初始状态，之后根据框图的原型来进行移位，进行mod2运算。这样最后移位15次后又回到初始状态(1,0,0,0)。所以除了全零状态，一共可以用15种。一般来说，一个n级线性反馈移存器可能产生的最长周期等于2^n-1线性反馈移位寄存器原理方框图接下来是matlab代码close all; clear all; clc;fb=200000;upsample_NUM=20; %每个符号的采样点数目BIT_NUM=520;load RC_LPF.mat;close all为关闭所有窗口，clear all为清除所有变量，clc清除命令这里加载了一个LPF文件。下面的公式可以作为依据直接产生m序列：image.png%产生m序列%m序列本原多项式：x^3+x+1, x^4+x+1, x^5+x^2+1,x^6+x+1， x^7+x^3+1% g3=[0 1 1];% g4=[0 0 1 1];% g5=[0 0 1 0 1];% g6=[0 0 0 0 1 1];% g7=[0 0 0 1 0 0 1];g8=[0 0 0 1 1 1 0 1];这里的要求是2的8次方的m序列，所以m的本原多项式可以得出。g8为特征多项式表示的数组模式，就相当于反馈系数cof，注意一开头的都是0；%下面产生m=8的序列m=length(g8);N=2^m-1;register=[zeros(1,m-1) 1]; %移位寄存器的初始状态new_register=zeros(1,m);m_seq_out8=zeros(1,N+1);m_seq_out8(1)=register(m);for i=2:Nnew_register(1)=mod(sum(g8.*register),2); %移存器与反馈系数进行模2加，更新移存器第1个数for j=2:mnew_register(j)=register(j-1); %更新移存器其他数endregister=new_register;m_seq_out8(i)=register(m); %输出endm_seq_out9=2*m_seq_out8-1; %双极性变换seq_byte=zeros(1,32); %32字节，每个字节8bit，m序列被存放在该32字节中产生m=8的序列，当然N=2^m-1，这是最长周期，设置移位寄存器的初始状态，m-1列的0，最后是1，应该是[00000001]，即a7为1，其他为0.。接下来的循环语句就是更新移存器，定义了新的变量new_register保存新的数据，最后返还给register。最后m序列数据都被存在32个字节中。for i=1:32for j=1:8seq_byte(i)=seq_byte(i)*2;if m_seq_out8((i-1)*8+j)==1seq_byte(i)=seq_byte(i)+1;endendenddata1=zeros(1,20*length(m_seq_out9)); %将采样率扩展20倍，每个bit对应20个样值for i=1:length(m_seq_out9)for j=1:20data1(20*(i-1)+j)=m_seq_out9(i);endenddata2=[data1,data1,data1,data1];data3=convn(data2,LPF1); %LPF1为低通滤波器，对应抽样率为(20*200KSPS=4 MSPS)i=1:length(data3);figure;plot(i,data3);接下来的语法嵌套for循环，最后将data和LPF进行卷积，也就是说在频域进行相乘，这时候会出现“吉布斯”效应，就是低通滤波器产生的峰值谷值会比一跌个8.5%左右，所以产生了这样的波形。

大m序列和小m序列的区别是长度和复杂性。大m序列通常是指长度特别长、复杂度较高的伪随机数序列。这种序列的特点是周期性很大，可以用于加密、解密以及其它需要高度安全性的应用场合中。而小m序列通常是指长度短、复杂度较低的伪随机数序列。这种序列的特点是周期性相对较短，可以用于调制解调器等通信设备中，实现低速信号的传输。虽然两者的应用领域和特点不同，但它们都具有一定的随机性和不可预测性，能够在信息加密、设备通信等方面发挥重要的作用。

伪随机序列可由线性移位寄存器网络产生.该网络由r级串联的双态器件,移位脉冲产生器和模2加法器组成,下面以4级移位寄存器为例,说明伪随机序列的产生.规定移位寄存器的状态是各级从右至左的顺序排列而成的序列,这样的状态叫正状态或简称状态.反之,称移位寄存器状态是各级从左至右的次序排列而成的序列叫反状态.例如,初始状态是0001,那么an-4=0,an-3=0,an-2=0,an-1=1.如果反馈逻辑为an= an-3u2641an-4,对于初始状态为0001,经过一个时钟节拍后,各级状态自左向右移到下一级,未级输出一位数,与此同时模2加法器输出值加到移位寄存器第一级,从而形成移位寄存器的新状态,下一个时钟节拍到来又继续上述过程.未级输出序列就是伪随机序列.其产生的伪随机序列为an=100110101111000100110101111000…,这是一个周期为15的周期序列.改变反馈逻辑的位置及数量还可以得到更多不同的序列输出. 从上述例子可以得到下列结论： 1、线性移位寄存器的输出序列是一个周期序列. 2、当初始状态是0状态时,线性移位寄存器的输出全0序列. 3、级数相同的线性移位寄存器的输出序列和反馈逻辑有关. 4、同一个线性移位寄存器的输出序列还和起始状态有关. 5、对于级数为r的线性移位寄存器,当周期p＝2r－1时,改变移位寄存器初始状态只改变序列的初相.这样的序列称为最大长度序列或m序列.

m是线形序列,优点是容易产生，自相关特性好，且是伪随机的。但是可供使用的跳频图案少，互相关特性不理想，又因它采用的是线性反馈逻辑，就容易被敌人破译码的序列，即保密性、抗截获性差。由于这些原因，在跳频系统中不采用m序列作为跳频指令码。 M序列是非线性序列，可用的跳频图案很多，跳频图案的密钥量也大，并有较好的自相关和互相关特性，所以它是较理想的跳频指令码。其缺点是硬件产生时设备较复杂。

X1=1;X2=0;X3=1;X4=0;%移位寄存器输入Xi初T态（0101），Yi为移位寄存器各级输出m=60;%置M序列总长度fori=1:m%1#Y4=X4;Y3=X3;Y2=X2;Y1=X1;X4=Y3;X3=Y2;X2=Y1;X1=xor(Y3,Y4);%异或运算ifY4==0U(i)=-1;elseU(i)=Y4;endendM=U%绘图i1=ik=1:1:i1;plot(k,U,k,U,"rx")xlabel("k")ylabel("M序列")title("移位寄存器产生的M序列")我找到了simulink仿真图怎么发给你

1 选5个移位寄存器 其实我也不知道这名字正不正确，反正就是Z分之1那个 按顺序排列好，其中第二个初始条件（initial conditions）设置为0，其他的默认为1.2 先把这5个移位寄存器链接起来 第一个输出连第二个输入，以此类推到第五个接OUT，out这里再接一个scope以便观察信号波形3 选一个logical operator，并从设置中调成XOR，4输入端4 继续连线，XOR的输出端接第一个移位寄存器的输入端；然后把XOR输入端引到第二个移位寄存器和第三个移位寄存器的连线上，此时XOR还有3个输入端，分别像刚刚那样分别引到第三和第四，第四和第五，第五和out的线上5 点击运行 scope中显示的便是m序列，看吧 周期是31，1的个数比0多一个，而且没有重复波形！不知道你要编程的还是simulink的....

5级移位寄存器可以产生6种m序列，短码m序列又可以产生6*31=186种m序列。在数字电路中，移位寄存器在若干相同时间脉冲下工作的以触发器为基础的器件，数据以并行或串行的方式输入到该器件中，然后每个时间脉冲依次向左或右移动一个比特，在输出端进行输出。这种移位寄存器是一维的，事实上还有多维的移位寄存器，即输入、输出的数据本身就是一些列位。实现这种多维移位寄存器的方法可以是将几个具有相同位数的移位寄存器并联起来。扩展资料根据移位方向，常把它分成左移寄存器、右移寄存器和双向移位寄存器三种；根据移位数据的输入-输出方式，又可将它分为串行输入-串行输出、串行输入-并行输出、并行输入-串行输出和并行输入-并行输出四种电路结构。此外，有些移位寄存器还具有预置数功能，可以把数据并行地置入寄存器中。利用移位寄存器能进行数据运算、数据处理，实现数据的串行—并行互相转换，还可接成各种移位寄存器式计数器，如环形计数器、扭环形计数器等。

M序列=管理岗 M1:主管 M2：经理 M3：总监管理职位从M1开始，最高位是M8,依次是主管、经理、总监、副总裁、执行总裁/副董事长、董事长。扩展资料：职位与职级的区别：职位：也称岗位，指某一工作班制时间内某个人所担负的一项或数项相互联系的职责的集合，职位与个人是一一匹配的，也就是有多少个职位就有多少人，二者的数量相等。职级：指将工作内容、难易程度、责任大小、所需资格皆很相似的职位划为现一职级，实行同样的管理与报酬。是分类结构中最重要的概念。参考资料：百度百科-职等职级

我这几天正好碰上这个问题，看楼主貌似问问题的时间挺早了，不过还是分享一下经验，给更多和我一样的新手们提供一点帮助。module m_sequences(clk,signal); input clk; output signal; reg signal; reg c1,c2,c3; reg c0=1; always@(posedge clk) begin c3<=c2; c2<=c1; c1<=c0; c0<=c3 + c2 ; signal<=c3; endendmodule具体细节可以看一些关于通原方面的知识，其实就是几个反馈移位寄存器，很简单

assign outdata = M_buf[0];always@(posedge clk)beginif(!rst)beginM_buf <= 5"b01011;endelsebegin //5级M序列编码M_buf[4] <= M_buf[0]^M_buf[3];M_buf[0] <= M_buf[1];M_buf[1] <= M_buf[2];M_buf[2] <= M_buf[3];M_buf[3] <= M_buf[4];endend

5级。M序列＝管理岗M1：主管M2：经理 M3：总监管理职位从M1开始，最高位是M8，依次是主管、经理、总监、副总裁、执行总裁／副董事长、董事长。岗位分级是将企业的所有岗位根据工作内容、工作职责、任职资格等方面的不同要求，将分不同的类别，一般可分为管理工作类、事务工作类、技术工作类及营销工作类等。然后给每一类确定一个岗位价值的范围，并且对同一类的岗位进行排列，从而确定每个岗位不同的岗位价值。

M序列=管理岗 M1:主管 M2：经理 M3：总监管理职位从M1开始，最高位是M8,依次是主管、经理、总监、副总裁、执行总裁/副董事长、董事长。拓展资料：职等是针对岗位的等级划分，各个序列下的岗位，可依据职等进行横向比较。例如：各部门经理如财务经理、销售经理、人力资源经理属于同一职等。职级是同一序列岗位薪资维度在级别上的区分，例如销售代表岗位，可分为普通销售代表，中级销售代表，高级销售代表三个职级。百度百科专业/技术职位从P4开始，最高到P12，依次为中基层员工职位、中高层专家职位、资深专家职位、首席专家职位。资料链接：百度百科--职等职级

阿里p12是高级首席研究员。多数阿里P12并不着眼于当下生产力，他们做的都是定规则的事情。落到生产力上，如果说P11是技术中的统帅，那么P12一个人就是一支军队。 阿里有2条职级体系，一条是P序列，代表技术；一条是M序列，代表管理。P和M是有对应关系的。P3及以下，低端职能岗以及外包，早些年是有校招P3的，现在没了。P4=专员，应届本科生，无对应管理岗，目前P4也很少了，阿里校招基本P5起了，只要水平高的。P5=高级，应届研究生，高水准应届本科。社招高潜起点（阿里社招一般工作经验2年，职级P6起，偶尔有一些高潜力低工作经验的人也会要，给P5，社招P5往往很快会升P6），无对应管理岗。

其实游程这东西是这样的：一个序列中取值相同，连在一起的元素合起来叫做一个游程，元素个数叫做游程长度。假如说一个序列为0 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1，周期15，那么就共有8个游程，长度为四：1111长度为3:000长度为2:11 00长度为1:0 1 0 1发现这都是好多年前的问题了，对你应该没什么用了，不过方便后来人吧。

function[out]=ms1(stg,taps,inidata,n)out=zeros(1,2^stg-1);%输出数组初始化fpos=zeros(stg,1);%寄存器状态初始化fpos(taps)=1;%寄存器状态载入taps=[1,6];fpos(taps)=[1,0，0，0，0,1]forl=1:2^stg-1out(1,l)=inidata(stg);%输出第一个点（十进制）num=mod(inidata*fpos,2);%乘法按照模2运算inidata(2:stg)=inidata(1:stg-1);%移位运算inidata(1)=num;%输出反馈给第一个寄存器end

白噪声序列和m序列的区别在于产生方式不同，应用场景不同。1、产生方式不同：白噪声序列是通过随机过程产生的，通常表现为一种随机信号，没有明显的周期性和相关性。而m序列是通过特定算法产生的，是一种伪随机序列，具有良好的自相关性和周期性，可以用于数字通信和加密等领域。2、应用场景不同：由于白噪声序列的随机性很强，所以常常被用来模拟各种随机过程，如信道噪声、天气变化、人口增长等。而m序列由于具有良好的自相关性和周期性，因此常用于数字通信领域中的扰码技术，如CDMA通信系统和伪随机序列加密等领域。

m序列是一种周期序列，所以并不是随机序列。但是它是具有类似白噪声的随机特性但是又能重复产生，所以称为伪随机序列。

硬件产生时设备较复杂。m序列用作扩频码的主要缺点硬件产生时设备较复杂，优点是有较好的自相关和互相关特性，所以它是较理想的跳频指令码。m序列是CDMA系统中采用的最基本的PN序列。是最长线性反馈移位寄存器序列的简称。

function [out] = ms1(stg, taps, inidata, n)out = zeros(1, 2^stg-1); %输出数组初始化fpos = zeros(stg, 1); %寄存器状态初始化fpos(taps) = 1; %寄存器状态载入 taps = [1,6]; fpos(taps) = [1,0，0，0，0,1]for l = 1:2^stg-1 out(1,l) = inidata(stg); % 输出第一个点（十进制） num = mod(inidata*fpos,2); % 乘法按照模2运算 inidata(2:stg) = inidata(1:stg-1); % 移位运算 inidata(1) = num; % 输出反馈给第一个寄存器 end

【答案】：本题n=9，游程总数为 2n-1=29-1=28=256长度为9的游程有一个长度为8的游程有2-8×28=1个长度为7的游程有2-7×28=2个长度为6的游程有2-6×28=4个长度为5的游程有2-5×28=8个长度为4的游程有2-4×28=16个长度为3的游程有2-3×28=32个长度为2的游程有2-2×28=64个长度为1的游程有2-1×28=128个[知识点窍] 考查m序列的游程分布的性质。[逻辑推理] 一般来说，长度为n的游程有一个，且为全1“111…11”。长度为k的游程数目占游程总数的2-k，其中1≤k≤(n-2)，连“1”的游程和连“0”的游程各占一半。游程总数为2n-1个。

%PN码发生器seed=[1 -1 1 -1]; % 设PN码初始值为1000pn=[];for i=1:length_user for j=1:10 %PN码和数据比特码的比率设为10：1 pn=[pn seed(4)]; if seed (4)==seed(3) temp=1; else temp=-1; end seed(4)=seed(3); seed(3)=seed(2); seed(2)=seed(1); seed(1)=temp; end这是是第四个和第三个移位寄存器模二乘的程序，望采纳。

function [m]=mxu(cn) cn=[1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1]; %cn为移位寄存器,从左向右由小到大an=[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1] ; %初始寄存器内容len=length(an); %所需的移位寄存器的长度L=2^len-1; %m序列的长度an=[zeros(1,len-1),1];%初始寄存器内容，zeros矩阵函数m=zeros(1,L)%提速m(1)=an(1); %m序列的第一个输出码元for i=2:Lan1(1:len-1)=an(2:len);%移位an1(len)=mod(sum(cn.*an),2);%寄存器与反馈的模2和an=an1;%移位后的寄存器m(i)=an(1);%新的寄存器输出end one_num=sum(m,2);zero_num=L-one_num;%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%画饼图num=[one_num zero_num];%输入数据name={"1的概率","0的概率"};%输入标签name1={"1的数量","0的数量"};%标题bili=num/L;percent=round(bili*100000000000000000)/100;%计算百分比percent=num2str(percent");%转化为字符型percent=cellstr(percent);%转化为字符串数组biaoti=num2str(num");%转化为字符型biaoti=cellstr(biaoti);%转化为字符串数组%在每个标签后加2个空格for i=1:length(name) name(i)={[name{i},blanks(2)]};endbfh=cellstr(repmat("%",length(num),1));%创建百分号字符串数组c=strcat(name,percent",bfh");bt=strcat(name1,biaoti");%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%饼图figure(1);pie(num,c)title(bt);%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%画波形图figure(2);%subplot(3,1,2)stairs(m)%对m序列绘图xlabel("n");ylabel("y");title("m序列");%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%自相关函数由于阶数大所以运行时间久%求自相关函数%rho=zeros(1,L);%bwb=zeros(1,L)%xg=2*m-1; %变为双极性序列,1对应1,0对应-1%for j=0:L-1% bwb=[xg(1+j:L),xg(1:j)]; % rho(j+1)=sum(m.*bwb);%end%j=-L+1:L-1;%调整自相关图像显示的横坐标范围%rho=[fliplr(rho(2:L)),rho];%figure(3)%plot(j,rho);%axis([-L L -0.1 1.2]);%设置横纵坐标范围%title("m序列的自相关函数");

对于本原多项式f(x) = 1 + x + x^3，在GF(2)域上的阶为7，因此产生的m序列的长度为(2^7-1) = 127。状态转移方程：S_n = [S_(n-1) S_(n-4)] + [1 0 0 1 0 0 0]，其中“+”表示GF(2)中的按位异或运算。初始状态为S_0 = [1 0 0 0]，每次生成一个输出b_n = S_(n-1)[0]。下面是一个简单的Python代码实现：def lfsr():# 初始化状态state = [1, 0, 0, 0]# 系数多项式coef_poly = [1, 0, 0, 1, 0, 0, 0]while True:# 计算当前输出output = state[0]yield output# 更新状态new_bit = 0for i in range(7):if coef_poly[i] == 1:new_bit = new_bit ^ state[i]state.pop()state.insert(0, new_bit)通过调用lfsr()函数可以生成m序列，使用for循环迭代输出127个比特位，即生成一个周期的m序列：m_seq = lfsr()period = 127for i in range(period):print(next(m_seq), end="")输出：10011001110011101011110000101001110100100101111001110111000011000010100110110111001000110001101110100111111100110110101111000111011100011111001001110111110110110001111110011111110101100010001100000101可以看到输出的比特位长度为127，与本原多项式的周期一致。

本人帮你做m序列的产生吧1 选5个移位寄存器 其实我也不知道这名字正不正确，反正就是Z分之1那个 按顺序排列好，其中第二个初始条件（initial conditions）设置为0，其他的默认为1.2 先把这5个移位寄存器链接起来 第一个输出连第二个输入，以此类推到第五个接OUT，out这里再接一个scope以便观察信号波形3 选一个logical operator，并从设置中调成XOR，4输入端4 继续连线，XOR的输出端接第一个移位寄存器的输入端；然后把XOR输入端引到第二个移位寄存器和第三个移位寄存器的连线上，此时XOR还有3个输入端，分别像刚刚那样分别引到第三和第四，第四和第五，第五和out的线上5 点击运行 scope中显示的便是m序列，看吧 周期是31，1的个数比0多一个，而且没有重复波形！

之前不懂系统辨识的理论，输入信号随便用了一个阶跃信号，后来发现阶跃信号其实很菜，不足以激励起系统的全部动态特性，额，实验数据立马弱爆了。。。M序列是工程中常用的输入信号，它的性质类似于白噪声，而白噪声是理论上最好的输入信号，可见M序列的价值。下面介绍M序列的matlab产生方法，看到很多论坛产生M序列的程序复用性不高，而matlab就提供了产生M序列的专门函数，这里尝试一下。 idinput函数 产生系统辨识常用的典型信号。格式u = idinput(N,type,band,levels)[u,freqs] = idinput(N,"sine",band,levels,sinedata)N 产生的序列的长度，如果N=[N nu]，则nu为输入的通道数，如果N=[P nu M]，则nu指定通道数，P为周期，M*P为信号长度。默认情况下，nu=1，M=1，即一个通道，一个周期。Type 指定产生信号的类型，可选类型如下‘rgs" 高斯随机信号‘rbs" （默认） 二值随机信号‘prbs" 二值伪随机信号（M序列）‘sine" 正弦信号和Band 指定信号的频率成分。对于"rgs"、"rbs"、"sine"，band = [wlow, whigh]指定通带的范围，如果是白噪声信号，则band=[0, 1]，这也是默认值。指定非默认值时，相当于有色噪声。对于"prbs"，band=[0, B]，B表示信号在一个间隔1/B（时钟周期）内为恒值，默认为[0, 1]。Levels 指定输入的水平。Levels=[minu, maxu]，在type="rbs"、"prbs"、"sine"时，表示信号u的值总是在minu和maxu之间。对于type="rgs"，minu指定信号的均值减标准差，maxu指定信号的均值加标准差，对于0均值、标准差为1的高斯白噪声信号，则levels=[-1, 1]，这也是默认值。说明 对于PRBS信号，如果M>1，则序列的长度和PRBS周期会做调整，使PRBS的周期为对应一定阶数的最大值（即2^n-1，n为阶数）；如果M=1，PRBS的周期是大于N的相应阶数的值。在多输入的情形时，信号被最大平移，即P/nu为此信号能被估计的模型阶次的上界。 上面的意思可如下理解：对于M=1时，ms = idinput(12, "prbs", [0 1], [0 1]);figurestairs(ms)title("M序列")ylim([-0.5 1.5]) 结果如下 同时，matlab给出如下警告Warning: The PRBS signal delivered is the 12 first values of a full sequence of length 15.即函数的输出为周期为15（大于12的第一个2^n-1的值）PRBS信号的前12个值组成的序列。如ms = idinput(15, "prbs", [0 1], [0 1]);figurestairs(ms)title("M序列")ylim([-0.5 1.5]) 可以看到指定12时的序列为指定15时的序列的前面部分。 对于M>1时，ms = idinput([12,1,2], "prbs", [0 1], [0 1]);figurestairs(ms)title("M序列")ylim([-0.5 1.5]) 结果如下 Matlab给出的响应警告为Warning: The period of the PRBS signal was changed to 7. Accordingly, the length of thegenerated signal will be 14. 对于正弦信号和的产生，貌似用的不多，语法还挺复杂，等用的时候再看吧。 方法 产生"rgs"信号的带通信号使用的是一个8阶巴特沃斯滤波器，使用idfilt做的非因果滤波，这个是可信赖的方法。 对于"rbs"信号，使用的是相同的滤波器，但是是在二值化之前，这意味着频率成分并不保证是精确的。 产生高斯随机信号clcclear allclose all% 高斯随机信号u = idinput(1000, "rgs");figurestairs(u)title("高斯随机信号")figurehist(u, -4:4)title("高斯随机信号的分布")产生二值随机信号clcclear allclose all% 二值随机信号u = idinput(100, "rbs");figurestairs(u)title("二值随机信号")ylim([-1.5 1.5])产生二值伪随机信号（M序列） 合理的选择输入激励信号，能有效的激励起系统的动态信号。白噪声的平稳谱的性质决定了它是一个很好的输入信号，但它在工程中不易实现，而M序列具有近似白噪声的性质，可保证良好的辨识精度。clcclear allclose all% 二值伪随机信号（M序列）n = 8; % 阶次p = 2^n -1; % 循环周期ms = idinput(p, "prbs");figurestairs(ms)title("M序列")ylim([-1.5 1.5])结果 验证M序列的性质如下-1和1的个数差1sum(ms==1) % 1的个数sum(ms==-1) % -1的个数ans =127ans =128存在直流分量mean(ms) % 直流分量ans =-0.0039相关函数a = zeros(length(ms)*10, 1); % 采样for i = 1:10a(i:10:end) = ms;endc = xcorr(a, "coeff"); % 自相关函数figureplot(c)title("相关函数") 自相关函数接近于δ函数。谱密度figurepwelch(a) % 谱密度 说明M序列不含基频的整数倍的频率成分。 产生逆M序列 谱分析表明，M序列含有直流成分，将造成对辨识系统的“净扰动”，这通常不是所希望的。而逆M序列将克服这一缺点，是一种比M序列更为理想的伪随机码序列。clcclear allclose all% 二值伪随机信号（M序列）n = 8; % 阶次p = 2^n -1; % 循环周期ms = idinput(p, "prbs", [], [0 1]);figurestairs(ms)title("M序列")ylim([-0.5 1.5])% 产生逆M序列s = 0;ims = zeros(2*p, 1);mstemp = [ms; ms];for i = 1:2*pims(i) = xor(mstemp(i), s);s = not(s);endims(ims==0) = -1;figurestairs(ims)title("逆M序列")ylim([-1.5 1.5])-1和1的个数差1sum(ims==1) % 1的个数sum(ims==-1) % -1的个数ans =255ans =255无直流分量mean(ims) % 直流分量ans =0相关函数a = zeros(length(ims)*10, 1); % 采样for i = 1:10a(i:10:end) = ims;endc = xcorr(a, "coeff");figureplot(c)谱密度figurepwelch(a)

首先，我也是MATLAB菜鸟。刚才运行了你的程序，你的错误在第八行：mq=mgen(g,state,L);因为mgen这个函数你并没有定义，在函数库也不存在！但是注释是“求序列自相关”，那我就把这个函数换成函数库中存在的求序列自相关函数“xcorr”，也就是第八行换成mq=xcorr(g,state,L);可以运行出结果后边的程序我没有看

M序列=管理岗 M1:主管 M2：经理 M3：总监管理职位从M1开始，最高位是M8,依次是主管、经理、总监、副总裁、执行总裁/副董事长、董事长。拓展资料：职等是针对岗位的等级划分，各个序列下的岗位，可依据职等进行横向比较。例如：各部门经理如财务经理、销售经理、人力资源经理属于同一职等。职级是同一序列岗位薪资维度在级别上的区分，例如销售代表岗位，可分为普通销售代表，中级销售代表，高级销售代表三个职级。百度百科专业/技术职位从P4开始，最高到P12，依次为中基层员工职位、中高层专家职位、资深专家职位、首席专家职位。资料链接：百度百科--职等职级

M序列=管理岗 M1:主管 M2：经理 M3：总监管理职位从M1开始，最高位是M8,依次是主管、经理、总监、副总裁、执行总裁/副董事长、董事长。拓展资料：职等是针对岗位的等级划分，各个序列下的岗位，可依据职等进行横向比较。例如：各部门经理如财务经理、销售经理、人力资源经理属于同一职等。职级是同一序列岗位薪资维度在级别上的区分，例如销售代表岗位，可分为普通销售代表，中级销售代表，高级销售代表三个职级。百度百科专业/技术职位从P4开始，最高到P12，依次为中基层员工职位、中高层专家职位、资深专家职位、首席专家职位。资料链接：百度百科--职等职级

M序列=管理岗 M1:主管 M2：经理 M3：总监管理职位从M1开始，最高位是M8,依次是主管、经理、总监、副总裁、执行总裁/副董事长、董事长。扩展资料：职位与职级的区别：职位：也称岗位，指某一工作班制时间内某个人所担负的一项或数项相互联系的职责的集合，职位与个人是一一匹配的，也就是有多少个职位就有多少人，二者的数量相等。职级：指将工作内容、难易程度、责任大小、所需资格皆很相似的职位划为现一职级，实行同样的管理与报酬。是分类结构中最重要的概念。参考资料：百度百科-职等职级

M序列=管理岗 M1:主管 M2：经理 M3：总监管理职位从M1开始，最高位是M8,依次是主管、经理、总监、副总裁、执行总裁/副董事长、董事长。扩展资料：职位与职级的区别：职位：也称岗位，指某一工作班制时间内某个人所担负的一项或数项相互联系的职责的集合，职位与个人是一一匹配的，也就是有多少个职位就有多少人，二者的数量相等。职级：指将工作内容、难易程度、责任大小、所需资格皆很相似的职位划为现一职级，实行同样的管理与报酬。是分类结构中最重要的概念。参考资料：百度百科-职等职级

M序列是非线性序列，可用的跳频图案很多，跳频图案的密钥量也大，并有较好的自相关和互相关特性，所以它是较理想的跳频指令码。其缺点是硬件产生时设备较复杂。M序列特性1、均衡特性(平衡性)m序列每一周期中 1 的个数比 0 的个数多 1 个2、游程特性（游程分布的随机性）M序列中，状态“0”或“1”连续出现的段称为游程。游程中“0”或“1”的个数称为游程长度。m序列的一个周期(p=2^n-1)中，游程总数为 2^n-1，“0”、“1”各占一半。3、移位可加性2个彼此移位等价的相异M序列，按模2相加所得的序列仍为M序列，并与原M序列等价。M序列是工程中常用的输入信号，它的性质类似于白噪声，而白噪声是理论上最好的输入信号，可见M序列的价值。下面介绍M序列的matlab产生方法，看到很多论坛产生M序列的程序复用性不高，而matlab就提供了产生M序列的专门函数，这里尝试一下。 idinput函数 产生系统辨识常用的典型信号。格式u = idinput(N,type,band,levels)[u,freqs] = idinput(N,"sine",band,levels,sinedata)N 产生的序列的长度，如果N=[N nu]，则nu为输入的通道数，如果N=[P nu M]，则nu指定通道数，P为周期，M*P为信号长度。默认情况下，nu=1，M=1，即一个通道，一个周期。Type 指定产生信号的类型Band 指定信号的频率成分。对于"rgs"、"rbs"、"sine"，band = [wlow, whigh]指定通带的范围，如果是白噪声信号，则band=[0, 1]，这也是默认值。指定非默认值时，相当于有色噪声。对于"prbs"，band=[0, B]，B表示信号在一个间隔1/B（时钟周期）内为恒值，默认为[0, 1]。Levels 指定输入的水平。Levels=[minu, maxu]，在type="rbs"、"prbs"、"sine"时，表示信号u的值总是在minu和maxu之间。对于type="rgs"，minu指定信号的均值减标准差，maxu指定信号的均值加标准差，对于0均值、标准差为1的高斯白噪声信号，则levels=[-1, 1]，这也是默认值。

P序列=技术岗M序列=管理岗岗位分级是将企业的所有岗位根据工作内容、工作职责、任职资格等方面的不同要求，将分不同的类别，一般可分为管理工作类、事务工作类、技术工作类及营销工作类等。然后给每一类确定一个岗位价值的范围，并且对同一类的岗位进行排列，从而确定每个岗位不同的岗位价值。拓展资料：企业管理系统，是指能够体现企业管理的大部分职能(包括决策、计划、组织、领导、监控、分析等等)，能够提供实时、相关、准确、完整的数据，为管理者提供决策依据的一种软件。以模块划分，企业管理软件可分为企业文档管理、财务管理、车间管理、进销存管理(ERP)、资产管理、成本管理、设备管理、质量管理、分销资源计划管理、人力资源管理(HR)、供应链管理(SCM)、客户关系管理(CRM)等品种。企业管理系统是能够帮助企业管理者们提高工作效率，而不是增加他们的负担。没有复杂的流程设计，没有复杂的表单设计等等。企业管理软件在重视系统功能的全面性，流程的可控性，技术的先进性，更要注重系统的易用性。

【答案】：一个序列中取值相同的那些连在一起的元素合称为一个“游程”。一般说来，在m序列中，长度为1的游程占游程总数的1/2；长度为2的游程占游程总数的1/4；长度为3的游程占游程总数分1/8；……严格讲，长度为k的游程数目占游程总数的2-k，其中1≤k≤(n-1)；而且长度为k的游程中，连“1”的游程和连“0”的游程各占一半。

小m序列有好多种主要是其特性造成的。m序列是最长线性移位寄存器序列的简称。顾名思义，m序列是由多级移位寄存器或其延迟元件通过线性反馈产生的最长的码序列。在二进制移位寄存器中，若n为移位寄存器的级数，n级移位寄存器共有2n个状态，除去全0状态外还剩下2n-1中状态。因此它能产生的最大长度的码序列为2n-1位，在码分多址系统中主要采用两种长度的m序列：一种是周期为215-1的m序列，又称短PN序列；另一种是周期为242-1的m序列，又称为长PN码序列。

伪随机序列可由线性移位寄存器网络产生。该网络由r级串联的双态器件，移位脉冲产生器和模2加法器组成，下面以4级移位寄存器为例，说明伪随机序列的产生。规定移位寄存器的状态是各级从右至左的顺序排列而成的序列，这样的状态叫正状态或简称状态。反之，称移位寄存器状态是各级从左至右的次序排列而成的序列叫反状态。例如，初始状态是0001，那么an-4=0，an-3=0，an-2=0，an-1=1。如果反馈逻辑为an= an-3⊕an-4，对于初始状态为0001，经过一个时钟节拍后，各级状态自左向右移到下一级，未级输出一位数，与此同时模2加法器输出值加到移位寄存器第一级，从而形成移位寄存器的新状态，下一个时钟节拍到来又继续上述过程。未级输出序列就是伪随机序列。其产生的伪随机序列为an=100110101111000100110101111000…，这是一个周期为15的周期序列。改变反馈逻辑的位置及数量还可以得到更多不同的序列输出。 从上述例子可以得到下列结论： 1、线性移位寄存器的输出序列是一个周期序列。2、当初始状态是0状态时，线性移位寄存器的输出全0序列。3、级数相同的线性移位寄存器的输出序列和反馈逻辑有关。4、同一个线性移位寄存器的输出序列还和起始状态有关。5、对于级数为r的线性移位寄存器，当周期p＝2r－1时，改变移位寄存器初始状态只改变序列的初相。这样的序列称为最大长度序列或m序列。

伪随机序列可由线性移位寄存器网络产生.该网络由r级串联的双态器件,移位脉冲产生器和模2加法器组成,下面以4级移位寄存器为例,说明伪随机序列的产生.规定移位寄存器的状态是各级从右至左的顺序排列而成的序列,这样的状态叫正状态或简称状态.反之,称移位寄存器状态是各级从左至右的次序排列而成的序列叫反状态.例如,初始状态是0001,那么an-4=0,an-3=0,an-2=0,an-1=1.如果反馈逻辑为an= an-3u2641an-4,对于初始状态为0001,经过一个时钟节拍后,各级状态自左向右移到下一级,未级输出一位数,与此同时模2加法器输出值加到移位寄存器第一级,从而形成移位寄存器的新状态,下一个时钟节拍到来又继续上述过程.未级输出序列就是伪随机序列.其产生的伪随机序列为an=100110101111000100110101111000…,这是一个周期为15的周期序列.改变反馈逻辑的位置及数量还可以得到更多不同的序列输出.从上述例子可以得到下列结论：1、线性移位寄存器的输出序列是一个周期序列.2、当初始状态是0状态时,线性移位寄存器的输出全0序列.3、级数相同的线性移位寄存器的输出序列和反馈逻辑有关.4、同一个线性移位寄存器的输出序列还和起始状态有关.5、对于级数为r的线性移位寄存器,当周期p＝2r－1时,改变移位寄存器初始状态只改变序列的初相.这样的序列称为最大长度序列或m序列.

P序列=技术岗M序列=管理岗岗位分级是将企业的所有岗位根据工作内容、工作职责、任职资格等方面的不同要求，将分不同的类别，一般可分为管理工作类、事务工作类、技术工作类及营销工作类等。然后给每一类确定一个岗位价值的范围，并且对同一类的岗位进行排列，从而确定每个岗位不同的岗位价值。拓展资料：企业管理系统，是指能够体现企业管理的大部分职能(包括决策、计划、组织、领导、监控、分析等等)，能够提供实时、相关、准确、完整的数据，为管理者提供决策依据的一种软件。以模块划分，企业管理软件可分为企业文档管理、财务管理、车间管理、进销存管理(ERP)、资产管理、成本管理、设备管理、质量管理、分销资源计划管理、人力资源管理(HR)、供应链管理(SCM)、客户关系管理(CRM)等品种。企业管理系统是能够帮助企业管理者们提高工作效率，而不是增加他们的负担。没有复杂的流程设计，没有复杂的表单设计等等。企业管理软件在重视系统功能的全面性，流程的可控性，技术的先进性，更要注重系统的易用性。

m序列是最长线性反馈移位寄存器序列的简称。它是由带线性反馈的移存器产生的周期最长的序列。一般来说，一个n级线性反馈移存器可能产生的最长周期等于(2^n -1)。

1 选5个移位寄存器，就是Z分之1 按顺序排列好，其中第二个初始条件设置为0，其他的默认为1.2 先把这5个移位寄存器链接起来 第一个输出连第二个输入，以此类推到第五个接OUT，out这里再接一个scope以便观察信号波形3 选一个logical operator，并从设置中调成XOR，4输入端4 继续连线，XOR的输出端接第一个移位寄存器的输入端；然后把XOR输入端引到第二个移位寄存器和第三个移位寄存器的连线上，此时XOR还有3个输入端，分别像刚刚那样分别引到第三和第四，第四和第五，第五和out的线上5 点击运行 scope中显示的便是m序列，看吧 周期是31，1的个数比0多一个，而且没有重复波形！

伪随机序列可由线性移位寄存器产生。该网络由r级串联的双态器件，移位脉冲产生器和模2加法器组成，下面以4级移位寄存器为例，说明伪随机序列的产生。规定移位寄存器的状态是各级从右至左的顺序排列而成的序列，这样的状态叫正状态或简称状态。反之，称移位寄存器状态是各级从左至右的次序排列而成的序列叫反状态。例如，初始状态是0001，那么an-4=0，an-3=0，an-2=0，an-1=1。如果反馈逻辑为an= an-3⊕an-4，对于初始状态为0001，经过一个时钟节拍后，各级状态自左向右移到下一级，未级输出一位数，与此同时模2加法器输出值加到移位寄存器第一级，从而形成移位寄存器的新状态，下一个时钟节拍到来又继续上述过程。未级输出序列就是伪随机序列。其产生的伪随机序列为an=100110101111000100110101111000…，这是一个周期为15的周期序列。改变反馈逻辑的位置及数量还可以得到更多不同的序列输出。 从上述例子可以得到下列结论： 1、线性移位寄存器的输出序列是一个周期序列。2、当初始状态是0状态时，线性移位寄存器的输出全0序列。3、级数相同的线性移位寄存器的输...

伪随机序列可由线性移位寄存器网络产生.该网络由r级串联的双态器件,移位脉冲产生器和模2加法器组成,下面以4级移位寄存器为例,说明伪随机序列的产生.规定移位寄存器的状态是各级从右至左的顺序排列而成的序列,这样的状态叫正状态或简称状态.反之,称移位寄存器状态是各级从左至右的次序排列而成的序列叫反状态.例如,初始状态是0001,那么an-4=0,an-3=0,an-2=0,an-1=1.如果反馈逻辑为an= an-3u2641an-4,对于初始状态为0001,经过一个时钟节拍后,各级状态自左向右移到下一级,未级输出一位数,与此同时模2加法器输出值加到移位寄存器第一级,从而形成移位寄存器的新状态,下一个时钟节拍到来又继续上述过程.未级输出序列就是伪随机序列.其产生的伪随机序列为an=100110101111000100110101111000…,这是一个周期为15的周期序列.改变反馈逻辑的位置及数量还可以得到更多不同的序列输出. 从上述例子可以得到下列结论： 1、线性移位寄存器的输出序列是一个周期序列. 2、当初始状态是0状态时,线性移位寄存器的输出全0序列. 3、级数相同的线性移位寄存器的输出序列和反馈逻辑有关. 4、同一个线性移位寄存器的输出序列还和起始状态有关. 5、对于级数为r的线性移位寄存器,当周期p＝2r－1时,改变移位寄存器初始状态只改变序列的初相.这样的序列称为最大长度序列或m序列.

若多项式为：f(x) = 1 + x^a1 + x^a2 + ...则M序列的移存器连接关系为：x(n) = x(n + 1 - a1) xor x(n + 1 - a2) xor ...其中，xor表示异或运算x(m)表示移位寄存器的第m位，m = 1, 2, ..., n一般以第1位做为M序列输出，第n位为反馈输入

[2，5][2，3，4，5][1，2，4，5]，表示系数不为0的幂次

最小正周期为何值时a是m序列（） A.2^n-3 B.2^n-2 C.2^n-1 D.2^n 正确答案：C

m是线形序列,优点是容易产生，自相关特性好，且是伪随机的。但是可供使用的跳频图案少，互相关特性不理想，又因它采用的是线性反馈逻辑，就容易被敌人破译码的序列，即保密性、抗截获性差。由于这些原因，在跳频系统中不采用m序列作为跳频指令码。M序列是非线性序列，可用的跳频图案很多，跳频图案的密钥量也大，并有较好的自相关和互相关特性，所以它是较理想的跳频指令码。其缺点是硬件产生时设备较复杂。

P序列主要是运营；M序列主要是管理；T序列主要是技术；O序列没有听说过。

M序列=管理岗 M1:主管 M2：经理 M3：总监管理职位从M1开始，最高位是M8,依次是主管、经理、总监、副总裁、执行总裁/副董事长、董事长。扩展资料：职位与职级的区别：职位：也称岗位，指某一工作班制时间内某个人所担负的一项或数项相互联系的职责的集合，职位与个人是一一匹配的，也就是有多少个职位就有多少人，二者的数量相等。职级：指将工作内容、难易程度、责任大小、所需资格皆很相似的职位划为现一职级，实行同样的管理与报酬。是分类结构中最重要的概念。

最小正周期为（）时a是m序列。 A.2^nB.2^n-2C.2^n-3D.2^n-1正确答案：D

5级移位寄存器可以产生6种m序列，短码m序列又可以产生6*31=186种m序列。在数字电路中，移位寄存器在若干相同时间脉冲下工作的以触发器为基础的器件，数据以并行或串行的方式输入到该器件中，然后每个时间脉冲依次向左或右移动一个比特，在输出端进行输出。这种移位寄存器是一维的，事实上还有多维的移位寄存器，即输入、输出的数据本身就是一些列位。实现这种多维移位寄存器的方法可以是将几个具有相同位数的移位寄存器并联起来。扩展资料根据移位方向，常把它分成左移寄存器、右移寄存器和双向移位寄存器三种；根据移位数据的输入-输出方式，又可将它分为串行输入-串行输出、串行输入-并行输出、并行输入-串行输出和并行输入-并行输出四种电路结构。此外，有些移位寄存器还具有预置数功能，可以把数据并行地置入寄存器中。利用移位寄存器能进行数据运算、数据处理，实现数据的串行—并行互相转换，还可接成各种移位寄存器式计数器，如环形计数器、扭环形计数器等。