m序列

clearclcpntaps=[0 0 1 1 ];N=length(pntaps)pninitial=[0 0 0 1];pndata=zeros(1,2^N-1);pnregister=pninitial;n=0;kk=0;while kk==0 n=n+1; pndata(1,n)=pnregister(1,1); feedback=rem((pnregister*pntaps"),2); pnregister=[feedback,pnregister(1,1:N-1)]; if pnregister==pninitial; kk=1; endendpndata=2*pndata-1;Rm(1)=sum(pndata.*pndata)/nfor k=1:n-1 Rm(k+1)=sum(pndata.*circshift(pndata,[0,k]))/nendsubplot(2,1,1);x=[0:n-1];stem(x,pndata);title("m序列发生器的输出");axis([0 30 -1.5 1.5]);subplot(2,1,2);plot(x,Rm);title("m序列的自相关函数")axis([0 30 0 1.5]);

subplot(121)plot(msequese);subplot(122)plot(multiply);

可以用这个函数命令unifrnd——生成连续均匀分布的随机数组>>unifrnd(1.03,1.52,1,10)

到时候分别为二一的全龄的就绪，具体说马氏写出了大班的ming b3的编码，结果是可以相同的

在通信子目录下应该能找到GOLD序列发生器，以数组形式输入优选对的系数便可，m序列本身也属于GOLD序列的一种，直接输入系数，另一组多项式系数全为零，应该差不多。

21．MATLAB支持的几种图像文件格式：⑴JPEG（Joint Photogyaphic Expeyts Group）：一种称为联合图像专家组的图像压缩格式。 ⑵BMP（Windows Bitmap）：有1位、4位、8位、24位非压缩图像，8位RLE（Run length Encoded）的图像。文件内容包括文件头（一个BITMAP FILEHEADER数据结构）、位图信息数据块（位图信息头BITMAP INFOHEADER和一个颜色表）和图像数据。⑶PCX（Windows Paintbrush）：可处理1位、4位、8位、16位、24位等图像数据。文件内容包括文件头、图像数据和扩展色图数据。⑷TIFF（Tagged Iamge File Format）：处理1位、4位、8位、24位非压缩图像，1位、4位、8位、24位packbit压缩图像，1位CCITT压缩图像等。文件内容包括文件头、参数指针表与参数域、参数数据表和图像数据四部分。⑸PNG（Portable Network Graphics）：包括1位、2位、4位、8位和16位灰度图像，8位和16位索引图像，24位和48位真彩色图像。⑹GIF（Graphics Interchange Format）：任何1位到8位的可交换的图像。⑺HDF（Hierarchial Data Format）：有8位、24位光栅图像数据集。⑻ICO（Windows Icon resource）：有1位、4位、8位非压缩图像。⑼CUR（Windows Cursor resource）：有1位、4位、8位非压缩图像。⑽XWD（X Windows Dump）：包括1位、8位Zpixmaps，XYBitmaps，XYPixmmmaps。⑾RAS（Sun Raster image）：有1位bitmap、8位索引、24位真彩色和带有透明度的32位真彩色。⑿PBM（Portable Bitmap）。⒀PGM（Portable Graymap）。⒁PPM（Portable Pixmap）。2．MATLAB支持五种图像类型，即二值图像、索引图像、灰度图像、RGB图像和多帧图像阵列。图像类型 Double数据 uint8和uint16数据 二值图像 图像为m×n的整数矩阵，元素值范围[0,1] 图像为m×n的整数矩阵，元素值范围[0,1] 索引图像 图像为m×n的整数矩阵，元素值范围[0,p] 图像为m×n的整数矩阵，元素值范围[0,p-1] 灰度图像 图像为m×n的浮点数矩阵，元素值范围[0,1] 图像为m×n的整数矩阵，元素值范围[0,255]或[0,65535] RGB图像 图像为m×n×3的浮点数矩阵，元素值范围[0,1] 图像为m×n×3的整数矩阵，元素值范围[0,255]或[0,65535] 其中，多帧图像阵列是由多帧图像组成的，每一帧图像可以为前四种图像中的一种，但组成一个多帧图像阵列的图像必须为同一种。cat函数可以将具有相同尺寸的几个独立图像存成多帧文件。对于多帧图像也可以从中提取单帧。2.2.2 图像类型判断及转换 1．在MATLAB中如果要判断一个图像文件的类型，可使用如下指令：l isbw：若图像为二值图像，则返回真。l isgray：若图像为灰度图像，则返回真。l isind：若图像为索引图像，则返回真。l isrgb：若图像为RGB图像，则返回真。2．在MATLAB系统中，要将一个类型的图像文件转换成另一个类型的图像文件，只需将前一个文件的图像数据用imread读出，再用imwrite以适当的格式写到后一个图像文件中去即可。另外，要将灰度图像I转换成RGB图像，可运用cat指令。cat函数可以把一些单一的图像合并成图像序列。在图像序列中每个图像需有相同的大小，如果是索引图像，色图也要一致。此外，MATLAB还提供了若干函数，用于图像类型的转换。这些函数有：l dither：用抖动法（dithering）转换图像。该函数通过颜色抖动（颜色抖动即改变边沿像素的颜色，使像素周围的颜色近似于原始图像的颜色，从而以空间分辨率来换取颜色分辨率）来增强输出图像的颜色分辨率。该函数可以把RGB图像转换成索引图像或把灰度图像转换成二值图像。l gray2ind：灰度图像或二值图像向索引图像转换。l grayslice：设定阈值将灰度图像转换为索引图像。l im2bw：设定阈值将灰度、索引、RGB图像转换为二值图像。l im2double：将图像数组转换为double型。l im2uint8：将图像数组转换为uint8型。l im2uint16：将图像数组转换为uint16型。该函数不支持二值图像序列的转换。l ind2gray：索引图像向灰度图像转换。l ind2rgb：索引图像向RGB图像转换。l mat2gray：将一个数据矩阵转换为灰度图像。l rgb2gray：RGB图像向灰度图像转换或将彩色色图转换成灰度色图。l rgb2ind：RGB图像向索引图像转换。包含三种不同方法：均衡量化、最小值量化、色图映射。l im2java：一般图像向Java图像转换。l label2rgb：标志图像向RGB图像转换。2.2.3 图像的查询及读写 在MATLAB中要查询一个图像文件的信息，只要用imfinfo指令加上文件及其完整路径名即可。函数调用格式为：info = imfinfo(filename,fmt)info = imfinfo(filename)参数fmt对应于所有图像处理工具箱中所有支持的图像文件格式。MATLAB提供了两个重要的用于图像文件的读写的指令，分别是从图像文件中读取数据的imread，以及将数据写入到图像文件中的imwrite。1．imread的常见调用格式为：A = imread(filename,fmt)其作用是将文件名用字符串filename表示的，扩展名用fmt表示的图像文件中的数据读到矩阵A中。如果filename所指的为灰度级图像，则A为一个二维矩阵；如果filename所指的为RGB图像，则A为一个m×n×3的三维矩阵。Filename表示的文件名必须在MATLAB的搜索路径范围内，否则需指出其完整路径。 imread的其他几种重要的调用格式为：[X,map] = imread(filename.fmt)[…] = imread(filename)[…] = imread(URL,…)[…] = imread(…,idx) (CUR,ICO and TIFF only)[…] = imread(…,"frames",idx) (GIF only)[…] = imread(…,ref) (HDF only)[…] = imread(…,"BackgroundColor",BG) (PNG only)[A,map,alpha] = imread(…) (ICO,CUR and PNG only)上面一些参数的含义如下：idx是指读取图标（cur、ico、tiff）文件中第idx个图像，默认值为1。"frame",idx是指读取gif文件中的图像帧，idx值可以是数量、向量或"all"。ref是指整数值。alpha是指透明度。2．imwrite的常用调用格式为：imwrite(A,filename,fmt)imwrite(X,map,filename,fmt)imwrite(…,filename)imwrite(…,Param1,Val1,Param2,Val2…)其中imwrite(…,Param1,Val1,Param2,Val2…)可以让用户控制HDF、JPEG、TIFF等一些图像文件格式的输出特性。 在MATLAB中，默认的保存类型是uint8。由于PNG和TIFF格式支持16位的图像，所以保存这类图像时，保存类型就是uint16。2.2.4 图像的显示 显示图像的最基本的手段是使用image函数。该函数还产生了图像对象的句柄，并允许对对象的属性进行设置。此外，imagesc函数也具有image的功能，所不同的是imagesc函数还自动将输入数据比例化，以全色图的方式显示。imshow函数比image和imagesc更常用，它能自动设置句柄图像的各种属性。imshow可用于显示各类图像。对于每类图像，调用方法如下：l imshow filename：显示图像文件。l imshow(BW)：显示二值图像，BW为黑白二值图像矩阵。l imshow(X,map)：显示索引图像，X为索引图像矩阵，map为色彩图示。l imshow(I)：显示灰度图像，I为二值图像矩阵。l imshow(RGB)：显示RGB图像，RGB为RGB图像矩阵。l imshow(I,[low high])：将非图像数据显示为图像，这需要考虑数据是否超出了所显示类型的最大允许范围，其中[low high]用于定义待显示数据的范围。有关图像显示的函数或其辅助函数，除了上述的以外，MATLAB还提供了一些用于进行图像的特殊显示的函数。l colorbar：为图像的显示增加一个颜色条，这一用法对于了解被显示图像的灰度级别特别有用。l getimage：获取图像数据。l immovie：将多帧索引图像制作成连续图像格式。其调用格式为：mov = immovie(D,map)不过这种功能只对索引图像有效，其中D为多帧索引图像阵列，map为索引图像的对应色阶。对于其他类型图像，则需要首先将其转换为索引图像。l montage：多帧图像的一次显示。它能将每一帧分别显示在一幅图像的不同区域，所有子区的图像都用同一个色彩条。l movie：播放多帧连续图像。l subimage：在一个图形区域内显示多个图像。l truesize：调整图像显示的尺寸。l warp：显示图像的纹理表面图。前面提到的图像显示手段都只能在二维平面上显示，MATLAB6.5的一个强大功能是能将平面图像显示在空间三维曲面上。这是由warp函数的纹理成图功能来实现的，该功能能通过双线性插值将平面图像投影到三维曲面上。l zoom：将图像或二维图形进行放大或缩小显示。zoom本身是是一个开关键，zoom on用于打开缩放模式，zoom off用于关闭该模式，zoom in用于放大局部图像，zoom out用于缩小图像。至于多个图像的显示，则可分为两个方面：在不同的图形窗口显示不同的图像，可以用figure指令来实现；在同一个图形窗口显示多图，可以用subplot来实现。第三章 图像运算 3.1 图像的点运算 点运算将输入图像映射为输出图像，输出图像每个像素点的灰度值仅由对应的输入像素点的值决定。它常用于改变图像的灰度范围及分布，是图像数字化及图像显示的重要工具。点运算因其作用性质，也被称为对比度增强、对比度拉伸或灰度变换。在真正进行图像处理之前，有时可以用点运算来克服图像数字化设备的局限性。 点运算实际上是灰度到灰度的映射过程。点运算不会改变图像内像素点之间的空间关系。设输入图像为A(x, y)，输出图像为B(x, y)，则点运算可表示为： B(x, y) = f [A(x, y)] (3-1)点运算可完全由灰度变换（gray-scale transformation）函数s=f (r)决定，后者描述了输入灰度级与输出灰度级之间的映射关系。图像的点运算分为线性点运算和非线性点运算两种。3.1.1 线性点运算 线性点运算是指灰度变换函数f为线性函数时的运算。如图3.1，当a＞1时，输出图像对比度增大；当a＜1时，输出图像对比度降低；当a＝1,b＝0时，输出图像就是输入图像的简单复制；当a＝1,b≠0时，仅使输出图像的灰度值上移或下移，其效果是使整个图像更亮或更暗。如果a为负值，暗区域将变亮，亮区域将变暗，点运算完成了图像求补。除了调节对比度以外，还有一种典型的线性点运算的应用就是灰度标准化。设灰度图像为I[W][H]，其中W表示图像宽度，H表示图像的高度，那么灰度图像的平均灰度和方 图3.1 线性函数差由如下计算公式得到：平均灰度： (3-2)方差： (3-3)可以将其变换为具有相同均值和方差的变换函数（线性映射），其形式如下： (3-4)其中σ0和u 0为给定的变换参数。灰度标准化可以用来生成一些常用的平均模型。3.1.2 非线性点运算 非线性点运算对应于非线性映射函数，典型的映射包括平方函数、对数函数、截取函数（窗口函数）、域值函数、多值量化函数等。阈值化处理是最常用的一种非线性点运算，它的功能是选择一阈值，将图像二值化，然后使用生成的二进制图像进行图像分割及边缘跟踪等处理。直方图均衡化也是一种非常常用的非线性点运算。它是指将一个已知灰度分布的图像使用某种非线性灰度变换函数进行计算，使运算结果变成一幅具有均匀灰度分布的新图像。经过直方图均衡化的点运算处理后，实际的直方图将呈现参差不齐的外形，这是由于灰度级的可能个数是限造成的。在一些灰度级处可能没有像素，在另外一些灰度级处则像素很拥挤。点运算的MATLAB实现：I=imread("rice.png");rice=double(I);rice2=rice*0.5+50;J=uint8(rice2);subplot(1,2,1),imshow(I);subplot(1,2,2),imshow(J); 转载的地址忘啦。呵呵

length=size(u);TimeUnit=1；%时间间隔单位 1sTimeline=0:(length-1);Timeline=Timeline*TimeUnit；SimData=[Timeline;u;]";然后将SimData作为from workspace的参数添加到访真环境里

用xcorr函数或者corr函数就可以求出

由于多项式的因式分解比较困难,所以在求矩阵的特征值时[关键]尽量利用行列式的性质,使某行出现λ的一次因式的公因子当然也有不好凑的例子,但大多数考题都不会太困难例:A=4-222-11-21-1解:|A-λE|=4-λ-222-1-λ1-21-1-λr3+r24-λ-222-1-λ10-λ-λ(在将第3行某个元素化为0的同时,另两个元素成比例)c2-c34-λ-422-2-λ100-λ(这样就可以按第3行了)=-λ[(4-λ)(-2-λ)+8]=-λ(λ^2-2λ)(这里一般要用十字相乘法进行分解)=-λ^2(λ-2).所以A的特征值为2,0,0

fs是采样频率，就是每秒钟采样次数，其大小直接影响采样精度，也会影响波形。

m序列中相邻n个状态可以有01的各种组合，唯独不可能是n个连0。由于除了n连0和n连1，其他状态都对称，所以如果一个周期(2^n-1)中所有相邻n个状态的0加起来有k个的话，1就有k+n个，但是这里每个状态算了n次，所以实际1比0多1个。举例来说，n=4时某个m序列是100010011011110所有相邻4个状态为：100000010010010010010011011011011011011111111110110110100100共有32个1，28个0，实际每个周期中1比0多1个

打个比方，身份证，包含各种信息

你把out1和out2多重复几次不久行了？OUT1 = repmat(out1,1,10)然后做相关/卷积。

这是实验课上做过的序列检测器的代码，参考一下吧，序列检测器有6个状态s0,s1,s2,s3,s4,s5检测的序列是010111。LIBRARY ieee;USE ieee.std_logic_1164.all;ENTITY exp_detect3 IS PORT ( clock : IN STD_LOGIC; reset : IN STD_LOGIC; din : IN STD_LOGIC; z : OUT STD_LOGIC );END exp_detect3;ARCHITECTURE bhv OF exp_detect3 IS TYPE type_state IS (s0,s1,s2,s3,s4,s5); SIGNAL state : type_state; --SIGNAL reg_fstate : type_fstate;BEGIN -- PROCESS (clock,reset,reg_fstate) process(clock,reset) BEGIN IF reset="1" THEN state <= s0; ELSIF (clock="1" AND clock"event) THEN case state is WHEN s0 => IF din = "0" THEN state <= s1; else state <= s0; END IF; --z <= "0"; WHEN s1 => IF din = "1" THEN state <= s2; else state <= s1; END IF; --z <= "0"; WHEN s2 => IF din = "0" THEN state <= s3; else state <= s0; END IF; -- z <= "0"; WHEN s3 => IF din = "1" THEN state <= s4; else state <= s1; END IF; --z <= "0"; WHEN s4 => IF din = "1" THEN state <= s5; else state <= s3; END IF; -- z <= "0"; WHEN s5 => IF din = "1" THEN state <= s0; else state <= s1; END IF; --z <= "0"; end case; END IF;end process;process(state,din) begin case state is when s5=> if din="1"then z<="1"; else z<="0"; end if; when others=> z<="0"; end case; end process; END bhv;

1、有打印口的主板，序列号会贴在打印口上；没有打印口的主板，序列号会贴在PCI/PCIE插槽侧面，主版背面。2、部份外包装盒上可以查看序列号。

以下是一个例子, 看最低位, 刚好16个1. 原理估计很复杂. 11111 11110 11100 11001 10010 00100 01001 10011 00110 01100 11000 10000 00001 00010 00101 01011 10110 01101 11010 10101 01010 10100 01000 10001 00011 00111 01110 11101 11011 10111 01111

其实可以下一些这方面的论文，有些上面就有程序

当然可以，M序列产生方法较为简单，可以自己编写程序，按照生成表达式进行移位异或操作；也可以使用MatLab自带的函数或者Simulink中的模型，seqgen/commsrc等；如果要送到硬件中去的话，普通的PC只有音频输出口可用，而且是模拟的；根据你的需求选用合适的硬件，比如数字IO卡、FPGA开发板等；

不太懂你的问题m序列转成二维矩阵：看你需要元素在矩阵中怎么排列，简单点的话就是将前一半元素放在第一行，后一半元素放在第二行。如：m=100;M0=[123……m];%m为偶数（若是奇数补个元素成偶数）Matrix2(1,:)=M0(1:m*0.5);Matrix2(2,:)=M0(1+m*0.5:m)%矩阵Matrix2就是二维矩阵了把余弦函数转成一维矩阵，你的意思是将余弦函数值放在一个序列中吗？x=0:0.01:2*pi;y=cos(x)%得到的y就是余弦函数值的序列了。有问题再留言

信号的频带宽度与其持续时间近似成反比。1微秒的脉冲的带宽约 为1MHz。因此，如果用限窄的脉 冲序列被所传信息调制，则可产生很宽频带的信号。 如下面介绍

请看通信原理，谢谢，只是一种随即序列而已，PN码也是一种伪随即序列多数情况用在通信的调制解调当中，主要是用在扩频通信当中

由 n级移位寄存器所能产生的周期最长的序列。这种序列必须由非线性移位寄存器产生,并且周期为2n（n为移位寄存器的级数）不是，01001000是

mseq([1 0 1 0 0 1 1])改为：sbin="1010010";mseq(bin2dec(sbin))

clear all; %清理工作空间close all;%关闭所有图形g=19;%G=10011;%常量赋值state=8;%state=1000%常量赋值L=1000;%m序列产生 N=15; %常量赋值mq=mgen(g,state,L);%m序列自相关 ms=conv(1-2*mq,1-2*mq(15:-1:1))/N;%计算figure(1) %图形窗%subplot(222) stem(ms(15:end)); %画杆图axis([0 63 -0.3 1.2]);%显示范围title("m序列自相关序列")%图形名称你这个程序中mgen函数不是matlab自带的函数，可能是自写的。

噢 好 X1=1;X2=0;X3=1;X4=0; X5=0;X6=0; %移位寄存器输入Xi初T态（010100）， Yi为移位寄存器各级输出m=63; %置M序列总长度for i=1:m %1# Y6=X6;Y5=X5;Y4=X4; Y3=X3; Y2=X2; Y1=X1; X6=Y5;X5=Y4;X4=Y3; X3=Y2; X2=Y1; X1=xor(Y6,Y5); %异或运算 if Y6==0 U(i)=-1; else U(i)=Y6;end endM=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，给和我一样的新手们提供一点帮助。modulem_sequences(clk,signal);inputclk;outputsignal;regsignal;regc1,c2,c3;regc0=1;always@(posedgeclk)beginc3<=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

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。

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

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。

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

[2，5][2，3，4，5][1，2，4，5]，表示系数不为0的幂次

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

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.

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...

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！

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)。

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。

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.

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。

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。

【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。

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=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=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

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

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)

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！

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。

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");

%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。

【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。

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

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。

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。

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。

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

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。

你是说要产生随机序列吗？ #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<time.h>main（）{int i;int[M];（m的值自己定）for(i=0;i<M;i++)srand( (unsigned)time( NULL ) ); int[i]=rand();}以上这个函数可以实现了这里给你扩展学习下 用random也可以产生还告诉你srand( (unsigned)time( NULL ) ); 是干什么用的。#include <stdlib.h> main() { int a[100],i; /*定义数组存放100个数*/ for(i=0;i<100;i++) a[i]=random(100); /*产生100以内的数*/ for(i=0;i<100;i++) printf("%d ",a[i]); /*打印输入*/ getch(); } 在C语言函数库中包含了一个产生随机数的函数： int rand( void ); 函数int rand( void );返回的是一个界于0～32767（0x7FFF）之 间的伪随机数，包括0和32767。注意，这里产生的是伪随机数，不是真正意 义上的随机数，看下面的程序： #include "stdlib.h" #include "stdio.h" void main( void ) { /* Display a number. */ printf( " %6d ", rand() ); getchar(); } 程序运行的结果是： 346 多次运行这个程序，发现每次产生的结果都是346（不同的机器可能产生 的结果不一样），这就是所谓的伪随机数。伪随机数是通过一个公式来运算 出来的，所以，每次产生的伪随机数都一样。那么，如何才能产生真正意义 上的随机数呢？这就有一个随机种子的问题。在C语言标准函数库中，有这 么一个函数： void srand( unsigned int seed ); 要产生真正意义上的随机数，那么就要求每次提供的种子不一样，一 般情况下，都设置时间为随机函数的种子。看下面的一段程序： #include "stdlib.h" #include "stdio.h" #include "time.h" void main( void ) { int i; /* Seed the random-number generator with current time so that the numbers will be different every time we run. 将当前时间设置成随机函数的种子，所以每次产生的数都不一样 */ srand( (unsigned)time( NULL ) ); /* Display 10 numbers. */ for( i = 0; i < 10;i++ ) printf( “ %6d ”, rand() ); } Output 6929 8026 21987 30734 20587 6699 22034 25051 7988 10104 每次运行这个程序，产生的随机数都不一样，这样就达到了随机数的要求了

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

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

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

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

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。

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....

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

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。

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.

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。

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。

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。