三次样条插值法的matlab仿真实现的开题报告

三次样条多相关峰值精度的提高仿真BOC调制信号

【摘要】：提出了利用三次样条插值法,处理BOC调制信号相关谱主峰及副峰的数据,以提高相位测量精度的算法。该算法将低采样频率下的相关谱谱峰分割成n个子区间,在每个区间内建立三次函数,求取极大值点,以确定BOC调制信号的相关谱主峰及副峰的精确位置。重点对比分析了常用的Lagrange插值法,并以Lagrange插值法中的三点二次插值法为例进行了对比仿真试验。仿真分析表明,对于BOC调制信号而言,针对其特殊的同步机制,提出的采用三次样条插值法进行PN码相位测量,可有效提高对其相关峰值及相应的峰值位置的测量精度。

1、m次多项式插值法：利用Matlab里的命令：

a = spline(x,y,xx)

其中，x，y为给定点的矩阵，矩阵 a 为矩阵xx所有点对应的拟合值矩阵。

2、m次拟合法：a = polyfit（x，y，m）

其中，x，y为给定点的矩阵，前者为自变量矩阵，后者为因变量矩阵。m为多项式的次数， a为拟合出来的m次多项式的系数矩阵。

3、在这里x、y都是1*7的矩阵。至于最基本的赋值、创建变量的知识还是要自己看看啊、、、不难的、

由于BOC(binary offset carrier)调制信号独有的裂谱特性,能够把信号的频谱从当前卫星导航系统中普遍使用的BPSK调制信号中分离出来,使得这种新的调制技术越来越得到广泛的关注。BOC信号采用了方波调制,其自相关主峰较窄,因此,对比于同等条件下仅仅使用扩频码的信号.

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χ2 卡方拟合指数 检验选定的模型协方差矩阵与观察数据协方差矩阵相匹配的假设。原假设是模型协方差阵等于样本协方差阵。如果模型拟合的好，卡方值应该不显著。

RMR 是残差均方根。RMR 是样本方差和协方差减去对应估计的方差和协方差的平方和，再取平均值的平方根。RMR应该小于0.08，RMR越小，拟合越好。

RMSEA 是近似误差均方根 RMSEA应该小于0.06，越小越好。

GFI 是拟合优度指数，范围在0和1间，但理论上能产生没有意义的负数。按照约定，要接受模型，GFI 应该等于或大于0.90。

CFI 是比较拟合指数，其值位于0和1之间。CFI 接近1表示拟合非常好，其值大于0.90表示模型可接受,越接近1越好。

同时要求样本和指标之间有一个最低数量比例

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