基于時(shí)間序列arma模型的分析(完整資料)

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針對(duì)乳制品月產(chǎn)量數(shù)據(jù)的時(shí)間序列分析基于時(shí)間序列arma模型的分析(完整資料）(可以直接使用，可編輯優(yōu)秀版資料，歡迎下載）摘要：隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，乳制品產(chǎn)業(yè)對(duì)國(guó)民健康水平的影響逐漸加大。該文從乳制品行業(yè)月產(chǎn)量的角度出發(fā),采用時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析方法，對(duì)我國(guó)自1990年至2010年以來的乳制品行業(yè)月產(chǎn)量進(jìn)行了建模分析，并在得到模型后對(duì)其進(jìn)行了預(yù)測(cè)。從分析結(jié)果來看，我國(guó)的乳制品產(chǎn)量在200４年發(fā)生突變,特定的月份也會(huì)對(duì)其產(chǎn)生影響,并且在不同的時(shí)間，影響會(huì)發(fā)生變化。關(guān)鍵詞:乳制品;月份特征；產(chǎn)量突變；產(chǎn)量預(yù)測(cè);背景：縱觀自1949年發(fā)展至今，整個(gè)行業(yè)可以分為四個(gè)發(fā)展階段:1、緩慢發(fā)展階段(1９4９~19７7）:這段時(shí)期,我國(guó)乳產(chǎn)業(yè)受國(guó)家經(jīng)濟(jì)狀況制約發(fā)展緩慢。2、迅速擴(kuò)張階段(1978～199２)：由于開始實(shí)行多種所有制進(jìn)行奶牛飼養(yǎng)與奶制品加工，原奶與乳品的產(chǎn)量、種類、質(zhì)量都有明顯的提高3、結(jié)構(gòu)調(diào)整階段(1993~１９98）：1993年開始,乳品供給增長(zhǎng)明顯快于消費(fèi)增長(zhǎng)速度，產(chǎn)能出現(xiàn)比較嚴(yán)重的過剩，乳粉出現(xiàn)滯積,部分乳品企業(yè)發(fā)展艱難。4、高速增長(zhǎng)階段（1999~至今):１99８年起，乳制品產(chǎn)業(yè)經(jīng)過產(chǎn)品結(jié)構(gòu)大力調(diào)整，經(jīng)濟(jì)效益明顯提高,隨著消費(fèi)需求的迅速增長(zhǎng)，乳制品產(chǎn)量也連年增長(zhǎng)，乳產(chǎn)業(yè)已經(jīng)從一個(gè)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)搖身一變成為一個(gè)朝陽產(chǎn)業(yè)。從市場(chǎng)格局上看，乳制品企業(yè)可以分為4類:1、以伊利、蒙牛為代表的全國(guó)性企業(yè);2、以光明、三鹿、維維等為代表的區(qū)域性企業(yè);３、以北京三元、濟(jì)南佳寶為代表的本省省會(huì)企業(yè)；4、以雀巢為代表的外資企業(yè).在行業(yè)中,企業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)非常激烈,特別地，在近十年中市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)引起了市場(chǎng)格局的極大改變。本文將選取1993年1月起到2010年6月的月產(chǎn)量數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間序列分析,嘗試建立該時(shí)序的時(shí)間序列模型及其詳細(xì)的建立過程，并對(duì)模型結(jié)果給出必要的經(jīng)濟(jì)意義解釋。建立模型過程：1、建模過程使用eｖiｅｗs軟件，將19９0年１月到2０１0年6月總計(jì)246個(gè)月度數(shù)據(jù)輸入eｖiｅws中，Ｙt即是產(chǎn)量月度序列,現(xiàn)作出散點(diǎn)圖如下：通過觀察上圖,認(rèn)為不同時(shí)間下的Yｔ的數(shù)值差異過大，并且波動(dòng)程度也差別過大，故先將序列作取對(duì)數(shù)處理，作出散點(diǎn)圖如下：通過觀察上圖,認(rèn)為該序列是一個(gè)典型的結(jié)構(gòu)突變的過程,突變位置始于2003年12月。故需要加入突變虛擬變量進(jìn)行檢測(cè)。從圖中我們觀察到,突變過程精確來說應(yīng)屬于漸進(jìn)式的突變,但在突變區(qū)間內(nèi)只有２～3個(gè)月份，相對(duì)于2０0多個(gè)月份來說可以忽略,故在選擇突變類型時(shí)認(rèn)為是水平突變,即從2００3年１2月開始水平突變.由于不知是否存在斜率突變，故我們一齊將水平突變變量與斜率突變變量加入檢驗(yàn)。２、即建立模型:,檢驗(yàn)結(jié)果如下：VariabｌeＣoefficiｅntStd.Ｅｒｒｏｒt-StatiｓｔicProb。

C０。６７43４０0．034７4219.41０100.0００0@ＴREND（1989M１2）０．０0９6800。00035727.１44７８0.00００DL2．０760610.06174433.６2３6１０.0000DL*＠TREND（20０3Ｍ１2）0．0０2085０。０01１8２1。７６3３340。0７91R-sｑuarｅｄ0。9８1355

Mｅandependentvar2。554138AｄjｕｓtedR-sｑuaｒed0.９81123

S。D．ｄｅpeｎdeｎｔvaｒ1.6314４6S．Ｅ.oｆregressｉoｎ0.２2４148

Akaｉkeinｆｏcｒitｅｒｉon—0．136897Ｓumｓｑｕａredｒesiｄ１２．15861

Ｓcｈwarzcrｉterion-0。07９89９Ｌｏglｉkelihood２０。83828

Hannan－Ｑuｉnncｒiteｒ.-０。１13９46F-ｓtaｔistｉc4245。683

Duｒbiｎ-Waｔｓonstat0.６０8５38Ｐroｂ(Ｆ-ｓtatiｓtic)0。０00000可以看到，常數(shù)項(xiàng)、時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)及水平突變?nèi)齻€(gè)變量均顯著,而斜率突變并不顯著。故我們將其舍去,接著用模型再做一次回歸：現(xiàn)在可以看出，三個(gè)變量均顯著。即現(xiàn)在認(rèn)為我們正確的加入趨勢(shì)項(xiàng)和水平突變變量。3、考慮到ＬOGY是一個(gè)月度數(shù)據(jù),并且從散點(diǎn)圖上也可以明顯觀察到存在著季節(jié)特征,故我們?yōu)榱搜芯科涫€(gè)月的特征,我們繼續(xù)加入11個(gè)虛擬變量（當(dāng)月份為i時(shí)等于1，否則為０）繼續(xù)回歸，結(jié)果如下:可以看到,只有d1，ｄ2,ｄ６三個(gè)月度變量在５％的水平下是顯著的，所以我們剔除不顯著變量再回歸一次：現(xiàn)在得到的這個(gè)模型，常數(shù)項(xiàng)、趨勢(shì)項(xiàng)、水平突變變量及月度變量均顯著。4、所以接下來我們要討論的就是這個(gè)突變過程究竟是隨機(jī)趨勢(shì)過程還是趨勢(shì)平穩(wěn)過程,所以我們將采用Perroｎ檢驗(yàn)進(jìn)行檢驗(yàn)，即我們用該模型退勢(shì)后的殘差序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)：突變點(diǎn)在20０３年1２月，即大概在整個(gè)序列的2/３的位置，根據(jù)Perron檢驗(yàn)表查得在%５水平下臨界值應(yīng)位于—３．7８0～-3．76之間,故我們明顯可以拒絕原假設(shè)即認(rèn)為該殘差序列是一個(gè)平穩(wěn)過程,即LＯGY是一個(gè)趨勢(shì)平穩(wěn)序列。所以,當(dāng)確定ＬOＧＹ是一個(gè)可以避免很多諸如虛假回歸等問題的趨勢(shì)平穩(wěn)序列后，我們可以放心繼續(xù)修正模型。5、現(xiàn)在，我們開始研究模型中是否存在AＲMA成分,故作出ＬＯGY退勢(shì)后的殘差序列的自相關(guān)偏相關(guān)圖如下：從圖中可以看到,殘差序列是一個(gè)平穩(wěn)的ARMＡ過程，可能存在AＲ(1）、ＡR(３）、ＭA(1)、ＭA(2)、MA（３)，故我們繼續(xù)將這五個(gè)ＡRMＡ成分加入模型中：發(fā)現(xiàn)常數(shù)項(xiàng)開始不顯著，AR(3)顯著性并不好，MA(3)很不顯著，但由于常數(shù)項(xiàng)并非關(guān)鍵成分，故我們將其剔除繼續(xù)嘗試:現(xiàn)在，AＲ(3）與MＡ（３)的顯著性在％5的水平下完全可以拒絕，故我們將其剔除，余下變量即模型：繼續(xù)回歸：可以看到，現(xiàn)在的模型中,加入的AＲＭA成分都顯著，接下來我們看看殘差序列的自相關(guān)與偏相關(guān)圖:從圖中,我們觀察到該模型的殘差序列已經(jīng)接近白噪聲,即我們認(rèn)為我們已經(jīng)加入了正確的ＡRMA成分。所以現(xiàn)在的模型為；其中是白噪聲。從回歸結(jié)果中我們可以看出，無論是系數(shù)的顯著性,還是模型的擬合度，都令人滿意。另外經(jīng)過檢驗(yàn)，沒有發(fā)現(xiàn)有異方差、序列相關(guān)、多重共線性等問題的存在。模型的最終調(diào)整：經(jīng)過嘗試預(yù)測(cè)，我們發(fā)現(xiàn)一個(gè)不容忽視的問題，即往往１月的產(chǎn)量往往被低估，而6月份的產(chǎn)量的季節(jié)特征似乎又消失了,故我們懷疑是否D1的系數(shù)在序列后期已發(fā)生變化，而同時(shí)D６是否開始變得不顯著。解決方案:所以我們新生成一個(gè)DN1序列,DＮ１與D1的區(qū)別就在于2003年12月前均為0,其余不變;新生成一個(gè)序列D_6,在2003年１２月前,D_６與Ｄ6一樣，后期其余均為０.我們?cè)谠瓉砟Ｐ椭屑尤隓N1，用D_6代替D６進(jìn)行回歸:從結(jié)果發(fā)現(xiàn),月度特征果然發(fā)生了變化，1月虛擬變量的系數(shù)果然需要被調(diào)高０。102,而6月的季節(jié)特征在２00４年后就不再顯著。從而驗(yàn)證了我們的猜想。經(jīng)過嘗試預(yù)測(cè)檢測(cè)，沒有出現(xiàn)比較異常的擬合值,故認(rèn)為已經(jīng)得到目前最好的模型,即：模型解釋：經(jīng)過層層分析,我們得到最后的模型,即使一個(gè)帶有結(jié)構(gòu)突變、季節(jié)虛擬變量、ARMA成分的模型：首先對(duì)于時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)t，其系數(shù)為0．０17，證明logＹt是有一個(gè)穩(wěn)定的時(shí)間增長(zhǎng)趨勢(shì)，對(duì)于其它條件保持不變,下一月的產(chǎn)量相對(duì)于本月將增加0。017個(gè)百分點(diǎn)（可看做一個(gè)增長(zhǎng)模型),說明我國(guó)的乳產(chǎn)業(yè)多年來一直保持向上增長(zhǎng)的勢(shì)頭.并且由于logＹｔ的線性增長(zhǎng)，Yt將呈現(xiàn)指數(shù)增長(zhǎng)。季節(jié)虛擬變量Ｄ１、D2、Ｄ６的系數(shù)分別為—0。258、-0.154、0.０95，經(jīng)過查驗(yàn)資料表明，1月、2月是產(chǎn)奶淡季，這時(shí)候奶牛的產(chǎn)量會(huì)因?yàn)闅夂蛞蛩囟档停墙档偷某潭仍冢玻?３年1２月以后會(huì)減弱;而6月是一個(gè)產(chǎn)奶旺季,而且此時(shí)社會(huì)對(duì)乳制品的訂單會(huì)迅速增加，這反過來也會(huì)刺激產(chǎn)量提升，但這個(gè)特征會(huì)在20０3年12月以后消失。即在２０03年以前,保持其他條件不變,1月會(huì)降低產(chǎn)量的0.258個(gè)百分點(diǎn)，２月會(huì)降低產(chǎn)量的0．１54個(gè)百分點(diǎn)，6月會(huì)增加0.095個(gè)百分點(diǎn)；在20０3年12月以后，1月會(huì)發(fā)生改變，只會(huì)降低產(chǎn)量的0。19１個(gè)百分點(diǎn)，6月份的季節(jié)特征會(huì)消失。對(duì)水平突變變量DL,說明從0４年左右開始，乳制品產(chǎn)量出現(xiàn)了一個(gè)短時(shí)間內(nèi)的飛躍，這與乳產(chǎn)業(yè)經(jīng)歷數(shù)年滯積與低迷后發(fā)生迅速的行業(yè)調(diào)整有著緊密的關(guān)系。蒙牛企業(yè)就是在04年占有的市場(chǎng)份額迅速增加。至于模型預(yù)測(cè)：1、樣本內(nèi)預(yù)測(cè):我們采用靜態(tài)方法進(jìn)行樣本內(nèi)預(yù)測(cè),下圖為預(yù)測(cè)值和真實(shí)值的點(diǎn)線圖及誤差結(jié)果：其中,logY為實(shí)際值,ｌogYF為預(yù)測(cè)值。我們可以看到，采用樣本內(nèi)靜態(tài)預(yù)測(cè)得到的預(yù)測(cè)值十分接近實(shí)際值,誤差比較理想。下圖是取了反函數(shù)得到Y(jié)的預(yù)測(cè)值與真實(shí)Y的值：2、接下來我們采用靜態(tài)預(yù)測(cè)方法進(jìn)行樣本外一期預(yù)測(cè)(左序列為預(yù)測(cè)值，右序列為真實(shí)值）：預(yù)測(cè)值為18４ｔ.通過近一年的真實(shí)數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)值的比較,我們發(fā)現(xiàn)預(yù)測(cè)值的吻合度還是相當(dāng)高的,預(yù)測(cè)誤差基本控制在5%以內(nèi).通過網(wǎng)上查閱資料,發(fā)現(xiàn)2０1０年7月的產(chǎn)量17９噸,預(yù)測(cè)誤差為（184—17９)／1７9=0。０２7，即２。7％的預(yù)測(cè)誤差。故可以認(rèn)為我們得到一個(gè)預(yù)測(cè)效果很好的模型。課程設(shè)計(jì)任務(wù)書學(xué)生姓名:專業(yè)班級(jí)：電子科學(xué)與技術(shù)070１班指導(dǎo)教師：劉金根工作單位:信息工程學(xué)院題目：基于ＭATＬAB的連續(xù)時(shí)間系統(tǒng)的頻域分析初始條件:ＭＡTLＡB６．5微機(jī)要求完成的主要任務(wù):深入研究連續(xù)時(shí)間信號(hào)和系統(tǒng)時(shí)域分析的理論知識(shí).利用MＡTLAB強(qiáng)大的圖形處理功能、符號(hào)運(yùn)算功能以及數(shù)值計(jì)算功能,實(shí)現(xiàn)連續(xù)時(shí)間系統(tǒng)頻域分析.1.利用ＭATLＡB分析系統(tǒng)的頻率特性；2．用ＭＡTLAＢ實(shí)現(xiàn)連續(xù)時(shí)間信號(hào)的采樣及重構(gòu)；3.撰寫《MAＴLＡＢ應(yīng)用實(shí)踐》課程設(shè)計(jì)說明書。時(shí)間安排：學(xué)習(xí)ＭATLAＢ語言的概況第１天學(xué)習(xí)MAＴLＡＢ語言的基本知識(shí)第2、3天學(xué)習(xí)MATLAB語言的應(yīng)用環(huán)境,調(diào)試命令,繪圖能力第4、５天課程設(shè)計(jì)第６－9天答辯第1０天指導(dǎo)教師簽名：年月日系主任(或責(zé)任教師）簽名:年月日目錄摘要…………………Ⅰ１。緒論………………12.對(duì)課題內(nèi)容的分析…………………2２．1連續(xù)時(shí)間信號(hào)概述………………22.2采樣定理…………22。3總體思路…………23．MATLAB的仿真實(shí)現(xiàn)……………３3．1利用MATLAB分析系統(tǒng)的頻率特性…………33。1。1低通濾波器3。1.２高通濾波器3。1．3全通濾波器３.1。4帯通濾波器3.2用MAＴＬAB實(shí)現(xiàn)連續(xù)時(shí)間信號(hào)的采樣及重構(gòu)…………………6３.２。13.2.23．２．34.心得體會(huì)…………1０5。參考文獻(xiàn)…………11附錄…………12摘要本文介紹了基于MＡTLＡB的連續(xù)時(shí)間系統(tǒng)的頻域分析。首先利用MＡTLAB分析了系統(tǒng)的頻率特性，分別分析了基于連續(xù)時(shí)間系統(tǒng)的低通濾波器、高通濾波器、帶通濾波器、全通濾波器的頻域特性，并依次做出了它們的時(shí)域沖激響應(yīng)波形、頻域內(nèi)幅頻特性波形、相頻特性波形。在編程過程中分別用到了y=abs()、ｙ＝angle（)、h=fｒeqs(b,a，ｗ）等函數(shù)。然后用MAＴLＡＢ實(shí)現(xiàn)了連續(xù)時(shí)間信號(hào)的采樣及重構(gòu)，并以f(t）=Sａ（t)為例，分別以過采樣、等采樣、欠采樣三種情況，繪出原信號(hào)、采樣信號(hào)、重構(gòu)信號(hào)的時(shí)域波形圖.關(guān)鍵詞：連續(xù)時(shí)間系統(tǒng)；頻特性；采樣；重構(gòu)ＡbstｒａctＴｈｉsarticlｅintroｄucedbａsｅdｏntｈeMＡTＬABrun-onｔiｍesystｅmfrｅqｕencyｒangｅanalysｉs．FirsthasaｎalyzedthesysｔemｆreｑuencycharａcteｒisticusｉｎgMAＴLＡＢ，anａlyzeｄｓeparaｔｅｌybａｓｅdonｔherun—ontｉｍesｙsｔｅmlowpassfilｔer，haspａssｅｄthｅfｉｌｔer，ｔｈebａndpassfiｌteｒｈｉgh,allpaｓsｅsｔhefiltｅrthefreｑｕenｃｙｒａｎgechaｒacteristic，anｄhａsｉntuｒnmadeiｎtheirtiｍｅdomaiｎimpulseresponsepｒｏｆiｌe，theｆｒeｑuencyrangetheａmｐlitude-ｆrequeｎcyｃhａｒａcteｒisticprofｉlｅ，thｅｆrｅqｕenｃycharacterisｔｉcprofiｌｅ.Ｕsedy=abssepａrａt(yī)elyｉntheprogrammiｎgpｒoceｓs(),y＝anglｅ(),h=freqｓ（b，a,w）ａnｄsoｏntｈｅfunctｉons.Ｔhｅnｈａsreａlizedtherun-ontimｅsignａlsamplｉｎgａndresｔructｕｒingwiｔhＭATLAB，aｎdｔａkeｆ（t)=Sa（t）ａstheｅxamｐle，rｅspｅctivｅlybytｈｅsamｐling,ａndsoｏｎthesａｍpｌing,haｓowedｔhesamｐlingｔhｒeekｉｎdoｆsituationｓ，dｒawsthｅorigｉnalsｉｇnal,tｈｅsａｍpｌingｓｉgｎaｌ,ｔhereｓtructuriｎgsignａｌｔimedomａinosｃiｌlogｒam。Kｅｙwｏrd：Run—ontiｍesｙｓtem;Frｅqｕencychａｒacteristｉc;Saｍpliｎg;Restruｃturing１緒論ＭATＬAB是國(guó)際上公認(rèn)的優(yōu)秀科技應(yīng)用軟件，它的基本功能是數(shù)值計(jì)算、符號(hào)運(yùn)算、圖形控制,它的出現(xiàn)給“信號(hào)與系統(tǒng)”課程的計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)帶來了福音，使利用計(jì)算機(jī)輔助學(xué)生完成“信號(hào)與系統(tǒng)”課程的數(shù)值計(jì)算、信號(hào)與系統(tǒng)分析的可視化建模及仿真調(diào)試成為可能。該軟件由公司于是1984年推出,經(jīng)過十幾年的發(fā)展與完善,目前已成為科技界最流行的應(yīng)用軟件。它的主要特點(diǎn)是:（１）高效的數(shù)值計(jì)算及符號(hào)計(jì)算功能,能使用戶從繁雜的數(shù)學(xué)運(yùn)算分析中解脫出來.（2)完備的圖形處理功能，實(shí)現(xiàn)計(jì)算結(jié)果和編程的可視化。（3)友好的用戶界面及接近數(shù)學(xué)表達(dá)式的自然化語言，使學(xué)者易于學(xué)習(xí)和掌握。（４)功能豐富的應(yīng)用工具箱（如信號(hào)處理工具箱），為用戶提供了大量方便實(shí)用的處理工具。運(yùn)用MATLAB對(duì)信號(hào)與線性系統(tǒng)進(jìn)行分析與實(shí)現(xiàn)的具體方法和過程,其目的在于:（1)讓學(xué)生在學(xué)習(xí)“信號(hào)與系統(tǒng)”課程的同時(shí),掌握MATＬAB的應(yīng)用，對(duì)MATLＡＢ語言在低年級(jí)學(xué)生中的推廣應(yīng)用起到促進(jìn)作用。(２)學(xué)會(huì)應(yīng)用MAＴLAＢ的數(shù)值計(jì)算功能，將學(xué)生從繁瑣的數(shù)學(xué)運(yùn)算中解脫出來,從而將便多的時(shí)間留于對(duì)信號(hào)與系統(tǒng)的基本分析方法和應(yīng)用的理解與思考。（３)讓學(xué)生將課程中的重點(diǎn)、難點(diǎn)及部分課后練習(xí)用MＡＴLAＢ進(jìn)行形象、直觀的可視化計(jì)算機(jī)模擬與仿真實(shí)現(xiàn),從而加深對(duì)信號(hào)與系統(tǒng)基本原理、方法及應(yīng)用的理解，以培養(yǎng)學(xué)生主動(dòng)獲取知識(shí)和獨(dú)立解決問題的能力,為學(xué)習(xí)后繼專業(yè)課打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ).本文將以MATLＡB為工具,對(duì)信號(hào)與系統(tǒng)在聯(lián)系時(shí)間系統(tǒng)的頻域進(jìn)行分析。２對(duì)課題內(nèi)容的分析２。1連續(xù)時(shí)間信號(hào)概述在某一時(shí)間區(qū)間內(nèi),除若干個(gè)不連續(xù)點(diǎn)外，如果任意識(shí)可都可給出確定的函數(shù)值，則稱該信號(hào)為連續(xù)時(shí)間信號(hào)，簡(jiǎn)稱為連續(xù)信號(hào)。從嚴(yán)格意義上講，ＭATLAＢ數(shù)值計(jì)算的方法并不能處理連續(xù)時(shí)間信號(hào)，然而，可利用連續(xù)信號(hào)在等時(shí)間間隔的取樣值來近似表示連續(xù)信號(hào)，即當(dāng)取樣時(shí)間間隔足夠小時(shí),這些離散樣值能夠被MAＴLＡB處理，并且能較好地近似表示連續(xù)信號(hào)。２。2采樣定理對(duì)于一個(gè)有限頻寬信號(hào)進(jìn)行理想采樣，當(dāng)采樣頻率時(shí)，采樣值唯一確定；當(dāng)此采樣信號(hào)通過截止頻率的理想低通濾波器后，原始信號(hào)可以完全重建。通常把最低允許的采樣頻率2稱為奈奎斯特頻率，把最大允許的采樣間隔稱為奈奎斯特間隔。2。3總體思路利用MATLAB強(qiáng)大的圖形處理功能、符號(hào)運(yùn)算功能以及數(shù)值計(jì)算功能，實(shí)現(xiàn)連續(xù)時(shí)間系統(tǒng)頻域分析。其中分析系統(tǒng)的頻率特性時(shí)用到了ｙ＝ａbs（）、y=anｇｌe(）、h=freｑｓ(b，a,w）等函數(shù)。實(shí)現(xiàn)連續(xù)時(shí)間信號(hào)的采樣及重構(gòu)時(shí)把采樣分為了過采樣、等采樣、欠采樣三種情況，分別做它們的原信號(hào)、采樣信號(hào)、重構(gòu)信號(hào)的時(shí)域波形圖，其中用到Sa(t）=sinc（t/ｐi）、fa=ｆ＊Tｓ*wc/pi*ｓinｃ(（ｗc／ｐi)＊（oneｓ（lengtｈ(nTｓ）,1)*t－nTs＇*onｅs(１，ｌenｇtｈ(t）))）等函數(shù)。３設(shè)計(jì)內(nèi)容３。1利用MＡTＬAB分析系統(tǒng)的頻率特性３。1.1低通濾波器的頻率特性低通濾波器模型:取k＝70,b=10,ｃ=９0可得圖３.1。１圖3．１。１低通濾波器時(shí)域沖激響應(yīng)波形、頻域內(nèi)幅頻特性、相頻特性。對(duì)于低通濾波器，可以從圖3。1。1看出,當(dāng)w〈10時(shí)1．2＞Ｈ(s）〉０．8，而其相頻特性為隨著w的增加而減小并逐漸趨近于—3．1.2高通濾波器高通濾波器模型：以下解法只供參考,方法不唯一:若令１)當(dāng),，可以得出：2）考慮一種情況：當(dāng)，由以上兩條件可得＝—９０－157ｊ，=-9０+1５7j，ｋ=1，并由此可通過matlａb得圖3．1。2圖3。１.２高通濾波器時(shí)域沖激響應(yīng)波形、頻域內(nèi)幅頻特性、相頻特性。對(duì)于高通濾波器，可以從圖３.1.2看出,當(dāng)ｗ〉50時(shí)1.２〉Ｈ（s）>0。8,而其相頻特性為隨著ｗ的增加而減小并逐漸趨近于０。3。1.3全通通濾波器的頻率特性全通濾波器模型：可以取=4,通過matlａb可得圖３。1．3圖3。1。3全通通濾波器時(shí)域沖激響應(yīng)波形、頻域內(nèi)幅頻特性、相頻特性。當(dāng)w從0增大時(shí),H（jw）的幅頻特性是一條數(shù)值為１的水平線，即對(duì)輸入信號(hào)的各頻率分量都進(jìn)行等值傳輸；而ｊw從0開始下降，最終趨于—.這種網(wǎng)絡(luò)稱為全通網(wǎng)絡(luò)，在傳輸系統(tǒng)中常用來進(jìn)行相位校正，如作相位均衡器或移相器。3.1。4帶通濾波器的頻率特性帶通濾波器模型：可取＝25,b=40,=1８,=306由matｌaｂ可得圖3.１。4圖3．1。４帶通濾波器時(shí)域沖激響應(yīng)波形、頻域內(nèi)幅頻特性、相頻特性。對(duì)于帶通濾波器，可以從圖3。1。4看出,當(dāng)４0＞w〉10時(shí)1。2〉H（s)>0．8，而其相頻特性為隨著w的增加先增加而后減小并逐漸趨近于-/23.2用MATLＡB實(shí)現(xiàn)連續(xù)時(shí)間信號(hào)的采樣及重構(gòu)我們選取信號(hào)f(t)Sａ(t)作為被采樣的信號(hào)，是因?yàn)椋旱谝?f（ｔ）是一個(gè)帶限信號(hào)，其1;第二，它是一個(gè)典型的信號(hào),是分析其他信號(hào)的基礎(chǔ)，因此完全有必要對(duì)它信號(hào)特征詳加了解。此外，應(yīng)該指出的是,實(shí)際信號(hào)中,絕大多數(shù)都不是嚴(yán)格意義上的帶限信號(hào),這時(shí)根據(jù)實(shí)際精度要求來確定信號(hào)的帶寬。對(duì)于一個(gè)有限頻寬信號(hào)進(jìn)行理想采樣，當(dāng)采樣頻率時(shí),采樣值唯一確定；當(dāng)此采樣信號(hào)通過截止頻率的理想低通濾波器后,原始信號(hào)可以完全重建。通常把最低允許的采樣頻率2稱為奈奎斯特頻率,把最大允許的采樣間隔稱為奈奎斯特間隔.3.2．1過采樣過采樣是使用遠(yuǎn)大于奈奎斯特采樣頻率的頻率對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行采樣。對(duì)于f（t）＝Ｓａ(ｔ),它的帶寬=1,為了由ｆ(t）的采樣信號(hào)不失真的重構(gòu)ｆ（t)，由時(shí)域采樣定理知采樣間隔,取,即為過采樣。利用MATＬＡB中的抽樣函數(shù)Ｓinｃ（t)＝sｉｎ(）/來表示Sａ（ｔ），有Sa（t）=Sｉｎc(t／）.圖３。２.1過采樣原信號(hào)、采樣信號(hào)、重構(gòu)信號(hào)的時(shí)域波形圖3.２.２等采樣由采樣定理知f（t)=Sa（ｔ)的采樣間隔,取=,即為等采樣圖3。２。2等采樣3。2。3欠采樣欠采樣的信號(hào)頻率(大于fｓ／２),由采樣定理知ｆ（t）=Sa（t）的采樣間隔，取=１．5，即為欠采樣。圖3。2．3欠采樣４.心得體會(huì)MATLAB對(duì)自己以后的工作和學(xué)習(xí)很有幫助。在剛開始設(shè)計(jì)時(shí),有點(diǎn)茫然,連設(shè)計(jì)的題意都不太明白,在逐步的深入學(xué)習(xí)、了解之后慢慢有所了解.開始寫程序時(shí)也是無從下手，是通過查閱一些圖書資料和網(wǎng)上資料后開始進(jìn)入正題。在這次課程設(shè)計(jì)中，我通過多方面地搜集資料，成功地用ＭATＬAB編寫出低通、高通、全通、帯通濾波器時(shí)域沖激響應(yīng)波形、頻域內(nèi)幅頻特性、相頻特性的仿真實(shí)現(xiàn)，及過采樣、等采樣、欠采樣的原信號(hào)、采樣信號(hào)、重構(gòu)信號(hào)的時(shí)域波形圖。通過這次的實(shí)踐，我明白了要將理論與實(shí)際相結(jié)合的道理，盡管這個(gè)過程會(huì)有一些辛苦,但通過努力實(shí)現(xiàn)后，就能大大深化我對(duì)知識(shí)的理解程度，增長(zhǎng)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。這表現(xiàn)在我對(duì)連續(xù)時(shí)間系統(tǒng)的頻域的理解的加深、ＭATLＡB的功能特性都有了進(jìn)一步的認(rèn)識(shí)。總之,我在本次課程設(shè)計(jì)中學(xué)到了很多關(guān)于ＭATLAB的知識(shí),獲益良多。5.參考文獻(xiàn)［1］孫祥,徐流美，吳清。MAＴLAB７。０基礎(chǔ)教程.北京:清華大學(xué)出版社，20０６[2］劉泉，姜雪梅.信號(hào)與系統(tǒng).北京：高等教育出版社,2006[3］唐向宏，岳恒立，鄧雪峰．ＭＡTLAB及在電子信息類課程中的應(yīng)用.北京：電子工業(yè)出版社，２0０6[4］趙靜，張瑾，高新科．基于MATＬＡＢ的通信系統(tǒng)仿真。北京：北京航空航天大學(xué)出版社。2００７[5]梁虹．信號(hào)與線性系統(tǒng)分析基于MATLＡB的方法與實(shí)現(xiàn).北京：電子工業(yè)出版社，20０6.5附錄低通b=90;ａ＝［11０90]；sys＝tf（ｂ,a）;t=0:0.1：5；h=imｐulse(sys，t）;subpｌot（２21）；plot(h）；ｇrｉdxlabeｌ（’ｔ＇）；ylａbel(’h（t)’）;titlｅ（’ｈ（t）’）；［ｈ,w］＝frｅｑs（b，a，100）;h1=abs（h）；h2=anglｅ(ｈ)；ｓuｂploｔ（222）；pｌoｔ（w，h1）；ｇｒidxlａbel（＇角頻率（w）'）;ylabel(’幅度');titｌe(’H（ｊw)的幅頻特性’);suｂpｌot（２23)；plot(ｗ，ｈ2*1８0/pi)；grｉdxlabｅl（'角頻率（w)’）;yｌabel（＇相位（度)'）;tiｔle('Ｈ（jｗ)的相頻特性’)；高通k=1；ｂ=[１00]＊k；a=cｏnv（[1９0+157j],［190-15７j］)；sys=ｔf(b,ａ）；t=0：0.１:10;h=impulse(sys,ｔ）;sｕｂplot（22１);ｐlot（ｈ);gｒidxlabｅl(＇t’）;ylabel（＇h(t）'）;tｉｔle(’h(ｔ）’);［h，ｗ］=ｆｒeｑs（b，a,100)；ｈ1=abs(h);h2＝angle(h)；ｓuｂplot（2２２）;ｐlot（w，h1)；ｇridxlabel(’角頻率(ｗ)'）；ｙｌabel(＇幅度’）;tｉtlｅ（’Ｈ（jw)的幅頻特性’）；subｐlｏt（2２3）；plot(w,h2＊180/ｐｉ)；gridxlabel('角頻率(w）＇）;yｌａｂｅl（＇相位（度）');tiｔle（＇H(jｗ)的相頻特性＇);全通b＝[-14］；a=［１4］；sｙs=ｔf（ｂ，a）;t=０:0.1：10；h＝impulsｅ(syｓ,t）;subplot（２21）;pｌot（h)；ｇridｘlａbel（'t');ｙlabeｌ(’ｈ（t）')；title(’h(ｔ)'）；[ｈ,w］＝freｑs（b，a,100）；h1=abs（h);h２=aｎgｌe（ｈ）;ｓubplot（２22）;ｐlot（w,h1)；griｄaｘis([0，１00,０,1.5]）ｘlabｅl(＇角頻率(w)’）；ｙlabeｌ(＇幅度＇）；ｔiｔｌe（’Ｈ（jｗ)的幅頻特性’）;subｐlot（223）；plot(w,h2*180/pi）；grｉdxlaｂel（'角頻率（w)’）；ｙlａbel(＇相位（度)')；ｔiｔlｅ(’H（jw）的相頻特性’）；帯通k=１；b=［02540]＊k；a=coｎv(［１９+15j］，［１9-15j］）；ｓｙs=ｔｆ(b,a)；t＝0：0.1：１0;h=iｍpulse（ｓys,ｔ）;subpｌｏt（221);plot(h）；ｇridｘlaｂｅｌ(’ｔ'）；ylabeｌ（’h(t)’)；tｉtle(’h(t）’)；［h,ｗ］＝freqs（b,ａ，10０）；h1＝abs(h）；h2=ａｎgle（ｈ)；sｕｂplot（22２)；plｏt(w，h１）;griｄxlａbel(’角頻率(w）')；yｌａbel（＇幅度')；titlｅ（'H（jw)的幅頻特性＇);ｓuｂpｌｏt(2２３）；ｐloｔ(w，h２＊180/pｉ）;ｇridxlabel(＇角頻率（w）’);ylａbel（＇相位(度）＇）;titlｅ(＇H（jw）的相頻特性');過采樣ｔ=—１5：0.０1：15;ｆ=ｓｉn（t）./t;suｂｐloｔ(221）;ｐlｏt(ｔ，f)；xｌａbｅｌ(＇t’);ylaｂel('ｆ(t)’）;titｌe('f（t）=ｓin(t)/t的過采樣原信號(hào)')；griｄwm=１；ｗc＝wｍ；Ts=0.02＊pi./ｗm;ws=2＊ｐi．/Ts；n＝－100：100;nTs=ｎ＊Tsｆ=sｉｎc（nTs/pi）;Dt=0。0０5；t＝-１５：Dt:１5；fａ＝f＊Ts＊wc/pi＊ｓｉｎc((wc/pi）＊(ones（lｅｎgｔh(nTs），1)＊t-ｎTｓ’*oｎｅs（1,lenｇｔh（t））））;t1=－1５:0.5：15;f1=sinｃ（t1/pｉ)；sｕｂplｏt（222）；ｓtem(t1，ｆ1)；ｘlaｂeｌ（’kTｓ');ylabel(’ｆ(kTs)’）；title（’sａ（t)=sinc(t/pi）的過采樣采樣信號(hào)’）;subplot（2２3)；plot(ｔ，fａ)xlabel(’ｔ’)；ｙlabel（＇ｆa（t）’);tiｔlｅ(＇由sa（ｔ）=sinｃ（t／pi)的過采樣信號(hào)重構(gòu)ｓa(t）’)；gｒｉd；等采樣t=-15:０．0１:15；f＝siｎ（t）．/t;suｂplot（２21)；plｏt（t,f)；xlabel（’t’）;ylａbｅｌ(＇f(t）'）；titｌe（’ｆ(t）＝sin(t）／t的等采樣信號(hào)＇）;gridwｍ=1;wc=ｗｍ;Ts＝0.2*ｐi。/wm；wｓ=2＊pｉ。/Tｓ;n=—100:10０；nTｓ＝n＊Tsf=sｉnc（ｎTs／pi)；Dt＝０.０0５；t=-１5：Ｄt：１５;ｆa＝f*Ts＊wc/pi*ｓinc(（wc/pi）*(ｏｎｅs（lｅngｔh（nTs),１)＊t－ｎTs’＊onｅｓ（1,lｅｎgｔh（t））)）；t1＝—１5:0.5：15;f１=sｉｎc（t1／pi）;ｓuｂplot(222)；sｔｅｍ(t1,ｆ1)；xlabｅｌ（'ｋTs＇）；ylａbｅl（'f（ｋTs）’）；titｌe(’ｓa（t)=sｉnc(t/ｐi）的等采樣信號(hào)＇）；suｂplｏt（223)；plｏｔ（t，fa)ｘｌabｅl（＇t＇）；ylabｅｌ('fa(t）');title(’由ｓa（t)＝sinc（ｔ/pｉ）的等采樣信號(hào)重構(gòu)sa(ｔ）');grｉd;欠采樣t＝—1５：0.01：15;f=ｓｉn(t）。/t;subpｌｏt（22１）;ｐｌot（t，f）；ｘlabel（＇t’）；ylａbel(’f(t)'）；title(’f(t）＝sin（t)／t的欠采樣原信號(hào)'）；ｇｒｉdwm=1；wc＝wm;Ｔs=1。5＊pi./wm;wｓ=2*pｉ．／Ｔs；n=－１00:100；ｎTs=n*Tｓf＝sinc(ｎＴs／pi);Dt=０.００5;ｔ=－15：Ｄt：１5;fａ＝f＊Ts＊wｃ/ｐi＊ｓiｎc(（wｃ/pi）*(ｏnｅs（length（nTs)，１)＊t-nTs'＊oｎes（1,leｎｇｔh(ｔ）)）)；ｔ1＝-１５：0.5:15;f1=sｉnc(ｔ1／pi);ｓubplot（2２2)；ｓtem（t１，f1）；xlabeｌ（＇ｋTs'）;ylaｂeｌ（＇ｆ（ｋＴｓ）’）；title（’sa(ｔ）=ｓiｎｃ（t/ｐi)的欠采樣采樣信號(hào)'）;ｓｕbplot（２23)；plｏt（ｔ，fa）ｘlaｂel（’t’）;ylabel（’ｆa（t）’)；titｌe（'由sa（ｔ）=sinc（ｔ／ｐi）的欠采樣信號(hào)重構(gòu)sa(t)'）;ｇriｄ；本科生課程設(shè)計(jì)成績(jī)?cè)u(píng)定表姓名陳講重性別男專業(yè)、班級(jí)電子科學(xué)與技術(shù)07０1課程設(shè)計(jì)題目:基于MATLAB的連續(xù)時(shí)間系統(tǒng)的頻域分析課程設(shè)計(jì)答辯或質(zhì)疑記錄：成績(jī)?cè)u(píng)定依據(jù)：最終評(píng)定成績(jī)（以優(yōu)、良、中、及格、不及格評(píng)定)指導(dǎo)教師簽字：年月日《擴(kuò)頻通信原理》課程設(shè)計(jì)報(bào)告題目：直接擴(kuò)頻系統(tǒng)仿真班級(jí)：01１09１0和0110911姓名：詹曉丹（2009２１0432)姜微(2009210503）張建華(2０09２1033６）指導(dǎo)老師：李兆玉課程設(shè)計(jì)目的了解、掌握直接擴(kuò)頻通信系統(tǒng)的組成、工作原理;了解、熟悉擴(kuò)頻調(diào)制、解調(diào)、解擴(kuò)方法,并分析其性能；學(xué)習(xí)、掌握Ｍａｔlab相關(guān)編程知識(shí)并用其實(shí)現(xiàn)仿真的直接擴(kuò)頻通信系統(tǒng)；課程設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)原理直接擴(kuò)頻通信系統(tǒng)工作原理：直接序列擴(kuò)頻,就是直接用高碼率的擴(kuò)頻碼序列在發(fā)端去擴(kuò)展信號(hào)的頻譜，在收端用相同的擴(kuò)頻碼去解擴(kuò)，把展寬的擴(kuò)頻信號(hào)還原成原始的基帶信號(hào)。在發(fā)端輸入的信息與擴(kuò)頻碼發(fā)生器產(chǎn)生的偽隨機(jī)碼序列(這里使用的是m序列）進(jìn)行波形相乘,得到復(fù)合信號(hào)，實(shí)現(xiàn)信號(hào)頻譜的展寬，展寬后的信號(hào)再調(diào)制射頻載波發(fā)送出去。由于采用平衡調(diào)制可以提高系統(tǒng)抗偵波的能力，所以直接序列擴(kuò)頻調(diào)制一般都采用二相平衡調(diào)制方式。一般擴(kuò)頻調(diào)制時(shí)一個(gè)信息碼包含一個(gè)周期的偽碼，用擴(kuò)頻后的復(fù)合信號(hào)對(duì)載波進(jìn)行二相相移監(jiān)控（BＰＳK)調(diào)制，當(dāng)ｇｔ從“0"變成“1"或從“1”變到“0”時(shí)，載波相位發(fā)生1８0度相移。接收端的本振信號(hào)與發(fā)射端射頻載波相差一個(gè)中頻,接收端收到的寬帶射頻信號(hào)與本振信號(hào)混頻、低頻濾波后得到中頻信號(hào),然后與本地產(chǎn)生的與發(fā)端相同并且同步的擴(kuò)頻碼序列進(jìn)行波形相乘，實(shí)現(xiàn)相關(guān)解擴(kuò)，再經(jīng)信息解調(diào)，恢復(fù)出原始信號(hào)。建立模型描述直接擴(kuò)頻通信系統(tǒng)組成框圖:直接擴(kuò)頻通信系統(tǒng)波形圖:模塊功能分析直擴(kuò)系統(tǒng)的調(diào)制功能模塊:(都包含模塊框圖和不同調(diào)制、解調(diào)方式介紹、分析）擴(kuò)頻調(diào)制模塊用擴(kuò)頻碼發(fā)生器產(chǎn)生一個(gè)偽隨機(jī)碼ｐn(這里用的是m序列），與信源信息碼序列xt相乘，實(shí)現(xiàn)頻譜的展寬ＢＰSＫ調(diào)制模塊調(diào)制的方式可以有二相相移監(jiān)控BPSK、四相相移鍵控QPＳK、偏移四相相移監(jiān)控OＱPSＫ、最小頻移監(jiān)控ＭSK。QPＳＫ調(diào)制的目的是節(jié)省頻譜，但在擴(kuò)頻系統(tǒng)中有時(shí)候帶寬的利用并不是最重要的;OQPSK的優(yōu)點(diǎn)就是調(diào)制信號(hào)的相位改變沒有倒π現(xiàn)象；MSＫ調(diào)制信號(hào)時(shí)可以避免相位突變，由于以上調(diào)制方式實(shí)現(xiàn)比較復(fù)雜，所以我們選用擴(kuò)頻系統(tǒng)中最常用的BＰSK調(diào)制方式。直擴(kuò)系統(tǒng)的解調(diào)功能模塊:BPＳＫ解調(diào)模塊在常規(guī)數(shù)字通信中,解調(diào)可以用鎖相環(huán)解調(diào)器、平方環(huán)解調(diào)器、科斯塔斯環(huán)解調(diào)器。在直擴(kuò)系統(tǒng)中，一般擴(kuò)頻調(diào)制方式是用抑制載波雙平衡調(diào)制來產(chǎn)生BPＳＫ信號(hào)的，而對(duì)于BPSK信號(hào),不管是絕對(duì)相移還是差分相移。其載波分量都被抑制了幾十分貝,并且直擴(kuò)信號(hào)譜密度都很低,而大氣噪聲及接收機(jī)內(nèi)部噪聲又很大，有用信號(hào)常淹沒在噪聲中，所以用一般的鎖相環(huán)難以提取載波。而平方環(huán)雖然便于載波提取，但環(huán)路工作在二倍頻后的頻率上，工作頻率高，環(huán)路穩(wěn)定性較差。我們選用的是科斯塔斯環(huán)，因?yàn)樗耐怀鰞?yōu)點(diǎn)是能夠解調(diào)移相鍵控信號(hào)和抑制了載波的信號(hào)，且環(huán)路的工作頻率與輸入信號(hào)載波頻率完全相同。擴(kuò)頻解調(diào)模塊解擴(kuò)方式有相關(guān)解擴(kuò)、直接式相關(guān)器解擴(kuò)、外差式相關(guān)器解擴(kuò)、序列匹配濾波器解擴(kuò)。直接式相關(guān)器的優(yōu)點(diǎn)是結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,缺點(diǎn)是對(duì)干擾信號(hào)有直通和碼速率泄露現(xiàn)象外差式相關(guān)器的抗干擾能力較低；由于相關(guān)解擴(kuò)在性能上很好，在接收端產(chǎn)生的本地ｐｎ’碼,可以用科斯塔斯環(huán)實(shí)現(xiàn)與發(fā)端的pn碼精確的同步。模塊源代碼及調(diào)試過程（1）直擴(kuò)系統(tǒng)的調(diào)制模塊（a)信息碼生成模塊cｏde_lｅngth=20;％信息碼元個(gè)數(shù)Ｎ=1:codｅ_ｌｅngtｈ；rand(＇ｓeｅｄ’,0）；ｘ=ｓign(ｒand（1，coｄe_leｎgth)-０.5）;%信息碼從0、1序列變成—1、1序列x1=ｒeｃtpuｌse（ｘ，8０0）;％每個(gè)碼元內(nèi)采樣800個(gè)點(diǎn)ploｔ（x１)；ａxｉs(［０１60０0－１．5１.5］)；ｔiｔle('信源信息碼序列'）;ｇrｉｄon；生成信息碼的波形圖(b）偽隨機(jī)碼生成模塊ｆunｃtiｏnｙ=mgeｎ(g,ｓtatｅ,N)%輸入g：m序列生成多項(xiàng)式（1０進(jìn)制輸入）％state:寄存器初始狀態(tài)（１０進(jìn)制輸入)%N:輸出序列長(zhǎng)度figuｒｅ（1）g＝19;ｓtａt(yī)e=8；N=2000；ｇen＝dｅc2bin（g）-48；Ｍ=lenｇth（gｅｎ）；cuｒStａt(yī)e=dｅc2bin(ｓtatｅ，Ｍ—1)－48;foｒk=1:Nｙ（k）＝cuｒState（Ｍ—１）；a=rｅm（sum（gｅｎ（2:enｄ）。＊cｕrStaｔｅ),2);curStａt(yī)e=［acuｒSｔａｔe(1：M—２)];ｅnｄx＿ｃｏｄe=sign(y—0．５);pn=rｅctｐulse（ｘ_code，8）；%每個(gè)偽碼元內(nèi)采樣8個(gè)點(diǎn)ｐｌot(ｐn）;ａｘis(［060０—1。5１。5]）；ｔitle（'偽隨機(jī)碼序列’）;gridon；生成偽隨機(jī)碼的波形圖（c）擴(kuò)頻調(diào)制模塊gt=ｘ1。*pn;plot(gt);axiｓ（［０１０00—1.51．5］）；ｔiｔｌe（’復(fù)合碼序列’);ｇｒidoｎ；生成的復(fù)合碼波形圖（d）BＰSK調(diào)制模塊%用BPSK調(diào)制ｆs=2０e6;ｆ０＝30ｅ6；foｒｉ=１:2000ＡI＝2；dt=fｓ/f0;n＝0:dｔ/７：ｄt;%一個(gè)載波周期內(nèi)采樣8個(gè)點(diǎn)cI＝AI*cｏs(2*pｉ＊f0*n/fｓ);x_bｐsk（(1+（i－１）＊８)：ｉ＊8）＝ｇｔ(（１+（ｉ-1）*8)：i＊8）.＊cIｅndplot(x_ｂpsｋ)；axｉs([02０0—2.52。5]);titlｅ('BPSK調(diào)制后的波形’）;gｒidon;生成BＰSK調(diào)制后的波形圖(２)加噪模塊ｓigma＝0。１;nt=sigma*randn（1,20）；nｔ1=reｃtpｕlｓｅ(nt，800）；ｇt1=gt＋ｎt１；ｆs=20e６；f0＝30e6;fｏrｉ=1：200０AI=２；dt=ｆs/f0;n=0：ｄt/7:dt;％一個(gè)載波周期內(nèi)采樣8個(gè)點(diǎn)cＩ＝AI＊cｏs(2＊pi＊f0*n/fｓ）;x_ｂｐsk1(（1+(i-1）*8）：i*８)＝gt1(（１+（ｉ—1)＊８）：ｉ*8）.＊ｃIendｐloｔ（x＿bpsｋ１）;axis（［０2０0—２.５2．5］)；ｔitlｅ(＇加噪后已調(diào)波的波形'）;gridon;生成加噪后已調(diào)波的波形圖(3）直擴(kuò)系統(tǒng)的解調(diào)模塊（a）ＢPSＫ解調(diào)模塊AI=1；dt=fｓ/f0；n=０：dt/7：ｄt；％一個(gè)載波周期內(nèi)采樣八個(gè)點(diǎn)ｃI=AＩ*cｏs(2＊pi*f０＊n/fs);fｏｒi=1：２00０s（(1+（ｉ—1）＊8)：ｉ＊8）=x_bpsk1（（1+（ｉ—1）＊8）：i*8)．＊ｃI；endplot(s）；axｉs([0200—2．52.5]）；title（＇解調(diào)后的波形＇）;gridon;生成BPSK解調(diào)后的波形圖（b）解擴(kuò)模塊％相關(guān)解擴(kuò)jｋ＿code=s．*pn；%低通濾波ｗｎ＝５/1000000;%截止頻率wｎ=fn/(fｓ/2），這里fn為擴(kuò)頻碼的帶寬５Mb=fir1(16，wｎ)；H=freqz（b，1，１６000）；ｘx=filter（b，１，jk_ｃｏde）；ｐlot（ｘx）；axis（［０1６0０0-1。51。5]）；title（'解擴(kuò)并濾波后的波形＇);gｒiｄon;生成解擴(kuò)后的波形圖調(diào)試分析及結(jié)論調(diào)試分析(a）信源信息碼與收端恢復(fù)出的波形的比較(b)頻譜分析調(diào)制過程中出現(xiàn)的問題及解決方式：在調(diào)試程序中出現(xiàn)“undefinedfunctｉｏｎorｖａrｉａblｅ‘ｍgen’”,后來檢測(cè)是子函數(shù)調(diào)用格式出現(xiàn)錯(cuò)誤,經(jīng)改正后得以修改;復(fù)合碼產(chǎn)生程序中，出現(xiàn)“veｃｔｏrｍusｔbｅthesamelｅnｇｔhｓ",后檢測(cè)得出原因是信息碼和偽隨機(jī)碼長(zhǎng)度不相同時(shí)不能直接相乘；由于所加噪聲為高斯白噪聲,是用raｎｄｎ函數(shù)產(chǎn)生的，具有隨機(jī)性，所以不同時(shí)刻加噪了的已調(diào)波具有不同波形；結(jié)論通過調(diào)試分析及研究，我們發(fā)現(xiàn)直擴(kuò)系統(tǒng)具有較多的特點(diǎn),將其運(yùn)用于通信系統(tǒng)能發(fā)揮其很大的優(yōu)勢(shì)。首先,直擴(kuò)系統(tǒng)具有很高的處理增益，因此直擴(kuò)系統(tǒng)具有抗寬帶干擾、抗多頻干擾及單頻干擾的能力;其次，直擴(kuò)信號(hào)的功率譜密度低,具有隱蔽性和低的截獲概率,從而抗截獲的能力強(qiáng)，另外功率污染少;第三，直擴(kuò)偽隨機(jī)序列的偽隨機(jī)性和密鑰量具有保密性，即系統(tǒng)本身具有加密的能力；第四,利用直擴(kuò)偽隨機(jī)序列碼型的正交性,可構(gòu)成直擴(kuò)碼分多址系統(tǒng)；第五，利用直擴(kuò)信號(hào)的相關(guān)接收,具有抗多徑干擾的能力;第六，利用直擴(kuò)信號(hào)可實(shí)現(xiàn)精確的測(cè)距定位。心得體會(huì)通過這次直接擴(kuò)頻系統(tǒng)的仿真實(shí)驗(yàn)，我們加深了對(duì)擴(kuò)頻理論知識(shí)的理解。懂得了直接擴(kuò)頻系統(tǒng)的原理所在，并且經(jīng)過分析，自己應(yīng)用MＡTLAＢ實(shí)現(xiàn)了直接擴(kuò)頻系統(tǒng)的仿真,掌握了一定的軟件仿真能力.通過頻譜分析,更使我們了解到了直接擴(kuò)頻的抗干擾性能。在實(shí)踐過程中,我們小組也遇到了一些問題，但是我們通過討論以及查閱資料，解決了難題.同時(shí),也激發(fā)了我們對(duì)擴(kuò)頻這門課程學(xué)習(xí)的積極性。在此次直接擴(kuò)頻系統(tǒng)的仿真實(shí)驗(yàn)中，我們收獲頗豐,記憶深刻，并全面培養(yǎng)了我們的能力。參考文獻(xiàn)劉煥淋.擴(kuò)展頻譜通信［M].北京：北京郵電大學(xué)出版社，２008田日才.擴(kuò)頻通信[M］.北京：清華大學(xué)出版社，2００7曾一凡，李暉.擴(kuò)頻通信原理[Ｍ]。北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2０05附件一：程序源代碼ｆuｎctionｙ=mｇｅn（g，stａｔe，N）％輸入g:m序列生成多項(xiàng)式（10進(jìn)制輸入)％sｔate:寄存器初始狀態(tài)(１０進(jìn)制輸入）%N:輸出序列長(zhǎng)度figｕrｅ（１）ｇ=19；ｓｔａt(yī)e＝８；Ｎ＝2000；gｅn=dec２bin(g）-4８；Ｍ=length（gen)；ｃurState＝dec2bin（stａt(yī)e，Ｍ—１）－48;ｆｏrk=1:Ｎｙ（ｋ)＝ｃurStatｅ(M—１)；a=rem（suｍ（gen（2:end）。*curStaｔe）,2）；curState=［acuｒSｔａｔe（1：Ｍ—２）］；eｎdx_code=ｓign（y－0.5)；pｎ=rｅctpulｓe(x_cｏｄe，8)；%每個(gè)偽碼元內(nèi)采樣８?jìng)€(gè)點(diǎn)ploｔ(pn）;axis([06００－１.51.５])；tiｔlｅ（'偽隨機(jī)碼序列＇）；gridon;figurｅ（2)code_ｌｅngtｈ=20；%信息碼元個(gè)數(shù)N＝1:code_leｎgth；raｎd(’seeｄ'，0）；ｘ＝ｓiｇn（ｒand(1,ｃode_lｅngｔh)—０。5)；％信息碼從0、1序列變成-1、1序列ｘ1＝rｅctpulse（x，８00)；%每個(gè)碼元內(nèi)采樣800個(gè)點(diǎn)plｏｔ(ｘ1)；axis([016０00—1。51。5]);tｉtｌe（'信源信息碼序列'）；ｇridon；figure（3)gt=x1.＊pn；pｌot（gt）;aｘis（［01000-１。51.5］）;tiｔｌe（'復(fù)合碼序列'）;gridｏn;ｆiguｒe（４）;%用BPSK調(diào)制ｆｓ=２0ｅ６；f０=30e6；fｏrｉ=1:2000ＡI＝2；dt=fs/f0；n=0：dt/7：dt;％一個(gè)載波周期內(nèi)采樣8個(gè)點(diǎn)ｃＩ=ＡI＊ｃoｓ（2*pi＊ｆ0*n/fｓ）；x_bpｓｋ(（１+（i-1）＊８）:i＊8）=gｔ(（1＋（i—1)*8）:i＊8）.＊cIendplot(ｘ_bｐｓk）；axis(［0２00—2．52.5］);ｔitle（＇BPSK調(diào)制后的波形'）；griｄoｎ;ｆiｇure（5）sｉgma=0.1；nｔ=sigma＊rａｎdn（1，２0）；nt1=recｔpulsｅ(ｎt，８00);gt１=ｇt＋ｎｔ1;fs=20e6；f０=３0e6;fori＝1:２００0AI=2；dt＝fｓ/f0；n=０:ｄt/7：dt；％一個(gè)載波周期內(nèi)采樣８?jìng)€(gè)點(diǎn)cI=AI＊cｏs（2*pi＊f0*n/fs);ｘ＿bpsk１((1＋（i－1)＊8）：i＊8)=gt1（（1＋（i-１)＊8）：ｉ*8)。＊cＩeｎdploｔ(x_bpｓk1）；ａxｉs（［02００-2。52.5］）；tｉtle（’加噪后已調(diào)波的波形'）；gｒidon；fiｇｕre（６）％解調(diào)ＡI=1；dt=fs/f0；n=0：dt/7：dt;％一個(gè)載波周期內(nèi)采樣八個(gè)點(diǎn)cＩ=ＡI*cos(2＊pi＊ｆ0＊n/fs）；forｉ=１：2000ｓ（（1+（i—1)＊8）:i＊8）=x_bpsk１（（１+（i-1）*８)：i＊８）.*cI;endploｔ(s）;ａxiｓ（[0200－2.52.５]）；title（'解調(diào)后的波形＇）;ｇridon；figuｒe（7）％相關(guān)解擴(kuò)jk＿ｃodｅ＝s.＊pｎ;％低通濾波wn＝５/1000000；%截止頻率ｗn=fｎ/(fs／２)，這里ｆｎ為擴(kuò)頻碼的帶寬5Ｍb＝fir１(16,ｗｎ）；H=fｒeｑz(b，1,16000）;xx=ｆilter(b,1，jk_codｅ)；plot（ｘx）;ａxis（［016０0０-1。５１。5］）;tｉtle（'解擴(kuò)并濾波后的波形＇)；grｉｄｏn；%信源信息碼與收端恢復(fù)出的波形的比較figuｒe（8）subplot（2，１，1）;plｏt（x1）;aｘiｓ（[01６00０—1.５1．５]）；tiｔle（＇信源信息碼序列’）;gridon；subplｏt(2，１，2)；ｐlot(xｘ)；axｉs（[016000-1．51．5])；ｔitｌｅ(’收端接收到的波形＇)；gridoｎ；％頻譜圖figｕre（9)；Ｔ=1；N＝２０；Ｎ_saｍpｌｅ=800；df=１/（N＊Ｔ)；f=－（Ｎ＊N_saｍple/2）＊df+df:df：（N＊N_sａmｐlｅ/2）＊df；ｓubplｏt(２，2，１)；pｌoｔ(f,ａbs(fftshift(fｆt(x1)）));ａxiｓ([—1０01000２０00］）;title（'信源信息碼序列的頻譜圖');griｄｏｎ;T＝1;Ｎ=2000;N_sample=8；df=１／(N＊T）；f=－（N*Ｎ_saｍｐlｅ/2)*df+df：df：（N＊Ｎ_saｍple/2)＊df；sｕbｐlｏt(2，２,2）；ｐlot（ｆ，abｓ(ｆftshｉft（ffｔ（pn）））);aｘis（［-4４０4００0］);ｔitlｅ（’偽隨機(jī)碼序列的頻譜圖’)；ｇｒidoｎ；T＝1;N=20０0;N_sampｌe=8；ｄｆ=1/(N＊T）;f＝—(N＊N＿ｓample/2)＊ｄf＋df:df:（Ｎ*Ｎ_sａmple/2）*ｄf；subpｌｏｔ（２，２,３);ploｔ（f,abｓ（fｆtｓhifｔ（ｆft(ｇt））)）;axis([—4402000］）；ｔitlｅ（'擴(kuò)頻碼序列的頻譜圖’）；gｒidoｎ；T=１；N＝２０00;Ｎ_samｐle=８;df=１／(N*Ｔ）;f=-(N＊N_sａｍpｌe/2)＊df＋df:df：（N＊Ｎ_ｓample／2）*df；subplot（2，２，4）;plot(f，aｂｓ(ｆftsｈift(fft（x_bpsk））））；axis(［—440２000］)；titｌe（’bpsｋ已調(diào)波的頻譜圖’);gｒidｏn;figｕrｅ（1０）；T＝１;N=2000;N_sａmpｌe=8;dｆ＝１/(N*Ｔ）；f＝-(N＊N_samplｅ／2)＊dｆ＋dｆ：df：(N＊N_sａｍplｅ/２)＊df；subplot（2,２，１)；ｐlot（f,abs(fｆtｓhｉft（ffｔ（x_ｂpsｋ１））））；axis([-4402000]);ｔitle(’加噪已調(diào)波的頻譜圖＇）；gridon;T=1；N=20０0;N_sample=8；df=1/（N＊T)；f＝—（N＊N_sａmpｌe/2）*df＋dｆ：ｄf：(N＊N_sａｍple/2）＊dｆ；sｕｂplot(2,2，2）；ｐlot（f,abs(ｆftｓhift（ffｔ(s））））;axis(［-４4020００]）；title（’解調(diào)后的頻譜圖’)；grｉdon;T=１；N=２0；N_samplｅ=８00;df=１/(N*Ｔ）；ｆ=—(Ｎ*N＿sample/２）＊df+df:ｄf：（N＊N＿saｍple/２）＊df;subplot(２,2,3）;plｏt(f,abs（fftｓhift（ｆfｔ(xx））））；aｘis（[－100１００020０0］）；tiｔle(’解擴(kuò)后收端恢復(fù)出的信號(hào)的頻譜圖＇）；gridon;成都信息工程學(xué)院畢業(yè)論文基于關(guān)鍵鏈的項(xiàng)目時(shí)間管理方法研究論文作者姓名：XＸX專業(yè)：XＸXＸXXXＸＸ（講師）論文提交日期:2０11年0５月2５日基于關(guān)鍵鏈的項(xiàng)目時(shí)間管理方法研究摘要“按時(shí)、保質(zhì)地完成項(xiàng)目”必定是每一位項(xiàng)目經(jīng)理最希望做到的，但工期拖延的情況卻時(shí)常發(fā)生。因而合理地安排項(xiàng)目時(shí)間是項(xiàng)目管理中一項(xiàng)關(guān)鍵內(nèi)容，它的目的是保證按時(shí)完成項(xiàng)目、合理分配資源、發(fā)揮最佳工作效率。本文主要是基于關(guān)鍵鏈的項(xiàng)目時(shí)間管理方法的研究,關(guān)鍵鏈項(xiàng)目管理方法是約束理論在項(xiàng)目管理中的應(yīng)用.本文主要分析的是在對(duì)關(guān)鍵鏈項(xiàng)目管理方法的基本思想和理論基礎(chǔ)分析介紹的基礎(chǔ)上，針對(duì)如何利用關(guān)鍵鏈將項(xiàng)目計(jì)劃與項(xiàng)目進(jìn)度控制更好的結(jié)合進(jìn)行了研究和評(píng)價(jià)，利用項(xiàng)目管理領(lǐng)域相關(guān)知識(shí),補(bǔ)充了緩沖區(qū)管理的方法和實(shí)施步驟,并運(yùn)用了實(shí)例進(jìn)行了求證。關(guān)鍵詞：項(xiàng)目時(shí)間管理；項(xiàng)目進(jìn)度制定方法；關(guān)鍵路徑；關(guān)鍵鏈;案例分析BａseｄoｎｋｅｙｃhainsｏｆthepｒoｊectｔiｍemaｎagemeｎtmeｔhoｄＡｂｓtract”Coｎditionandontｉmｅcompletｉonｏfpｒojｅｃts"evｅryprｏｊｅcｔｍaｎagerｉsprｏbablythｅmｏｓthope。However,thｅsｉtuaｔｉonｉsscｈeduledelaｙswerefrequenｔ.Thusａreasonableｔiｍetoarrangeｔhepｒojectisakeyiｎprojｅctmanagemｅｎt，itspurposeｉstoenｓureｔimelyｃｏmpｌetioｎ，ｒatｉoｎalａllｏｃatｉoｎｏｆrｅsouｒces，ｔｏachｉeｖetheｂestｅfｆｉｃiencｙ．Thｉspaperisｍａiｎｌｙbaｓｅdonkeｙchaiｎprojｅｃttiｍemanageｍenｔｍethodsofｒeｓeａrcｈ，kｅychainprｏｊecｔmaｎageｍentmetｈodiｓcoｎstraiｎｔtｈeｏryaｐplｉcａt(yī)ｉoｎinpｒojectmanagｅment．Thｉspａpeｒmaiｎlyanaｌｙsisoｆkeycｈaiｎｉnthｅprｏjｅcｔｍanａgemｅｎtmethｏｄofbasｉcideｏlｏgｉｃalandｔheoretｉcalbasisofａnalysｉsｉntroｄucｔｉon，basedonhowtoｕｓetｈｅkeychaiｎwiｌｌprojecｔplanninｇａnｄｐｒｏjｅｃtsｃheduleconｔrｏlbetterisstｕdｉedandthecombinａt(yī)ionofevaluatｉoｎｏｆprojectmａnageｍentdｏmainknowledge，ｔocｏｍpｌemｅntｔｈebuｆfermａｎagｅmeｎｔmｅｔｈodanｄtheiｍｐlemeｎtationsteps，aｎdusingtheexampleｖeｒifｉcatｉon.Kｅｙwords：ProｊｅctTimeＭａnagemｅｎｔ;projectscheduledｅvelopmeｎｔmethod；criｔiｃａlｐatｈ;kｅychaｉn；Casｅstudy目錄論文總頁(yè)數(shù)：1６頁(yè)TOC＼o"1-3"\h\ｚ\uＨYPEＲLIＮK是對(duì)人們平時(shí)所形成的一種學(xué)習(xí)工作行為和習(xí)慣的通俗描述。面對(duì)一項(xiàng)任務(wù)，人們?cè)谧鲇?jì)劃安排時(shí)一般習(xí)慣盡量讓時(shí)間留有余地（通?？紤]了不確定性和風(fēng)險(xiǎn)因素)，極力爭(zhēng)取更多的安全時(shí)間。然而實(shí)際在計(jì)劃執(zhí)行時(shí)這些影響工作的風(fēng)險(xiǎn)因素未必真正發(fā)生，而因?yàn)槿擞卸栊?，知道自己有充足的時(shí)間,開始時(shí)便覺得不必著急,沒必要全力以赴,等到時(shí)間變得緊迫時(shí)，才開始努力去做,這樣使原本富裕的時(shí)間被浪費(fèi)掉，出現(xiàn)前松后緊的現(xiàn)象,一旦有意外發(fā)生，往往造成工期的延誤.（二）多任務(wù)效應(yīng)，反應(yīng)了共享資源地項(xiàng)目執(zhí)行的約束作用。假設(shè)某項(xiàng)目成員（共享資源)同一時(shí)間內(nèi)需要完成A、B和Ｃ三個(gè)任務(wù),每個(gè)任務(wù)周期都為10天.但在多項(xiàng)目環(huán)境、情緒壓力或人為干預(yù)等因素影響下，上訴任務(wù)通常以輪換形式執(zhí)行,那么每個(gè)任務(wù)周期將延長(zhǎng)一倍.可見項(xiàng)目的多任務(wù)效應(yīng)將直接導(dǎo)致項(xiàng)目延誤。（三)工期變動(dòng)效應(yīng)的不對(duì)稱性,在項(xiàng)目實(shí)施進(jìn)程中,任務(wù)的延遲通常會(huì)由于工序的邏輯關(guān)系產(chǎn)生級(jí)聯(lián)效應(yīng)，但項(xiàng)目卻很難從某些任務(wù)的提前完成中受益。例如:A、Ｂ、C是三個(gè)可并發(fā)執(zhí)行的任務(wù)，Ｄ為Ａ、B、Ｃ的緊后任務(wù),A、B、C的任務(wù)周期為５天,D的任務(wù)周期為１0天。通常該項(xiàng)目需要15天的時(shí)間就可以完成.但是任務(wù)Ｂ在實(shí)施過程中出現(xiàn)了意外推遲了3天完成,從而導(dǎo)致整個(gè)項(xiàng)目周期延期至1８天。如果現(xiàn)在反過來思考，如果A、B、C能夠提前2天完成,那么整個(gè)項(xiàng)目周期是否就變成了13天呢?事實(shí)上答案是否定的。分析如下:首先如果項(xiàng)目組成員提前完成了任務(wù),他不會(huì)因此而得到獎(jiǎng)勵(lì)，反而卻導(dǎo)致項(xiàng)目經(jīng)理對(duì)類似任務(wù)的預(yù)估完成時(shí)間將減少，顯然這對(duì)他沒有好處，因此他不會(huì)愿意提前完工.另外即使A、Ｂ、Ｃ能夠提前完成，但D也許因?yàn)橘Y源尚未就位等原因而無法開始，所以項(xiàng)目就無法提前完成［１１].關(guān)鍵鏈技術(shù)就是在項(xiàng)目的執(zhí)行過程中，把每道工序節(jié)省下來的安全時(shí)間綜合利用起來,通過設(shè)置緩沖（ PB），輸入緩沖(ＦＢ）和資源緩沖(RB）來降低風(fēng)險(xiǎn)，保障項(xiàng)目的順利運(yùn)行。①項(xiàng)目緩沖區(qū)的設(shè)置在傳統(tǒng)的項(xiàng)目管理中，認(rèn)為一個(gè)項(xiàng)目能否如期完成與每一個(gè)活動(dòng)完成日期有關(guān)，因此都會(huì)在每一個(gè)工序上加上很多的安全時(shí)間，來確保項(xiàng)目能準(zhǔn)時(shí)完成,但人們因?yàn)槎栊?知道自己又充足的時(shí)間，開始不全力以赴，等到時(shí)間變得緊迫時(shí),才開始努力去做，這樣使原本富裕的時(shí)間被浪費(fèi)，而且不會(huì)累積到下一個(gè)活動(dòng)，因此刪減每個(gè)活動(dòng)的預(yù)估時(shí)間,便會(huì)釋放出足夠的時(shí)間來設(shè)置項(xiàng)目緩沖（PB）。項(xiàng)目緩沖一般設(shè)置在關(guān)鍵鏈的尾端,通過設(shè)置項(xiàng)目緩沖區(qū)將延誤控制在預(yù)定的范圍內(nèi),保證項(xiàng)目如期交付，以關(guān)鍵鏈上各工序節(jié)省時(shí)間總和的一半作為其大小。②輸入緩沖區(qū)的設(shè)置雖然關(guān)鍵路徑有了項(xiàng)目緩沖，但當(dāng)有非關(guān)鍵鏈路徑與關(guān)鍵路徑會(huì)合時(shí),就必須在非關(guān)鍵路徑有可能延遲關(guān)鍵路徑上的活動(dòng)，因此必須在非關(guān)鍵路徑與關(guān)鍵路徑會(huì)合的地方插入輸入緩沖ＦB．ＦB主要是保護(hù)關(guān)鍵路徑，可以消化非關(guān)鍵鏈工序帶來的工期延遲。輸入緩沖一般設(shè)置在非關(guān)鍵鏈與關(guān)鍵鏈的匯合處，主要是為了保證關(guān)鍵鏈上的工序如期開始而不受非關(guān)鍵鏈上工序延誤的影響,以非關(guān)鍵鏈上節(jié)省時(shí)間總和的一般作為其大小.③資源緩沖區(qū)的設(shè)置由于關(guān)鍵鏈上任何活動(dòng)的延誤都會(huì)引起整個(gè)項(xiàng)目的延誤,關(guān)鍵鏈上的工序一般被賦予最高優(yōu)先級(jí)。資源緩沖ＲB主要放置于有可能發(fā)生資源爭(zhēng)用的活動(dòng)上。資源緩沖是一種時(shí)間緩沖,本質(zhì)上是一種預(yù)警機(jī)制,當(dāng)關(guān)鍵鏈上的活動(dòng)準(zhǔn)備使用某瓶頸資源時(shí)，通過預(yù)告機(jī)制即在工序來臨前發(fā)出預(yù)先警告提醒人們。項(xiàng)目管理者可以通過對(duì)緩沖區(qū)的監(jiān)控了解緩沖的剩余情況和項(xiàng)目的進(jìn)展情況,進(jìn)而及時(shí)采取措施進(jìn)行調(diào)控。資源緩沖一般設(shè)置在關(guān)鍵鏈上，通過制定一定的前置時(shí)間來進(jìn)行設(shè)置，以保證關(guān)鍵鏈上所需要資源能按時(shí)到位[9]。④關(guān)鍵鏈技術(shù)的實(shí)施步驟根據(jù)關(guān)鍵鏈技術(shù)的基本思想，對(duì)于項(xiàng)目進(jìn)度計(jì)劃可以按照以下步驟編制:繪制網(wǎng)絡(luò)圖，找出關(guān)鍵工序，運(yùn)用工作分