r1 = ccorr(mseq1);
r2 = ccorr(mseq1,mseq2); N = length(mseq1);
axis =-N+1:N-1; %定义横轴使自相关峰值移位到0点 plot(axis,r1,axis,r2,'-.'); xlabel('k'); ylabel ('R(k)');
title('伪随机序列的相关特性');
legend('m序列自相关特性','m序列互相关特性');
上述代码在不清除前述 MATLAB 工作空间前提下保存为 xiangguan.m，运行后返回结果如图8所示。
其中自编函数ccorr .m用来求两个伪随机序列的互相关函数，输入为两个相同长度的伪随机序列，返回互相关值。当输入为一个序列时，求其自相关函数。函数代码如下：
function r = ccorr(seq1,seq2) if nargin == 1 seq2 = seq1; end
N = length(seq1); for k = -N + 1;-1;
seq2_shift =[seq2(k + N + 1: N) seq2(1: k + N)]; r(N + k) = seq1*seq2_shift'; end
for k = 0:N - 1
seq2_shift =[seq2(k + 1: N) seq2(1:k)]; r(N + k) = seq1*seq2_shift'; end
伪随机序列的相关特性300250200150R(k) m序列自相关特性m序列互相关特性100500-50-100 -300-200-1000k100200300图8 自相关特性与互相关特性
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图8可以看出，m序列有着良好的自相关性，同周期的不同m序列之间存在较大的互相关峰值。在实际应用中，我们希望序列的互相关幅度值越小越好。
8 结论
本论文以扩频通信为基础，分析了伪随机序列的特点，着重介绍了m序列的相关知识，论文阐述了对常用的伪随机序列——m序列的性质、产生原理、自相关特性及互相关特性随机特性进行了详细的分析研究。扩频码基于MATLAB的实现是一种常用的方法，本论文讨论了基于Matlab的m序列的设计，应用Matlab仿真产生m序列并验证其性质，同时仿真出m序列相关特性图形。文中提供了所有程序的源代码，其代码简洁高效，技巧性强。
参考文献
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[2]吴明捷,等. 伪随机码及计算机的产生[J]. 辽宁工程技术大学学报（自然科学版）, 2002, 4: 203 - 206.
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