channel.awgn_channel.AWGNChannel Class Reference

Public Member Functions
None	__init__ (self, float snr_db, int|None seed=None)
np.ndarray	apply (self, np.ndarray tx_samples)

Public Attributes
	snr_db = float(snr_db)

Protected Member Functions
float	_compute_noise_std (self, np.ndarray x)

Protected Attributes
	_rng = np.random.default_rng(seed)

Detailed Description

Klasa za simulaciju aditivnog bijelog Gaussovog šuma (AWGN)
na kompleksnom baziopojasnom signalu.

Šum se modelira kao kompleksni Gaussov šum n[k] sa nultom
sredinom i varijancom određenom ciljnim SNR-om:

    y[k] = x[k] + n[k]

gdje je SNR definisan kao:

    SNR = P_signal / P_noise

u dB:

    SNR_dB = 10 * log10(P_signal / P_noise)

Za kompleksni signal (I + jQ) varijanca po komponenti je
P_noise / 2, pa se standardna devijacija šuma računa kao:

    sigma = sqrt(P_noise / 2).

Parametri
---------
snr_db : float
    Ciljani SNR u decibelima (dB). Definisan kao odnos srednje
    snage signala i snage šuma po kompleksnom uzorku.
seed : int, optional
    Sjeme za generator slučajnih brojeva. Korisno za
    determinističke (ponovljive) simulacije. Default je None,
    što znači da se koristi globalni RNG state.

Napomene
--------
- Snaga signala procjenjuje se kao srednja vrijednost |x[k]|^2
  preko svih uzoraka.
- Šum je kompleksan, nezavisan u I i Q komponenti, sa istom
  varijancom u obje komponente.

Member Function Documentation

_compute_noise_std()

float channel.awgn_channel.AWGNChannel._compute_noise_std ( self, np.ndarray x )

protected

Interna pomoćna funkcija: računa standardnu devijaciju
kompleksnog AWGN šuma za zadani signal i ciljni SNR.

Parametri
---------
x : np.ndarray
    Ulazni signal (kompleksni NumPy niz) čija se snaga koristi
    za izračun šuma.

Povratna vrijednost
-------------------
float
    Standardna devijacija (sigma) za realni i imaginarni dio
    šuma.

Raises
------
ValueError
    Ako je procijenjena srednja snaga signala praktično nula.

apply()

np.ndarray channel.awgn_channel.AWGNChannel.apply	(		self,
		np.ndarray	tx_samples )

Primjenjuje AWGN na dati kompleksni signal.

Očekuje se da je `tx_samples` kompleksni NumPy niz bilo kog
oblika, pri čemu se šum dodaje element-po-element da bi
izlaz imao isti shape.

Parametri
---------
tx_samples : np.ndarray
    Kompleksni baziopojasni signal (npr. izlaz OFDM modulatora).
    Može biti 1D (N,), 2D (n_antena, N), ili višedimenzionalan.
    Dtype treba biti kompleksan (complex64 ili complex128).

Povratna vrijednost
-------------------
np.ndarray
    Niz iste dimenzije i dtype-a kao `tx_samples`, sa dodatim
    AWGN šumom.

Raises
------
ValueError
    Ako `tx_samples` nije kompleksan niz ili ako je snaga
    signala nula (SNR se ne može definisati).

Primjeri
--------
Jednostavan primjer sa 1D signalom::

    >>> import numpy as np
    >>> from channel.awgn_channel import AWGNChannel
    >>>
    >>> # Dummy OFDM talasni oblik
    >>> tx = (np.random.randn(1000) + 1j*np.random.randn(1000)).astype(np.complex64)
    >>>
    >>> ch = AWGNChannel(snr_db=15.0, seed=42)
    >>> rx = ch.apply(tx)
    >>> tx.shape == rx.shape
    True

Primjer sa više antena (2D)::

    >>> tx_mimo = np.vstack([tx, 1j * tx])   # shape (2, 1000)
    >>> rx_mimo = ch.apply(tx_mimo)
    >>> rx_mimo.shape
    (2, 1000)

---

The documentation for this class was generated from the following file:

• channel/awgn_channel.py