Matlab课程设计 SSB信号的仿真分析

课程设计任务书

学生姓名： 毛丽娟 专业班级： 通信0906

指导教师： 尹勇 工作单位： 信息工程学院 题 目: SSB信号的仿真分析 初始条件

① MATLAB软件

② 数字信号处理与图像处理基础知识

要求完成的主要任务:

调制信号：分别为300Hz正弦信号和三角波信号；载波频率：30kHz；解调方式：同步解调；

要求：画出以下三种情况下调制信号、已调信号、解调信号的波形、频谱以及解调器输入输出信噪比的关系曲线；

1）调制信号幅度=0.8×载波幅度；2）调制信号幅度=载波幅度； 3）调制信号幅度=1.5×载波幅度。

参考书目:

刘敏 魏玲 编著.《MATLAB通信仿真与应用》.国防工业出版社.2007.12 王立宁 乐光新 詹菲编著.《MATLAB与通信仿真》.人民邮电出版社.2000.01 敬照明主编.《MATLAB教程与应用》.清华大学出版社。2011.05

樊昌信 曹丽娜 编著.《通信原理》.国防工业出版社. 2007.08 蒋珉编著.《MATLAB程序设计及应用》.北京邮电大学出版社.2010.03

时间安排

第1周，安排任务（鉴主15楼实验室）

第1-17周，仿真设计（鉴主13楼计算机实验室）

第18周，完成（答辩，提交报告，演示）

指导教师签名： 2011年 月 日

系主任（或责任教师）签名： 2011年 月 日

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目 录

摘要................................................................ 1 Abstract............................................................ 2 1 SSB调制原理 ...................................................... 3 2 函数的使用........................................................ 4 3 SSB调制的实现 .................................................... 5

3.1 调制信号为正弦信号 .......................................... 5

3.1.1 调制信号幅度=0.8×载波幅度............................. 5 3.1.2 调制信号幅度=载波幅度................................. 10 3.1.3 调制信号幅度=1.5×载波幅度............................ 13 3.2 调制信号为三角波信号 ....................................... 16

3.2.1 调制信号幅度=0.8×载波幅度............................ 16 3.2.2 调制信号幅度=载波幅度................................. 21 3.2.3 调制信号幅度=1.5×载波幅度............................ 24 3.3 模拟仿真结果分析 ........................................... 26 4 心得体会......................................................... 27 5 参考文献......................................................... 28

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摘要

新版的MATLAB增强了图形处理功能，并在WINDOWS环境下运行。现今，

MATLAB的发展已大大超出了“矩阵实验室”的范围，它的配备了涉及到自动控制、信息处理、计算机仿真等种类繁多的工具箱（Tool Box），这些工具箱有数理统计、信号处理、系统辨识、最优化、稳健等等。本次课程设计主要利用MATLAB软件对通信原理中的模拟信号进行进行抑制双边带调制的仿真分析，即SSB信号调试与解调的仿真分析。设计中主要是对SSB已调信号进行时域和频域分析。

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Abstract

The new version of MATLAB enhanced graphics processing functions, and in WINDOWS environment. Today, MATLAB development has gone far beyond the \"matrix laboratory\" the scope, it is equipped with a related to automatic control, information processing, computer simulation, such as a wide variety of toolbox (Tool Box), a few of these toolbox of mathematical statistics, signal processing, system identification, optimization, sound and so on. The curriculum design using MATLAB software, the main principle of communication of analog signals to inhibit bilateral band modulation simulation analysis, namely, SSB signal demodulation debugging and simulation analysis. Design mainly SSB signals have had time and frequency domain analysis.

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1 SSB调制原理

与标准幅度调制相比，单边带调制（SSB）对于频谱和输出功率的利用率更高。尽管很少用于数据传送，SSB仍广泛地用于HF和VHF低端的语音通讯。双边带调制信号包含有两个完全相同的基带信号，即上、下边带。由于两个边带含的信息相同，因而从信息传输角度考虑，传送一个边带同样可以达到信息传输的目的,本设计只考虑上边带信号。单边带调制，就是通过某种办法，只传送一个边带的调制方法。

设调制信号为单频信号f(t)=Amcosωmt，载波为c(t)=cosωct，则调制后的双边带时域波形为：

SDSB(t)＝ Amcosωmt cos t＝ [Amcos(ωc+ωm)t+ Amcos(ωc-ωm)t] /2 保留上边带，波形为：

SUSB(t)＝[Amcos(ωc+ωm)t]/2＝Am (cosωctcosωmt-sinωctsinωmt) /2 保留下边带，波形为：

SLSB(t)＝[Amcos(ωc-ωm)t]/2＝Am (cosωctcosωmt+sinωctsinωmt) /2 上两式中的第一项与调制信号和载波信号的乘积成正比，称为同相分量；而第二项的乘积则是调制信号与载波信号分别移相90°后相乘的结果，称为正交分量。

SSB调制框图如下

图1 SSB调制框图

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2 函数的使用

三角波函数sawtooth：调用格式为x = sawtooth(t, width).功能：产生一个周期为2π、幅度在-1到+1之间的周期性三角波信号。其中width表示最大幅度出现的位置：即在一个周期内，信号从t=0到width×2π时函数值从-1到+1线性增加，而从width×2π到2π又是从+1到-1线性下降。width取值在0 ~ 1之间。 若x = sawtooth(Ωt, width)，则对应的周期为2π/Ω。

abs(x)：纯量的绝对值或向量的长度,abs函数返回一个数的绝对值。用法为：result = abs(number) 其中result是number参数的绝对值。

filter ：一维数字滤波filter(fb,fa,mo)，这里fb,fa分别为滤波器的上下限截止频率，而mo为滤波器的输入信号。 其他简单函数：

cla 清除当前坐标轴 clc 清除命令窗口显示 clf 清除当前图形窗口 demo 运行MATLAB演示程序 grid 给图形加网格线

gtext 在鼠标指定的位置加文字说明 hold 当前图形保护模式 length 查询向量的维数 linspace 构造线性分布的向量 logspace 构造等对数分布的向量 pi 圆周率π plot 线性坐标图形绘制 subplot 将图形窗口分成若干个区域

title 给图形加标题 xlabel 给图形加x坐标说明 ylabel 给图形加y坐标说明

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3 SSB调制的实现

3.1 调制信号为正弦信号

3.1.1 调制信号幅度=0.8×载波幅度

程序为：

Fs=100000; %抽样频率 t=[0:1/Fs:0.01]; %抽样间隔 Fc=30000; %载波频率 a=0.8;

m=a*cos(300*2*pi*t); %调制信号 X=fft(m);

X=abs(X(1:length(X)/2+1)); %调制信号频谱 frqX=(0:length(X)-1)*Fs/length(X)/2

sm = modulate(m,Fc,Fs,'amssb'); %对信号进行调制 Y=fft(sm);

Y=abs(Y(1:length(Y)/2+1)); %已调信号频谱 frqY=(0:length(Y)-1)*Fs/length(Y)/2 k1=awgn(sm,1); %对已调信号加噪声 k2=awgn(sm,5); k3=awgn(sm,10); k4=awgn(sm,15); k5=awgn(sm,20);

Y1=fft(k1); Y1=abs(Y1(1:length(Y1)/2+1)); %加入噪声后已调信号频谱 frqY1=(0:length(Y1)-1)*Fs/length(Y1)/2; sn=demod(sm,Fc,Fs,'amssb'); %无噪声ssb信号解调 sn1=demod(k1,Fc,Fs,'amssb'); %加噪声ssb信号解调

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sn2=demod(k2,Fc,Fs,'amssb'); sn3=demod(k3,Fc,Fs,'amssb'); sn4=demod(k4,Fc,Fs,'amssb'); sn5=demod(k5,Fc,Fs,'amssb'); dy1=k1-sm;

snr1=var(sm)/var(dy1); dy2=sn1-sn;

snr2=var(sn)/var(dy2); dy12=k2-sm;

snr12=var(sm)/var(dy12); dy22=sn2-sn;

snr22=var(sn)/var(dy22); dy13=k3-sm;

snr13=var(sm)/var(dy13); dy23=sn3-sn;

snr23=var(sn)/var(dy23); dy14=k4-sm;

snr14=var(sm)/var(dy14); dy24=sn4-sn;

snr24=var(sn)/var(dy24); dy15=k5-sm;

snr15=var(sm)/var(dy15); dy25=sn5-sn;

snr25=var(sn)/var(dy25);

in=[snr1,snr12,snr13,snr14,snr15]; out=[snr2,snr22,snr23,snr24,snr25]; Z=fft(sn);

Z=abs(Z(1:length(Z)/2+1));

frqZ=[0:length(Z)-1]*Fs/length(Z)/2; 6

%无噪声解调信号频谱

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Z1=fft(sn1);

Z1=abs(Z1(1:length(Z1)/2+1));

frqZ1=[0:length(Z1)-1]*Fs/length(Z1)/2; %加噪声解调信号频谱 figure(1); subplot(1,2,1)

plot(t,m); title('调制信号') subplot(1,2,2)

plot(frqX,X);title('调制信号频谱') axis([0 3000 0 max(X)]); figure

subplot(2,2,1)

plot(t,sm);title('已调信号') subplot(2,2,2)

plot(frqY,Y); title('无噪声已调信号频谱') subplot(2,2,3)

plot(frqY1,Y1);title('加噪声已调信号频谱') figure

subplot(1,2,1)

plot(t,sn);title('无噪声解调信号波形') subplot(1,2,2)

plot(frqZ,Z); title('无噪声解调信号频谱') axis([0 3000 0 max(Z)]) figure

subplot(1,2,1)

plot(t,sn1);title('加噪声解调信号波形') subplot(1,2,2)

plot(frqZ1,Z1); title('加噪声解调信号频谱') axis([0 3000 0 max(Z)]); figure

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plot(in,out) xlable('输入信噪比') ylable('输出信噪比')

调制信号0.80.60.40.20-0.2-0.4-0.6-0.8400350300250200150100500调制信号频谱00.0050.010100020003000

图3-1(a) 调制信号时域图及频谱图

已调信号10.50-0.5-100.005加噪声已调信号频谱4003002001000024x 10无噪声已调信号频谱4003002001000.010024x 10

图3-1（b) 已调信号波形,无噪声及有噪声已调信号频谱

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无噪声解调信号波形12001801600.5140120100800604020-0.500.0050.0100无噪声解调信号频谱100020003000

图3-1（c) 无噪声解调信号波形及频谱

加噪声解调信号波形220018016011401201000806040-120-1.500.0050.0100100020003000加噪声解调信号频谱1.50.5-0.5

图3-1（d) 加噪声解调信号波形及频谱

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30252015105005101520253035

图3-1（e) 输入信噪比与输出信噪比曲线

3.1.2 调制信号幅度=载波幅度

程序只需将a=0.8改为a=1即可，其他不变

调制信号10.80.60.40.20-0.2-0.4-0.6-0.8-100.0050.015004504003503002502001501005000100020003000调制信号频谱

图3-2(a) 调制信号时域图及频谱图

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已调信号210-1-200.005加噪声已调信号频谱60040020000.012000600400无噪声已调信号频谱024x 10024x 10

图3-2（b) 已调信号波形,无噪声及有噪声已调信号频谱

无噪声解调信号波形1.210.80.61500.40.21000-0.2-0.4-0.6050200250无噪声解调信号频谱00.0050.010100020003000

图3-2（c) 无噪声解调信号波形及频谱

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加噪声解调信号波形2.521.511500.50100-0.5-1-1.5-2050200250加噪声解调信号频谱00.0050.010100020003000

图3-2（d) 加噪声解调信号波形及频谱

504540353025201510500102030405060

图3-2（e) 输入信噪比与输出信噪比曲线

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3.1.3 调制信号幅度=1.5×载波幅度

程序不变，只需将a的值改为1.5即可

调制信号1.57001600500400300-0.5200-11000调制信号频谱0.50-1.500.0050.010100020003000

图3-3(a) 调制信号时域图及频谱图

已调信号210-1-200.005加噪声已调信号频谱8006004002000024x 10无噪声已调信号频谱8006004002000.010024x 10

图3-3（b) 已调信号波形,无噪声及有噪声已调信号频谱

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无噪声解调信号波形23501.53002502001500100-0.5500无噪声解调信号频谱10.5-100.0050.010100020003000

图3-3（c) 无噪声解调信号波形及频谱

加噪声解调信号波形32.521.510.50-0.5-1-1.5-200.0050.01500200150100350300250加噪声解调信号频谱0100020003000

图3-3（d) 加噪声解调信号波形及频谱

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1009080706050403020100020406080100120

图3-3（e) 输入信噪比与输出信噪比曲线

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3.2 调制信号为三角波信号

3.2.1 调制信号幅度=0.8×载波幅度

程序为：

Fs=100000; %抽样频率 t=[0:1/Fs:0.01]; %抽样间隔 Fc=30000; %载波频率 a=0.8;

m=a*sawtooth(300*2*pi*t); %调制信号 X=fft(m);

X=abs(X(1:length(X)/2+1)); %调制信号频谱 frqX=(0:length(X)-1)*Fs/length(X)/2

sm = modulate(m,Fc,Fs,'amssb'); %对信号进行调制 Y=fft(sm);

Y=abs(Y(1:length(Y)/2+1)); %已调信号频谱 frqY=(0:length(Y)-1)*Fs/length(Y)/2 k1=awgn(sm,1); %对已调信号加噪声 k2=awgn(sm,5); k3=awgn(sm,10); k4=awgn(sm,15); k5=awgn(sm,20);

Y1=fft(k1); Y1=abs(Y1(1:length(Y1)/2+1)); %加入噪声后已调信号频谱 frqY1=(0:length(Y1)-1)*Fs/length(Y1)/2; sn=demod(sm,Fc,Fs,'amssb'); %无噪声ssb信号解调 sn1=demod(k1,Fc,Fs,'amssb'); %加噪声ssb信号解调 sn2=demod(k2,Fc,Fs,'amssb'); sn3=demod(k3,Fc,Fs,'amssb');

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sn4=demod(k4,Fc,Fs,'amssb'); sn5=demod(k5,Fc,Fs,'amssb'); dy1=k1-sm;

snr1=var(sm)/var(dy1); dy2=sn1-sn;

snr2=var(sn)/var(dy2); dy12=k2-sm;

snr12=var(sm)/var(dy12); dy22=sn2-sn;

snr22=var(sn)/var(dy22); dy13=k3-sm;

snr13=var(sm)/var(dy13); dy23=sn3-sn;

snr23=var(sn)/var(dy23); dy14=k4-sm;

snr14=var(sm)/var(dy14); dy24=sn4-sn;

snr24=var(sn)/var(dy24); dy15=k5-sm;

snr15=var(sm)/var(dy15); dy25=sn5-sn;

snr25=var(sn)/var(dy25);

in=[snr1,snr12,snr13,snr14,snr15]; out=[snr2,snr22,snr23,snr24,snr25]; Z=fft(sn);

Z=abs(Z(1:length(Z)/2+1));

frqZ=[0:length(Z)-1]*Fs/length(Z)/2; Z1=fft(sn1);

Z1=abs(Z1(1:length(Z1)/2+1));

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%无噪声解调信号频谱 武汉理工大学《MATLAB应用》课程设计说明书

frqZ1=[0:length(Z1)-1]*Fs/length(Z1)/2; %加噪声解调信号频谱 figure(1); subplot(1,2,1)

plot(t,m); title('调制信号') subplot(1,2,2)

plot(frqX,X);title('调制信号频谱') axis([0 3000 0 max(X)]); figure

subplot(2,2,1)

plot(t,sm);title('已调信号') subplot(2,2,2)

plot(frqY,Y); title('无噪声已调信号频谱') subplot(2,2,3)

plot(frqY1,Y1);title('加噪声已调信号频谱') figure

subplot(1,2,1)

plot(t,sn);title('无噪声解调信号波形') subplot(1,2,2)

plot(frqZ,Z); title('无噪声解调信号频谱') axis([0 3000 0 max(Z)]) figure

subplot(1,2,1)

plot(t,sn1);title('加噪声解调信号波形') subplot(1,2,2)

plot(frqZ1,Z1); title('加噪声解调信号频谱') axis([0 3000 0 max(Z)]); figure plot(in,out) xlable('输入信噪比')

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ylable('输出信噪比')

调制信号0.80.60.40.20-0.2-0.450-0.6-0.80100200250调制信号频谱15000.0050.010100020003000

图3-4(a) 调制信号时域图及频谱图

已调信号420-2-400.005加噪声已调信号频谱30020010000.01200150100500024x 10无噪声已调信号频谱024x 10

图3-4（b) 已调信号波形,无噪声及有噪声已调信号频谱

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无噪声解调信号波形0.61200.40.20-0.2-0.440-0.6-0.8-120100无噪声解调信号频谱806000.0050.0100100020003000 图3-4（c) 无噪声解调信号波形及频谱

加噪声解调信号波形21201.510.50-0.540-1-1.5-220100加噪声解调信号频谱

806000.0050.0100100020003000

图3-4（d) 加噪声解调信号波形及频谱

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2018161412108200510152025

图3-4（e) 输入信噪比与输出信噪比曲线

3.2.2 调制信号幅度=载波幅度

程序只需将a改为1即可，其他的不变

调制信号13000.80.60.40.20-0.2-0.4-0.650-0.8-100.0050.0100100020003000100200250调制信号频谱150

图3-5(a) 调制信号时域图及频谱图

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已调信号420-2-400.005加噪声已调信号频谱30020010000.011000300200无噪声已调信号频谱024x 10024x 10

图3-5（b) 已调信号波形,无噪声及有噪声已调信号频谱

无噪声解调信号波形0.81500.60.40.20-0.2-0.4-0.6-0.8-1-1.200.0050.010010002000300050100无噪声解调信号频谱

图3-5（c) 无噪声解调信号波形及频谱

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加噪声解调信号波形21501.510.50-0.550-1-1.5-20100加噪声解调信号频谱00.0050.010100020003000

图3-5（d) 加噪声解调信号波形及频谱

30252015105005101520253035

图3-5（e) 输入信噪比与输出信噪比曲线

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3.2.3 调制信号幅度=1.5×载波幅度

程序只需将a改为1.5即可，其他不变

调制信号1.545014003500.5300250200-0.5150100-150-1.50调制信号频谱000.0050.010100020003000

图3-6(a) 调制信号时域图及频谱图

已调信号50-5-1040030020010000.005加噪声已调信号频谱60040020000.010024x 10无噪声已调信号频谱024x 10

图3-6（b) 已调信号波形,无噪声及有噪声已调信号频谱

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无噪声解调信号波形1.5无噪声解调信号频谱12000.51500-0.5100-150-1.5-200.0050.0100100020003000

图3-6（c) 无噪声解调信号波形及频谱

加噪声解调信号波形2.521.510.50-0.5-1-1.5-2-2.500.0050.010010002000300050100150200加噪声解调信号频谱

图3-6（d) 加噪声解调信号波形及频谱

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70605040302010001020304050607080

图3-6（e) 输入信噪比与输出信噪比曲线

3.3 模拟仿真结果分析

通过MATLAB对SSB调制和解调系统的模拟仿真，观察各波形和频谱，在波形上，已调信号的幅度随基带信号的规律呈正比地变化；在频谱结构上，它的频谱完全是基带信号频谱在频域内的简单搬移，若调制信号频率为，载波频率ωc，调制后信号频率搬移至ωc处。通过在已调信号中加入高斯白噪声，通过解调器解调，根据对输入输出信噪比关系曲线绘制观察，在理想情况下，输出信噪比与输入信噪比相等，不同的调制信号对系统性能有一定的影响。

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4 心得体会

在此次MATLAB应用课程设计中我感觉自己收获很大，无论是查阅资料的能

力还是对MATLAB这个软件的掌握都是一个很大的进步。刚接到这个题目真的感到有点束手无策，因为以前只是单纯的从书本上学习数字信号处理、通信原理的知识，而这次却要用MATLAB这个不熟悉的软件实现通信原理中SSB信号的调制与解调。但是，在我个人的努力下，不断查阅相关资料，许多问题都迎刃而解了。首先我认识了MATLAB这个软件，其功能非常的强大，由总包和若干个工具箱组成，可以实现数值分析、自动控制、图像处理、神经元网络等若干个领域的计算和图形显示，它将这些不同领域的计算用函数的形式分类成对用户完全透明的库函数，构成一个个针对专门领域的工具箱。使得我们在使用的时候用户直接调用这些库函数并赋予实际参数就能解决实际问题，具有极高的变成效率。此外，我觉的类似这样的课程设计有许多有点比如： （1） 能够帮助学生了解一些很抽象的图象模型

（2） 减轻了老师负担，帮助老师做一些传统方法难以做到的事；

（3） 为学生创造一个直观的，愉快的，交互式的学习环境；大大加快和加深对所学内容的理解；

（4） 能够调动教师与学生双方的积极性，从而有助于教学改革的实施。对通信原理这门课程的许多知识都有了一个很好的理解。当然，这不仅仅此限于通信原理。计算机辅助教学已在教学中得到广泛的应用，我相信还有很多抽象的知识都能很快得掌握。

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5 参考文献

【1】刘敏 魏玲 编著.《MATLAB通信仿真与应用》.国防工业出版社.2007.12 【2】王立宁 乐光新 詹菲编著.《MATLAB与通信仿真》.人民邮电出版社.2000.01 【3】敬照明主编.《MATLAB教程与应用》.清华大学出版社。2011.05

【4】樊昌信 曹丽娜 编著.《通信原理》.国防工业出版社. 2007.08 【5】蒋珉编著.《MATLAB程序设计及应用》.北京邮电大学出版社.2010.03

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武汉理工大学《MATLAB应用》课程设计说明书

本科生课程设计成绩评定表

姓 名 专业、班级 毛丽娟 通信0906 性 别 女 题 目：MATLAB课程设计—SSB信号的仿真分析 答辩或质疑记录： 成绩评定依据： 最终评定成绩（以优、良、中、及格、不及格评定）

指导教师签字：

年 月 日

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