利用MATLAB实现信号的幅度调制与解调
(很实用,很好)用MATLAB 实现信号的调制与解调 调频 调相等
信号调制与解调[实验目的]1． 了解用MATLAB 实现信号调制与解调的方法。
2． 了解几种基本的调制方法。
[实验原理]由于从消息变换过来的原始信号具有频率较低的频谱分量，这种信号在许多信道中不适宜传输。
因此，在通信系统的发送端通常需要有调制过程，而在接收端则需要有反调制过程——解调过程。
所谓调制，就是按调制信号的变化规律去改变某些参数的过程。
调制的载波可以分为两类：用正弦信号作载波；用脉冲串或一组数字信号作为载波。
最常用和最重要的模拟调制方式是用正弦波作为载波的幅度调制和角度调制。
本实验中重点讨论幅度调制。
幅度调制是正弦型载波的幅度随调制信号变化的过程。
设正弦载波为)cos()(o c t A t S ϕϖ+=式中 c ϖ——载波角频率o ϕ——载波的初相位A ——载波的幅度那么，幅度调制信号（已调信号）一般可表示为)cos()()(o c m t t Am t S ϕϖ+=式中，m(t)为基带调制信号。
在MATLAB 中，用函数y=modulate(x,fc,fs,’s’)来实现信号调制。
其中fc 为载波频率，fs 为抽样频率，’s’省略或为’am -dsb-sc’时为抑制载波的双边带调幅，’am -dsb-tc’为不抑制载波的双边带调幅，’am -ssb ’为单边带调幅，’pm’为调相，’fm’为调频。
[课上练习]产生AM FM PM signals[实验内容]0. 已知信号sin(4)()t f t tππ=，当对该信号取样时，求能恢复原信号的最大取样周期。
设计MATALB 程序进行分析并给出结果。
1． 有一正弦信号)256/2sin()(n n x π=, n=[0:256]，分别以100000Hz 的载波和1000000Hz 的抽样频率进行调幅、调频、调相，观察图形。
2． 对题1中各调制信号进行解调（采用demod 函数），观察与原图形的区别3． 已知线性调制信号表示式如下：⑴ t t c ϖcos cos Ω⑵ t t c ϖcos )sin 5.01(Ω+式中Ω=6c ϖ，试分别画出它们的波形图和频谱图4． 已知调制信号)4000cos()200cos()(t t t m ππ+=，载波为cos104t ，进行单边带调制，试确定单边带信号的表示式，并画出频谱图。
基于MATLAB的模拟信号频率调制与解调分析
基于MATLAB的模拟信号频率调制与解调分析信号频率调制（FM）是一种将信息信号调制到载频波形上以便在传输过程中保持信号质量的技术。
本文将基于MATLAB对信号频率调制与解调进行分析与模拟。
首先，我们需要生成一个调制信号。
以正弦信号为例，通过改变该信号的频率来模拟调制信号。
我们可以使用MATLAB的信号处理工具箱中的`fmmod(`函数来实现这一点。
以下是一个示例代码：```matlabt = 0:1/fs:1; % 时间向量fc = 2000; % 载频频率fm = 100; % 调制信号频率m = sin(2*pi*fm*t); % 调制信号modulatedSignal = fmmod(m, fc, fs); % 使用fmmod进行调频调制subplot(2,1,1);plot(t, m);title('调制信号');xlabel('时间');ylabel('振幅');subplot(2,1,2);title('调制后信号');xlabel('时间');ylabel('振幅');```上述代码中，我们定义了采样频率、时间向量、载频频率和调制信号频率，并生成了调制信号。
然后，我们使用`fmmod(`函数将调制信号调制到载频波形上。
最后，我们用两个子图分别显示调制信号和调制后信号。
接下来，我们将对调制后的信号进行解调以还原原始信号。
我们可以使用MATLAB的信号处理工具箱中的`fmdemod(`函数。
以下是一个示例代码：```matlabdemodulatedSignal = fmdemod(modulatedSignal, fc, fs); % 使用fmdemod进行解调subplot(2,1,1);plot(t, modulatedSignal);title('调制后信号');xlabel('时间');ylabel('振幅');subplot(2,1,2);title('解调后信号');xlabel('时间');ylabel('振幅');```上述代码中，我们使用`fmdemod(`函数对调制后的信号进行解调。
MATLAB中的信号调制与解调技巧
MATLAB中的信号调制与解调技巧随着科技的不断发展，无线通信越来越成为人们生活中不可或缺的一部分。
在无线通信系统中，信号调制与解调技巧起到至关重要的作用。
而MATLAB作为一种强大的工具，能够帮助工程师们在信号调制与解调方面进行深入研究和实践。
一、信号调制的基本原理与方法信号调制是将原始信号（baseband signal）通过改变某些参数来转换为调制信号（modulated signal）。
常见的信号调制方法包括幅度调制（AM）、频率调制（FM）和相位调制（PM）。
1.1 幅度调制幅度调制是一种通过改变信号的振幅来调制信号的方法。
MATLAB提供了丰富的函数和工具箱，可以方便地进行幅度调制的模拟和分析。
例如，我们可以使用MATLAB中的ammod函数来模拟幅度调制过程。
首先，我们需要准备一个原始信号，可以是一个正弦波或任何其他波形。
然后，通过设置调制指数（modulation index）来改变振幅。
最后，使用ammod函数对原始信号进行调制，生成调制后的信号。
1.2 频率调制频率调制是一种通过改变信号的频率来实现调制的方法。
以调幅电台为例，电台信号的频率会随着音频信号的变化而改变。
在MATLAB中，我们可以利用fmmod函数来模拟频率调制过程。
类似于幅度调制，我们需要先准备一个原始信号。
然后，通过设置调制指数和载波频率来改变频率。
最后，使用fmmod函数对原始信号进行调制，生成调制后的信号。
1.3 相位调制相位调制是一种通过改变信号的相位来实现调制的方法。
在数字通信系统中，相位调制常用于传输和提取数字信息。
MATLAB中的pmmod函数可以方便地实现相位调制。
与前两种调制方法类似，我们需要先准备一个原始信号。
然后，设置调制指数和载波频率来改变相位。
最后，使用pmmod函数对原始信号进行调制，生成调制后的信号。
二、信号解调的基本原理与方法信号解调是将调制信号恢复为原始信号的过程。
解调方法通常与调制方法相对应，常见的解调方法包括幅度解调（AM）、频率解调（FM）和相位解调（PM）。
MATLAB实验三 信号的调制与解调
实验三信号的调制与解调一.实验目的：1.熟悉幅度调制与解调过程，熟悉调制解调过程中信号时域波形和频谱。
2.掌握Modulate函数实现调幅和调频信号。
3.熟悉快速傅立叶变换函数fft，求模函数abs和fftshift函数求信号幅度频谱。
4.掌握butter函数进行巴特沃兹低通滤波器设计，熟悉滤波器频率响应函数freqz，滤波函数filter。
5.熟悉信号的合成与分解原理，加深对傅里叶级数的理解；二、实验原理：1.两个信号的调制通常用乘法器实现,由一个信号控制另一个信号的某个参量,例如用一个低频正弦波信号控制高频载波的幅值,则产生一个振幅调制信号,称为调幅波;类似还可产生调频波等。
2.幅度调制与解调原理：（如下图所示）调制信号()p t,假设信道不引入噪声,解调时采用同步解f t,载波()调,LPF为低通滤波器,()f t为接收信号。
C三、实验内容1．验证性实验a)使用modulate函数产生调幅信号解：Fm=10; Fc=100; Fs=1000; N=1000; k=0:N; t=k/Fs;x=abs(sin(2*pi*Fm*t));xf=abs(fft(x,N)); y1=modulate(x,Fc,Fs,'am');subplot(2,1,1);plot(t(1:200),y1(1:200));xlabel('时间'); ylabel('幅度'); title('调幅');yf=abs(fft(y1,N)); subplot(2,1,2); stem(yf(1:200));xlabel('频率');ylabel('幅度');b)使用modulate函数产生调频信号解：Fm=10; Fc=100; Fs=1000; N=1000; k=0:N; t=k/Fs;x=abs(sin(2*pi*Fm*t));xf=abs(fft(x,N)); y1=modulate(x,Fc,Fs,'pm');subplot(2,1,1);plot(t(1:200),y1(1:200));xlabel('时间'); ylabel('幅度'); title('调频');yf=abs(fft(y1,N)); subplot(2,1,2); stem(yf(1:200)); xlabel('频率');ylabel('幅度');c)周期信号的分解与合成解：t=-3:0.01:3; Fm=0.5; sum=0; n=100; for i=1:2:n;sum=sum+4/pi.*(1/i).*sin(i*2*pi*Fm*t); endplot(t,sum);title('周期信号的分解与合成');2． 设计性实验1) 发射端调制信号()2cos(2)f t t =,载波()cos(20)p t t =,已调信号()A f t ,理想信道无噪声。
基于MATLAB的信号调制与解调
课程设计任务书学生姓名： 殷 翔 专业班级： 通信0806 指导教师： 郭志强 工作单位： 信息工程学院 题 目:基于MATLAB 的信号调制与解调 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:（1）已知某消息信号⎪⎩⎪⎨⎧≤≤-≤≤=elset t t t t t m 03/23/23/01)(000以双边幅度调制（DSB-AM ）方式调制载波)2cos()(t f t c c π=，所得到的已调制信号记为)(t u ，设s t 15.00=，Hz f c 250=。
试比较消息信号与已调信号，并绘制它们的频谱。
（2）对（1）的DSB-AM 调制信号进行相干解调，并绘出信号的时频域曲线。
（3）对（1）中的信号进行单边带幅度调制（SSB-AM ）绘制信号的时频域曲线。
（4）对（1）中的信号进行常规幅度调制（AM ），给定调制指数8.0=a 绘制信号的时频域曲线。
时间安排：第12周：安排任务，分组 第13-14周：设计仿真，撰写报告 第15周：完成设计，提交报告，答辩指导教师签名： 年 月 日系主任（或责任教师）签名：年月日目录摘要 (I)Abstract (II)1．常规双边带幅度调制（DSB-AM）与解调 (1)1.1DSB-AM调制原理与分析 (1)1.2 常规双边带解调原理 (3)2单边带幅度调制（SSB-AM）原理 (5)3常规幅度调制（AM）原理 (6)3.1幅度调制的一般模型 (6)3.2 常规双边带调幅（AM） (7)3.2.1 AM信号的表达式、频谱及带宽 (7)3.2.2 AM信号的功率分配及调制效率 (9)4. 双边幅度调制（DSB-AM）与解调的MATLAB实现 (10)4.1 DSB-AM调制的MATLAB实现 (10)4.2 相干解调 (12)5单边带幅度调制（SSB-AM）的MATLAB实现 (14)6 常规幅度调制(AM)的MATLAB实现 (16)7 小结与收获 (17)8 参考文献 (18)摘要MATLAB是集数值计算，符号运算及图形处理等强大功能于一体的科学计算语言。
使用Matlab进行信号调制和解调技术
使用Matlab进行信号调制和解调技术信号调制和解调是通信系统中非常重要的环节，它们能够将原始信号转换为适合传输的调制信号，并在接收端将其恢复为原始信号。
Matlab是一种功能强大的工具，提供了丰富的信号处理函数和算法，可以方便地进行信号调制和解调的研究与实现。
本文将介绍如何使用Matlab进行信号调制和解调技术，并通过实例展示其在通信系统中的应用和效果。
一、调制技术概述调制技术是将需要传输的信息信号转换为载波信号的过程。
常见的调制技术包括幅度调制（AM）、频率调制（FM）和相位调制（PM）。
调制的目的是将低频信号转换为高频信号，使得信号能够在较长距离传输，并能够通过信道传输到接收端。
在Matlab中，可以使用内置函数如ammod、fmmod和pmmod来实现不同的调制技术。
以幅度调制为例，可以使用ammod函数来实现。
下面给出一个简单的幅度调制实例。
```matlabfs = 1000; % 采样频率t = 0:1/fs:1-1/fs; % 时间序列fc = 100; % 载波频率Ac = 1; % 载波幅度ym = sin(2*pi*10*t); % 原始信号ym_mod = ammod(ym, fc, fs, Ac); % 幅度调制```上述代码中，首先定义了采样频率fs、时间序列t、载波频率fc和载波幅度Ac。
然后，生成了一个原始信号ym，其中使用了sin函数生成了一个频率为10Hz的正弦波。
最后使用ammod函数对原始信号进行幅度调制，得到了调制后的信号ym_mod。
二、解调技术概述解调技术是将调制后的信号恢复为原始信号的过程。
解调技术主要包括幅度解调（AM）、频率解调（FM）和相位解调（PM）。
解调的目的是从调制信号中提取出原始信号，以实现信息的传输。
在Matlab中，可以使用内置函数如amdemod、fmdemod和pmdemod来实现不同的解调技术。
以幅度解调为例，可以使用amdemod函数来实现。
如何在Matlab中进行数字信号调制与解调
如何在Matlab中进行数字信号调制与解调一、引言数字信号调制与解调是数字通信中非常重要的环节之一。
Matlab作为一个强大的数学计算软件包，提供了丰富的工具和函数来进行数字信号调制和解调的研究和实现。
本文将介绍在Matlab中进行数字信号调制与解调的方法和步骤，帮助读者更好地理解和应用该技术。
二、数字信号调制与解调基础在进行数字信号调制与解调之前，我们需要了解一些基本概念和原理。
数字信号调制是将数字信号转换为模拟信号，常见的调制方式包括脉冲振幅调制（PAM）、正交振幅调制（QAM）、频移键控调制（FSK）等。
数字信号解调则是将模拟信号转换为数字信号，恢复出原始数字信号。
在数字信号调制与解调过程中，需要使用到一些调制器和解调器，如时钟信号生成器、混频器、滤波器等。
三、Matlab中的数字信号调制1. 生成信号波形在Matlab中，可以通过生成特定的函数来模拟信号波形。
例如，我们可以使用正弦函数生成一个基带信号：```t = 0:0.001:1; % 时间范围为0到1秒，步长为0.001秒f = 10; % 信号的频率为10Hzx = sin(2*pi*f*t); % 生成正弦波```上述代码中，t代表时间轴，f代表信号频率，x为生成的波形信号。
2. 进行数字信号调制在Matlab中，可以使用调制函数对生成的信号进行调制。
例如，可以使用脉冲振幅调制（PAM）对波形信号进行调制：```fs = 1000; % 采样频率为1000Hzns = 4; % 每个符号的样本数为4y = pammod(x,ns); % 使用PAM调制函数```上述代码中，fs代表采样频率，ns代表每个符号的样本数，y为PAM调制后的信号。
3. 信号的调制效果分析在Matlab中，可以使用绘图函数对调制后的信号进行分析和展示。
例如，可以绘制调制前后的信号波形：```subplot(2,1,1);plot(t,x);title('调制前波形');subplot(2,1,2);plot(t,y);title('调制后波形');```通过绘图，可以直观地观察到信号在调制前后的变化情况。
MATLAB信号的幅度调制和解调
一、任务与题目分析:1.设计任务:在MATLAB 的图形窗口中，实现2-3个有限带宽信号的调制与解调。
显示各个信号的时域波形及频谱图；通过按钮选择其中的一个信号进行解调并显示解调信号的波形。
2.任务分析:设带限信号)(t f 的频谱为)(ωj F ，现将)(t f 乘以载波信号)cos(0t ω，即得到已调信号：)cos()()(0t t f t y ω=，如下图。
实现信号解调的原理图如下图。
若要从多个已调信号中解调出其中的一个信号，只需将已调信号再乘以该已调信号的载波信号，并进行低通率波即可得到原信号)(t f 。
下图是多路频分复用系统的示意图。
二、方案设计信号设计：5/)5sin(3/)3sin()sin()(0001t t t t f ωωω++=。
t t t t t f /)2cos(3/)3sin()sin()(0002ωωω++=， 3/)3cos()sin()(003t t t f ωω+=。
载波信号频率应远大于05ω。
方案一：使用GUI 图形届面显示信号的时域及频域波形。
低通滤波器：可以使用理想数字低通滤波器。
方案二：使用Simulink 界面实现信号的处理，使用示波器观测信号的时域波形；使用频谱仪显示信号的频谱图。
模拟低通滤波器：可选用巴特沃斯低通滤波器。
综合两种方案的特点,最终选择方案一.三、算法设计1. GUI 界面设计2.GUI程序设计信号时域波形与频谱显示控制程序部分:% --- Executes on button press in pushbutton1.function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton1 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)st1=str2double(get(handles.edit3,'string'));st2=str2double(get(handles.edit2,'string'));t = eval(get(handles.edit4,'String'));m1=get(handles.radiobutton1,'value');m2=get(handles.radiobutton2,'value');m3=get(handles.radiobutton3,'value');persistent cif isempty(c)c=0endc=c+1;if(m1==1)if(st2<=(5*st1))errordlg('输入数值违规，输入w0值应大于5倍的信号频率，请重新输入！') elsef=sin(st1.*t)+sin(3*st1.*t)/3;g=cos(st2.*t);w1=st1w2=3*st1h=fft(f)Fp=abs(h);Xp=angle(h)if(mod(c,2)~=0)% Create frequency plotaxes(handles.shiyu)plot(t,f,'r');set(handles.shiyu,'XMinorTick','on')grid on;% Create pinyu plotaxes(handles.pinyu)plot(t,Fp,'b');set(handles.pinyu,'XMinorTick','on')xlabel('幅频特性')grid onstr=sprintf('f1=sin(%d*t)+sin(%d*t)/%d',w1,w2,w2);set(handles.text9,'string',str);str=sprintf('g=cos(%d*t)',st2);set(handles.text6,'string',str);endif(mod(c,2)==0)axes(handles.pinyu)plot(t,Xp,'b');set(handles.pinyu,'XMinorTick','on')xlabel('相频特性')grid onaxes(handles.shiyu)plot(t,f,'r');set(handles.shiyu,'XMinorTick','on')grid on;str=sprintf('f1=sin(%d*t)+sin(%d*t)/%d',w1,w2,w2); set(handles.text9,'string',str);str=sprintf('g=cos(%d*t)',st2);set(handles.text6,'string',str);,. endendendif(m2==1)if(st2<=(5*st1))errordlg('输入数值违规，输入w0值应大于5倍的信号频率，请重新输入！') elsef=sin(st1.*t)+sin(3*st1.*t)/3+cos(2*st1.*t)/2;g=cos(st2.*t);w1=st1w2=3*st1w3=2*st1h=fft(f)Fp=abs(h);Xp=angle(h)if(mod(c,2)~=0)% Create frequency plotaxes(handles.shiyu)plot(t,f,'r');set(handles.shiyu,'XMinorTick','on')grid on;% Create pinyu plotaxes(handles.pinyu)plot(t,Fp,'b');set(handles.pinyu,'XMinorTick','on')xlabel('幅频特性')grid onstr=sprintf('f2=sin(%d*t)+sin(%d*t)/%d+cos(%d*t)/%d',w1,w2,w2,w3,w3); set(handles.text9,'string',str);str=sprintf('g=cos(%d*t)',st2);set(handles.text6,'string',str);endif(mod(c,2)==0)axes(handles.pinyu)plot(t,Xp,'b');set(handles.pinyu,'XMinorTick','on')xlabel('相频特性')grid onaxes(handles.shiyu)plot(t,f,'r');set(handles.shiyu,'XMinorTick','on')grid on;str=sprintf('f2=sin(%d*t)+sin(%d*t)/%d+cos(%d*t)/%d',w1,w2,w2,w3,w3); set(handles.text9,'string',str);str=sprintf('g=cos(%d*t)',st2);set(handles.text6,'string',str);endendendif(m3==1)if(st2<=(5*st1))errordlg('输入数值违规，输入w0值应大于5倍的信号频率，请重新输入！') elsef=sin(st1.*t)+cos(3*st1.*t)/3;g=cos(st2.*t);w1=st1w2=3*st1h=fft(f)Fp=abs(h);Xp=angle(h)if(mod(c,2)~=0)% Create frequency plotaxes(handles.shiyu)plot(t,f,'r');set(handles.shiyu,'XMinorTick','on') grid on;% Create pinyu plotaxes(handles.pinyu)plot(t,Fp,'b');set(handles.pinyu,'XMinorTick','on') xlabel('幅频特性')grid onstr=sprintf('f3=sin(%d*t)+cos(%d*t)/%d',w1,w2,w2); set(handles.text9,'string',str);str=sprintf('g=cos(%d*t)',st2);set(handles.text6,'string',str);endif(mod(c,2)==0)axes(handles.pinyu)plot(t,Xp,'b');set(handles.pinyu,'XMinorTick','on')xlabel('相频特性')grid onaxes(handles.shiyu)plot(t,f,'r');set(handles.shiyu,'XMinorTick','on')grid on;str=sprintf('f3=sin(%d*t)+cos(%d*t)/%d',w1,w2,w2); set(handles.text9,'string',str);str=sprintf('g=cos(%d*t)',st2);set(handles.text6,'string',str);endendend信号调制波形显示程序:% --- Executes on button press in pushbutton2.function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton2 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)st1=str2double(get(handles.edit3,'string'));st2=str2double(get(handles.edit2,'string'))t = eval(get(handles.edit4,'String'));m1=get(handles.radiobutton1,'value');m2=get(handles.radiobutton2,'value');m3=get(handles.radiobutton3,'value');if(m1==1)if(st2<=(5*st1))errordlg('输入数值违规，输入w0值应大于5倍的信号频率，请重新输入！') elsef=sin(st1.*t)+sin(3*st1.*t)/3;g=cos(st2.*t);ft=f.*gw1=st1w2=3*st1axes(handles.tiaozhi)plot(t,ft,'r');set(handles.tiaozhi,'XMinorTick','on')xlabel('调制波形')grid onaxes(handles.shiyu)plot(t,f,'b');set(handles.shiyu,'XMinorTick','on')grid on;str=sprintf('f1=sin(%d*t)+sin(%d*t)/%d',w1,w2,w2);,. set(handles.text9,'string',str);str=sprintf('g=cos(%d*t)',st2);set(handles.text6,'string',str);endendif(m2==1)if(st2<=(5*st1))errordlg('输入数值违规，输入w0值应大于5倍的信号频率，请重新输入！') elsef=sin(st1.*t)+sin(3*st1.*t)/3+cos(2*st1.*t)/2;g=cos(st2.*t);ft=f.*gw1=st1w2=3*st1axes(handles.tiaozhi)plot(t,ft,'r');set(handles.tiaozhi,'XMinorTick','on')xlabel('调制波形')grid onaxes(handles.shiyu)plot(t,f,'b');set(handles.shiyu,'XMinorTick','on')grid on;str=sprintf('f2=sin(%d*t)+sin(%d*t)/%d+cos(%d*t)/%d',w1,w2,w2,w3,w3); set(handles.text9,'string',str);str=sprintf('g=cos(%d*t)',st2);set(handles.text6,'string',str);endendif(m3==1)if(st2<=(5*st1))errordlg('输入数值违规，输入w0值应大于5倍的信号频率，请重新输入！') elsef=sin(st1.*t)+cos(3*st1.*t)/3;g=cos(st2.*t);ft=f.*gw1=st1w2=3*st1axes(handles.tiaozhi)plot(t,ft,'r');set(handles.tiaozhi,'XMinorTick','on')xlabel('调制波形')grid onaxes(handles.shiyu)plot(t,f,'b');set(handles.shiyu,'XMinorTick','on')grid on;str=sprintf('f3=sin(%d*t)+cos(%d*t)/%d',w1,w2,w2); set(handles.text9,'string',str);str=sprintf('g=cos(%d*t)',st2);set(handles.text6,'string',str);endend解调信号波形显示程序:% --- Executes on button press in pushbutton6.function pushbutton6_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton6 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)st1=str2double(get(handles.edit3,'string'));st2=str2double(get(handles.edit2,'string'))t = eval(get(handles.edit4,'String'));m1=get(handles.radiobutton1,'value');m2=get(handles.radiobutton2,'value');m3=get(handles.radiobutton3,'value');if(m1==1)if(st2<=(5*st1))errordlg('输入数值违规，输入w0值应大于5倍的信号频率，请重新输入！') elsef=sin(st1.*t)+sin(3*st1.*t)/3;g=cos(st2.*t);ft=f.*g.*gw1=st1w2=3*st1axes(handles.jietiao)plot(t,ft,'r');set(handles.jietiao,'XMinorTick','on')xlabel('解调波形')grid onaxes(handles.shiyu)plot(t,f,'b');set(handles.shiyu,'XMinorTick','on')grid on;str=sprintf('f1=sin(%d*t)+sin(%d*t)/%d',w1,w2,w2); set(handles.text9,'string',str);,.str=sprintf('g=cos(%d*t)',st2);set(handles.text6,'string',str);endendif(m2==1)if(st2<=(5*st1))errordlg('输入数值违规，输入w0值应大于5倍的信号频率，请重新输入！') elsef=sin(st1.*t)+sin(3*st1.*t)/3+cos(2*st1.*t)/2;g=cos(st2.*t);ft=f.*g.*gw1=st1w2=3*st1axes(handles.jietiao)plot(t,ft,'r');set(handles.jietiao,'XMinorTick','on')xlabel('解调波形'),. grid onaxes(handles.shiyu)plot(t,f,'b');set(handles.shiyu,'XMinorTick','on')grid on;str=sprintf('f2=sin(%d*t)+sin(%d*t)/%d+cos(%d*t)/%d',w1,w2,w2,w3,w3); set(handles.text9,'string',str);str=sprintf('g=cos(%d*t)',st2);set(handles.text6,'string',str);endendif(m3==1)if(st2<=(5*st1))errordlg('输入数值违规，输入w0值应大于5倍的信号频率，请重新输入！') elsef=sin(st1.*t)+cos(3*st1.*t)/3;g=cos(st2.*t);ft=f.*g.*gw1=st1w2=3*st1axes(handles.jietiao)plot(t,ft,'r');set(handles.jietiao,'XMinorTick','on')xlabel('解调波形')grid onaxes(handles.shiyu)plot(t,f,'b')set(handles.shiyu,'XMinorTick','on')grid on;str=sprintf('f3=sin(%d*t)+cos(%d*t)/%d',w1,w2,w2); set(handles.text9,'string',str);str=sprintf('g=cos(%d*t)',st2);set(handles.text6,'string',str);endend四、MATLAB实现1.载波信号:g=cos(w0*t); 选取信号1: f1=sin(w1*t)+sin(3*w1*t)/t; 设定载波频率w0=6;信号频率w1=1;时间向量t:0:0.01:2*pi;执行情况一: 幅频特性执行情况二:相频特性2.载波信号:g=cos(w0*t); 选取信号2: f2=sin(w1*t)+sin(3*w1*t)/t+cos(2*w1*t);设定载波频率w0=6;信号频率w1=1;时间向量t:0:0.01:2*pi;执行情况一:幅频特性执行情况二:(相频特性)五、结果分析（1）原始信号以及频谱的分析：由于原始信号是正信号，所以经傅里叶变换后经设计得出图形。
MATLAB实现信号的调制与解调
MATLAB实现信号的调制与解调调制与解调是数字通信系统中重要的技术，它们用于将信息信号转换为适合传输的调制信号，并在接收端将调制信号还原为原始的信息信号。
在MATLAB中，可以通过使用信号处理工具箱的函数实现信号的调制与解调。
下面将详细介绍信号的调制与解调的MATLAB实现方法。
一、信号的调制调制是将信息信号转换为调制信号的过程。
常见的调制方法包括振幅调制（AM）、频率调制（FM）和相位调制（PM）。
下面以振幅调制为例，介绍信号的调制方法。
1.生成调制信号首先，需要生成调制信号。
假设我们有一个原始的音频信号，可以使用MATLAB的`audioread`函数读取音频文件，并使用`resample`函数进行重采样。
```matlab[y, fs] = audioread('original_audio.wav');y_resampled = resample(y, fs_new, fs);```2.进行振幅调制接下来，将原始音频信号进行振幅调制。
可以使用MATLAB中的`ammod`函数进行调制。
```matlabAc=1;%载波幅度t = (0:length(y_resampled)-1)/fs_new;modulated_signal = ammod(y_resampled, fc, fs_new, Ac);```3.可视化调制信号最后，可以使用MATLAB的`plot`函数对调制信号进行可视化。
```matlabfigure;plot(t, modulated_signal);xlabel('Time (s)');ylabel('Modulated Signal');title('Amplitude Modulated Signal');```二、信号的解调解调是将调制信号还原为原始信号的过程。
下面以振幅调制为例，介绍信号的解调方法。
根据matlab的信号调制与解调
课程设计任务书学生姓名： 专业班级： 通信 指导教师： 工作单位： 信息工程学院 题 目:基于MATLAB 的信号调制与解调 初始条件：1.MATLAB 软件2.信号处理的相关知识3.信号的常规幅度调制、单边带幅度调制以及双边带调制要求完成的主要任务: （包括课程设计工作量及其技术要求，以及说明书撰写等具体要求）1. 采用MATLAB 选用适当的函数或矩阵进行如下计算（1） 极限的计算、微分的计算、积分的计算、级数的计算、求解代数方程、求解常微分方程；（2） 矩阵的最大值、最小值、均值、方差、转置、逆、行列式、特征值的计算、矩阵的相乘、右除、左除、幂运算；（3） 多项式加减乘除运算、多项式求导、求根和求值运算、多项式的部分分式展开、多项式的拟合、插值运算。
2. 已知某消息信号⎪⎩⎪⎨⎧≤≤-≤≤=elset t t t t t m 03/23/23/01)(000以双边幅度调制（DSB-AM ）方式调制载波)2cos()(t f t c c π=，所得到的已调制信号记为)(t u ，设s t 15.00=，Hz f c 250=。
试比较消息信号与已调信号，并绘制它们的频谱。
（2）对（1）的DSB-AM 调制信号进行相干解调，并绘出信号的时频域曲线。
（3）对（1）中的信号进行单边带幅度调制（SSB-AM ）绘制信号的时频域曲线。
（4）对（1）中的信号进行常规幅度调制（AM ），给定调制指数8.0=a 绘制信号的时频域曲线。
指导教师签名： 年 月 日 系主任（或责任教师）签名： 年 月 日目录1.前言 (1)1.1.MATLAB简介 (1)1.2.MATLAB应用领域 (1)1.3.MATLAB中数学运算的重要意义 (2)2.基础部分实现 (2)2.1.基础微积分计算 (2)2.1.1.极限的计算 (2)2.1.2.微分的计算 (3)2.1.3.积分的计算 (3)2.1.4.级数的计算 (4)2.1.5.求解代数方程 (4)2.1.6.求解常微分方程 (5)2.2.矩阵的基本计算 (5)2.2.1.求矩阵的最大值和最小值 (6)2.2.2.求矩阵的平均值和中值 (7)2.2.3.求标准方差 (8)2.2.4.矩阵的相乘、右除、左除 (8)2.2.5.矩阵的特征值运算 (9)2.2.6.矩阵的行列式计算 (10)2.2.7.矩阵的逆运算 (11)2.2.8.矩阵的转置 (11)2.2.9.矩阵的幂运算 (12)2.3.多项式的基本运算 (13)2.3.1.多项式的四则运算 (13)2.3.2.求导和积分 (14)2.3.3.求多项式的根和值 (14)2.3.4.多项式的部分分式展开 (15)2.3.5.拟合和插值 (16)3.双边带幅度信号 (19)3.1.双边带幅度信号的调制 (19)3.1.1.双边带幅度信号的调制原理 (19)3.1.2.双边带幅度信号的调制仿真 (20)3.2.双边带幅度信号的解调 (22)3.2.1.相干解调的原理 (22)3.2.2.已调信号的相干解调 (23)4.SSB信号的产生 (25)4.1.滤波法 (25)4.2.相移法 (26)4.3.移相法的一般模型 (26)4.4.单边带信号调制的仿真 (27)5.幅度调制（AM） (30)5.1.幅度调制的原理 (30)5.2.幅度调制的仿真 (31)6.遇到的问题 (33)7.小结及体会 (34)8.参考文献 (35)1.前言1.1.MATLAB简介MATLAB是一种功能十分强大，运算效率很高的数字工具软件，全称是Matrix Laboratory。
基于Matlab的模拟信号传输系统实验(幅度调制)
1）、实验原理及框图调制：DSB信号实质上就是基带信号与载波直接相乘。
设均值为零的模拟基带信号为m(t)，双边带调幅（DSB）信号为:s(t)=m(t)cosωt其原理框图如下：解调：由于m(t)均值为0，因此调制后的信号不含离散的载波分量，若接收端能恢复出载波分量，则可采用相干解调再用低通滤波器滤去高频分量,即可无失真地恢复出原始信号。
其原理框图如下：2）、实验结果：附：程序源代码fs=1e6;%采样率N=8192;t=0:1/fs:(N-1)/fs;%时域采样点f=(0:(N-1))*fs/N-fs/2;%频域采样点fm=2000;%基带频率fss=20000;%载波频率m=cos(fm*2*pi*t);%基带信号subplot(4,1,1);plot(t,m);title('基带信号','FontWeight','bold');xlabel('t/s','FontSize',12);axis([0.001,0.004,-2,2]);m_w=fft(m);%基带频谱subplot(4,1,2);plot(f,fftshift(abs(m_w)));title('基带频谱','FontWeight','bold');xlabel('f/Hz','FontSize',12);axis([-10000,10000,0,3500]);s=cos(fss*2*pi*t);%载波信号subplot(4,1,3);plot(t,s);title('载波信号','FontWeight','bold');xlabel('t/s','FontSize',12);axis([0.001,0.004,-2,2]);s_w=fft(s);%载波频谱subplot(4,1,4);plot(f,fftshift(abs(s_w)));title('载波频谱','FontWeight','bold');xlabel('f/Hz','FontSize',12);axis([-30000,30000,0,3500]);sm=s.*m;%调制信号figure;subplot(4,1,1);plot(t,sm);title('调制信号','FontWeight','bold');xlabel('t/s','FontSize',12);axis([0.001,0.004,-2,2]);sm_w=fft(sm);%调制信号频谱subplot(4,1,2);plot(f,fftshift(abs(sm_w)));title('调制信号频谱','FontWeight','bold');xlabel('f/Hz','FontSize',12);axis([-30000,30000,0,2000]);sm1=awgn(sm,5);subplot(4,1,3);plot(t,sm1);title('加噪声后的调制信号','FontWeight','bold');xlabel('t/s','FontSize',12);axis([0.001,0.004,-2,2]);sm1_w=fft(sm1);subplot(4,1,4);plot(f,fftshift(abs(sm1_w)));title('加噪声后的调制信号频谱','FontWeight','bold');xlabel('f/Hz','FontSize',12);axis([-30000,30000,0,2000]);fsamp =1e6;fcuts =[16000175002250024000];mags =[010];devs =[0.050.010.05];[n,Wn,beta,ftype]=kaiserord(fcuts,mags,devs,fsamp);hh =fir1(n,Wn,ftype,kaiser(n+1,beta),'noscale');sm2=fftfilt(hh,sm1);figure;subplot(4,1,1);plot(t,sm2);title('滤掉部分噪声后的调制信号','FontWeight','bold');xlabel('t/s','FontSize',12);axis([0.001,0.004,-2,2]);sm2_w=fft(sm2);subplot(4,1,2);plot(f,fftshift(abs(sm2_w)));title('滤掉部分噪声后的调制信号频谱','FontWeight','bold');xlabel('f/Hz','FontSize',12);axis([-30000,30000,0,2000]);sp=2*sm2.*s;subplot(4,1,3);plot(t,sp);title('与本地载波相乘后的信号','FontWeight','bold');xlabel('t/s','FontSize',12);axis([0.001,0.004,-2,2]);sp_w=fft(sp);subplot(4,1,4);plot(f,fftshift(abs(sp_w)));title('与本地载波相乘后的信号频谱','FontWeight','bold');xlabel('f/Hz','FontSize',12);axis([-45000,45000,0,1200]);fsamp =1e6;fcuts =[300020000];mags =[10];devs =[0.010.05];[n,Wn,beta,ftype]=kaiserord(fcuts,mags,devs,fsamp);hh1=fir1(n,Wn,ftype,kaiser(n+1,beta),'noscale');sd=fftfilt(hh1,sp);figure;subplot(4,1,1);plot(t,sd);title('低通滤波后的信号','FontWeight','bold');xlabel('t/s','FontSize',12);axis([0.001,0.004,-2,2]);sd_f=fft(sd);subplot(4,1,2);plot(f,fftshift(abs(sd_f)));title('低通滤波后的信号频谱','FontWeight','bold');xlabel('f/Hz','FontSize',12);axis([-10000,10000,0,3500]);。
用MATLAB建模实现信号的调制解调(DOC)
用MATLAB 建模实现信号的调制解调1. 实验要求用MATLAB 的调制解调建模实现信号的调制解调过程，需要文字报告、波形图。
（本文选用AM 、FM 调制进行仿真分析）2. 实验原理2.1 AM 调制解调的原理 2.1.1AM 调制信号的产生标准调幅（AM ）是指用信号m(t)去控制载波c(t)的振幅，是已调信号的包络按照m(t)的规律线性变化的过程，u(t)=(A0+a*m(t))*c(t)。
调制过程如图2.1所示。
图2.1 AM 调制模型2.1.2 AM 的解调调制的逆过程叫解调，调制是一个频谱搬移过程，它是将低频信号的频谱搬移到载频位置。
解调就是从已调信号的频谱中，将位于载频的信号频谱搬移回来。
调制和解调都完成频谱搬移，各种调幅都是利用乘法器实现的，因此可以设想，在收端也可以利用乘法器进行解调[1]。
已调信号u(t)乘以本地载波c(t),再通过低通滤波器得到解调信号dem(t)=u(t)*c(t)。
如图所示，解调后dem(t)=A0/2+m(t)/2，所以在解调后要重新缩放。
另一种解调方法，包络解调由于包络检波器电路简单，检波效率高，几乎所有调幅（AM ）式接收机都采用这种电路，如图2.3所示为包络检波模型。
在MATLAB 中我们使用hilbert()函数找出已调信号包络dem(t) A0+m(t)。
找出包络后也要重新缩放，最终解调出基带信号m(t)。
c(t)A0 m(t)u(t)相干解调模型2.2 FM 调制解调的原理 2.2.1FM 调制信号的产生角度调制是频率调制和相位调制的总称。
角度调制是使正弦载波信号的角度随着基带调制信号的幅度变化而改变。
调频信号可以被看作调制信号在调制前先积分的调相信号。
这意味着先对m(t)积分，再将结果作为调相器的输入即可得到调频信号。
相反，先微分m(t)，再将结果作为调频器的输入也可得到调相信号。
在模拟蜂窝移动通信中，调频是更为普遍应用的角度调制，这是因为FM 不管信号的幅度如何，抗干扰能力都很强，而在调幅中，正如前面所说的那样，抗干扰能力要弱得多[10]。
利用matlab实现信号幅度的调制与解调
第一章 调制解调的基本原理第一节 调制的基本原理“调制”就是使信号f(t)控制载波的某一个或某些参数（如振幅、频率、相位等），是这些参数按照信号f(t)的规律变化的过程。
载波可以是正弦波或脉冲序列。
以正弦型信号作载波的调制叫做连续波调制。
调制后的载波就载有调制信号所包含的信息，称为已调波。
对于连续波调制，已调信号可以表示为())(cos )()t (t ot t A ϑωϕ+=它有振幅频率和相位三个参数构成。
改变三个参数中的任何一个都可以携带同样的信息。
因此连续波的调制可分为调幅、调相、和调频。
调制在通信过程中起着极其重要的作用：无线电通信是通过空间辐射方式传输信号的，调制过程可以将信号的频谱搬移到容易以电磁波形势辐射的较高范围；此外，调制过程可以将不同的信号通过频谱搬移托付至不同频率的载波上，实现多路复用，不至于互相干扰。
按照被调制信号参数的不同，调制的方式也不同。
如果被控制的参数是高频振荡的幅度，则称这种调制方式为幅度调制，简称调幅；如果被控制的参数是高频振荡的频率或相位，则称这种调制方式为频率调制或相位调制，简称调频或调相（调频与调相又统称调角）。
振幅调制是一种实用很广的连续波调制方式。
幅度调制的特点是载波的频率始终保持不变，它的振幅却是变化的。
其幅度变化曲线与要传递的低频信号是相似的。
它的振幅变化曲线称之为包络线，代表了要传递的信息。
第二节解调的基本原理解调是调制的逆过程，它的作用是从已调波信号中取出原来的调制信号。
调制过程是一个频谱搬移的过程，它将低频信号的频谱搬移到载频位置。
如果要接收端回复信号，就要从已调信号的频谱中，将位于载频的信号频谱再搬回来。
解调分为相干解调和非相干解调。
相干解调是指为了不失真地恢复信号，要求本地载波和接收信号的载波必须保持同频同相。
非相干解调主要指利用包络检波器电路来解调的。
包络检波电路实际上是一个输出端并接一个电容的整流电路。
二极管的单向导电性和电容器的充放电特性和低通滤波器滤去高频分量，得到与包络线形状相同的音频信号，见图1.2.3 。
利用MATLAB实现信号的幅度调制
利用MATLAB实现信号的幅度调制摘要：随着社会的进步，现代科学技术的发展与更新越来越快，对信息高速快捷的传递的要求也越来越高。
但是信号传送时，原始信号一般不适合传输，所以信号的调制与解调在当代社会显得至关重要。
本文主要研究内容是利用MATLAB实现信号的幅度调制及MATLAB 中信号表示的基本方法及绘图函数的调用，实现对常用连续时间信号的可视化表示。
Abstract: With the advancement of society, modern science and technology development and updating faster and faster, high-speed and efficient transfer of information requirements are also increasing. But when the signal is transmitted, the original signal is generally not suitable for transmission, modulation and demodulation of signals so vitally important in contemporary society. The main contents of this paper is to use MATLAB to achieve the basic methods and drawing functions call amplitude modulated signal and signal representation in MATLAB to realize the common continuous-time visual representation of the sign.关键词：信号幅度调制 MATLAB原理及结果分析一、信号幅度调制原理信号通过一定的传输介质在发射机和接收机之间进行传送时，信号的原始形式一般不适合传输。
利用MATLAB实现信号的幅度调制与解调
利用MATLAB实现信号的幅度调制与解调利用MATLAB实现信号的幅度调制与解调摘要：调幅，英文是Amplitude Modulation（AM）。
调幅也就是通常说的中波，范围在503---1060KHz。
调幅是用声音的高低变为幅度的变化的电信号。
距离较远，受天气因素影响较大，适合省际电台的广播。
一般中波广播(MW: Medium Wave) 采用了调幅(Amplitude Modulation) 的方式,在不知不觉中，MW 及 AM 之间就划上了等号。
实际上MW只是诸多利用AM调制方式的一种广播.像在高频(3-30MHz)中的国际短波广播所使用的调制方式也是AM，甚至比调频广播更高频率的航空导航通讯(116-136MHz)也是采用AM的方式，只是我们日常所说的AM波段指的就是中波广播(MW）调幅是使高频载波信号的振幅随调制信号的瞬时变化而变化。
也就是说，通过用调制信号来改变高频信号的幅度大小，使得调制信号的信息包含入高频信号之中，通过天线把高频信号发射出去，然后就把调制信号也传播出去了。
这时候在接收端可以把调制信号解调出来，也就是把高频信号的幅度解读出来就可以得到调制信号了。
工程实际中，人们通常将调幅、同步检波、混频等调制/解调过程看作两个信号相乘的过程，一般都采用集成模拟乘法器来实现，这比采用分立器件电路简单，且性能优越。
集成模拟乘法器的常见产品有BG314、F1595、F1596、MC1595、MC1496、MC1495、LM1595、LM1596等。
（一）原理及结果分析1、信号幅度调制原理常规双边带调制（AM）就是指用调制信号去控制载波的振幅，使载波的幅度按调制信号的变化规律而变化。
常规双边带调制信号的时域表达式为：根据时域表达式可以画出其调制电路的设计框图，如图1所示。
图1 设计理论框图为基带信号，为叠加的直流分量。
为载波信号调制就是在传送信号的发送端，利用要传送的低频原始信号去控制高频振荡信号的某一参数（幅度、相位或频率），使这个参数随控制信号的变化而变化。
(很实用,很好)用MATLAB 实现信号的调制与解调 调频 调相等
信号调制与解调[实验目的]1． 了解用MATLAB 实现信号调制与解调的方法。
2． 了解几种基本的调制方法。
[实验原理]因为从消息变换过来的原始信号具有频率较低的频谱分量，这种信号在许多信道中不适宜传输。
因此，在通信系统的发送端通常需要有调制过程，而在接收端则需要有反调制过程——解调过程。
所谓调制，就是按调制信号的变化规律去改变某些参数的过程。
调制的载波可以分为两类：用正弦信号作载波；用脉冲串或一组数字信号作为载波。
最常用和最重要的模拟调制方式是用正弦波作为载波的幅度调制和角度调制。
本实验中重点讨论幅度调制。
幅度调制是正弦型载波的幅度随调制信号变化的过程。
设正弦载波为)cos()(o c t A t S ϕϖ+=式中c ϖ——载波角频率o ϕ——载波的初相位A ——载波的幅度那么，幅度调制信号（已调信号）一般可表示为)cos()()(o c m t t Am t S ϕϖ+=式中，m(t)为基带调制信号。
在MATLAB 中，用函数y=modulate(x,fc,fs,’s’)来实现信号调制。
其中fc 为载波频率，fs 为抽样频率，’s’省略或为’am -dsb-sc’时为抑制载波的双边带调幅，’am -dsb-tc’为不抑制载波的双边带调幅，’am -ssb’为单边带调幅，’pm’为调相，’fm’为调频。
[课上练习]产生AMFMPMsignals[实验内容]0.已知信号sin(4)()t f t tππ=，当对该信号取样时，求能恢复原信号的最大取样周期。
设计MATALB 程序进行分析并给出结果。
1． 有一正弦信号)256/2sin()(n n x π=,n=[0:256]，分别以100000Hz 的载波和1000000Hz 的抽样频率进行调幅、调频、调相，观察图形。
2． 对题1中各调制信号进行解调（采用demod 函数），观察与原图形的区别3． 已知线性调制信号表示式如下：⑴t t c ϖcos cos Ω⑵t t c ϖcos )sin 5.01(Ω+式中Ω=6c ϖ，试分别画出它们的波形图和频谱图4． 已知调制信号)4000cos()200cos()(t t t m ππ+=，载波为cos104t ，进行单边带调制，试确定单边带信号的表示式，并画出频谱图。
利用MATLAB实现信号的幅度调制与解调综述
课程设计论文姓名：姜勇学院：机电与车辆工程学院专业：电子信息工程2班学号：1665090208安徽科技学院学年第学期《》课程···················装···············订················线···················专业级班姓名学号内容摘要：教师评语：利用MATLAB实现信号的幅度调制与解调专业：电子信息工程（2）班姓名：姜勇学号：1665090208一、设计摘要：现代通信系统要求通信距离远、信道容量大、传输质量好。
在信号处理里面经常要用到调制与解调，而信号幅度调制与解调是最基本，也是经常用到的。
用AM调制与解调可以实现很多功能，制造出很多的电子产品。
本设计主要研究内容是利用MATLAB实现对正弦信)fπ=进行双边带幅度调制，载波信号频率为100Hz，在MATLAB中tsin((t40)显示调制信号的波形和频谱，已调信号的波形和频谱，比较信号调制前后的变化。
并对已调信号解调，比较了解调后的信号与原信号的区别。
信号幅度调制与解调及MATLAB 中信号表示的基本方法及绘图函数的调用，实现了对连续时间信号的可视化表示。
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课程设计论文姓名：***学院：机电与车辆工程学院专业：电子信息工程2班学号：**********安徽科技学院学年第学期《》课程···················装···············订················线···················专业级班姓名学号内容摘要：教师评语：利用MATLAB实现信号的幅度调制与解调专业：电子信息工程（2）班姓名：姜勇学号：1665090208一、设计摘要：现代通信系统要求通信距离远、信道容量大、传输质量好。
在信号处理里面经常要用到调制与解调，而信号幅度调制与解调是最基本，也是经常用到的。
用AM调制与解调可以实现很多功能，制造出很多的电子产品。
本设计主要研究内容是利用MATLAB实现对正弦信)fπ=进行双边带幅度调制，载波信号频率为100Hz，在MATLAB中tsin((t40)显示调制信号的波形和频谱，已调信号的波形和频谱，比较信号调制前后的变化。
并对已调信号解调，比较了解调后的信号与原信号的区别。
信号幅度调制与解调及MATLAB 中信号表示的基本方法及绘图函数的调用，实现了对连续时间信号的可视化表示。
本文采用MATLAB对信号的幅度进行调制和解调。
二、关键词：幅度、调制、解调、 MAT LAB三、设计内容1. 调制信号调制信号是原始信息变换而来的低频信号。
调制本身是一个电信号变换的过程。
调制信号去改变载波信号的某些特征值（如振幅、频率、相位等），导致载波信号的这个特征值发生有规律的变化，这个规律是调制信号本身的规律所决定的。
1.1 matlab实现调制信号的波形本设计的调制信号为正弦波信号)fπ=，通过matlab仿真显示出其波形图t(tsin()40如图1-1所示图1-1调制信号1.2 matlab实现调制信号的频谱连续傅里叶变换是一个特殊的把一组函数映射为另一组函数的线性算子。
傅里叶变换就是把一个函数分解为组成该函数的连续频率谱。
在数学分析中，信号f(t)的傅里叶变换被认为是处在频域中的信号。
离散傅里叶变换的一种快速算法,简称FFT。
为了节省电脑的计算时间，实现数字信号的实时处理，减少离散傅里叶变换（DFT）的计算量。
快速傅里叶变换（FFT），并不是一种新的傅立叶分析理论，而是减少DFT计算量的算法设计思想和DFT各种快速算，为计算机处理数据节省了时间。
对已知信号进行快速傅里叶变换其抽样频率为100hz，matlab仿真频谱如图1-2图1-2 已知信号的频谱1.3 matlab实现载波的仿真载波是被调制以传输信号的波形，一般为正弦波。
一般要求正弦载波的频率远高于调制信号的带宽，否则会发生混叠，使传输信号失真。
我们一般需要发送的数据的频率是低频的，如果按照本身的数据的频率来传输，不利于接收和同步。
使用载波传输，我们可以将数据的信号加载到载波的信号上，接收方按照载波的频率来接收数据信号，有意义的信号波的波幅与无意义的信号的波幅是不同的，将这些信号提取出来就是我们需要的数据信号。
本实验的载波频率为100hz，起波形图如图1-3所示图1-3 载波波形图2. 信号的幅度调制本章对信号的幅度调制原理作详细的解释，并通过matlab对已调信号进行仿真，并显示出已调信号的时域与频域的波形。
2.1 信号的调制调制，就是把信号转化成适合在信道中传输的形式的一种。
广义的调制分为基带调制和带通调制（也称载波调制）。
载波调制，就是用调制信号区控制载波参数的过程，即使载波的某一个或几个参数按照调制信号的亏率而变化。
调制信号时指来自信源的消息信号。
未受调制的周期性振荡信号称为载波，载波调制后称为已调信号，它含有调制信号的全部特征。
2.2 幅度调制原理1． 信号的幅度调制原理幅度调制是用调制信号去控制高频载波的幅度，使其按调制信号的规律变化的过程。
幅度调制器的一般模型如图2-1所示，载波信号)cos()(0Φ+=t w A t c c ，其中A0为外加信号。
图2-1t w t m A t S c m cos )]([)(0+= (2.1))]()()[2/1()]()([)(0C C C C AM M M A S ωωωωωωδωωδπω-+++-++=(2.2)由频谱可以看出，AM 信号的频谱由载波分量，上边带，下边带三部分组成。
上边带的频谱结构与原调制信号的频谱结构相同，下边带是上边带的镜像。
因此AM 信号时带有载波分量的双边带调制信号，它的带宽是基带信号带宽fH 的2倍。
2. 双边带幅度调制在AM 调制模型中将直流A0去掉，即可得到一种高调制效率的调制方式----抑制载波双边带信号（DSB —SC ），简称双边带信号DSB （如图2-2）。
其时域表达式为：图2-2 DSB 信号的调制其时域表达式为：t w t m t S c DSB cos )()(= (2.3)其频域相应为：)]()([21)(c c AM w w M w w M w S -++= (2.4)与先前幅度调节相比,只是少了直流分量，相应的少了)]()([0c c w w w w A -++δδπ，也就是在)(w M 的c w ±处少了冲击响应，与AM 信号比较，因为不存在载波分量，DSB 信号的调制效率为100%。
DSB 信号解调时需要采用相干解调，也称同步检波。
2.3 matlab 实现双边带幅度调制本节主要通过matlab 软件把调制信号)40sin()(t t f π=调制到载波信号)200cos()(t t fs π=上，使载波的幅度按照调制信号的规律进行变化。
其波形如图2-3所示图2-3 已调信号时域波形2.4 matlab实现已调信号的频谱图与调制信号实现频谱图的原理一样，用matlab对已调信号进行快速傅里叶变换抽样频率为200hz，可以得到已调信号的频谱图，如图2-4所示图3-4 已调信号频谱图2.5 幅度调制前后的比较双边带幅度调制是用调制信号去控制高频载波的幅度，使其按调制信号的规律变化的过程。
调制后的信号是把调制信号加载到载波上，使载波上呈现调制信号的包络线。
对于已调信号的频谱，实质就是把调制信号由低频段搬迁到高频段进行通信。
其波形比较如图2-5所示图2-5 调制前后时域与频域波形3. 已调信号的解调3.1 AM信号的解调原理及方式解调是调制的逆过程，解调是将位于载波的信号频谱再搬回来，并且不失真的恢复出原始基带信号。
对于幅度调制来说，解调是从它的幅度变化提取调制信号的过程。
解调的方式有两种：相干解调与非相干解调。
相干解调适用于各种线性调制系统，非相干解调一般适用幅度调制（AM）信号。
1.AM信号的相干解调所谓相干解调是为了从接受的已调信号中，不失真地恢复原调制信号，要求本地载波和接收信号的载波保证同频同相。
相干载波的一般模型如下图3-1所示：图4-1 AM信号的相干解调原理框图将已调信号乘上一个与调制器同频同相的载波，得图3-1 相干解调模型t w t m A t m A tw t m A S c c AM 2cos )]([21)]([21cos )]([t cosw t)(0020c +++=+=• (3.1) 由上式可知，只要用一个低通滤波器，就可以将第1项与第2项分离，无失真的恢复出原始的调制信号)]([21)(00T M A T M += (3.2)相干解调的关键是必须产生一个与调制器同频同相位的载波。
如果同频同相位的条件得不到满足，则会破坏原始信号的恢复。
2.AM 信号的非相干解调所谓非相干解调是在接收端解调信号时不需要本地载波，而是利用已调信号中的包络信号来恢复原基带信号[7]。
因此，非相干解调一般只适用幅度调制（AM ）系统。
忧郁包络解调器电路简单，效率高，所以几乎所有的幅度调制（AM ）接收机都采用这种电路。
如下为串联型包络检波器的具体电路。
其利用二极管的单向导电特性，将调幅高频信号去掉一半，再利用电容器的充放电特性和低通滤波器滤去高频分量，就可以得到与包络线形状相同的音频信号。
图3-2 AM 信号的非相干解调原理图3-2当RC 满足条件h c w 1w 1≤≤RC 时，包络检波器的输出基本与输入信号的包络变化呈线性关系，即）（）（t m t m 0o +=A (3.3) 其中，max0t m ）（≥A 。
隔去直流后就得到原信号)(m t3.2 matlab实现已调信号的解调图3-3 解调后的调制信号解调过程是运用相干解调，对已调信号乘上载波，再通过低通滤波器滤波就可以无失真的恢复出原始的调制信号。
此滤波器的设置参数为：通带损耗Rp为0.5，阻带衰减不小于60分贝，通带截止频率为Wp为0.03，阻带起始频率为0.1。
其解调后的仿真波形如图3-3所示。
3.3 信号解调前后的比较本设计是采用双边带调幅来实现的信号调制，用相干波解调后，没有直流分量，幅度减为原来的一半，频率不变化。
由频谱图可知解调是把已调信号的频谱搬回到原来的位置，从而恢复出原始信号。
恢复信号不失真的关键是低通滤波器的设置，尽可能的减小失真度。
图3-4 调制信号与解调信号对比4、设计总程序如下：t =-2:0.001:2y1=sin(t*40*pi)figuresubplot(3,2,1)plot(t,y1)title('调制信号')xlabel('时间/s')ylabel('幅度')grid onxlim([-0.1,0.1]) %显示调制信号fm=20 %调制信号的频频率fs=100N=512yk=fft(y1,N) %傅里叶变换%yw=abs(yk)yw=abs(fftshift(yk))fw=[-255:256]/N*fssubplot(3,2,2)plot(fw,yw)title('调制信号的频谱')xlabel('频率/hz')ylabel('F(w)')grid onxlim([-8,8])y3=cos(pi*200*t) %载波频率100hz w=2f*pi %subplot(3,2,3)subplot(3,2,3)plot(t,y3)title('载波信号')xlabel('时间/s') %载波信号显示ylabel('幅度')grid onxlim([-0.1,0.1])y4=sin(t*40*pi).*cos(pi*200*t)subplot(3,2,4)plot(t,y4)title('已调信号')xlabel('时间/s')ylabel('幅度')grid onxlim([-0.1,0.1]) %已调信显示ylim([-2,2])fs1=200ykdsb=fft(y4,N)ywdsb=abs(yk)fwdsb=[-255:256]/512*fs1subplot(3,2,5)plot(fwdsb,ywdsb)title('已调信号的频谱')xlabel('频率/hz')ylabel('Fdsb(w)')grid onxlim([-150,150])y6=y4.*y3grid onRp=0.5 %通带损耗不大于Rp分贝Rs=60 %阻带衰减不小于RS分贝Wp=0.03 %通带截止频率Ws=0.1 %阻带起始频率[n,Wn]=buttord(Wp,Ws,Rp,Rs,'s')[b,a]=butter(n,Wn,'low')X1=filter(b,a,y6)subplot(3,2,6)plot(t,X1)title('滤波后的f（t）信号')xlabel('时间/s')ylabel('幅度')grid onxlim([-2,-1])其对应仿真的图形如图4-1所示：图4-1四、设计总结通过本次Matlab的课程设计，我对Matlab软件有了更深入的了解。