am相干解调的程序

am相干解调的程序
以下是一个用Python编写的am相干解调的程序示例:
```python
import numpy as np
import scipy.signal as signal
def am_demodulation(signal, carrier_freq, sampling_freq):
# 创建与载波频率相同的参考信号
t = np.arange(len(signal)) / sampling_freq
reference = np.cos(2 * np.pi * carrier_freq * t)
# 相乘得到检测信号
demodulated_signal = signal * reference
# 低通滤波得到基带信号
b, a = signal.butter(4, carrier_freq * 2 / sampling_freq, 'low') baseband_signal = signal.lfilter(b, a, demodulated_signal) return baseband_signal
# 示例用法
# 创建载波信号
carrier_freq = 1000 # 载波频率为1kHz
sampling_freq = 10000 # 采样频率为10kHz
t = np.arange(0, 1, 1/sampling_freq)
carrier_signal = np.cos(2 * np.pi * carrier_freq * t)
# 创建调制信号
modulation_freq = 100 # 调制频率为100Hz
modulation_signal = np.cos(2 * np.pi * modulation_freq * t)
# 将调制信号与载波信号相乘
modulated_signal = carrier_signal * modulation_signal
# 进行相干解调
demodulated_signal = am_demodulation(modulated_signal, carrier_freq, sampling_freq)
# 绘制结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.subplot(3, 1, 1)
plt.plot(t, carrier_signal)
plt.title('Carrier Signal')
plt.subplot(3, 1, 2)
plt.plot(t, modulated_signal)
plt.title('Modulated Signal')
plt.subplot(3, 1, 3)
plt.plot(t, demodulated_signal)
plt.title('Demodulated Signal')
plt.tight_layout()
plt.show()
```
在这个示例中，首先创建了一个载波信号和一个调制信号，然后将它们相乘得到调制信号。

接着使用`am_demodulation`函数进行相干解调，最后绘制出载波信号、调制信号和解调信号的图像。

请注意，这里使用了`scipy.signal`中的`butter`和`lfilter`
函数来进行低通滤波。

您可以根据需要调整程序的参数和绘图方式。