利用MATLAB实现信号的幅度调制与解调讲解
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。
(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。
使用Matlab技术进行信号调制的基本方法
使用Matlab技术进行信号调制的基本方法一、引言信号调制是电信领域的一项重要技术，它将原始信号转换为适合在特定信道中传输的调制信号。
而Matlab作为一种强大的计算工具，提供了丰富的信号处理函数和工具箱，可用于实现各种信号调制方法。
本文将介绍使用Matlab技术进行信号调制的基本方法。
二、正弦信号的调制正弦波是最简单的周期信号，它的调制方法也是最基本的。
在Matlab中，可以使用"sin"函数生成正弦信号，然后通过调整其频率、幅度和相位来实现调制。
具体步骤如下：1. 生成原始正弦信号：t = 0:0.001:1; % 生成时间序列f = 10; % 设置原始信号频率A = 1; % 设置原始信号幅度y = A*sin(2*pi*f*t); % 生成原始正弦信号2. 进行调制：fc = 100; % 设置载波频率yc = sin(2*pi*fc*t); % 生成载波信号k = 1; % 设置调制指数y_modulated = (1+k*y).*yc; % 进行调制通过以上步骤，我们就可以得到调制后的信号y_modulated。
可以使用Matlab 中的绘图函数将原始信号和调制信号进行可视化，以更好地理解调制过程。
三、脉冲调制脉冲调制是将原始信号通过脉冲的方式进行调制，常见的脉冲调制方法有脉冲振幅调制（PAM）、脉冲位置调制（PPM）和脉冲宽度调制（PWM）等。
以脉冲振幅调制（PAM）为例，它是将原始信号的幅度信息嵌入到脉冲的振幅中。
在Matlab中，可以使用"pammod"函数进行脉冲调制。
具体步骤如下：1. 生成原始信号：t = 0:0.001:1; % 生成时间序列data = [0 1 0 1 1 0]; % 设置二进制数据y = pammod(data, 2); % 进行PAM调制，调制指数为22. 设置脉冲参数：f = 100; % 设置脉冲频率duty = 0.5; % 设置脉冲占空比pulse = square(2*pi*f*t, duty); % 生成方波脉冲信号3. 进行调制：y_modulated = y.*pulse; % 进行脉冲调制通过以上步骤，我们得到了脉冲调制后的信号y_modulated。
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。
matlab2ask信号调制与解调原理
matlab2ask信号调制与解调原理
MATLAB中2ASK（二进制振幅键控）信号的调制与解调原理如下：
1. 调制原理：基带码元d(t)和高频载波相乘实现2ASK信号的调制。
具体来说，如果基带码元为二进制信号，那么其幅度变化将控制载波信号的通断，从而实现数字信息的传递。
在MATLAB中，可以使用信号处理工具箱中的函数来生成2ASK信号。
2. 解调原理：2ASK信号经过信道传输之后，再和载波相乘，然后经过低通滤波后抽样判决恢复出原始基带码元信号。
解调过程中，使用一个同频同相的本地载波与要解调的信号相乘，去掉高频部分即可恢复出原始的基带码元信号。
在MATLAB中，可以使用信号处理工具箱中的函数来实现2ASK信号的解调。
需要注意的是，以上只是一种简化的2ASK调制和解调过程的描述，实际的通信系统中可能还会包括其他的信号处理过程，如信道编码、调制解调、信号同步等。
在MATLAB中进行仿真时，需要根据实际需求进行相应的设计和调整。
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。
基于MATLAB的DSB调制与解调分析
目录前言 (2)1 DSB调制与解调原理 (3)1.1DSB调制原理 (3)1.2DSB解调原理与抗噪性能 (5)2 DSB调制解调分析的MATLAB实现 (7)2.1正弦波调制 (7)2.1.1调制信号幅度=0.8×载波幅度 (7)2.1.2调制信号幅度=载波幅度 (9)2.1.3调制信号幅度=1.5*载波幅度 (11)2.2矩形波调制 (12)2.2.1调制信号幅度=0.8×载波幅度 (12)2.2.2调制信号幅度=载波幅度 (14)2.2.3调制信号幅度=1.5*载波幅度 (15)3结论 (17)4参考文献 (18)5附录 (19)前言调制在通信系统中有十分重要的作用。
通过调制，不仅可以进行频谱搬移，把调制信号的频谱搬移到所希望的位置上，从而将调制信号转换成适合于传播的已调信号，而且它对系统的传输有效性和传输的可靠性有着很大的影响，调制方式往往决定了一个通信系统的性能。
MATLAB软件广泛用于数字信号分析，系统识别，时序分析与建模，神经网络、动态仿真等方面有着广泛的应用。
本课题利用MATLAB软件对DSB调制解调系统进行模拟仿真，分别利用300HZ正弦波和矩形波，对30KHZ正弦波进行调制，观察调制信号、已调信号和解调信号的波形和频谱分布，并在解调时引入高斯白噪声，对解调前后信号进行信噪比的对比分析，估计DSB调制解调系统的性能。
第1章DSB调制与解调原理1.1 DSB调制原理DSB调制属于幅度调制。
幅度调制是用调制信号去控制高频载波的振幅，使其按调制信号的规律而变化的过程。
设正弦型载波c(t)=Acos(ωc t),式中：A为载波幅度,ωc为载波角频率。
根据调制定义，幅度调制信号（已调信号）一般可表示为：Sm(t)=Am(t)cos(ωc t)（1-1）,其中，m(t)为基带调制信号。
设调制信号m(t)的频谱为M(ω)，则由公式1-1不难得到已调信号Sm(t)的频谱Sm(ω)=A[M(ωc+ω)+M(ωc+ω)]/2(1-2)由以上表示式可见，在波形上，幅度已调信号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。
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中的数字信号调制与解调方法
MATLAB中的数字信号调制与解调方法引言数字信号调制与解调是现代通信系统中的关键技术之一。
在数字通信领域，数字信号调制技术广泛应用于无线通信、卫星通信、移动通信等各种通信系统中。
而MATLAB是一个功能强大且广泛使用的数学软件，既可以进行数字信号调制的仿真设计，又可以进行解调性能的分析与评估。
本文将详细介绍MATLAB中的数字信号调制与解调方法，从而帮助读者更好地理解和应用这一关键技术。
一、数字信号调制的基本原理数字信号调制是指将数字信号转换为模拟信号或者其他形式的数字信号，以便能够在传输媒介上进行有效的传输和处理。
常见的数字信号调制方法包括：脉冲振幅调制（PAM）、脉冲位置调制（PPM）、频移键控（FSK）、相移键控（PSK）等。
下面以脉冲振幅调制（PAM）为例，介绍数字信号调制的基本原理。
PAM是一种把数字信号转换为连续信号的调制方法，其基本原理是通过改变波形的幅度来传输数字信息。
具体而言，PAM调制需要进行采样、量化和调制三个步骤。
通过对数字信号进行采样，可以将连续信号离散化为一系列离散时间点上的采样值；然后将这些采样值量化为一系列有限的离散值，即数字信号；最后，通过改变连续信号的幅度，来实现数字信号的调制。
在MATLAB中，可以使用相关的函数和工具箱来完成PAM调制的仿真设计和性能分析。
二、MATLAB中的数字信号调制方法1. PAM调制在MATLAB中，可以使用`pammod`函数来实现PAM调制，该函数的基本语法是：`y = pammod(x, M, vmin, vmax)`和`vmax`是波形的最小值和最大值。
通过调用`pammod`函数，可以将数字信号转换为PAM调制后的连续波形。
接下来，可以使用`plot`函数将连续波形进行绘制，并通过添加标签和标题等操作，使得图形更加直观。
2. FSK调制FSK是一种将数字信号转换为二进制频率信号的调制方法，其基本原理是通过改变载波频率的方式来传输数字信息。
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。
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。
MATLAB实现信号的调制与解调
实验8 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。
设正弦载波为式中——载波角频率——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-ss b’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，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, 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：⑴⑵式中，试分别画出它们的波形图和频谱图4．已知调制信号，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。
[实验要求]1 自行编制完整的实验程序，实现对信号的模拟，并得出实验结果。
2 在实验报告中写出完整的自编程序，并给出实验结果和分析，学习demod 函数对调制信号进行解调的分析。
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 。
根据MATLAB的抑制载波的双边带幅度调制(DSB)与解调分析
目录1基于MATLAB的抑制载波的双边带幅度调制（DSB）与解调分析摘要 (2)2、设计目的 (3)3、设计要求 (4)4、系统原理 (4)4.1系统框图： (4)4.2各模块原理及M文件实现 (5)4.2.1.发送与接收滤波器 (8)4.2.2.解调部分 (8)5 Simulink仿真 (11)5.1：调制仿真 (11)5.2：调制+解调 (15)5.3：调制+高斯噪声+解调 (18)5.4总结： (21)6、M文件完整程序 (22)7、个人小结 (28)8、参考文献 (29)1基于MATLAB的抑制载波的双边带幅度调制（DSB）与解调分析摘要信号的调制与解调在通信系统中具有重要的作用。
调制过程实际上是一个频谱搬移的过程，即是将低频信号的频谱（调制信号）搬移到载频位置（载波）。
而解调是调制的逆过程，即是将已调制信号还原成原始基带信号的过程。
调制与解调方式往往能够决定一个通信系统的性能。
幅度调制就是一种很常见的模拟调制方法，在AM信号中，载波分量并不携带信息，仍占据大部分功率，如果抑制载波分量的发送，就能够提高功率效率，这就抑制载波双边带调制DSB-SC（Double Side Band with Suppressed Carrier），因为不存在载波分量，DSB-SC信号的调制效率就是100%，即全部功率都用于信息传输。
但由于DSB-SC信号的包络不再与调制信号的变化规律一致，因而不能采用简单的包络检波来恢复调制信号，需采用同步检波来解调。
这种解调方式被广泛应用在载波通信和短波无线电话通信中。
但是由于在信道传输过程中必将引入高斯白噪声，虽然经过带通滤波器后会使其转化为窄带噪声，但它依然会对解调信号造成影响，使其有一定程度的失真，而这种失真是不可避免的。
本文介绍了M文件编程和Simulink 两种方法来仿真DSB-SC系统的整个调制与解调过程。
关键词DSB-SC调制同步检波信道噪声M文件Simulink仿真2、设计目的本课程设计是实现模拟DSB-SC信号的调制解调。
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。
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8-PSK调制及解调
利用MATLAB实现8-PSK调制及解调介绍本文档将介绍如何利用MATLAB实现8-PSK调制和解调，以及相关的步骤和方法。
步骤1. 安装MATLAB软件并打开它。
2. 创建一个新的MATLAB脚本文件。
3. 在脚本文件中定义一个变量来表示输入信号。
可以使用数字或信号序列来表示输入。
4. 使用MATLAB中的'pskmod'函数来进行8-PSK调制。
此函数将输入信号转换为8-PSK调制信号。
示例代码：input_signal = [0 1 1 0 1 0 0 1]; % 输入信号modulated_signal = pskmod(input_signal, 8); % 8-PSK调制5. 可选地，您可以将调制后的信号可视化以进行分析和检查。
示例代码：plot(modulated_signal); % 绘制调制后的信号波形xlabel('时间');ylabel('幅度');title('8-PSK调制信号');6. 使用MATLAB中的'pskdemod'函数来进行8-PSK解调。
此函数将调制信号转换回原始信号。
示例代码：demodulated_signal = pskdemod(modulated_signal, 8); % 8-PSK 解调7. 最后，您可以将解调后的信号与原始信号进行比较以验证解调的准确性。
示例代码：is_equal = isequal(input_signal, demodulated_signal); % 比较解调信号和原始信号是否相等disp(is_equal); % 输出比较结果结论通过以上步骤和方法，您可以利用MATLAB实现8-PSK调制和解调。
请根据您的实际需求进行进一步的分析和处理。
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郑州轻工业学院课程设计任务书题目利用MATLAB实现信号的幅度调制与解调专业、班级学号姓名主要内容、基本要求、主要参考资料等：主要内容：利用MATLAB对正弦信号)t(tfπ=进行双边带幅度调制，载波信号频率为40sin()100Hz，首先在MATLAB中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。
然后对已调信号解调，并比较解调后的信号与原信号的区别。
基本要求：1、掌握利用MATLAB实现信号幅度调制与解调的方法。
2、利用MATLAB实现对常用连续时间信号的可视化表示。
3、验证信号调制的基本概念、基本理论，掌握信号与系统的分析方法。
4、加深对信号解调的理解。
主要参考资料：1、陈后金. 信号与系统[M].北京：高等教育出版社，2007.07.2、张洁.双边带幅度调制及其MATLAB 仿真[J].科技经济市场，2006.9完成期限：2013.6.24—2013.6.28指导教师签名：课程负责人签名：2013年6月21日利用MATLAB实现信号的幅度调制与解调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)t=进行双边带幅度调制，载波信号频率为100Hz，在MATLAB fπ)40sin((t中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。
关键词幅度、调制、解调、MAT LAB摘要 (I)1.概述 (1)1.1 matlab基本功能...,,. (1)1.2 matlab应用 (1)2.利用MATLAB实现信号的时域和频域 (3)2.1 matlab实现调制信号的时域波形 (3)2.2 matlab实现调制信号的频谱波形 (4)2.3 matlab实现载波的时域波形 (5)2.4 matlab实现载波的频域波形 (6)3 . 利用MATLAB实现信号的调制和 (8)3.1 信号的调制 (8)3.2 幅度调制原理 (8)3.2.1信号的幅度调制原理 (8)3.2.2 双边带幅度调制 (9)3.3 matlab实现双边带幅度调制 (10)3.4 matlab实现已调信号的频谱图 (11)3.5 幅度调制前后的比较 (12)4.已调信号的解调 (13)4.1 AM信号的解调原理 (13)4.1.1 AM信号的相干解调 (13)4.1.2 AM信号的非相干解调 (14)4.2 matlab实现已调信号的解调 (14)4.3 matlab实现解调后的信号的频谱 (16)4.4 信号解调前后的比较 (18)5.设计总结 (19)6.参考文献 (20)MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
1.1matlab基本功能MATLAB是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。
它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。
MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。
它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。
在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++ ，JA V A的支持。
可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用。
1.2 matlab应用MATLAB 产品族可以用来进行以下各种工作：（1）数值分析；（2）数值和符号计算；（3）工程与科学绘图；（4）控制系统的设计与仿真；（5）数字图像处理技术；（6）数字信号处理技术；（7）通讯系统设计与仿真；（8）财务与金融工程。
MATLAB 的应用范围非常广，包括信号和图像处理、通讯、控制系统设计、测试和测量、财务建模和分析以及计算生物学等众多应用领域。
附加的工具箱（单独提供的专用MATLAB 函数集）扩展了MATLAB 环境，以解决这些应用领域内特定类型的问题。
2 利用matlab 实现信号的时域和频域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。
2.1 matlab 实现调制信号的时域波形本设计的调制信号为正弦波信号)40sin()(t t f π=，通过matlab 仿真显示出其波形图如图2-1所示0.020.040.060.080.10.120.140.160.180.2-1-0.8-0.6-0.4-0.200.20.40.60.81调制信号时间/s图2-1调制信号时域波形程序设计: Fm=20; Fs=1000; N=1000; k=0:N-1; t=k/Fs; y1=sin(40*pi*t); axis([0,0.2,-1,1]);plot(t(1:200),y1(1:200))title('调制信号') xlabel('时间/s') grid on2.2 matlab 实现调制信号的频谱波形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2-2-50-40-30-20-10010********100200300400500600调制信号的频谱频率/hzF (w )图2-2 调制信号的频谱图程序设计： Fm=20; fs=100; N=1000; k=0:N-1;t=k/fs;y1=sin(40*pi*t);yk=fft(y1,N);yw=abs(fftshift(yk));fw=[-499:500]/N*fsplot(fw,yw)title('调制信号的频谱')xlabel('频率/hz')ylabel('F(w)')grid on2.3 matlab实现载波的时域波形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2-3 载波时域波形图设计程序:Fm=100;N=1000; k=0:N-1; t=k/fs;y2=cos(200*pi*t); axis([0,0.2,-1,1]); plot(t(1:200),y2(1:200)) title('载波信号') xlabel('时间/s') grid on2.4 matlab 实现载波的频域波形-500-400-300-200-1000100200300400500050100150200250300350400450500载波信号的频谱频率/hzF (w )设计程序:fs=1000; N=1000;k=0:N-1;t=k/fs;y2=cos(200*pi*t);yk=fft(y2,N);yw=abs(fftshift(yk)); fw=[-499:500]/N*fs plot(fw,yw)title('载波信号的频谱') xlabel('频率/hz') ylabel('F(w)')grid on3 利用MATLAB 对信号调制和仿真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。
3.1 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。
3.2 幅度调制原理3.2.1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3-1所示，载波信号)cos()(0Φ+=t w A t c c ，其中A0为外加信号。
图3-1t w t m A t S c m cos )]([)(0+= (3.1))]()()[2/1()]()([)(0C C C C AM M M A S ωωωωωωδωωδπω-+++-++=(3.2)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。