MATLAB幅度调制与解调

合集下载

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。

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）。

基于Matlab调制与解调的实现(DOC)

基于Matlab 调制与解调的实现一. 实验目的1. 熟悉Matlab 的使用2. 掌握幅度调制、角度调制及FSK 调制的基本原理3. 掌握解调的基本原理，并实现解调二. 实验原理，仿真及结果分析 AM 调制与解调1. 标准AM 波调制与解调的原理调制信号是只来来自信源的调制信号（基带信号），这些信号可以是模拟的，亦可以是数字的。

为首调制的高频振荡信号可称为载波，它可以是正弦波，亦可以是非正弦波（如周期性脉冲序列）。

载波由高频信号源直接产生即可，然后经过高频功率放大器进行放大，作为调幅波的载波，调制信号由低频信号源直接产生，二者经过乘法器后即可产生双边带的调幅波。

设载波信号的表达式为C OS 「c t ，调制信号的表达式为m（t ）二A m COS ，m t ，则调幅信号的表达式为S AM （t ）二［A 。

m （t ）］cos 吐标准调幅波示意图从高频已调信号中恢复出调制信号的过程称为解调，又称为检波。

对于振幅调制信号，解调就是从它的幅度变化上提取调制信号的过程。

解调是调制的逆过程。

可利用乘积型同步检波器实现振幅的解调，让已调信号与本地恢复载波信号相乘并通过低通滤波可获得解调信号。

2. matlab 仿真====================载=波信号===========================-►S AM (t)COgi C tm(t)A 0t=-1:0.00001:1;A0=10; %载波信号振幅f=6000; %载波信号频率wO=f*pi;Uc=AO*cos(wO*t); % 载波信号figure(1);subplot(2,1,1);plot(t,Uc);title(' 载频信号波形');axis([0,0.01,-15,15]);subplot(2,1,2);Y1=fft(Uc); % 对载波信号进行傅里叶变换plot(abs(Y1));title(' 载波信号频谱');axis([5800,6200,0,1000000]);% ====================调制信号============================== t=-1:0.00001:1;A仁5; %调制信号振幅f=6000; %载波信号频率w0=f*pi;mes=A1*cos(0.001*w0*t); % 调制信号subplot(2,1,1);plot(t,mes);xlabel('t'),title(' 调制信号');subplot(2,1,2);Y2=fft(mes); % 对调制信号进行傅里叶变换plot(abs(Y2));title(' 调制信号频谱');axis([198000,202000,0,1000000]);X 1护询制倍弓频谧10 -------------------J ---------------- 1 ---------------- 1---------------- 1 -------------f] _________________ 1______________ I ______________ J_______________ ________________ I_______________ I ________________ I _______________1 98 1 986 1 99 1 995 .32 005 2 CH 2 153 02=======================/已信号========================= t=-1:0.00001:1;A0=10; %载波信号振幅A仁5; %调制信号振幅A2=3; %已调信号振幅f=3000; %载波信号频率w0=2*f*pi;m=0.15; % 调制度mes=A1*cos(0.001*w0*t); % 消调制信号Uam=A2*(1+m*mes).*cos((wO).*t); %AM 已调信号subplot(2,1,1);plot(t,Uam);grid on;title('AM 调制信号波形');subplot(2,1,2);Y3=fft(Uam); % 对AM已调信号进行傅里叶变换plot(abs(Y3)),grid;title('AM 调制信号频谱');axis([5950,6050,0,500000]);%=========================FR通滤波器======================= Ft=2000; % 采样频率fpts=[100 120]; % 通带边界频率fp=100Hz，阻带截止频率fs=120Hzmag=[1 0];dev=[0.01 0.05]; % 通带波动1%阻带波动5%[n 21,w n21,beta,ftype]=kaiserord(fpts,mag,dev,Ft);%kaiserord 估计采用凯塞窗设计的FIR滤波器的参数b21=fir1(n21,wn21,Kaiser(n21+1,beta)); % 由firl 设计滤波器[h,w]=freqz(b21,1); % 得到频率响应plot(w/pi,abs(h));grid ontitle('FIR 低通滤波器');%=========================信号解调======================= t=-1:0.00001:1;A0=10; %载波信号振幅A仁5; %调制信号振幅A2=3; %已调信号振幅f=3000; %载波信号频率w0=2*f*pi;m=0.15; % 调制度k=0.5 ; %DSB 前面的系数mes=A1*cos(0.001*w0*t); % 调制信号Uam=A2*(1+m*mes).*cos((wO).*t); %AM 已调信号Dam=Uam.*cos(wO*t); % 对AM调制信号进行解调subplot(4,2,1);plot(t,Dam);title(' 滤波前AM解调信号波形');subplot(4,2,2);axis([187960,188040,0,200000]);Y5=fft(Dam); % 对AM解调信号进行傅里叶变换plot(abs(Y5)),grid;title(' 滤波前AM解调信号频谱');subplot(4,2,3);plot(t,z21);title(' 滤波后的AM 解调信号波形'); T5=fft(z21); %求AM 信号的频谱subplot(4,2,4); plot(abs(T5)); title('滤波后的AM 解调信号频谱');axis([198000,202000,0,100000]);角度调制与解调角度调制是频率调制和相位调制的总称。

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。

Matlab在信号调制与解调中的应用技巧

Matlab在信号调制与解调中的应用技巧一、引言信号调制与解调是通信领域中的重要技术，它涉及到信号的传输和处理，对于实现高质量的通信系统至关重要。

Matlab作为一个功能强大的数学计算软件，提供了丰富的信号处理工具箱，可以有效地辅助信号调制与解调的工作。

本文将深入探讨Matlab在信号调制与解调中的应用技巧，旨在帮助读者更好地理解和应用这些技术。

二、信号调制信号调制是将信息信号转化为适合传输的信号形式的过程。

常见的信号调制技术包括调幅（AM）、调频（FM）和调相（PM）等。

在Matlab中，我们可以使用Signal Processing Toolbox中的函数来实现信号调制。

1. 调幅（AM）调幅是通过改变载波的幅度来传输信息的一种方法。

在Matlab中，可以使用ammod函数实现调幅操作。

例如，我们可以将一个正弦信号调幅到一个载波上：```matlabfs = 1000; % 采样频率fc = 100; % 载波频率t = 0:1/fs:1-1/fs; % 时间序列m = sin(2*pi*10*t); % 基带信号modulated_signal = ammod(m, fc, fs); % 调幅信号```这样，我们就得到了一个调幅信号。

可以使用波形显示工具（如plot函数）来显示调幅信号的时域和频域特性。

2. 调频（FM）调频是通过改变载波的频率来传输信息的一种方法。

在Matlab中，可以使用fmmod函数实现调频操作。

例如，我们可以将一个正弦信号调频到一个载波上：```matlabfs = 1000; % 采样频率fc = 100; % 载波频率t = 0:1/fs:1-1/fs; % 时间序列m = sin(2*pi*10*t); % 基带信号modulated_signal = fmmod(m, fc, fs); % 调频信号```同样，我们可以使用波形显示工具来显示调频信号的时域和频域特性。

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。

正交幅度调制(QAM)及解调Matlab仿真

正交幅度调制(QAM)及解调Matlab仿真实验目的：1.掌握QAM及解调原理与特性；2.了解星座图的原理及用途。

实验内容：1.编写MATLAB程序仿真QAM及相干解调；2.观察I、Q两路基带信号的特征及与输入NRZ码上网关系；3.观察I、Q调制过程中信号的变化；4.观察星座图在不同噪声环境下的变化；5.分析仿真中观察的数据，撰写实验报告。

仿真代码：function project(N,p)%N为待仿真序列的长度%p为产生1的概率%======================%首先产生随机二进制序列N=input('输入二进制序列的长度：N=');p=input('输入产生1的概率：');source=randsrc(1,N,[1,0;p,1-p]);figure(1);stem(source);axis([1 N -1 2]);%对产生的二进制序列进行QAM调制[source1,source2]=Qam_modulation(source);%===============================%画出星座图figure(2);plot_astrology(source1,source2);%==============================%两路信号进行插值（8倍过采样）sig_insert1=insert_value(source1,8);sig_insert2=insert_value(source2,8);%================================%画出两路信号的波形图figure(3);plot_2way(sig_insert1,sig_insert2,length(sig_insert1),0.5);title('两路信号波形');%================================%通过低通滤波器[sig_rcos1,sig_rcos2]=rise_cos(sig_insert1,sig_insert2,0.25,2);%================================%画出两路信号信号波形图figure(4);plot_2way(sig_rcos2,sig_rcos2,length(sig_rcos1)/4,0.5);title('通过低通滤波器后两路信号波形图')hold onstem_2way(sig_insert1,sig_insert2,3,0.25,2,length(sig_rcos1)/4); %================================%将基带信号调制到高频上[t,sig_modulate]=modulate_to_high(sig_rcos1,sig_rcos2,0.25,2.5); figure(5);plot(t(1:500),sig_modulate(1:500));title('载波调制信号图');%================================%将滤波后的信号加入高斯噪声snr=10;[x1,x2]=generate_noise(sig_rcos1,sig_rcos2,snr);sig_noise1=x1';sig_noise2=x2';figure(6);plot_2way(sig_noise1,sig_noise2,length(sig_noise1)/4,0.5);title('加入高斯白噪声后的两路信号波形');%================================%经过匹配滤波器[sig_match1,sig_match2]=rise_cos(sig_noise1,sig_noise2,0.25,2); figure(7);plot_2way(sig_match1,sig_match2,length(sig_match1)/4,0.5); title('经过匹配滤波器后');%================================%采样[x1,x2]=pick_sig(sig_match1,sig_match2,8);sig_pick1=x1;sig_pick2=x2;%画出星座图figure(8)plot_astrology(sig_pick1,sig_pick2);%================================%解调signal=demodulate_sig(sig_pick1,sig_pick2);r=signal;%画出解调后的信号figure(9);stem(r);axis([1 N -1 2]);demodulate_sigfunction y=demodulate_sig(x1,x2)%解调xx1(find(x1>=2))=3;xx1(find((x1<2)&(x1>=0)))=1;xx1(find((x1>=-2)&(x1<0)))=-1;xx1(find(x1<-2))=-3;xx2(find(x2>=2))=3;xx2(find((x2<2)&(x2>=0)))=1;xx2(find((x2>=-2)&(x2<0)))=-1;xx2(find(x2<-2))=-3;temp1=zeros(1,length(xx1)*2);temp1(find(xx1==-1)*2)=1;temp1(find(xx1==1)*2-1)=1;temp1(find(xx1==1)*2)=1;temp1(find(xx1==3)*2-1)=1;temp2=zeros(1,length(xx2)*2);temp2(find(xx2==-1)*2)=1;temp2(find(xx2==1)*2-1)=1;temp2(find(xx2==1)*2)=1;temp2(find(xx2==3)*2-1)=1;n=length(temp1);for i=1:2:2*n-1y(i)=temp1((i+1)/2);y(i+1)=temp2((i+1)/2);endgenerate_noisefunction [y1,y2]=generate_noise(x1,x2,snr)snr1=snr+10*log10(4);ss=var(x1+i*x2,1);y=awgn([x1+j*x2],snr1+10*log10(ss/10),'measured'); y1=real(y);y2=imag(y);insert_valuefunction y=insert_value(x,ratio)%对两路信号进行插值y=zeros(1,ratio*length(x));a=1:ratio:length(y);y(a)=x;modulate_to_highfunction [t,y]=modulate_to_high(x1,x2,f,hf)yo1=zeros(1,length(x1)*hf/f*10);yo2=zeros(1,length(x1)*hf/f*10);n=1:length(yo1);yo1(n)=x1(floor((n-1)/(hf/f*10))+1);yo2(n)=x1(floor((n-1)/(hf/f*10))+1);t=(1:length(yo1))/hf*f/10;y=yo1.*cos(2*pi*hf*t)-yo2.*sin(2*pi*hf*t);pick_sigfunction [y1,y2]=pick_sig(x1,x2,ratio)%采样y1=x1(ratio*3*2+1:ratio:(length(x1)-ratio*3*2)); y2=x2(ratio*3*2+1:ratio:(length(x2)-ratio*3*2));plot_2wayfunction plot_2way(x1,x2,len,t)%绘制正交信号图subplot(2,1,2);plot((1:len)*t,x2(1:len));axis([0 len*t -4 4]);hold on;plot((1:len)*t,x2(1:len),'.','Color','red');hold off;xlabel('虚部信号');subplot(2,1,1);plot((1:len)*t,x1(1:len));axis([0 len*t -4 4]);hold onplot((1:len)*t,x1(1:len),'.','Color','red');xlabel('实部信号');hold offplot_astrologyfunction plot_astrology(a,b)%画出星座图subplot(1,1,1);plot(a,b,'+');axis([-5 5 -5 5]);line([-5,5],[0,0],'LineWidth',3,'Color','red'); line([0,0],[-5,5],'LineWidth',3,'Color','red'); title('QAM星座图');Qam_modulationfunction [yy1, yy2]=Qam_modulation(x) N=length(x);a=1:2:N;y1=x(a);y2=x(a+1);a=1:2:N/2;temp11=y1(a);temp12=y1(a+1);y11=temp11*2+temp12;temp21=y2(a);temp22=y2(a+1);y22=temp21*2+temp22;yy1(find(y11==0))=-3;yy1(find(y11==1))=-1;yy1(find(y11==3))=1;yy1(find(y11==2))=3;yy2(find(y22==0))=-3;yy2(find(y22==1))=-1;yy2(find(y22==3))=1;yy2(find(y22==2))=3;endrise_cosfunction [y1,y2]=rise_cos(x1,x2,fd,fs)%升余弦滤波[yf,tf]=rcosine(fd,fs,'fir/sqrt');[yo1,to1]=rcosflt(x1,fd,fs,'filter/Fs',yf); [yo2,to2]=rcosflt(x2,fd,fs,'filter/Fs',yf);y1=yo1;y2=yo2;stem_2wayfunction stem_2way(x1,x2,delay,fd,fs,len)subplot(2,1,1)hold onstem(((1:len)+fs/fd*3)/fs,x1(1:len));subplot(2,1,2)hold onstem(((1:len)+fs/fd*3)/fs,x2(1:len));实验结果：>> project输入二进制序列的长度：N=200输入产生1的概率：0.820406080100120140160180200-1-0.50.511.52-5-4-3-2-1012345-5-4-3-2-112345QAM 星座图020406080100120140160180200-4-224虚部信号020406080100120140160180200-4-224实部信号两路信号波形01020304050-4-224虚部信号01020304050-4-224实部信号通过低通滤波器后两路信号波形图00.51 1.52 2.53 3.54 4.55-0.01-0.008-0.006-0.004-0.0020.0020.0040.0060.0080.01载波调制信号图01020304050-4-224虚部信号01020304050-4-224实部信号加入高斯白噪声后的两路信号波形0102030405060-4-224虚部信号0102030405060-4-224实部信号经过匹配滤波器后-5-4-3-2-1012345-5-4-3-2-112345QAM 星座图20406080100120140160180200-1-0.50.511.52。

基于MATLAB的抑制载波的双边带幅度调制(DSB)与解调分析

通信原理课程设计题目：基于MATLAB的抑制载波的双边带幅度调制（DSB）与解调分析——解调分析学院计算机与通信工程学院专业通信工程学号 20130000姓名 XXX指导老师童峥嵘宫铭举2015年12月通信原理课程设计评分标准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文件编程方法来仿真DSB-SC系统的整个解调过程。

关键词 DSB-SC调制同步检波信道噪声 M语言目录第一章绪论 11.1 引言 11.2 信号的处理 11.3 本章小结 2第二章 DSB-SC的基本原理 32.1 DSB-SC解调原理 32.1.1 DSB-SC的解调原理分析 3 2.1.2 DSB-SC的解调框图 3 2.2 DSB-SC系统框图 42.3 本章小结 4第三章 Matlab介绍 53.1 Matlab简介 53.2 m语言的特点及构成 53.3 本章小结 6第四章ｍ语言的模块与仿真图 7 4.1 高斯白噪声 74.1.1.高斯白噪声下的信道特征 84.1.2.噪声仿真程序及仿真图 84.2 解调部分程序及仿真图 84.3 带通滤波器 94.4 本章小结 9第五章 M文件完整程序 11第六章总结 17参考文献 17第1章绪论1.1 引言通信的首要目的是传输信息，如何准确高效地传输信息是通信的一个重要目标。

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。

调制解调 matlab

调制解调matlab在通信系统中，调制和解调是两个基本而重要的过程。

调制是将要传输的信息信号（通常称为基带信号）转化为适合在信道中传输的已调信号。

而解调则是接收端从已调信号中恢复出原始的信息信号。

Matlab是一款广泛应用的科学计算软件，提供了大量的工具箱和函数来支持调制与解调的实现和分析。

首先，对于调制过程，Matlab中的通信工具箱提供了多种调制方式，如幅度调制（AM）、频率调制（FM）和相位调制（PM）等。

用户可以通过调用相应的函数来实现不同类型的调制。

例如，使用ammod 函数可以实现幅度调制，fmmod函数可以实现频率调制，pmmod函数可以实现相位调制。

这些函数通常接受基带信号和调制参数作为输入，并输出已调信号。

在调制过程中，用户还可以自定义调制参数，如调制深度、调制频率等，以满足特定的需求。

此外，Matlab还支持多种调制方式的组合和级联，以实现更复杂的调制方案。

对于解调过程，Matlab同样提供了相应的解调函数，如amdemod函数用于幅度解调，fmdemod函数用于频率解调，pmdemod函数用于相位解调。

这些函数接受已调信号和解调参数作为输入，并输出恢复出的基带信号。

在解调过程中，用户需要注意与调制过程相对应的解调参数设置，以确保正确恢复出原始信号。

此外，Matlab还支持多种解调算法的实现，如非相干解调和相干解调等，用户可以根据实际需求选择合适的解调方式。

除了基本的调制和解调函数外，Matlab还提供了丰富的信号处理和分析工具，如频谱分析、时域分析、误码率分析等，帮助用户对调制和解调过程进行更深入的研究和优化。

总之，Matlab作为一款强大的科学计算软件，在调制和解调方面提供了丰富的功能和工具，使得用户可以方便地进行调制与解调的实现和分析。

通过合理利用Matlab的功能和工具，用户可以更加高效地进行通信系统的设计和优化，推动通信技术的发展和应用。

在未来，随着通信技术的不断演进和创新，Matlab将继续发挥重要作用，为用户提供更加便捷和高效的调制与解调解决方案。

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 。

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。

MATLAB幅度调制与解调

利用MATLAB实现信号的幅度调制与解调综述

(很实用,很好)用MATLAB 实现信号的调制与解调 调频 调相等

MATLAB中的信号调制与解调技巧

基于Matlab调制与解调的实现(DOC)

MATLAB实验三 信号的调制与解调

Matlab在信号调制与解调中的应用技巧

使用Matlab进行信号调制和解调技术

正交幅度调制(QAM)及解调Matlab仿真

基于MATLAB的抑制载波的双边带幅度调制(DSB)与解调分析

基于MATLAB的DSB调制与解调分析

如何在Matlab中进行数字信号调制与解调

MATLAB中的数字信号调制与解调方法

MATLAB信号的幅度调制和解调

利用MATLAB实现信号的幅度调制与解调

MATLAB实现信号的调制与解调

调制 解调 matlab

利用matlab实现信号幅度的调制与解调

MATLAB实现信号的调制与解调

(很实用,很好)用MATLAB 实现信号的调制与解调调频调相等

MATLAB实验三信号的调制与解调

调制解调 matlab