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利用MATLAB实现AM调制与解调

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基于matlab的-AM-FM调制与解调报告

基于matlab的-AM-FM调制与解调报告

基于matlab的-AM-FM调制与解调报告AM调制与解调100%% AMµ÷ÖÆfigure('Name','Ðźŵ÷Öƹý³ÌÖв¨Ðμ°ÆäƵÆ×','NumberTitle','off')a0=1;f0=2000;fc=20000;fs=1000000;t=[1:0.000001:4];am1=0*cos(2*pi*f0*t); %µ÷ÖÆÐźÅam=a0+am1;t1=cos(2*pi*fc*t); %Ôز¨s_am=am.*t1;AM1=fft(am1); T1=fft(t1); S_AM=fft(s_am);f=(0:3000000)*fs/3000001-fs/2;subplot(3,2,1); plot(t(1:1000),am1(1:1000)); title('ÐÅÏ¢ÐźŲ¨ÐÎ');subplot(3,2,2); plot(f,fftshift(abs(AM1))); title('ÐÅÏ¢ÐźÅƵÆ×');subplot(3,2,3); plot(t(1:1000),t1(1:1000)); title('Ôز¨ÐźÅ');subplot(3,2,4); plot(f,fftshift(abs(T1))); title('Ôز¨ÐźÅƵÆ×');subplot(3,2,5); plot(t(1:1000),s_am(1:1000)); title('Òѵ÷ÐźÅ');subplot(3,2,6); plot(f,fftshift(abs(S_AM))); title('Òѵ÷ÐźÅƵÆ×');%²úÉúÔëÉùfigure('Name','Ìí¼ÓÔëÉù¼°´øͨÂ˲¨¹ý³Ì²¨Ðμ°ÆäƵÆ×','NumberTitle','off ');snr=5;y=awgn(s_am,snr);fcuts=[16000 17500 22500 24000];mags=[0 1 0];devs=[0.05 0.01 0.05];[n,Wn,beta,ftype]=kaiserord(fcuts,mags,devs,fs);hh=fir1(n,Wn,ftype,kaiser(n+1,beta),'noscale');[H,f]=freqz(hh,1,1024,fs);st_p=fftfilt(hh,y);Q=fft(st_p);Y=fft(y);f=(0:3000000)*fs/3000001-fs/2;subplot(2,2,1);plot(t(1500001:1501000),y(1500001:1501000));title('Ìí¼ÓÔëÉùºóÐźŲ¨ÐÎ');subplot(2,2,2);plot(f,fftshift(abs(Y)));title('Ìí¼ÓÔëÉùºóÐźÅƵÆ×');subplot(2,2,3);plot(t(1500001:1501000),st_p(1500001:1501000));title('´øͨÂ˲¨ºóÐźŲ¨ÐÎ');subplot(2,2,4); plot(f,fftshift(abs(Q)));title('´øͨÂ˲¨ºóÐźÅƵÆ×');%½âµ÷figure('Name','Ïà¸É½âµ÷ËùµÃ²¨Ðμ°ÆäƵÆ×','NumberTitle','off');ss_am=st_p.*t1;SS_AM=fft(ss_am)f=(0:3000000)*fs/3000001-fs/2;subplot(2,1,1);plot(t(1500001:1503000),ss_am(1500001:1503000));title( 'Ïà³ËÐźÅ');subplot(2,1,2); plot(f,fftshift(abs(SS_AM)));title('Ïà³ËÐźÅƵÆ×');fcuts1=[2500,30000];mags1=[1 0];devs1=[0.01 0.05];[n,Wn,beta,ftype]=kaiserord(fcuts1,mags1,devs1,fs);hh1=fir1(n,Wn,ftype,kaiser(n+1,beta),'noscale');[H,f]=freqz(hh1,1,1024,fs);m0=fftfilt(hh1,ss_am);M0=fft(m0);f=(0:3000000)*fs/3000001-fs/2;figuresubplot(2,1,1);plot(t(1500001:1501000),m0(1500001:1501000));title('½âµ÷ÐźÅ');subplot(2,1,2); plot(f,fftshift(abs(M0)));title('½âµ÷ÐźÅƵÆ×');11.0005 1.001-101信息信号波形-505x 1050126信息信号频谱11.0005 1.001-101载波信号-505x 1050126载波信号频谱11.00051.001-202已调信号-55x 105012x 106已调信号频谱2.52.50052.501-4-2024添加噪声后信号波形-505x 105051015x 105添加噪声后信号频谱2.52.50052.501-2024带通滤波后信号波形-55x 10500.511.526带通滤波后信号频谱50%% AMµ÷ÖÆ2.5 2.5005 2.501 2.5015 2.502 2.5025 2.503 2.5035-1012相乘信号-5-4-3-2-1012345x 1050510155相乘信号频谱2.52.50012.50022.50032.50042.50052.50062.50072.50082.5009 2.501-0.500.51解调信号-5-4-3-2-1012345x 1050510155解调信号频谱figure('Name','Ðźŵ÷Öƹý³ÌÖв¨Ðμ°ÆäƵÆ×','NumberTitle','off')a0=2;f0=2000;fc=20000;fs=1000000;t=[1:0.000001:4];am1=0*cos(2*pi*f0*t); %µ÷ÖÆÐźÅam=a0+am1;t1=cos(2*pi*fc*t); %Ôز¨s_am=am.*t1;AM1=fft(am1); T1=fft(t1); S_AM=fft(s_am);f=(0:3000000)*fs/3000001-fs/2;subplot(3,2,1); plot(t(1:1000),am1(1:1000)); title('ÐÅÏ¢ÐźŲ¨ÐÎ');subplot(3,2,2); plot(f,fftshift(abs(AM1))); title('ÐÅÏ¢ÐźÅƵÆ×');subplot(3,2,3); plot(t(1:1000),t1(1:1000)); title('Ôز¨ÐźÅ');subplot(3,2,4); plot(f,fftshift(abs(T1))); title('Ôز¨ÐźÅƵÆ×');subplot(3,2,5); plot(t(1:1000),s_am(1:1000)); title('Òѵ÷ÐźÅ');subplot(3,2,6); plot(f,fftshift(abs(S_AM))); title('Òѵ÷ÐźÅƵÆ×');%²úÉúÔëÉùfigure('Name','Ìí¼ÓÔëÉù¼°´øͨÂ˲¨¹ý³Ì²¨Ðμ°ÆäƵÆ×','NumberTitle','off ');snr=5;y=awgn(s_am,snr);fcuts=[16000 17500 22500 24000];mags=[0 1 0];devs=[0.05 0.01 0.05];[n,Wn,beta,ftype]=kaiserord(fcuts,mags,devs,fs);hh=fir1(n,Wn,ftype,kaiser(n+1,beta),'noscale');[H,f]=freqz(hh,1,1024,fs);st_p=fftfilt(hh,y);Q=fft(st_p);Y=fft(y);f=(0:3000000)*fs/3000001-fs/2;subplot(2,2,1);plot(t(1500001:1501000),y(1500001:1501000));title('Ìí¼ÓÔëÉùºóÐźŲ¨ÐÎ');subplot(2,2,2);plot(f,fftshift(abs(Y)));title('Ìí¼ÓÔëÉùºóÐźÅƵÆ×');subplot(2,2,3);plot(t(1500001:1501000),st_p(1500001:1501000));title('´øͨÂ˲¨ºóÐźŲ¨ÐÎ');subplot(2,2,4); plot(f,fftshift(abs(Q)));title('´øͨÂ˲¨ºóÐźÅƵÆ×');%½âµ÷figure('Name','Ïà¸É½âµ÷ËùµÃ²¨Ðμ°ÆäƵÆ×','NumberTitle','off');ss_am=st_p.*t1;SS_AM=fft(ss_am)f=(0:3000000)*fs/3000001-fs/2;subplot(2,1,1);plot(t(1500001:1503000),ss_am(1500001:1503000));title( 'Ïà³ËÐźÅ');subplot(2,1,2); plot(f,fftshift(abs(SS_AM)));title('Ïà³ËÐźÅƵÆ×'); fcuts1=[2500,30000];mags1=[1 0];devs1=[0.01 0.05];[n,Wn,beta,ftype]=kaiserord(fcuts1,mags1,devs1,fs);hh1=fir1(n,Wn,ftype,kaiser(n+1,beta),'noscale');[H,f]=freqz(hh1,1,1024,fs);m0=fftfilt(hh1,ss_am);M0=fft(m0);f=(0:3000000)*fs/3000001-fs/2;figuresubplot(2,1,1);plot(t(1500001:1501000),m0(1500001:1501000));title('½âµ÷ÐźÅ');subplot(2,1,2); plot(f,fftshift(abs(M0)));title('½âµ÷ÐźÅƵÆ×');11.0005 1.001-101信息信号波形-505x 1050126信息信号频谱11.0005 1.001-101载波信号-505x 1050126载波信号频谱11.00051.001-505已调信号-55x 105024x 106已调信号频谱2.52.50052.501-505添加噪声后信号波形-505x 1050123x 106添加噪声后信号频谱2.52.50052.501-4-2024带通滤波后信号波形-55x 105012346带通滤波后信号频谱0%% AMµ÷ÖÆ2.5 2.5005 2.501 2.5015 2.502 2.5025 2.503 2.5035-10123相乘信号-5-4-3-2-1012345x 10501236相乘信号频谱2.52.50012.50022.50032.50042.50052.50062.50072.50082.5009 2.50100.511.5解调信号-5-4-3-2-1012345x 10501236解调信号频谱figure('Name','Ðźŵ÷Öƹý³ÌÖв¨Ðμ°ÆäƵÆ×','NumberTitle','off')a0=10^100;f0=2000;fc=20000;fs=1000000;t=[1:0.000001:4];am1=0*cos(2*pi*f0*t); %µ÷ÖÆÐźÅam=a0+am1;t1=cos(2*pi*fc*t); %Ôز¨s_am=am.*t1;AM1=fft(am1); T1=fft(t1); S_AM=fft(s_am);f=(0:3000000)*fs/3000001-fs/2;subplot(3,2,1); plot(t(1:1000),am1(1:1000)); title('ÐÅÏ¢ÐźŲ¨ÐÎ');subplot(3,2,2); plot(f,fftshift(abs(AM1))); title('ÐÅÏ¢ÐźÅƵÆ×');subplot(3,2,3); plot(t(1:1000),t1(1:1000)); title('Ôز¨ÐźÅ');subplot(3,2,4); plot(f,fftshift(abs(T1))); title('Ôز¨ÐźÅƵÆ×');subplot(3,2,5); plot(t(1:1000),s_am(1:1000)); title('Òѵ÷ÐźÅ');subplot(3,2,6); plot(f,fftshift(abs(S_AM))); title('Òѵ÷ÐźÅƵÆ×');%²úÉúÔëÉùfigure('Name','Ìí¼ÓÔëÉù¼°´øͨÂ˲¨¹ý³Ì²¨Ðμ°ÆäƵÆ×','NumberTitle','off ');snr=5;y=awgn(s_am,snr);fcuts=[16000 17500 22500 24000];mags=[0 1 0];devs=[0.05 0.01 0.05];[n,Wn,beta,ftype]=kaiserord(fcuts,mags,devs,fs);hh=fir1(n,Wn,ftype,kaiser(n+1,beta),'noscale');[H,f]=freqz(hh,1,1024,fs);st_p=fftfilt(hh,y);Q=fft(st_p);Y=fft(y);f=(0:3000000)*fs/3000001-fs/2;subplot(2,2,1);plot(t(1500001:1501000),y(1500001:1501000));title('Ìí¼ÓÔëÉùºóÐźŲ¨ÐÎ');subplot(2,2,2);plot(f,fftshift(abs(Y)));title('Ìí¼ÓÔëÉùºóÐźÅƵÆ×');subplot(2,2,3);plot(t(1500001:1501000),st_p(1500001:1501000));title('´øͨÂ˲¨ºóÐźŲ¨ÐÎ');subplot(2,2,4); plot(f,fftshift(abs(Q)));title('´øͨÂ˲¨ºóÐźÅƵÆ×');%½âµ÷figure('Name','Ïà¸É½âµ÷ËùµÃ²¨Ðμ°ÆäƵÆ×','NumberTitle','off');ss_am=st_p.*t1;SS_AM=fft(ss_am)f=(0:3000000)*fs/3000001-fs/2;subplot(2,1,1);plot(t(1500001:1503000),ss_am(1500001:1503000));title( 'Ïà³ËÐźÅ');subplot(2,1,2); plot(f,fftshift(abs(SS_AM)));title('Ïà³ËÐźÅƵÆ×'); fcuts1=[2500,30000];mags1=[1 0];devs1=[0.01 0.05];[n,Wn,beta,ftype]=kaiserord(fcuts1,mags1,devs1,fs);hh1=fir1(n,Wn,ftype,kaiser(n+1,beta),'noscale');[H,f]=freqz(hh1,1,1024,fs);m0=fftfilt(hh1,ss_am);M0=fft(m0);f=(0:3000000)*fs/3000001-fs/2;figuresubplot(2,1,1);plot(t(1500001:1501000),m0(1500001:1501000));title('½âµ÷ÐźÅ');subplot(2,1,2); plot(f,fftshift(abs(M0)));title('½âµ÷ÐźÅƵÆ×');11.0005 1.001-101信息信号波形-505x 1050126信息信号频谱1 1.0005 1.001-101载波信号-505x 1050126载波信号频谱11.00051.001-101x 10100已调信号-55x 105012x 10106已调信号频谱2.52.5005 2.501-1-0.500.51x 10100添加噪声后信号波形-505x 105051015x 10105添加噪声后信号频谱2.52.5005 2.501-2-1012100带通滤波后信号波形-55x 10501106带通滤波后信号频谱FM 调制与解调%%FMfigure('Name','FMµ÷ÖƲ¨ÐÎÓëƵÆ×')2.5 2.5005 2.501 2.5015 2.502 2.5025 2.503 2.5035-50510x 1099相乘信号-5-4-3-2-1012345x 105051015105相乘信号频谱2.52.50012.50022.50032.50042.50052.50062.50072.50082.5009 2.5013.93.913.923.93x 1099解调信号-1-0.500.51x 105123105解调信号频谱f0=2000; fc=20000; fs=1000000; Am=1; kf=0.5; Tc=8; Ta=0.001; dt=0.000001;t=[0:1/fs:3];f=(0:length(t)-1)*fs/(length(t))-fs/2;fm0=cos(2*pi*f0*t);mt=fm0;%»ý·ÖÆ÷Éè¼Æw1=0;w2=0;for m=1:length(t)w1=mt(m)+w2;w2=mt(m)+w1;fi(m)=w1/(2*fs);endfi=fi*2*pi/max(abs(fi));I=cos(kf*fi);Q=sin(kf*fi);y1=Am*cos(2*pi*fc*t).*I-Am*sin(2*pi*fc*t).*Q;subplot(2,1,1);plot(t,y1);title('²¨ÐÎ')axis([1e-3 4e-3 -2 2]);Y1=fft(y1);subplot(2,1,2);plot(f,fftshift(abs(Y1))/1e6); title('ƵÆ×') %%Ôز¨ÆµÆ×axis([-4e4 4e4 0 1]);figure('Name','FMµ÷Öƺó¼ÓÔëÉù²¨ÐÎÓë½âµ÷ºó²¨ÐÎÒÔ¼°Â˳ýÖ±Á÷·ÖÁ¿ºóµÄ²¨ÐÎ')y1o=awgn(y1,40);subplot(3,1,1);plot(t,y1o); title('¼ÓÔëÉùºó²¨ÐÎ') %%¼ÓÔëÉùºóµÄÐźÅaxis([1e-3 4e-3 -2 2]);%%´øͨÂ˲¨KSband=2*(3+1)*f0;fcutsb=[fc-KSband-2000 fc-KSband fc+KSbandfc+KSband+2000]; %%½ÓÊÕ»úÇ°¶Ë´øͨÂ˲¨magsb=[0 1 0];devsb=[0.05 0.01 0.05];[nb,Wnb,betab,ftypeb]=kaiserord(fcutsb,magsb,devsb,fs);hhb=fir1(nb,Wnb,ftypeb,kaiser(nb+1,betab),'noscale'); %´øͨÂ˲¨Æ÷£»st_pb=fftfilt(hhb,y1o);subplot(3,1,2);st_pb=st_pb/1e6;plot(t,st_pb); title('´øͨÂ˲¨Æ÷ºóµÄ²¨ÐÎ')axis([1e-3 4e-3 -2e-6 2e-6]);%΢·ÖÆ÷Éè¼Æfor i=1:length(t)-1 %½ÓÊÕÐźÅͨ¹ý΢·ÖÆ÷´¦Àídiff_st_pb(i)=(st_pb(i+1)-st_pb(i))/dt;endsfm=abs(hilbert(diff_st_pb));subplot(3,1,2);plot(t,[sfm*20 0]);axis([1e-3 4e-3 0 4]);%%¸ôÖ±% KSbandh=2*(3+1)*f0;fcutsh=[0.01 3000];magsh=[0 1];devsh=[0.01 0.05];[nh,Wnh,betah,ftypeh]=kaiserord(fcutsh,magsh,devsh,fs);hhh=fir1(nh,Wnh,ftypeh,kaiser(nh+1,betah),'noscale');sfm_out=fftfilt(hhh,sfm*20);subplot(3,1,3);plot(t,[sfm_out 0]);title('¸ôÖ±ºóµÄ²¨ÐÎ')axis([1e-3 4e-3 -2 2]);11.522.533.54x 10-3-2-1012波形-4-3-2-101234x 10400.51频谱11.522.533.54x 10-3-202加噪声后波形11.522.53 3.54x 10-302411.522.533.54x 10-3-202隔直后的波形。

大毕设-matlab-AM调制解调

大毕设-matlab-AM调制解调

⼤毕设-matlab-AM调制解调博主⼤毕设关于数字下变频（DDC）的CUDA实现，预计⼯期⽐较长，所以留下⼀些⽂字记录。

　主要分为两部分⼯作，Matlab仿真部分和CUDA实现。

　由于很久没有仿真了，所以先⽤⼀个简单的AM调制仿真练⼿。

具体代码如下：代码都是基础的所以就不解释了(环境matlab2016)1 clc;2 fm=100; %信号频率3 fc=500; %载波频率4 fs=5000; %抽样频率5 Am=1;6 A=2;7 N=512;8 K=N-1;9 n=0:N-1;10 t=(0:1/fs:K/fs);11 yt=Am*cos(2*pi*fm*t);12 figure(1)13 subplot(1,1,1);plot(t,yt);title('频率为100HZ信号时域波形');1415 y0=A+yt;16 y2=y0.*cos(2*pi*fc*n/fs);17 y3=fft(y2,N);18 q1=(0:N/2-1)*fs/N;19 mx1=abs(y3(1:N/2));20 figure(2)21 subplot(2,1,1);22 plot(t,y2);23 title('已调信号时域波形');24 subplot(2,1,2);25 plot(q1,mx1);26 title('已调信号频谱');27 yc=cos(2*pi*fc*t);28 figure(3);29 subplot(2,1,1),plot(t,yc),title('载波fc时域')30 n=0:N-1;31 yc1 = Am*cos(2*pi*fc*n/fs);32 y3=fft(yc1,N)33 q=(0:N/2-1)*fs/N34 mx=abs(y3(1:N/2));35 figure(3)36 subplot(2,1,2),plot(q,mx),title('载波fc频谱')37 N=512;38 n=0:N-1;39 y4=0.01*randn(1,length(t)); %产⽣⾼斯噪声40 w=y4.^2; %噪声功率41 figure(4);42 subplot(2,1,1);43 plot(t,y4);44 title('⾼斯⽩噪声时域波形');45 y5=fft(y4,N);46 q2=(0:N/2-1)*fs/N;47 mx2=abs(y5(1:N/2));48 figure(4);49 subplot(2,1,2);50 plot(q2,mx2);51 title('⾼斯⽩噪声频域波形');52 y6=y2+y4;53 figure(5);54 subplot(2,1,1);55 plot(t,y6);56 title('加噪声后时域信号')57 q3=q1;58 mx3=mx1+mx2;59 subplot(2,1,2);60 plot(q3,mx3);61 title('加噪声后频谱')626364 yv=y6.*yc; %乘以载波想⼲解调65 Ws=yv.^2;66 p1=fc-fm;67 [k,Wn,beta,ftype]=kaiserord([p1 fc],[10],[0.050.01],fs);%数字低通过滤波器68 window=kaiser(k+1,beta);%使⽤kaiser窗函数69 b=fir1(k,Wn,ftype,window,'noscale');%70 yt=filter(b,1,yv);71 yssdb=yt.*2-2;72 figure(6)73 subplot(2,1,1);74 plot(t,yssdb);75 title('经过低通已调信号时域波形') ;%解调7677 y9=fft(yssdb,N);78 mx=abs(y9(1:N/2));79 subplot(2,1,2);80 plot(q,mx);81 title('已调信号频域波形')实现效果如下：。

MATLAB中的信号调制与解调技巧

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的AM振幅调制及解调仿真

基于Matlab的AM振幅调制及解调仿真

目录摘要： (2)1实验原理 (4)1.1调制 (4)1.2调幅电路分析 (4)2 MATLAB仿真 (5)2.1 载波信号 (5)2.1.1 仿真程序 (5)2.1.2仿真波形 (6)2.2调制信号 (6)2.2.1 仿真程序 (6)2.2.2仿真波形 (7)2.3 AM调制 (8)2.3.1 仿真程序 (8)2.3.2仿真波形 (9)2.4 AM波解调（包络检波法） (9)2.4.1 仿真程序 (9)2.4.2仿真波形 (10)2.5 AM波解调（同步乘积型检波法） (11)2.5.1 仿真程序 (11)2.5.2仿真波形 (12)2.6 AM波的功率 (14)2.6.1 仿真程序 (14)2.6.2仿真波形 (15)2.7 调制度m对AM调制的影响 (15)2.7.1 仿真程序 (15)2.7.2仿真波形 (17)3结果分析： (18)4总结： (19)基于Matlab的AM振幅调制及解调仿真摘要：本课程设计主要是为了进一步理解AM调制系统的构成及其工作原理，并能通过matlab软件来实现对AM调制系统的仿真，且通过对各个元件的参数进行不同的设置，来观察系统中各个模块的输出波形。

在课程设计中，我们将用到matlab仿真平台，学习AM调制原理，AM调制就是由调制信号去控制高频载波的幅度，使之随调制信号作线性变化的过程。

在波形上，幅度已调信号的幅度随基带信号的规律而呈正比地变化。

解调方法利用相干解调。

解调就是实现频谱搬移，通过相乘器与载波相乘来实现。

通过相干解调，通过低通滤波器得到解调信号。

相干解调时，接收端必须提供一个与接受的已调载波严格同步的本地载波，它与接受的已调信号相乘后，经低通滤波器取出低频分量，得到原始的基带调制信号。

利用Matlab仿真建立AM调制的系统模型，用Matlab仿真程序画出调制信号、载波、已调信号、相干解调之后信号的波形以及功率频谱密度，分析所设计系统性能。

关键字：AM调制，解调，Matlab仿真，滤波Abstract: This course is designed primarily to further understanding of the composition and working principle of AM modulation system , and through matlab software to achieve the AM modulation system simulation , and the parameters of the various components through different settings , to observe the system output waveforms of respective modules. Curriculum design, we will use matlab simulation platform , learning AM modulation principle , AM modulation is controlled by the modulation signal to the amplitude of the high frequency carrier , making the process with the modulated signal as a linear change. On the waveform , the amplitude of the amplitude modulated signal is a baseband signal with the law and is proportional to the change . Demodulation method using coherent demodulation. Demodulation is to move the spectrum , multiplied by multiplication with the carrier to achieve. By coherent demodulation , a demodulated signal obtained through the low -pass filter. The coherent demodulation , the receiver must be provided with a local carrier wave modulated carrier received strict synchronization , after it is multiplied with the received modulated signal , the low pass filter to remove low frequency components to get the original modulating baseband signal . Create a system model simulation using Matlab AM modulation , using Matlab simulation program to draw modulated signal carrier modulated signal waveform signal after coherent demodulation and the power spectral density analysis of the design of the system performance.Keywords:AM modulation, demodulation, Matlab simulation, filter1实验原理1.1调制所谓调制，就是在传送信号的一方将所要传送的信号附加在高频振荡上，再由天线发射出去。

基于matlab的am信号的调制与解调

基于matlab的am信号的调制与解调

目录第一章绪论.....................................................................................................................................1 1.1 背景以及意义..................................................................................................................1 1.2 发展前景 (1)第二章AM 信号的原理以及特点.................................................................................................4 2.1 噪声模型 (4)2.1.1 噪声的分类 (4)2.1.2 本文噪声模型 (4)2.2 通用调制模型 (5)2.3.1 AM 信号数字模型以及特点 (6)8 AM 信号的非相干解调 (8)3.4 抗噪声性能的分析模型 (9)3.5 相干解调的抗噪声性能............................................................................................. . 9 3.6 非相干解调的抗噪声性能.. (11)3.6.1 大信噪比的情况 (11)3.6.2 小信噪比情况 (12)第四章仿真结果及结论 (13)参考文献(References) (18)致谢 (19)附录 (20)基于MATLAB 的AM 信号的调制与解调摘要: 摘要:现在的社会越来越发达,科学技术不断的在更新,在信号模拟电路里面经常要用到调制与解调,而AM 的调制与解调是最基本的,也是经常用到的.用AM 调制与解调可以在电路里面实现很多功能, 制造出很多有用又实惠的电子产品, 为我们的生活带来便利. 在我们日常生活中用的收音机也是采用了AM 调制方式,而且在军事民用领域都有十分重要的研究课题.本文主要的研究内容是了解AM 信号的数学模型及调制方式以及其方法.不同的解调方法在不同的信噪比情况下的解调结果,那种方法更好,作出比较.要求是进行双音及以上的AM 信号的调制与解调.先从AM 的调制研究,研究它的功能及在现实生活中的运用.其次研究AM 的解调,以及一些有关的知识点,以及通过它在通信方面的运用更加深入的了解它.从单音AM 信号的数学模型及调制解调方式出发,得出双音AM 信号的数学模型及其调制与框图调制解调波形.利用MATLAB 编程语言实现对双音AM 信号的调制与解调,给出不同信噪比情况下的解调结果对比. 关键词:AM 信号,调制,解调,信噪比,MA TLAB 关键词第二章AM 信号的原理以及特点2.2 通用调制模型从理论上来说,各种信号都可以用正交调制的方法来实现,其时域形式都可以表示为: s (t ) = I (t ) cos(ω0t ) + Q(t ) sin(ω0t ) 若调制信号在数字域上实现时要对式(2.2.1)进行数字化: (2.2.1) nω nω s (n) = I (n) cos 0 + Q(n) sin 0 ωs ωs (2.2.2) 从式(2.2.1)和式(2.2.2)可以看出, 调制信号的信息都应该包括在I (t ) 和Q (t ) 内. 2.2.1 图给出了调制信号的正交调制框图. 本文规定所有调制信号所调制时所用载波的初始相位均为0, 在后面的分析中不再另作说明. cos(ω0t ) 信源I 多相滤波相乘相加信源Q 多相滤波相乘sin(ω0t ) 图2.2.1 调制信号正交调制框图5 2.3 AM 信号的调制原理2.3.1 AM 信号数字模型以及特点AM 是指调制信号去控制高频载波的幅度,使其随调制信号呈线性变化的过程.AM 信号的调制原理模型如下[6]: 图 2.3.1 AM 信号的调制原理模型M(t)为基带信号,它可以是确知信号,也可以是随机信号,但通常认为它的平均值为0. 载波为 C ( t ) = A0 cos( w C t + ￠0 ) 上式中, A0 为载波振幅, Wc 为载波角频率0 为载波的初始相位. 2.3.2 AM 信号的波形和频谱特性(2.3.1) 虽然实际模拟基带信号m(t)是随机的,但我们还是从简单入手, 先考虑m(t)是确知信号的傅氏频谱,然后在分析m(t)是随机信号时调幅信号的功率谱密度. 可知[7] S AM = [ A0 + m( t )]cosw c t = A0 cosw c t + m( t )cosw c t 设m(t)的频谱为M(w) ,由傅氏变换的理论可得已调信号(2.3.2) 1 S AM ( w ) = лA 0 [δ(w - w c ) + δ(w + w c )] + [ M (w - w c ) + M (w + w c )] 2 AM 的波形和相应的频谱图如下(2.3.3) 6 图2.3.2 AM 信号的时域波形及其频谱可以看出,第一:AM 的频谱与基带信号的频谱呈线性关系,只是将基带信号的频谱搬移,并没有产生新的频谱成分,因此AM 调制属于线性调制;第二:AM 信号波形的包络与基带信号成正比,所以AM 信号的解调即可以采用相干解调,也可以采用非相干解调(包络检波) .第三:AM 的频谱中含有载频和上,下两个边带,无论是上边带还是下边带,都含有原调制信号的完整信息,股已调波形的带宽为原基带信号带宽的两倍,即BAM = 2 f 其中f H 为调制信号的最高频率. H (2.3.4) 7第三章AM 信号的解调原理以及特点3.1 AM 信号的解调原理及方式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. 解调的方式有两种[6]: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.3.2 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 3.2.1 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S AM ( t) cosw c t = [ A0 + m(t )] cos 2 wc t 1 1 = [ A0 + m(t )] + [ A0 + m(t )] cos 2 wc t 2 2 原始的调制信号(3.2.1) 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1 M 0 (T ) = [ A0 + M (T )] 2 不到满足,则会破坏原始信号的恢复.3.3 AM 信号的非相干解调(3.2.2) 相干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. 图 3.3.1 AM 信号的非相干解调原理8 当RC 满足条件1 w c ≤ RC ≤ 1 w h 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m(t) A0 + m(t) = o 其中, A0 ≥ m(t) .隔去直流后就得到原信号m(t ) max3.4 抗噪声性能的分析模型(3.3.1) 各种线性已调信号在传输过程中不可避免地要受到噪声的干扰, 为了讨论问题的简单起见,我们这里只研究加性噪声对信号的影响.因此,接收端收到的信号是发送信号与加性噪声之[8]. 由于加性噪声只对已调信号的接收产生影响, 因而调制系统的抗噪声性能主要用解调器的抗噪声性能来衡量. 为了对不同调制方式下各种解调器性能进行度量, 通常采用信噪比增益G(又称调制制度增益)来表示解调器的抗噪声性能,即[9] G= 输出信噪比S 0 N 0 = 输入信噪比S i N i (3.4.1) 有加性噪声时解调器的数学模型如图图3.4.1 AM 信号的解调原理图图中S m (t ) 为已调信号,n(t)为加性高斯白噪声. S m (t ) n(t)首先经过一带通滤波器, 滤出有用信号,滤除带外的噪声.经过带通滤波器后到达解调器输入端的信号为S m (t ) ,噪声为高斯窄带噪声n i (t ) ,显然解调器输入端的噪声带宽与已调信号的带宽是相同的.最后经解调器解调输出的有用信号为m 0 (t ) ,噪声为n0 (t ) ..5 相干抗噪声性能各种线性调制系统的相干解调模型如下图所示. 9 图3.5.1 线性调制系统的相干解调模型图中S m (t ) 可以是各种调幅信号,如AM,DSB,SSB VSB,带通滤波器的带宽等于已调信号带宽[10].下面讨论各种线性调制系统的抗噪声性能[11]. AM 信号的时域表达式为S AM ( t ) = [ A0 + m( t )]cosw c t 通过分析可得AM 信号的平均功率为(3.5.1) ( S i ) AM = A02 m 2 ( t ) + 2 2 (3.5.2) 又已知输入功率N i = n 0 B , 其中B 表示已调信号的带宽. 由此可得AM 信号在解调器的输入信噪比为( S i N i ) AM = AM 信号经相干解调器的输出信号为2 A02 + m 2 ( t ) A0 + m 2 ( t ) = 2n 0 B AM 4n 0 f H (3.5.3) m 0 (t) = 因此解调后输出信号功率为1 m( t ) 2 1 2 m (t ) 4 (3.5.4) 2 ( S 0 ) AM = m 0 ( t ) = (3.5.5) 在上图中输入噪声通过带通滤波器之后,变成窄带噪声n i ( t ) ,经乘法器相乘后的输出噪声为n p (t) = n i (t)cosw c t = [n c (t)cosw c t-n s (t)sinw c t]cosw c t = 经LPF 后, 1 1 n c (t) + [nc (t)cos2w c t-n s (t)sin2w c t] 2 2 1 n c (t ) 2 (3.5.6) n 0 (t) = 因此解调器的输出噪声功率为(3.5.7) 10 2 N 0 = n 0 (t) = 1 2 1 n c (t ) = N i 4 4 m 2 (t) m 2 (t ) = n0B 2n 0 f H (3.5.8) 可得AM 信号经过解调器后的输出信噪比为( S 0 N 0 ) AM = (3.5.9) 由上面分析的解调器的输入,输出信噪比可得AM 信号的信噪比增益为G AM =3.6 非相干抗噪声性能S0 N 0 2m 2 ( t ) = Si N i A02 + m 2 ( t ) (3.5.10) 只有AM 信号可以采用非相干解调[12].实际中,AM 信号常采用包络检波器解调,有噪声时包络检波器的数字模型如下: 图 3.6.1 有噪声时包络检波器的数字模型设包络检波器输入信号S m ( t ) 为S m ( t ) = [ A0 + m( t )]cosw c t ,其中A0 ≥ m( t ) max 输入噪声n i ( t ) 为(3.6.1) ni ( t ) = n c ( t )cosw c t - n s ( t )sinw c t 显然,解调器输入信噪功率(3.6.2) A02 m 2 ( t ) Si = +2 2 噪声功率(3.6.3) N i = n i2 ( t ) = n 0 B 3.6.1 大信噪比的情况(3.6.4) 所谓大信噪比是指输入信号幅度远大于噪声幅度[13].即满足条件A0 + m(t) n i (t) 由此可知,包络检波器输出的有用信号是m(t) ,输出噪声是n c (t) ,信号与噪声是分开的. 直流成分A0 可被低通滤波器滤除.故输出的平均信号功率及平均噪声功率分别为11 S0 = m 2 (t) 2 N 0 = n c ( t ) = n i2 ( t ) = n 0 B (3.6.5) 于是,可以得到G AM S0 N 0 2m 2 ( t ) = = Si N i A02 + m 2 ( t ) (3.6.7) 此结果与相干解调时得到的噪声增益一致.可见在大噪声比情况下,AM 信号包络检波器的性能几乎与相干解调性能相同. 3.6.2 小信噪比情况所谓小信噪比是指噪声幅度远大于信号幅度.在此情况下,包络检波器会把有用信号扰乱成噪声,即有用信号"淹没"在噪声中,这种现象通常称为门限效应.进一步说,所谓门限效应, 就是当包络检波器的输入信噪比降低到一个特定的数值后, 检波器输出信噪比出现急剧恶化的一种现象[14-16]. 小信噪比输入时,包络检波器输出信噪比计算很复杂,而且详细计算它一般也无必要. 12。

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

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。

利用MATLAB实现信号的AM调制与解调

利用MATLAB实现信号的AM调制与解调

郑州轻工业学院课程设计任务书题目利用MATLAB实现信号的AM调制与解调专业、班级电子信息工程级班学号姓名主要内容、基本要求、主要参考资料等：主要内容：利用MATLAB对信号()()⎪⎩⎪⎨⎧≤=其他,0t,1002ttSatm进行AM调制，载波信号频率为1000Hz，调制深度为0.5。

t0=0.2;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AM调制与解调的方法。

2、学习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。

3、加深理解调制信号的变化；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。

主要参考资料：1、王秉钧等. 通信原理[M].北京：清华大学出版社，2006.112、陈怀琛.数字信号处理教程----MATLAB释义与实现[M].北京：电子工业出版社,2004.完成期限：2014.6.9—2014.6.13指导教师签名：课程负责人签名：2014年6月5日目录摘要 (1)1.matlab简介 (2)1.1matlab基本功能 (2)1.2matlab应用 (2)2.系统总体设计方案 (4)2.1调制信号 (4)2.1.1 matlab实现调制信号的波形 (4)2.1.2 matlab实现调制信号的频谱 (4)2.1.3 matlab实现载波的仿真 (5)2.2信号的幅度调制 (6)2.2.1信号的调制 (6)2.2.2幅度调制原理 (6)2.2.3 matlab实现双边带幅度调制 (8)2.2.4 matlab实现已调信号的频谱图 (8)2.2.5 幅度调制前后的比较 (9)2.3已调信号的解调 (9)2.3.1 AM信号的解调原理及方式 (9)2.3.2 matlab实现已调信号的解调 (11)2.3.3信号解调前后的比较 (12)结论与展望 (13)参考文献 (14)附录 (15)摘要现在的社会越来越发达，科学技术不断的在更新，在信号和模拟电路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。

基于MATLAB的AM信号的调制与解调

基于MATLAB的AM信号的调制与解调

基于MATLAB的AM信号的调制与解调（陕西理工学院物理与电信工程学院通信工程专业1203班，陕西汉中723003）指导教师：井敏英[摘要]：本文主要的研究内容是了解AM信号的数学模型及调制方式以及其解调的方法。

不同的解调方法在不同的信噪比情况下的解调结果，那种方法更好，作出比较。

进行AM信号的调制与解调。

先从AM的调制研究，研究它的功能及在现实生活中的运用。

其次研究AM的解调，以及一些有关的知识点，以及通过它在通信方面的运用更加深入的了解它。

从AM信号的数学模型及调制解调方式出发，得出AM调制与解调的框图和调制解调波形。

利用MA TLAB编程语言实现对AM 信号的调制与解调，给出不同信噪比情况下的解调结果对比。

[关键词]：AM信号;调制;解调;信噪比MATLAB.Modulation and demodulation of AM signalbased on MATLAB(Grade 2012,Class 3,Major of Communication Engineering,School of Physics and Telecommunication Engineering of Shaanxi University of Technology,Hanzhong 723000,Shaanxi)Tutor: Jing Mingying[Abstract]: The main content of this paper is to understand the mathematical model of the AM signal and the modulation and the demodulation method. Demodulation different methods in different circumstances of the demodulation signal to noise ratio the results of methods that better, to make the comparison. Requirement is more than double the sound and the AM signal modulation and demodulation. AM modulation first study of its function and in real life use. AM demodulation followed by research, as well as some related knowledge, as well as through its use of communications more in-depth understanding of it. AM signal from the tone of the mathematical model and the modulation and demodulation methods,the two-tone AM signal to draw a mathematical model and the block diagram of modulation and demodulation and modulation and demodulation waveforms. MATLAB programming language to use to achieve the two-tone AM signal modulation and demodulation, given the different circumstances of the demodulation signal to noise ratio compared the results.[Keywords]: AM signal, Modulation, Demodulation, Noise ratio signal, MATLAB目录1.绪论背景以及意义现在的社会越来越发达，科学技术不断的在更新，在信号和模拟通信的中心问题是要把载有消息的信号经系统加工处理后，送入信道进行传送，从而实现消息的相互传递。

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

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AM调制及解调系统仿真解析

基于MATLAB的AM调制及解调系统仿真解析

基于MATLAB的AM调制及解调系统仿真摘要:振幅调制、解调电路是信号在发射机和接收机之间进行传送时的信号处理电路。

标准振幅调制与解调电路实际上是完成信号频谱的线性搬移，以便于信号的传送。

MATLAB是一种用于算法开发、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，具有强大的软件仿真建模能力，可通过MATLAB建立完整的AM调制、解调系统的仿真模型，描绘出信号在调制与解调过程的波形变化，探究调制解调的影响因素，以便于更好的了解AM调制与解调的过程。

关键词：MATLAB AM 调制解调Abstract:the amplitude modulation and demodulation circuit is the signals between the transmitter and receiver of the signal processing circuit. Standard of amplitude modulation and demodulation circuit is actually the complete spectrum of linear move, so that the transfer of a signal. MATLAB is a kind of for algorithm development, data visualization, data analysis and numerical calculation of senior technical computing language and interactive environment, is a powerful software simulation modeling ability, can build complete AM modulation and demodulation system by MATLAB, a simulation model of describing the waveform of the signal in the modulation and demodulation process changes, to explore the influencing factors of modem, so as to better understand the AM modulation and demodulation process.Keywords:MATLAB AM modulation demodulation1.引言在无线电技术中，调制与解调占有十分重要的地位。

基于matlab的am信号的调制与解调

基于matlab的am信号的调制与解调

通信专业课程设计一（论文）太原科技大学课程设计（论文）设计(论文)题目：基于MATLAB的AM信号的调制与解调姓名张壮阔学号 200822080132班级通信082201H学院华科学院指导教师郑秀萍2011年12 月23 日太原科技大学课程设计（论文）任务书学院（直属系）：华科学院电子信息工程系时间：2011年12月9日学生姓名张壮阔指导教师郑秀萍设计（论文）题目基于MATLAB的AM信号的调制与解调主要研究内容1.通过满调幅情况下的，欠调幅情况下的以及过调幅情况下的已调的AM信号波形，研究双音信号的调制。

2.通过信噪比为-5dB时的过调幅情况下，满调幅情况下的AM 信号在信噪比为-5dB，0dB和5dB情况下的相干解调波形，研究双音信号的解调。

研究方法基于MATLAB的波形模拟系统，模拟需要的各种情况下的波形情况。

主要技术指标(或研究目标) 1、基于MATLAB的波形模拟系统的建立；2、AM信号的调制与解调。

教研室意见教研室（负责人）签字：年月日目录通信专业课程设计一（论文） (1)太原科技大学课程设计（论文）任务书 (2)第1章绪论.................................................................................................................................................... - 2 -1.1 AM信号调制解调的背景、意义和发展前景.............................................................................. - 2 -1.2 本文研究的主要内容..................................................................................................................... - 2 -第2章AM信号调制解调的原理以及特点 .................................................................................................... - 4 -2.1 噪声模型......................................................................................................................................... - 4 -2.1.1噪声的分类........................................................................................................................... - 4 -2.1.2本文噪声模型....................................................................................................................... - 4 -2.2 通用调制模型................................................................................................................................. - 5 -2.3 AM信号的调制原理...................................................................................................................... - 6 -2.4 AM信号的解调原理及方式.......................................................................................................... - 6 -2.5 抗噪声性能的分析模型................................................................................................................. - 6 -2.6 相干解调的抗噪声性能.............................................................................................................. - 7 -第3章基于双音信号的AM调制与解调的仿真及结论 .............................................................................. - 9 -3.1 设定的双音信号............................................................................................................................. - 9 -3.2基于双音信号的AM调解与解调的仿真结果......................................................................... - 9 -参考文献........................................................................................................................................................ - 14 -附录.............................................................................................................................................................. - 17 -基于MATLAB的AM信号的调制与解调第1章绪论1.1 AM信号调制解调的背景、意义和发展前景现在的社会越来越发达，科学技术不断的在更新，在信号和模拟通信的中心问题是要把载有消息的信号经系统加工处理后，送入信道进行传送，从而实现消息的相互传递。

MATLAB实现信号的调制与解调

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AM信号的调制与解调

基于MATLAB的AM信号的调制与解调

基于MATLAB的AM信号的调制与解调（陕西理工学院物理与电信工程学院通信工程专业1203班,陕西汉中 723003）指导教师：井敏英[摘要］：本文主要的研究内容是了解AM信号的数学模型及调制方式以及其解调的方法。

不同的解调方法在不同的信噪比情况下的解调结果，那种方法更好,作出比较。

进行AM信号的调制与解调。

先从AM的调制研究，研究它的功能及在现实生活中的运用.其次研究AM的解调,以及一些有关的知识点，以及通过它在通信方面的运用更加深入的了解它。

从AM信号的数学模型及调制解调方式出发，得出AM调制与解调的框图和调制解调波形。

利用MATLAB编程语言实现对AM信号的调制与解调，给出不同信噪比情况下的解调结果对比。

［关键词］：AM信号；调制；解调;信噪比MATLAB。

Modulation and demodulation of AM signalbased on MATLAB(Grade 2012，Class 3，Major of Communication Engineering，School of Physics and Telecommunication Engineering of Shaanxi University of Technology,Hanzhong 723000,Shaanxi)Tutor： Jing Mingying[Abstract]: The main content of this paper is to understand the mathematical model of the AM signal and the modulation and the demodulation method. Demodulation different methods in different circumstances of the demodulation signal to noise ratio the results of methods that better， to make the comparison。

利用MATLAB仿真AM DSB调制解调系统

利用MATLAB仿真AM DSB调制解调系统

利用MATLAB 仿真AM/DSB 调制解调系统一、 系统概述利用MATLAB 的GUI 设计一个仿真AM/DSB 调制解调的系统。

输入不同的参数，产生不同的载波信号、调制信号、调幅信号、解调后信号、滤波后信号。

其中，调幅有标准调幅（AM ）和双边带调幅（DSB ）两种方案，而滤波器也有FIR 低通滤波和IIR 低通滤波两种选择。

二、背景知识1.振幅调制所谓调制，就是在传送信号的一方将所要传送的信号附加在高频振荡上，再由天线发射出去。

这里高频振荡波就是携带信号的运载工具，也叫载波。

振幅调制，就是由调制信号去控制高频载波的振幅，直至随调制信号做线性变化。

在线性调制系列中，最先应用的一种幅度调制是全调幅或常规调幅，简称为调幅（AM ）。

为了提高传输的效率，还有载波受到抑制的双边带调幅波（DSB ）和单边带调幅波（SSB ）。

本系统采用AM 与DSB 两种调制方式。

设正弦载波为)cos()(0ϕω+=t A t c c式中，A 为载波幅度；c ω为载波角频率；0ϕ为载波初始相位(通常假设0ϕ=0). 调制信号（基带信号）为)(t m 。

根据调制的定义，振幅调制信号（已调信号）一般可以表示为)cos()()(t t Am t s c m ω=设调制信号)(t m 的频谱为)(ωM ，则已调信号)(t s m 的频谱)(ωm S ： )]()([2)(c c m M M A S ωωωωω-++= 3.信号解调从高频已调信号中恢复出调制信号的过程称为解调。

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。

4.滤波器解调后的信号还需要进行低通滤波滤去高频部分才能获得所需信号。

低通滤波器种类繁多，每一种原理各不相同。

本系统有FIR 与IIR 两种滤波器可供选择。

三、系统界面简介如图所示，输入参数，选择调幅方案与滤波器后，点击不同的信号按钮，就会在两个坐标系里分别出现该信号的时域波形图和频域波形图。

基于matlab的 AM,FM调制与解调报告

基于matlab的 AM,FM调制与解调报告

AM调制与解调100%% AMµ÷ÖÆfigure('Name','Ðźŵ÷Öƹý³ÌÖв¨Ðμ°ÆäƵÆ×','NumberTitle','off')a0=1;f0=2000;fc=20000;fs=1000000;t=[1:0.000001:4];am1=0*cos(2*pi*f0*t); %µ÷ÖÆÐźÅam=a0+am1;t1=cos(2*pi*fc*t); %Ôز¨s_am=am.*t1;AM1=fft(am1); T1=fft(t1); S_AM=fft(s_am);f=(0:3000000)*fs/3000001-fs/2;subplot(3,2,1); plot(t(1:1000),am1(1:1000)); title('ÐÅÏ¢ÐźŲ¨ÐÎ');subplot(3,2,2); plot(f,fftshift(abs(AM1))); title('ÐÅÏ¢ÐźÅƵÆ×');subplot(3,2,3); plot(t(1:1000),t1(1:1000)); title('Ôز¨ÐźÅ');subplot(3,2,4); plot(f,fftshift(abs(T1))); title('Ôز¨ÐźÅƵÆ×');subplot(3,2,5); plot(t(1:1000),s_am(1:1000)); title('Òѵ÷ÐźÅ');subplot(3,2,6); plot(f,fftshift(abs(S_AM))); title('Òѵ÷ÐźÅƵÆ×');%²úÉúÔëÉùfigure('Name','Ìí¼ÓÔëÉù¼°´øͨÂ˲¨¹ý³Ì²¨Ðμ°ÆäƵÆ×','NumberTitle','off ');snr=5;y=awgn(s_am,snr);fcuts=[16000 17500 22500 24000];mags=[0 1 0];devs=[0.05 0.01 0.05];[n,Wn,beta,ftype]=kaiserord(fcuts,mags,devs,fs);hh=fir1(n,Wn,ftype,kaiser(n+1,beta),'noscale');[H,f]=freqz(hh,1,1024,fs);st_p=fftfilt(hh,y);Q=fft(st_p);Y=fft(y);f=(0:3000000)*fs/3000001-fs/2;subplot(2,2,1);plot(t(1500001:1501000),y(1500001:1501000));title('Ìí¼ÓÔëÉùºóÐźŲ¨ÐÎ');subplot(2,2,2);plot(f,fftshift(abs(Y)));title('Ìí¼ÓÔëÉùºóÐźÅƵÆ×');subplot(2,2,3);plot(t(1500001:1501000),st_p(1500001:1501000));title('´øͨÂ˲¨ºóÐźŲ¨ÐÎ');subplot(2,2,4); plot(f,fftshift(abs(Q)));title('´øͨÂ˲¨ºóÐźÅƵÆ×');%½âµ÷figure('Name','Ïà¸É½âµ÷ËùµÃ²¨Ðμ°ÆäƵÆ×','NumberTitle','off');ss_am=st_p.*t1;SS_AM=fft(ss_am)f=(0:3000000)*fs/3000001-fs/2;subplot(2,1,1);plot(t(1500001:1503000),ss_am(1500001:1503000));title( 'Ïà³ËÐźÅ');subplot(2,1,2); plot(f,fftshift(abs(SS_AM)));title('Ïà³ËÐźÅƵÆ×');fcuts1=[2500,30000];mags1=[1 0];devs1=[0.01 0.05];[n,Wn,beta,ftype]=kaiserord(fcuts1,mags1,devs1,fs);hh1=fir1(n,Wn,ftype,kaiser(n+1,beta),'noscale');[H,f]=freqz(hh1,1,1024,fs);m0=fftfilt(hh1,ss_am);M0=fft(m0);f=(0:3000000)*fs/3000001-fs/2;figuresubplot(2,1,1);plot(t(1500001:1501000),m0(1500001:1501000));title('½âµ÷ÐźÅ');subplot(2,1,2); plot(f,fftshift(abs(M0)));title('½âµ÷ÐźÅƵÆ×');11.0005 1.001-101信息信号波形-505x 105012x 106信息信号频谱11.0005 1.001-101载波信号-505x 105012x 106载波信号频谱11.00051.001-202已调信号-55x 105012x 106已调信号频谱2.52.50052.501-4-2024添加噪声后信号波形-505x 105051015x 105添加噪声后信号频谱2.52.50052.501-2024带通滤波后信号波形-55x 10500.511.526带通滤波后信号频谱50%% AMµ÷ÖÆfigure('Name','Ðźŵ÷Öƹý³ÌÖв¨Ðμ°ÆäƵÆ×','NumberTitle','off')2.5 2.5005 2.501 2.5015 2.502 2.5025 2.503 2.5035-1012相乘信号-5-4-3-2-1012345x 1050510155相乘信号频谱2.52.50012.50022.50032.50042.50052.50062.50072.50082.5009 2.501-0.500.51解调信号-5-4-3-2-1012345x 1050510155解调信号频谱a0=2;f0=2000;fc=20000;fs=1000000;t=[1:0.000001:4];am1=0*cos(2*pi*f0*t); %µ÷ÖÆÐźÅam=a0+am1;t1=cos(2*pi*fc*t); %Ôز¨s_am=am.*t1;AM1=fft(am1); T1=fft(t1); S_AM=fft(s_am);f=(0:3000000)*fs/3000001-fs/2;subplot(3,2,1); plot(t(1:1000),am1(1:1000)); title('ÐÅÏ¢ÐźŲ¨ÐÎ');subplot(3,2,2); plot(f,fftshift(abs(AM1))); title('ÐÅÏ¢ÐźÅƵÆ×');subplot(3,2,3); plot(t(1:1000),t1(1:1000)); title('Ôز¨ÐźÅ');subplot(3,2,4); plot(f,fftshift(abs(T1))); title('Ôز¨ÐźÅƵÆ×');subplot(3,2,5); plot(t(1:1000),s_am(1:1000)); title('Òѵ÷ÐźÅ');subplot(3,2,6); plot(f,fftshift(abs(S_AM))); title('Òѵ÷ÐźÅƵÆ×');%²úÉúÔëÉùfigure('Name','Ìí¼ÓÔëÉù¼°´øͨÂ˲¨¹ý³Ì²¨Ðμ°ÆäƵÆ×','NumberTitle','off ');snr=5;y=awgn(s_am,snr);fcuts=[16000 17500 22500 24000];mags=[0 1 0];devs=[0.05 0.01 0.05];[n,Wn,beta,ftype]=kaiserord(fcuts,mags,devs,fs);hh=fir1(n,Wn,ftype,kaiser(n+1,beta),'noscale');[H,f]=freqz(hh,1,1024,fs);st_p=fftfilt(hh,y);Q=fft(st_p);Y=fft(y);f=(0:3000000)*fs/3000001-fs/2;subplot(2,2,1);plot(t(1500001:1501000),y(1500001:1501000));title('Ìí¼ÓÔëÉùºóÐźŲ¨ÐÎ');subplot(2,2,2);plot(f,fftshift(abs(Y)));title('Ìí¼ÓÔëÉùºóÐźÅƵÆ×');subplot(2,2,3);plot(t(1500001:1501000),st_p(1500001:1501000));title('´øͨÂ˲¨ºóÐźŲ¨ÐÎ');subplot(2,2,4); plot(f,fftshift(abs(Q)));title('´øͨÂ˲¨ºóÐźÅƵÆ×');%½âµ÷figure('Name','Ïà¸É½âµ÷ËùµÃ²¨Ðμ°ÆäƵÆ×','NumberTitle','off');ss_am=st_p.*t1;SS_AM=fft(ss_am)f=(0:3000000)*fs/3000001-fs/2;subplot(2,1,1);plot(t(1500001:1503000),ss_am(1500001:1503000));title( 'Ïà³ËÐźÅ');subplot(2,1,2); plot(f,fftshift(abs(SS_AM)));title('Ïà³ËÐźÅƵÆ×'); fcuts1=[2500,30000];mags1=[1 0];devs1=[0.01 0.05];[n,Wn,beta,ftype]=kaiserord(fcuts1,mags1,devs1,fs);hh1=fir1(n,Wn,ftype,kaiser(n+1,beta),'noscale');[H,f]=freqz(hh1,1,1024,fs);m0=fftfilt(hh1,ss_am);M0=fft(m0);f=(0:3000000)*fs/3000001-fs/2;figuresubplot(2,1,1);plot(t(1500001:1501000),m0(1500001:1501000));title('½âµ÷ÐźÅ');subplot(2,1,2); plot(f,fftshift(abs(M0)));title('½âµ÷ÐźÅƵÆ×');11.0005 1.001-101信息信号波形-505x 1050126信息信号频谱11.0005 1.001-101载波信号-505x 1050126载波信号频谱11.00051.001-505已调信号-55x 105024x 106已调信号频谱2.52.50052.501-505添加噪声后信号波形-505x 1050123x 106添加噪声后信号频谱2.52.50052.501-4-2024带通滤波后信号波形-55x 105012346带通滤波后信号频谱2.5 2.5005 2.501 2.5015 2.502 2.5025 2.503 2.5035-10123相乘信号-5-4-3-2-1012345x 10501236相乘信号频谱0%% AMµ÷ÖÆfigure('Name','Ðźŵ÷Öƹý³ÌÖв¨Ðμ°ÆäƵÆ×','NumberTitle','off')a0=10^100;f0=2000;fc=20000;fs=1000000;t=[1:0.000001:4];am1=0*cos(2*pi*f0*t); %µ÷ÖÆÐźÅam=a0+am1;t1=cos(2*pi*fc*t); %Ôز¨s_am=am.*t1;AM1=fft(am1); T1=fft(t1); S_AM=fft(s_am);f=(0:3000000)*fs/3000001-fs/2;subplot(3,2,1); plot(t(1:1000),am1(1:1000)); title('ÐÅÏ¢ÐźŲ¨ÐÎ');subplot(3,2,2); plot(f,fftshift(abs(AM1))); title('ÐÅÏ¢ÐźÅƵÆ×');2.52.50012.50022.50032.50042.50052.50062.50072.50082.5009 2.50100.511.5解调信号-5-4-3-2-1012345x 10501236解调信号频谱subplot(3,2,3); plot(t(1:1000),t1(1:1000)); title('Ôز¨ÐźÅ');subplot(3,2,4); plot(f,fftshift(abs(T1))); title('Ôز¨ÐźÅƵÆ×');subplot(3,2,5); plot(t(1:1000),s_am(1:1000)); title('Òѵ÷ÐźÅ');subplot(3,2,6); plot(f,fftshift(abs(S_AM))); title('Òѵ÷ÐźÅƵÆ×');%²úÉúÔëÉùfigure('Name','Ìí¼ÓÔëÉù¼°´øͨÂ˲¨¹ý³Ì²¨Ðμ°ÆäƵÆ×','NumberTitle','off ');snr=5;y=awgn(s_am,snr);fcuts=[16000 17500 22500 24000];mags=[0 1 0];devs=[0.05 0.01 0.05];[n,Wn,beta,ftype]=kaiserord(fcuts,mags,devs,fs);hh=fir1(n,Wn,ftype,kaiser(n+1,beta),'noscale');[H,f]=freqz(hh,1,1024,fs);st_p=fftfilt(hh,y);Q=fft(st_p);Y=fft(y);f=(0:3000000)*fs/3000001-fs/2;subplot(2,2,1);plot(t(1500001:1501000),y(1500001:1501000));title('Ìí¼ÓÔëÉùºóÐźŲ¨ÐÎ');subplot(2,2,2);plot(f,fftshift(abs(Y)));title('Ìí¼ÓÔëÉùºóÐźÅƵÆ×');subplot(2,2,3);plot(t(1500001:1501000),st_p(1500001:1501000));title('´øͨÂ˲¨ºóÐźŲ¨ÐÎ');subplot(2,2,4); plot(f,fftshift(abs(Q)));title('´øͨÂ˲¨ºóÐźÅƵÆ×');%½âµ÷figure('Name','Ïà¸É½âµ÷ËùµÃ²¨Ðμ°ÆäƵÆ×','NumberTitle','off');ss_am=st_p.*t1;SS_AM=fft(ss_am)f=(0:3000000)*fs/3000001-fs/2;subplot(2,1,1);plot(t(1500001:1503000),ss_am(1500001:1503000));title( 'Ïà³ËÐźÅ');subplot(2,1,2); plot(f,fftshift(abs(SS_AM)));title('Ïà³ËÐźÅƵÆ×'); fcuts1=[2500,30000];mags1=[1 0];devs1=[0.01 0.05];[n,Wn,beta,ftype]=kaiserord(fcuts1,mags1,devs1,fs);hh1=fir1(n,Wn,ftype,kaiser(n+1,beta),'noscale');[H,f]=freqz(hh1,1,1024,fs);m0=fftfilt(hh1,ss_am);M0=fft(m0);f=(0:3000000)*fs/3000001-fs/2;figuresubplot(2,1,1);plot(t(1500001:1501000),m0(1500001:1501000));title('½âµ÷ÐźÅ');subplot(2,1,2); plot(f,fftshift(abs(M0)));title('½âµ÷ÐźÅƵÆ×');11.0005 1.001-101信息信号波形-505x 1050126信息信号频谱1 1.0005 1.001-101载波信号-505x 1050126载波信号频谱11.00051.001-101x 10100已调信号-55x 105012x 10106已调信号频谱2.52.5005 2.501-1-0.500.51x 10100添加噪声后信号波形-505x 105051015x 10105添加噪声后信号频谱2.52.5005 2.501-2-1012x 10100带通滤波后信号波形-55x 1051x 10106带通滤波后信号频谱FM 调制与解调%%FMfigure('Name','FMµ÷ÖƲ¨ÐÎÓëƵÆ×')2.5 2.5005 2.501 2.5015 2.502 2.5025 2.503 2.5035-50510x 1099相乘信号-5-4-3-2-1012345x 105051015105相乘信号频谱2.52.50012.50022.50032.50042.50052.50062.50072.50082.5009 2.5013.93.913.923.93x 1099解调信号-1-0.500.51x 105123105解调信号频谱f0=2000; fc=20000; fs=1000000; Am=1; kf=0.5; Tc=8; Ta=0.001; dt=0.000001;t=[0:1/fs:3];f=(0:length(t)-1)*fs/(length(t))-fs/2;fm0=cos(2*pi*f0*t);mt=fm0;%»ý·ÖÆ÷Éè¼Æw1=0;w2=0;for m=1:length(t)w1=mt(m)+w2;w2=mt(m)+w1;fi(m)=w1/(2*fs);endfi=fi*2*pi/max(abs(fi));I=cos(kf*fi);Q=sin(kf*fi);y1=Am*cos(2*pi*fc*t).*I-Am*sin(2*pi*fc*t).*Q;subplot(2,1,1);plot(t,y1);title('²¨ÐÎ')axis([1e-3 4e-3 -2 2]);Y1=fft(y1);subplot(2,1,2);plot(f,fftshift(abs(Y1))/1e6); title('ƵÆ×') %%Ôز¨ÆµÆ×axis([-4e4 4e4 0 1]);figure('Name','FMµ÷Öƺó¼ÓÔëÉù²¨ÐÎÓë½âµ÷ºó²¨ÐÎÒÔ¼°Â˳ýÖ±Á÷·ÖÁ¿ºóµÄ²¨ÐÎ')y1o=awgn(y1,40);subplot(3,1,1);plot(t,y1o); title('¼ÓÔëÉùºó²¨ÐÎ') %%¼ÓÔëÉùºóµÄÐźÅaxis([1e-3 4e-3 -2 2]);%%´øͨÂ˲¨KSband=2*(3+1)*f0;fcutsb=[fc-KSband-2000 fc-KSbandfc+KSbandfc+KSband+2000]; %%½ÓÊÕ»úÇ°¶Ë´øͨÂ˲¨magsb=[0 1 0];devsb=[0.05 0.01 0.05];[nb,Wnb,betab,ftypeb]=kaiserord(fcutsb,magsb,devsb,fs);hhb=fir1(nb,Wnb,ftypeb,kaiser(nb+1,betab),'noscale'); %´øͨÂ˲¨Æ÷£»st_pb=fftfilt(hhb,y1o);subplot(3,1,2);st_pb=st_pb/1e6;plot(t,st_pb); title('´øͨÂ˲¨Æ÷ºóµÄ²¨ÐÎ')axis([1e-3 4e-3 -2e-6 2e-6]);%΢·ÖÆ÷Éè¼Æfor i=1:length(t)-1 %½ÓÊÕÐźÅͨ¹ý΢·ÖÆ÷´¦Àídiff_st_pb(i)=(st_pb(i+1)-st_pb(i))/dt;endsfm=abs(hilbert(diff_st_pb));subplot(3,1,2);plot(t,[sfm*20 0]);axis([1e-3 4e-3 0 4]);%%¸ôÖ±% KSbandh=2*(3+1)*f0;fcutsh=[0.01 3000];magsh=[0 1];devsh=[0.01 0.05];[nh,Wnh,betah,ftypeh]=kaiserord(fcutsh,magsh,devsh,fs);hhh=fir1(nh,Wnh,ftypeh,kaiser(nh+1,betah),'noscale');sfm_out=fftfilt(hhh,sfm*20);subplot(3,1,3);plot(t,[sfm_out 0]);title('¸ôÖ±ºóµÄ²¨ÐÎ')axis([1e-3 4e-3 -2 2]);11.522.533.54x 10-3-2-1012波形-4-3-2-101234x 10400.51频谱11.522.533.54x 10-3-202加噪声后波形11.522.53 3.54x 10-302411.522.533.54x 10-3-202隔直后的波形。

数字信号处理：用matlab编程实现AM调制音乐信号的同步解调

数字信号处理：用matlab编程实现AM调制音乐信号的同步解调

clear all; close all;clc[x,fs,bit]=wavread('F:\费玉清-一剪梅00_01_23-00_01_28.wav'); x=x(:,1);% sound(x,fs);N=length(x);figuresubplot(2,1,1);plot(x)F1=fft(x,N);grid ontitle('原始音乐信号时域波型')xlabel('Time')ylabel('Magnitude')w1=2/N*[0:N-1];subplot(2,1,2);plot(w1,abs(F1))grid ontitle('原始音乐信号频域波型')xlabel('Frequency/Hz')ylabel('Magnitude')n=0:N-1;x1=cos(n*0.95);figuresubplot(2,2,1);plot(x1)title('余弦信号时域波型')xlabel('Time')ylabel('Magnitude')F2=fft(x1,N);subplot(2,2,2);plot(w1,abs(F2))grid ontitle('余弦信号频域波型')xlabel('Frequency/Hz')ylabel('Magnitude')X=x.*x1';subplot(2,2,3);plot(X)F3=fft(X,N);grid ontitle('高频调制后音乐信号时域波型')xlabel('Time')ylabel('Magnitude')subplot(2,2,4);plot(w1,abs(F3))grid ontitle('高频调制后音乐信号频域波型') xlabel('Frequency/Hz')ylabel('Magnitude')X1=X.*x1';F4=fft(X1,N);figuresubplot(2,1,1);plot(X1);grid ontitle('解制后音乐信号时域波型')xlabel('Time')ylabel('Magnitude')subplot(2,1,2);plot(w1,abs(F4));grid ontitle('解制后音乐信号频域波型')xlabel('Frequency/Hz')ylabel('Magnitude')Rp=1;Rs=15;[N1,Wc]=buttord(0.2,0.3,Rp,Rs);[B,A]=butter(N1,Wc);[H,W]=freqz(B,A);figuresubplot(1,1,1);plot(W/pi,abs(H));grid ontitle('数字巴特沃斯滤波器')xlabel('Digital Frequency/pi')ylabel('Magnitude')y=filter(B,A,X1);% sound(y,fs);figuresubplot(2,1,1)plot(y);grid ontitle('巴特沃斯滤波后音乐信号时域波型') xlabel('Time')ylabel('Magnitude')y=fft(y,N);subplot(2,1,2)plot(w1,abs(y));grid ontitle('滤波后音乐信号频域波型')xlabel('Frequency/Hz')ylabel('Magnitude')N2=33;wc=0.3*pi;hd=ideal(N2,wc);w2=boxcar(N2);w3=blackman(N2);h1=hd.*w2';h2=hd.*w3';M=512;fh1=fft(h1,M);w2=2/M*[0:M-1];fh2=fft(h2,M);figureplot(w2,abs(fh1))grid ontitle('矩形窗滤波器')xlabel('Frequency')ylabel('Magtitude')y1=conv(X1,h1);sound(y1,fs)figuresubplot(2,1,1);plot(y1);grid ontitle('矩形窗滤波后的音乐信号时域波形') xlabel('Time')ylabel('Magtitude')y1=fft(y1,M);subplot(2,1,2);plot(w2,abs(y1));grid ontitle('矩形窗滤波后的音乐信号频域波形') xlabel('Frequency')ylabel('Magtitude')figureplot(w2,abs(fh2))grid ontitle('布莱克曼窗滤波器')xlabel('Frequency')ylabel('Magtitude')y2=conv(X1,h2);% sound(y2,fs)figuresubplot(2,1,1);plot(y2);grid ontitle('布莱克曼窗滤波后的音乐信号时域波形') xlabel('Time')ylabel('Magtitude')y2=fft(y2,M);subplot(2,1,2);plot(w2,abs(y2));grid ontitle('布莱克曼窗滤波后的音乐信号频域波形') xlabel('Frequency')ylabel('Magtitude')。

基于Matlab的AM调制解调

基于Matlab的AM调制解调

基于Matlab的AM调制解调基于Matlab 的AM 调制解调⼀、AM 的调制原理AM 是指对信号进⾏幅度调制[2]。

⼀般做法是先在原信号上叠加⼀个直流信号，以保证信号0)(>+A t f ，然后乘上⼀个⾼频的余弦信号，即得到)]cos()([)(t A t f t g ω+=。

在频域上的效果就是将原信号的域谱移动到W 处，以适合信道传输的最佳频率范围g(t)的包络线即A t f +)(，⽤⼀个简单的包络检测电路就可以接收并还原信号了。

图2.1 仿真原理图调制信号ft t m 2sin )(= （2.1）载波信号t f t c c 2s i n )(= （2.2）调幅信号的时域表达式)()}({0)(t c t m A s t m += （2.3）满⾜条件c f f A t m ≤≤0)( （2.4）幅度调制是⽤调制信号去控制⾼频正弦载波的幅度,使其按调制信号的规律变化的过程[3]。

幅度调制器的⼀般模型如图2.2所⽰。

)(t S mc 图2.2幅度调制模型在图2.2中，若假设滤波器[4]为全通⽹络（ H(ω)＝1），调制信号mt 叠加直流A 0后再与载波相乘，则输出的信号就是常规双边带（AM ）调幅.AM 调制器模型如图2.3所⽰:)(tA 0 )c o s (t c ω图2.3 AM 调制模型AM 信号波形的包络与输⼊基带信号mt 成正⽐，故⽤包络检波的⽅法很容易恢复原始调制信号。

但为了保证包络检波时不发⽣失真，须满⾜max 0)(t m A ≥，否则将出现过调幅现象⽽带来失真。

AM 信号的频谱是由载频分量和上、下两个边带组成（通常称频谱中画斜线的部分为上边带，不画斜线的部分为下边带）。

上边带的频谱与原调制信号的频谱结构相同，下边带是上边带的镜像。

显然，⽆论是上边带还是下边带，都含有原调制信号的完整信息。

故AM 信号是带有载波的双边带信号，它的带宽信号带宽的两倍。

从图中可知发送信号m(t)和直流分量0A 叠加后乘以⾼频载波)(t COS C ω后即可形成AM 调制信号。

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(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]。

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题目利用MATLAB实现信号的AM调制与解调专业、班级电子信息工程技术学号姓名基本要求、主要参考资料等：基本要求：1、掌握利用MATLAB实现信号AM调制与解调的方法。

2、学习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。

3、加深理解调制信号的变化；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。

主要参考资料：1、王秉钧等. 通信原理[M].北京：清华大学出版社，2006.112、陈怀琛.数字信号处理教程----MATLAB释义与实现[M].北京：电子工业出版社,2004.目录摘要 (1)1.matlab简介 (2)1.1matlab基本功能 (2)1.2matlab应用 (2)2.系统总体设计方案 (3)2.1调制信号 (3)2.1.1 matlab实现调制信号的波形 (3)2.1.2 matlab实现调制信号的频谱 (3)2.1.3 matlab实现载波的仿真 (4)2.2信号的幅度调制 (5)2.2.1信号的调制 (5)2.2.2幅度调制原理 (5)2.2.3 matlab实现双边带幅度调制 (7)2.2.4 matlab实现已调信号的频谱图 (7)2.2.5 幅度调制前后的比较 (8)2.3已调信号的解调 (8)2.3.1 AM信号的解调原理及方式 (8)2.3.2 matlab实现已调信号的解调 (10)2.3.3信号解调前后的比较 (111)结论 (122)参考文献 (133)摘 要现在的社会越来越发达，科学技术不断的在更新，在信号和模拟电路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 调制与解调可以在电路里面实现很多功能，制造出很多有用又实惠的电子产品，为我们的生活带来便利。

在我们日常生活中用的收音机也是采用了AM 调制方式，而且在军事和民用领域都有十分重要的研究课题。

本设计主要研究内容是利用MATLAB 实现对()()⎪⎩⎪⎨⎧≤=其他 ,0t ,10002t t Sa t m 进行AM 调制，载波信号频率为1000Hz ，调制深度为0.5。

t0=0.2.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。

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。

关键词：AM 、 调制、 解调、 MAT LAB1.matlab简介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++ ，JAVA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。

1.2matlab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MATLAB 环境，以解决这些应用领域的问题。

2.系统总体设计方案2.1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。

2.1.1 matlab实现调制信号的波形本设计的调制信号为()()⎪⎩⎪⎨⎧≤=其他,0t,1002ttSatm，通过matlab仿真显示出其波形图如图2-1所示图2-1 调制信号2.1.2 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1000hz，matlab仿真频谱如图2-2图2-2已知信号的频谱2.1.3 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1000hz，起波形图如图2-3所示图 2-3载波波形2.2信号的幅度调制2.2.1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。

2.2.2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2-4所示，载波信号，其中A0为外加信号。

)cos()(0Φ+=t w A t c c图2-4（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2-5）。

其时域表达式为： （2.3）图2-5 DSB 信号的调制其频域相应为：(2.4) 与先前幅度调节相比,只是少了直流分量，相应的少了也就是在的处少了冲击响应，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。

t w t m A t S c m cos )]([)(0+=)]()([21)(c c AM w w M w w M w S -++=)]()([0c c w w w w A -++δδπ)(w M c w ±tw t m t S c DSB cos )()(=2.2.3 matlab 实现双边带幅度调制本节主要通过matlab 软件把调制信号()()⎪⎩⎪⎨⎧≤=其他 ,0t ,10002t t Sa t m 调制到载波信号)2000cos()(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2-6所示图2-6已调信号2.2.4 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，可以得到已调信号的频谱图，如图2-7所示图2-7 已调信号频谱图2.2.5 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2-8所示已知信号已知信号频谱已调信号已调信号频谱图2-8 调制前后时域和频域的波形2.3已调信号的解调2.3.1 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图3-1 图3-1AM 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 (3.1) （3.2） 由(3.1)、(3.2)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 += （3.3） 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。

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