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
课程设计论文姓名：***学院：机电与车辆工程学院专业：电子信息工程2班学号：**********安徽科技学院学年第学期《》课程···················装···············订················线···················专业级班姓名学号内容摘要：教师评语：利用MATLAB实现信号的幅度调制与解调专业：电子信息工程（2）班姓名：姜勇学号：1665090208一、设计摘要：现代通信系统要求通信距离远、信道容量大、传输质量好。
在信号处理里面经常要用到调制与解调，而信号幅度调制与解调是最基本，也是经常用到的。
用AM调制与解调可以实现很多功能，制造出很多的电子产品。
本设计主要研究内容是利用MATLAB实现对正弦信)fπ=进行双边带幅度调制，载波信号频率为100Hz，在MATLAB中tsin((t40)显示调制信号的波形和频谱，已调信号的波形和频谱，比较信号调制前后的变化。
并对已调信号解调，比较了解调后的信号与原信号的区别。
信号幅度调制与解调及MATLAB 中信号表示的基本方法及绘图函数的调用，实现了对连续时间信号的可视化表示。
基于MATLAB的信号调制与解调
课程设计任务书学生姓名： 殷 翔 专业班级： 通信0806 指导教师： 郭志强 工作单位： 信息工程学院 题 目:基于MATLAB 的信号调制与解调 初始条件：（1）MATLAB 软件（2）数字信号处理与图像处理基础知识要求完成的主要任务:（1）已知某消息信号⎪⎩⎪⎨⎧≤≤-≤≤=elset t t t t t m 03/23/23/01)(000以双边幅度调制（DSB-AM ）方式调制载波)2cos()(t f t c c π=，所得到的已调制信号记为)(t u ，设s t 15.00=，Hz f c 250=。
试比较消息信号与已调信号，并绘制它们的频谱。
（2）对（1）的DSB-AM 调制信号进行相干解调，并绘出信号的时频域曲线。
（3）对（1）中的信号进行单边带幅度调制（SSB-AM ）绘制信号的时频域曲线。
（4）对（1）中的信号进行常规幅度调制（AM ），给定调制指数8.0=a 绘制信号的时频域曲线。
时间安排：第12周：安排任务，分组 第13-14周：设计仿真，撰写报告 第15周：完成设计，提交报告，答辩指导教师签名： 年 月 日系主任（或责任教师）签名：年月日目录摘要 (I)Abstract (II)1．常规双边带幅度调制（DSB-AM）与解调 (1)1.1DSB-AM调制原理与分析 (1)1.2 常规双边带解调原理 (3)2单边带幅度调制（SSB-AM）原理 (5)3常规幅度调制（AM）原理 (6)3.1幅度调制的一般模型 (6)3.2 常规双边带调幅（AM） (7)3.2.1 AM信号的表达式、频谱及带宽 (7)3.2.2 AM信号的功率分配及调制效率 (9)4. 双边幅度调制（DSB-AM）与解调的MATLAB实现 (10)4.1 DSB-AM调制的MATLAB实现 (10)4.2 相干解调 (12)5单边带幅度调制（SSB-AM）的MATLAB实现 (14)6 常规幅度调制(AM)的MATLAB实现 (16)7 小结与收获 (17)8 参考文献 (18)摘要MATLAB是集数值计算，符号运算及图形处理等强大功能于一体的科学计算语言。
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。
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。
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。
matlabask调制解调
MATLAB中实现ASK（振幅键控）调制解调的步骤如下：
生成随机比特流：使用MATLAB的随机数生成函数生成二进制比特流。
映射比特流到振幅：将二进制比特流映射到相应的振幅值，通常使用高电平和低电平表示二进制比特流的1和0。
调制信号：使用生成的振幅信号调制高频载波信号。
通常可以使用MATLAB的信号处理函数进行调制，如modulate函数。
传输信号：将调制后的信号通过信道传输。
解调信号：在接收端，使用适当的解调方法将调制信号解调为原始比特流。
常用的解调方法包括相干解调和非相干解调。
在MATLAB中，可以使用相关函数进行相干解调，如demodulate函数。
比特流同步：在解调过程中，需要确保解调器与发送端保持同步，以便正确解调出原始比特流。
可以使用适当的同步算法实现比特流的同步。
误码率分析：最后，可以使用MATLAB的误码率分析工具计算解调后的比特流的误码率，以评估调制解调性能。
以上是MATLAB实现ASK调制解调的大致步骤。
ask在matlab中的调制解调
ask在matlab中的调制解调在MATLAB中，调制和解调是数字通信中非常重要的部分。
通过调制和解调技术，我们可以将数字信号转换为模拟信号，或者将模拟信号转换为数字信号。
这篇文章将介绍MATLAB中的调制解调方法以及其在互联网技术中的应用。
一、调制调制是将数字信号转换为模拟信号的过程。
MATLAB中提供了多种调制技术，包括频移键控调制（FSK）、相移键控调制（PSK）、正交振幅调制（QAM）等。
1. 频移键控调制（FSK）频移键控调制是一种基于频率的调制方法，可以将不同的数字信号映射到不同的频率上。
MATLAB中可以使用comm.FSKModulator和comm.FSKDemodulator函数实现FSK调制解调。
2. 相移键控调制（PSK）相移键控调制是一种基于相位的调制方法，可以将不同的数字信号映射到不同的相位上。
MATLAB中可以使用comm.PSKModulator和comm.PSKDemodulator函数实现PSK调制解调。
3. 正交振幅调制（QAM）正交振幅调制是一种结合了频移键控调制和相移键控调制的调制方法，可以将数字信号映射到不同的频率和相位上。
MATLAB中可以使用comm.RectangularQAMModulator和comm.RectangularQAMDemodulator函数实现QAM调制解调。
二、解调解调是将模拟信号转换为数字信号的过程。
在MATLAB中，可以使用相应的解调器函数对调制后的信号进行解调。
1. FSK解调使用comm.FSKDemodulator函数可以对FSK调制后的信号进行解调，将其转换为数字信号。
2. PSK解调使用comm.PSKDemodulator函数可以对PSK调制后的信号进行解调，将其转换为数字信号。
3. QAM解调使用comm.RectangularQAMDemodulator函数可以对QAM调制后的信号进行解调，将其转换为数字信号。
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。
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。
ssb调制和解调的matlab程序
一、概述信号调制和解调是通信领域中非常重要的技术，它涉及到信号的传输和恢复以及系统的性能优化。
在调制解调技术中，SSB（Single Side Band）调制是一种常用的调制技术，它可以将基带信号转换成一个侧带信号，从而减小信号的带宽，提高信号传输的效率。
在本文中，我们将介绍如何使用Matlab编写SSB调制和解调的程序。
二、SSB调制的Matlab程序编写1. 信号的生成我们需要生成一个基带信号。
我们可以使用Matlab的信号生成函数来创建一个频率为f的正弦信号，表示为s(t)=A*cos(2*pi*f*t)，其中A为信号的幅度，f为信号的频率，t为时间变量。
这个正弦信号将作为SSB调制的输入信号。
2. 调制接下来，我们需要对生成的基带信号进行SSB调制。
SSB调制的本质是将基带信号进行频率偏移，使得信号只存在一个侧带。
我们可以使用Matlab的频谱平移函数来实现SSB调制，具体的步骤如下：(1) 对基带信号进行频谱平移，使得信号的频率向上或向下偏移f，即sSB(t) = s(t)*exp(j*2*pi*f*t)。
(2) 使用Matlab的滤波函数对平移后的信号进行滤波，得到SSB调制后的信号sSB(t)。
3. 绘制频谱在得到SSB调制后的信号后，我们可以使用Matlab的频谱分析函数对信号的频谱进行分析，得到信号的频谱图像。
这可以帮助我们验证SSB调制的效果，确保信号只存在一个侧带。
三、SSB解调的Matlab程序编写1. 接收信号在进行SSB解调之前，我们首先需要先接收到SSB调制后的信号。
我们可以使用Matlab的通信接收函数来模拟信号的接收过程，并得到接收的信号sR(t)。
2. 解调接下来，我们需要对接收到的信号进行SSB解调。
SSB解调的本质是将信号的频率还原到原始的基带频率。
具体的步骤如下：(1) 对接收到的信号进行频谱平移的逆操作，得到平移前的信号sD(t) = sR(t)*exp(-j*2*pi*f*t)。
matlab模拟调制解调
matlab模拟调制解调
《用MATLAB模拟调制解调技术》。
调制解调技术是通信领域中的重要概念，它在无线通信、有线通信以及光通信等各种通信系统中都有着广泛的应用。
MATLAB作为一款强大的科学计算软件，提供了丰富的工具和函数来进行调制解调技术的模拟和仿真。
本文将介绍如何利用MATLAB进行调制解调技术的模拟，并通过实例演示其应用。
首先，我们将介绍调制技术。
调制是指将数字信号转换为模拟信号或者将模拟信号转换为数字信号的过程。
常见的调制方式包括调幅调制（AM）、调频调制（FM）、调相调制（PM）等。
在MATLAB 中，我们可以利用其内置的信号处理工具箱来实现各种调制技术的模拟。
其次，我们将介绍解调技术。
解调是指将调制后的信号还原为原始信号的过程。
常见的解调方式包括包络检波、同步检波、相干检波等。
利用MATLAB，我们可以通过仿真和实验来验证不同解调技术的性能和特点。
接下来，我们将通过一个实例来演示如何利用MATLAB进行调制
解调技术的模拟。
我们将以调幅调制为例，首先生成一个原始信号，然后对其进行调幅调制，并最终进行解调还原原始信号。
通过MATLAB的仿真和可视化工具，我们可以清晰地观察到调制解调的过
程和效果。
总之，MATLAB为调制解调技术的模拟和仿真提供了便利的工具
和函数，使得我们可以更加直观地理解和掌握这一重要的通信技术。
通过学习和实践，我们可以更好地应用调制解调技术于实际工程中，为通信系统的设计和优化提供有力的支持。
MATLAB幅度调制与解调源程序
MATLAB幅度调制与解调源程序源程序clcT=0.001; %采样周期fs=1/T; %采样频率Tp=1;%观察时间N=Tp/T;%采样点n=-N/2:(N-1)/2;t=n*T;Yi=sin(40*pi*t); %调制信号subplot (211);plot (t,Yi);xlabel('t');ylabel('幅度');title('调制信号');axis([0,.5,-1,1]);Yk=fft (Yi,2048) ;%对调制信号进行傅立叶变换Yw=2*pi/N*abs (fftshift (Yk)) ;Fw=[-1024:1023] /2048*fs;subplot (212);plot (Fw,Yw);xlabel('频率/hz');ylabel('调制信号频谱幅度');title('调制信号频谱');axis([-40,40,0,3]);figurey1=cos(200*pi*t); %调制信号subplot(211);plot(t,y1);xlabel('t');ylabel('幅度');title('载波信号');axis([0,.1,-1,1]);fm=20;fs=1000;N=512;Y2=fft(y1,N);% 对调制信号进行傅里叶变换yw=abs(fftshift(Y2));fw=[-255:256]/N*fs;subplot(212);plot(fw,yw);xlabel('频率/hz');ylabel('载波信号频谱幅度');title('载波信号频谱');axis([-200,200,0,100]);012345678910-1-0.500.51-50-40-30-20-100102030405000.511.52fs=1000; t=0:1/fs:.8; fc=100;y=sin(pi*40*t);x=modulate(y,fc,fs,'amdsb-tc'); %双边带调幅 subplot(211); plot(t,x);title('双边带调幅波形'); subplot(212); p=fft(x,1024); p1=fftshift(p); w=0:511; p2=abs(p1); plot(w,p2(1:512)); title('双边带调幅频谱'); axis([300,500,-10,500])00.10.20.30.40.50.60.70.8-2-1012双边带调幅波形3003203403603804004204404604805000100200300400500双边带调幅频谱t=-1:0.001:1; A0=1; %载波信号振幅 A1=1; %调制信号振幅 A2=1; %已调信号振幅 f=100; %载波信号频率 w0=2*f*pi;m=0.1; %调制度Uc=A0.*cos(w0*t); %载波信号 subplot(5,2,1); plot(t,Uc); title('载波信号');axis([-0.1,0.1,-1,1]);grid on; T1=fft(Uc); subplot(5,2,2); plot(abs(T1));title('载波信号频谱');axis([0,400,0,1000]);grid on;mes=A1*cos(40*pi*t); %调制信号subplot(5,2,3);plot(t,mes);title('调制信号');axis([-.5,.5,-1,1]);grid on;T2=fft(mes);subplot(5,2,4);plot(abs(T1));title('调制信号频谱');axis([0,400,0,1000]);grid on;Udsb=mes.*Uc; %DSB 已调信号subplot(5,2,5);plot(t,Udsb);title('DSB已调波形');axis([-.1,.1,-1.5,1.5]);grid on;subplot(5,2,6);T3=fft(Udsb); % 对DSB已调信号进行傅里叶变换plot(abs(T3));title('DSB已调频谱');axis([0,400,0,600]);grid on;Ddsb=Udsb.*cos(w0*t); % 对DSB调制信号进行解调subplot(5,2,7);plot(t,Ddsb);title('滤波前的DSB解调信号波形');grid on;axis([-0.1,0.1,-1,1]);T4=fft(Ddsb); %求DSB信号的频谱subplot(5,2,8);plot(abs(T4));title('滤波前的DSB解调信号频谱');grid on;axis([0,80,0,600]);Ft=1000;Fp=80; %通带边界频率Fs=100; %阻带截止频率wp=2*pi*Fp/Ft;ws=2*pi*Fs/Ft;fp=2*Ft*tan(wp/2);fs=2*Fs*tan(wp/2);[n11,wn11]=buttord(wp,ws,1,50,'s'); %求低通滤波器的阶数和截止频率[b11,a11]=butter(n11,wn11,'s'); %求S域的频率响应的参数[num11,den11]=bilinear(b11,a11,0.5); %双线性变换实现S域到Z域的变换[h,w]=freqz(num11,den11); %根据参数求出频率响应z11=filter(num11,den11,Ddsb); %IIR滤波器滤波subplot(5,2,9);plot(t,z11,'r');title('滤波后的DSB解调信号波形');axis([-0.5,0.5,-1,1]);grid on;T5=fft(z11); %求DSB信号的频谱subplot(5,2,10);plot(abs(T5),'r');title('滤波后的DSB解调信号频谱');axis([0,80,0,600]);gridon;-101载波信号05001000载波信号频谱-101调制信号05001000调制信号频谱-101DSB 已调波形0500DSB 已调频谱-101滤波前的DSB 解调信号波形0500滤波前的DSB 解调信号频谱-101滤波后的DSB 解调信号波形500滤波后的DSB 解调信号频谱[2] 燕庆明主编.信号与系统[M]. 高等教育出版社, 2001[3] 樊昌信等编.通信原理[M]. 国防工业出版社, 1995clcT=0.001; %采样周期fs=1/T; %采样频率Tp=10;N=Tp/T;n=0:N-1;t=n*T;Yi=sin (40*pi*t).*cos(200*pi*t); %调制后信号subplot (211);plot (t,Yi);title('DSB已调波形');axis([0,.3,-1,1]);Yk=fft (Yi,2048) ;%对调制后信号进行傅立叶变换Yw=2*pi/N*abs (fftshift (Yk)) ;Fw=[-1024:1023] /2048*fs;subplot (212);plot (Fw,Yw);axis([-200,200,0,.1]);clcT=0.001; %采样周期fs=1/T; %采样频率Tp=10;N=Tp/T;n=0:N-1;t=n*T;Yi=sin (40*pi*t); %调制信号subplot (211);plot (t,Yi);title('调制信号');axis([0,.5,-1,1]);Yk=fft (Yi,2048) ;%对调制信号进行傅立叶变换Yw=2*pi/N*abs (fftshift (Yk)) ;Fw=[-1024:1023] /2048*fs;subplot (212);plot (Fw,Yw);axis([-50,50,0,.3]);。
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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-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2-2100200300400500600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。