MATLAB实现信号的调制与解调
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的模拟信号频率调制与解调分析

基于MATLAB的模拟信号频率调制与解调分析信号频率调制(FM)是一种将信息信号调制到载频波形上以便在传输过程中保持信号质量的技术。
本文将基于MATLAB对信号频率调制与解调进行分析与模拟。
首先,我们需要生成一个调制信号。
以正弦信号为例,通过改变该信号的频率来模拟调制信号。
我们可以使用MATLAB的信号处理工具箱中的`fmmod(`函数来实现这一点。
以下是一个示例代码:```matlabt = 0:1/fs:1; % 时间向量fc = 2000; % 载频频率fm = 100; % 调制信号频率m = sin(2*pi*fm*t); % 调制信号modulatedSignal = fmmod(m, fc, fs); % 使用fmmod进行调频调制subplot(2,1,1);plot(t, m);title('调制信号');xlabel('时间');ylabel('振幅');subplot(2,1,2);title('调制后信号');xlabel('时间');ylabel('振幅');```上述代码中,我们定义了采样频率、时间向量、载频频率和调制信号频率,并生成了调制信号。
然后,我们使用`fmmod(`函数将调制信号调制到载频波形上。
最后,我们用两个子图分别显示调制信号和调制后信号。
接下来,我们将对调制后的信号进行解调以还原原始信号。
我们可以使用MATLAB的信号处理工具箱中的`fmdemod(`函数。
以下是一个示例代码:```matlabdemodulatedSignal = fmdemod(modulatedSignal, fc, fs); % 使用fmdemod进行解调subplot(2,1,1);plot(t, modulatedSignal);title('调制后信号');xlabel('时间');ylabel('振幅');subplot(2,1,2);title('解调后信号');xlabel('时间');ylabel('振幅');```上述代码中,我们使用`fmdemod(`函数对调制后的信号进行解调。
MATLAB中的信号调制与解调技巧

MATLAB中的信号调制与解调技巧随着科技的不断发展,无线通信越来越成为人们生活中不可或缺的一部分。
在无线通信系统中,信号调制与解调技巧起到至关重要的作用。
而MATLAB作为一种强大的工具,能够帮助工程师们在信号调制与解调方面进行深入研究和实践。
一、信号调制的基本原理与方法信号调制是将原始信号(baseband signal)通过改变某些参数来转换为调制信号(modulated signal)。
常见的信号调制方法包括幅度调制(AM)、频率调制(FM)和相位调制(PM)。
1.1 幅度调制幅度调制是一种通过改变信号的振幅来调制信号的方法。
MATLAB提供了丰富的函数和工具箱,可以方便地进行幅度调制的模拟和分析。
例如,我们可以使用MATLAB中的ammod函数来模拟幅度调制过程。
首先,我们需要准备一个原始信号,可以是一个正弦波或任何其他波形。
然后,通过设置调制指数(modulation index)来改变振幅。
最后,使用ammod函数对原始信号进行调制,生成调制后的信号。
1.2 频率调制频率调制是一种通过改变信号的频率来实现调制的方法。
以调幅电台为例,电台信号的频率会随着音频信号的变化而改变。
在MATLAB中,我们可以利用fmmod函数来模拟频率调制过程。
类似于幅度调制,我们需要先准备一个原始信号。
然后,通过设置调制指数和载波频率来改变频率。
最后,使用fmmod函数对原始信号进行调制,生成调制后的信号。
1.3 相位调制相位调制是一种通过改变信号的相位来实现调制的方法。
在数字通信系统中,相位调制常用于传输和提取数字信息。
MATLAB中的pmmod函数可以方便地实现相位调制。
与前两种调制方法类似,我们需要先准备一个原始信号。
然后,设置调制指数和载波频率来改变相位。
最后,使用pmmod函数对原始信号进行调制,生成调制后的信号。
二、信号解调的基本原理与方法信号解调是将调制信号恢复为原始信号的过程。
解调方法通常与调制方法相对应,常见的解调方法包括幅度解调(AM)、频率解调(FM)和相位解调(PM)。
基于Matlab的模拟调制与解调实验报告

基于Matlab的模拟调制与解调(开放实验)一、实验目的(一)了解AM、DSB和SSB 三种模拟调制与解调的基本原理(二)掌握使用Matlab进行AM调制解调的方法1、学会运用MATLAB对基带信号进行AM调制2、学会运用MATLAB对AM调制信号进行相干解调3、学会运用MATLAB对AM调制信号进行非相干解调(包络检波)(三)掌握使用Matlab进行DSB调制解调的方法1、学会运用MATLAB对基带信号进行DSB调制2、学会运用MATLAB对DSB调制信号进行相干解调(四)掌握使用Matlab进行SSB调制解调的方法1、学会运用MATLAB对基带信号进行上边带和下边带调制2、学会运用MATLAB对SSB调制信号进行相干解调二、实验环境MatlabR2020a三、实验原理(一)滤波法幅度调制(线性调制)(二)常规调幅(AM)1、AM表达式2、AM波形和频谱3、调幅系数m(三)抑制载波双边带调制(DSB-SC)1、DSB表达式2、DSB波形和频谱(四)单边带调制(SSB)(五)相关解调与包络检波四、实验过程(一)熟悉相关内容原理 (二)完成作业已知基带信号()()()sin 10sin 30m t t t ππ=+,载波为()()cos 2000c t t π= 1、对该基带信号进行AM 调制解调(1)写出AM 信号表达式,编写Matlab 代码实现对基带进行进行AM 调制,并分别作出3种调幅系数(1,1,1m m m >=<)下的AM 信号的时域波形和幅度频谱图。
代码 基带信号fs = 10000; % 采样频率 Ts = 1/fs; % 采样时间间隔t = 0:Ts:1-Ts; % 时间向量m = sin(10*pi*t) + sin(30*pi*t); % 基带信号载波信号fc = 1000; % 载波频率c = cos(2*pi*fc*t); % 载波信号AM调制Ka = [1, 0.5, 2]; % 调制系数m_AM = zeros(length(Ka), length(t)); % 存储AM调制信号相干解调信号r = zeros(length(Ka), length(t));绘制AM调制信号的时域波形和幅度频谱图figure;for i = 1:length(Ka)m_AM(i, :) = (1 + Ka(i)*m).*c; % AM调制信号subplot(3, 2, i);plot(t, m_AM(i, :));title(['AM调制信号(Ka = ' num2str(Ka(i)) ')']);xlabel('时间');ylabel('幅度');ylim([-2, 2]);subplot(3, 2, i+3);f = (-fs/2):fs/length(m_AM(i, :)):(fs/2)-fs/length(m_AM(i, :));M_AM = fftshift(abs(fft(m_AM(i, :))));plot(f, M_AM);title(['AM调制信号的幅度频谱图(Ka = ' num2str(Ka(i)) ')']);xlabel('频率');ylabel('幅度');r(i, :) = m_AM(i, :) .* c; % 相干解调信号end绘制相干解调信号的时域波形和幅度频谱图figure;for i = 1:length(Ka)subplot(length(Ka), 1, i);plot(t, r(i, :));title(['相干解调信号(Ka = ' num2str(Ka(i)) ')']);xlabel('时间');ylabel('幅度');end图像(2)编写Matlab代码实现对AM调制信号的相干解调,并作出图形。
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
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matlab2ask信号调制与解调原理
MATLAB中2ASK(二进制振幅键控)信号的调制与解调原理如下:
1. 调制原理:基带码元d(t)和高频载波相乘实现2ASK信号的调制。
具体来说,如果基带码元为二进制信号,那么其幅度变化将控制载波信号的通断,从而实现数字信息的传递。
在MATLAB中,可以使用信号处理工具箱中的函数来生成2ASK信号。
2. 解调原理:2ASK信号经过信道传输之后,再和载波相乘,然后经过低通滤波后抽样判决恢复出原始基带码元信号。
解调过程中,使用一个同频同相的本地载波与要解调的信号相乘,去掉高频部分即可恢复出原始的基带码元信号。
在MATLAB中,可以使用信号处理工具箱中的函数来实现2ASK信号的解调。
需要注意的是,以上只是一种简化的2ASK调制和解调过程的描述,实际的通信系统中可能还会包括其他的信号处理过程,如信道编码、调制解调、信号同步等。
在MATLAB中进行仿真时,需要根据实际需求进行相应的设计和调整。
使用Matlab进行信号调制和解调技术

使用Matlab进行信号调制和解调技术信号调制和解调是通信系统中非常重要的环节,它们能够将原始信号转换为适合传输的调制信号,并在接收端将其恢复为原始信号。
Matlab是一种功能强大的工具,提供了丰富的信号处理函数和算法,可以方便地进行信号调制和解调的研究与实现。
本文将介绍如何使用Matlab进行信号调制和解调技术,并通过实例展示其在通信系统中的应用和效果。
一、调制技术概述调制技术是将需要传输的信息信号转换为载波信号的过程。
常见的调制技术包括幅度调制(AM)、频率调制(FM)和相位调制(PM)。
调制的目的是将低频信号转换为高频信号,使得信号能够在较长距离传输,并能够通过信道传输到接收端。
在Matlab中,可以使用内置函数如ammod、fmmod和pmmod来实现不同的调制技术。
以幅度调制为例,可以使用ammod函数来实现。
下面给出一个简单的幅度调制实例。
```matlabfs = 1000; % 采样频率t = 0:1/fs:1-1/fs; % 时间序列fc = 100; % 载波频率Ac = 1; % 载波幅度ym = sin(2*pi*10*t); % 原始信号ym_mod = ammod(ym, fc, fs, Ac); % 幅度调制```上述代码中,首先定义了采样频率fs、时间序列t、载波频率fc和载波幅度Ac。
然后,生成了一个原始信号ym,其中使用了sin函数生成了一个频率为10Hz的正弦波。
最后使用ammod函数对原始信号进行幅度调制,得到了调制后的信号ym_mod。
二、解调技术概述解调技术是将调制后的信号恢复为原始信号的过程。
解调技术主要包括幅度解调(AM)、频率解调(FM)和相位解调(PM)。
解调的目的是从调制信号中提取出原始信号,以实现信息的传输。
在Matlab中,可以使用内置函数如amdemod、fmdemod和pmdemod来实现不同的解调技术。
以幅度解调为例,可以使用amdemod函数来实现。
matlabask调制解调
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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
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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。
利用MATLAB实现DPSK调制及解调
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利用MATLAB实现DPSK调制及解调
DPSK(Differential Phase Shift Keying)调制是一种数字信息传输调制方式。
它采用相位差的改变来表示数字信息,具有抗噪声和波动的能力,因此在数字通信领域得到了广泛的应用。
MATLAB是一种适合数字信号处理的工具,可以有效地实现DPSK调制及解调。
以下是具体的实现步骤:
DPSK调制
1. 生成数字信息比特流,转换为1和-1形式。
2. 将比特流进行差分编码得到差分比特流。
3. 将差分比特流分组,每组2个比特。
4. 根据相邻两个比特的差异,确定相位差。
差分比特流为00或11时,相位差为0;差分比特流为01或10时,相位差为π。
5. 根据相位差,生成相位进行调制得到调制信号。
可以使用sinc函数或高斯函数对信号进行脉冲整形。
DPSK解调
1. 将DPSK调制后的信号送入相干解调器。
2. 使用带通滤波器去除高频噪声。
3. 再次进行相干解调,得到调制信号。
4. 对调制信号进行差分解码还原差分比特流。
5. 对差分比特流进行译码得到数字信息比特流。
利用MATLAB实现DPSK调制及解调的代码可在Matlab官网上找到并学习使用。
MATLAB中的数字信号调制与解调方法
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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。
QPSK调制与解调在MATLAB平台上的实现

QPSK调制与解调在MATLAB平台上的实现QPSK(Quadrature Phase Shift Keying)是一种常用的调制解调技术,常用于数字通信中。
在QPSK调制中,每个符号代表两个比特,通过将这两个比特与正交信号载波进行调制,实现高效的数据传输。
在这篇文章中,我们将介绍如何在MATLAB平台上实现QPSK调制和解调。
1.QPSK调制首先,我们需要生成待发送的二进制比特序列。
我们可以使用randi 函数生成0和1之间的随机整数序列。
```matlabbits = randi([0,1],1,N);```N表示待发送的比特数。
接下来,我们需要将这个二进制序列转换为QPSK调制符号。
在QPSK 调制中,我们将每两个比特映射到一个复数符号。
将0映射为1+j,将1映射为1-j。
```matlabfor i = 1:2:Nif bits(i) == 0 && bits(i+1) == 0symbols((i+1)/2) = 1 + 1i;elseif bits(i) == 0 && bits(i+1) == 1symbols((i+1)/2) = 1 - 1i;elseif bits(i) == 1 && bits(i+1) == 0symbols((i+1)/2) = -1 + 1i;elseif bits(i) == 1 && bits(i+1) == 1symbols((i+1)/2) = -1 - 1i;endend```最终得到的symbols变量即为QPSK调制后的复数符号序列。
2.QPSK解调首先,我们需要接收到的QPSK信号进行解调,得到复数符号序列。
```matlabsymbols_received = received_signal./carrier; % 将接收到的信号除以载波得到复数符号序列```其中received_signal为接收到的QPSK信号,carrier为发送端使用的载波。
基于matlab的oqpsk调制解调

基于matlab的oqpsk调制解调在MATLAB 中进行OQPSK(Offset Quadrature Phase Shift Keying)调制和解调可以使用Communications Toolbox 提供的功能。
下面分别给出 OQPSK 调制和解调的示例代码:OQPSK 调制:% 参数设置Fs = 1000; % 采样率Ts = 1/Fs; % 采样间隔fc = 100; % 载波频率data = randi([0, 1], 1, 100); % 随机生成二进制数据% OQPSK 调制modulatedSignal = oqpskmod(data, fc, Fs, 'InputType', 'bit', 'PhaseOffset', pi/4);% 显示调制后的信号t = (0:length(modulatedSignal)-1) * Ts;figure;plot(t, real(modulatedSignal), t, imag(modulatedSignal));title('OQPSK Modulated Signal');xlabel('Time (s)');legend('I Channel', 'Q Channel');OQPSK 解调:% OQPSK 解调demodulatedData = oqpskdemod(modulatedSignal, fc, Fs, 'OutputType', 'bit', 'PhaseOffset', pi/4);% 显示解调后的数据figure;stem(data, 'r', 'DisplayName', 'Original Data');hold on;stem(demodulatedData, 'b', 'DisplayName', 'Demodulated Data');title('OQPSK Demodulation Result');xlabel('Bit Index');ylabel('Bit Value');legend('Original Data', 'Demodulated Data');这里使用了Communications Toolbox 中的oqpskmod 和oqpskdemod 函数,其中oqpskmod 用于OQPSK 调制,oqpskdemod 用于OQPSK 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。
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 qpsk调制解调代码

一、介绍Matlab是一种专门用于科学计算和数据可视化的强大工具,QPSK调制解调是数字通信领域中常用的调制解调技术。
本文将介绍如何使用Matlab编写QPSK调制解调的代码。
二、QPSK调制原理QPSK是Quadrature Phase Shift Keying的缩写,即正交相移键控。
在QPSK调制中,将输入的数字比特流分成两路,分别用正弦波和余弦波进行调制。
通过将正弦波和余弦波的相位进行调整,可以将数字比特流转换为模拟信号进行传输。
三、QPSK调制过程1.将输入的数字比特流分为两路,分别表示为I路和Q路。
2.将I路比特流进行调制,使用正弦波作为载波信号,调整相位进行调制。
3.将Q路比特流进行调制,使用余弦波作为载波信号,调整相位进行调制。
4.将调制后的信号进行合并,得到QPSK调制信号。
四、QPSK解调过程1.接收到QPSK调制信号后,将信号分为I路和Q路。
2.将I路信号与正弦波进行乘积运算并积分,得到解调后的I路比特流。
3.将Q路信号与余弦波进行乘积运算并积分,得到解调后的Q路比特流。
五、Matlab QPSK调制解调代码实现```matlab生成随机QPSK调制信号data = randi([0, 1], 1, 1000); 生成随机比特流I = data(1:2:end); 取偶数位作为I路数据Q = data(2:2:end); 取奇数位作为Q路数据symbols = 2*I-1 + 1i*(2*Q-1); 将I路和Q路数据映射为QPSK符号显示QPSK调制信号scatterplot(symbols); 显示QPSK调制信号的星座图QPSK解调data_est = zeros(1, length(data));data_est(1:2:end) = real(symbols) > 0; 解调I路数据data_est(2:2:end) = imag(symbols) > 0; 解调Q路数据```六、总结本文介绍了QPSK调制解调的原理和过程,并给出了使用Matlab实现QPSK调制解调的代码。
Matlab中的相位调制与解调方法详解

Matlab中的相位调制与解调方法详解引言在通信领域,相位调制与解调是一种常见的调制解调方法,它可以在信号传输过程中实现信息的编码与解码,保证信号的可靠传输。
Matlab作为一种常用的数学软件,不仅可以进行信号处理与调制解调,还提供了许多有用的工具箱,方便开发人员进行相关研究和应用实践。
本文将详细介绍Matlab中的相位调制与解调方法。
一、相位调制相位调制是将信号的相位随时间的变化进行调制,以实现信号的传输和解调。
在Matlab中,常用的相位调制方法有相移键控调制(PSK)和二进制相移键控调制(BPSK)。
1. 相移键控调制(PSK)相移键控调制是一种常见的数字调制方法,通过改变信号的相位来传输信息。
Matlab中提供了pskmod函数来实现相移键控调制,其基本语法为:modulatedSignal = pskmod(data, M, initialPhase)其中,data是待调制的数据,M是相移键控调制的阶数,initialPhase是调制信号的初始相位。
例如,若要进行4PSK调制,可以使用以下代码:data = [0 1 3 2]; % 待调制数据M = 4; % 4PSK调制initialPhase = 0; % 初始相位为0modulatedSignal = pskmod(data, M, initialPhase);2. 二进制相移键控调制(BPSK)二进制相移键控调制是相移键控调制的一种特殊形式,用于二进制数据的传输。
在Matlab中,可以使用bpskmod函数来实现二进制相移键控调制,其基本语法为:modulatedSignal = bpskmod(data)其中,data是待调制的二进制数据。
例如,若要进行BPSK调制,可以使用以下代码:data = [0 1 1 0 1]; % 待调制二进制数据modulatedSignal = bpskmod(data);二、相位解调相位解调是将接收到的调制信号还原为原始信号的过程。
利用MATLAB实现8-PSK调制及解调

利用MATLAB实现8-PSK调制及解调介绍本文档将介绍如何利用MATLAB实现8-PSK调制和解调,以及相关的步骤和方法。
步骤1. 安装MATLAB软件并打开它。
2. 创建一个新的MATLAB脚本文件。
3. 在脚本文件中定义一个变量来表示输入信号。
可以使用数字或信号序列来表示输入。
4. 使用MATLAB中的'pskmod'函数来进行8-PSK调制。
此函数将输入信号转换为8-PSK调制信号。
示例代码:input_signal = [0 1 1 0 1 0 0 1]; % 输入信号modulated_signal = pskmod(input_signal, 8); % 8-PSK调制5. 可选地,您可以将调制后的信号可视化以进行分析和检查。
示例代码:plot(modulated_signal); % 绘制调制后的信号波形xlabel('时间');ylabel('幅度');title('8-PSK调制信号');6. 使用MATLAB中的'pskdemod'函数来进行8-PSK解调。
此函数将调制信号转换回原始信号。
示例代码:demodulated_signal = pskdemod(modulated_signal, 8); % 8-PSK 解调7. 最后,您可以将解调后的信号与原始信号进行比较以验证解调的准确性。
示例代码:is_equal = isequal(input_signal, demodulated_signal); % 比较解调信号和原始信号是否相等disp(is_equal); % 输出比较结果结论通过以上步骤和方法,您可以利用MATLAB实现8-PSK调制和解调。
请根据您的实际需求进行进一步的分析和处理。
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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
)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 t
ππ=,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 Ω
⑵ 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。
[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。
对1,2题解答,程序如下:
clc;close all;clear;
% Fm=10;Fs=1000;Fc=100;N=1000;k=0:N-1;
% t=k/Fs;
n=[0:256];Fc=100000;Fs=1000000;N=1000;
xn=abs(sin(2*pi*n/256));
% x=abs(sin(2.0*pi*Fm*t));xf=abs(fft(x,N));
xf=abs(fft(xn,N));
y2=modulate(xn,Fc,Fs,'am');
subplot(211);
plot(n(1:200),y2(1:200));
xlabel('时间(s)');ylabel('幅值');title('调幅信号');
yf=abs(fft(y2,N));
subplot(212);stem(yf(1:200));xlabel('频率(H)');ylabel('幅值'); xo=demod(y2,Fc,Fs,'am');
figure
subplot(211)
plot(n(1:200),xn(1:200));
title('原信号');
subplot(212)
plot(n(1:200),2*xo(1:200));
title('解调信号');
axis([1 200 0 1]);
figure
y2=modulate(xn,Fc,Fs,'fm');
subplot(211);
plot(n(1:200),y2(1:200));
xlabel('时间(s)');ylabel('幅值');title('调频信号');
yf=abs(fft(y2,N));
subplot(212);stem(yf(1:200));xlabel('频率(H)');ylabel('幅值'); xo=demod(y2,Fc,Fs,'fm');
figure
subplot(211)
plot(n(1:200),xn(1:200));
title('原信号');
subplot(212)
plot(n(1:200),1.6*xo(1:200));
title('解调信号');
axis([1 200 0 1]);
figure
y2=modulate(xn,Fc,Fs,'pm');
subplot(211);
plot(n(1:200),y2(1:200));
xlabel('时间(s)');ylabel('幅值');title('调相信号');
yf=abs(fft(y2,N));
subplot(212);stem(yf(1:200));xlabel('频率(H)');ylabel('幅值'); xo=demod(y2,Fc,Fs,'pm');
figure
subplot(211)
plot(n(1:200),xn(1:200));
title('原信号');
subplot(212)
xo=xo/3.15;
plot(n(1:200),xo(1:200));
title('解调信号');
axis([1 200 0 1]);
运行结果如下:
[思考题]
1.在信号调制解调时,除正弦信号可作载波外,还有什么信号可以做为载波?
脉冲信号
2.何谓频分复用,时分复用?两者有何区别,又有何意义?
频分复用(FDM,Frequency Division Multiplexing)就是将用于传输信道的总带宽划分成若干个子频带(或称子信道),每一个子信道传输1路信号。
频分复用要求总频率宽度大于各个子信道频率之和,同时为了保证各子信道中所传输的信号互不干扰,应在各子信道之间设立隔离带,这样就保证了各路信号互不干扰(条件之一)。
频分复用技术的特点是所有子信道传输的信号以并行的方式工作,每一路信号传输时可不考虑传输时延,因而频分复用技术取得了非常广泛的应用。
频分复用技术除传统意义上的频分复用(FDM)外,还有一种是正交频分复用(OFDM)。
时分复用TDM是采用同一物理连接的不同时段来传输不同的信号,也能达到多路传输的目的。
时分多路复用以时间作为信号分割的参量,故必须使各路信号在时间轴上互不重叠。