多采样率数字信号处理及其MATLAB仿真
如何使用Matlab做数字信号处理的仿真1
如何使⽤Matlab做数字信号处理的仿真1例如第三版数字信号处理P51 -1.14习题时域离散信号的相关性研究x(n)=Asin(ωn)+u(n),其中ω=π/16,u(n)是⽩噪声，现要求
⑴、产⽣均值为0，功率P=0.1的均匀分布⽩噪声u(n),求u(n)⾃相关函数ru(m)
⑵、使x(n)的信噪⽐10dB 决定A的数值 并画出x(n)的图形及其⾃相关函数的图形
（1）
1 新建⼀个matlab脚本---edit ⽂件名.m
2 然后再.m后缀的⽂件中编写代码
3 在脚本中调试：直接打⽂件名+回车键就可以调试了，
4 过⼀会会出现如下最右边的图形
edit jaoany.m
p=0.1;N=50000;
u0=rand(1,N);u0=u0-mean(u0);
a=sqrt(p/0.083);u=u0*a;
power_u=dot(u,u)/N
plot(u(1:100));grid on;
求⾃相关函数
>> ru=xcorr(u,100,'unbiased');plot(ru) %求⾃相关函数
⑵、使x(n)的信噪⽐10dB 决定A的数值 并画出x(n)的图形及其⾃相关函数的图形
运⾏可以直接在>>l后⾯敲下代码，不过错了不好编辑，建议还是建⽴⼀个.m的⽂档来编写
n=0:49999;
y=0.5*pi*sin(0.0625*pi*n);
x=y+u;
plot(x(1:100));grid on;
求⾃相关函数>> rx=xcorr(x,100,'unbiased');plot(rx)%求⾃相关函数。
Matlab中的数字信号处理方法与实例
Matlab中的数字信号处理方法与实例数字信号处理是一门研究数字信号在数字域中分析、处理和改变的学科。
Matlab是一种强大的数值计算工具，被广泛应用于信号处理领域。
本文将介绍一些在Matlab中常用的数字信号处理方法与实例，并通过实例来展示它们的应用。
1. 信号的采样与重构信号采样是指将连续时间信号转化为离散时间信号的过程。
在Matlab中，我们可以使用“sample”函数对信号进行采样，并使用“hold”函数对采样后的信号进行重构。
下面是一个示例：```matlabfs = 100; % 采样频率t = 0:1/fs:1; % 时间序列x = sin(2*pi*5*t); % 原始信号subplot(2,1,1);plot(t,x);title('原始信号');xlabel('时间');ylabel('幅值');subplot(2,1,2);stem(t,x);title('采样和重构后的信号');xlabel('时间');ylabel('幅值');```在这个例子中，我们生成了一个频率为5Hz的正弦信号，然后对该信号进行采样和重构。
从结果可以看出，原始信号和重构后的信号基本上是一致的。
2. 信号的频谱分析频谱分析是指将信号从时域转换到频域的过程，可以用来分析信号的频率成分。
在Matlab中，我们可以使用“fft”函数对信号进行傅里叶变换，并使用“abs”函数获取信号的幅度谱。
下面是一个示例，演示如何对信号进行频谱分析：```matlabfs = 100; % 采样频率t = 0:1/fs:1; % 时间序列x = sin(2*pi*5*t); % 原始信号N = length(x); % 信号长度X = fft(x); % 傅里叶变换f = (0:N-1)*(fs/N); % 频率坐标plot(f,abs(X));title('信号的频谱');xlabel('频率');ylabel('幅度');```在这个示例中，我们同样生成了一个频率为5Hz的正弦信号，然后对该信号进行傅里叶变换，并绘制出信号的频谱图。
MATLAB信号处理仿真实验
MATLAB信号处理仿真实验1. 引言信号处理是一种广泛应用于各个领域的技术，它涉及到对信号的获取、处理和分析。
MATLAB是一种强大的数学软件，提供了丰富的信号处理工具箱，可以用于信号处理的仿真实验。
本文将介绍如何使用MATLAB进行信号处理仿真实验，并提供详细的步骤和示例。
2. 实验目的本实验旨在通过MATLAB软件进行信号处理仿真，以加深对信号处理原理和算法的理解，并掌握使用MATLAB进行信号处理的基本方法和技巧。
3. 实验步骤3.1 生成信号首先，我们需要生成一个待处理的信号。
可以使用MATLAB提供的信号生成函数，如sine、square和sawtooth等。
以生成一个正弦信号为例，可以使用以下代码：```MATLABfs = 1000; % 采样频率t = 0:1/fs:1; % 时间向量f = 10; % 信号频率x = sin(2*pi*f*t); % 生成正弦信号```3.2 添加噪声为了更真实地摹拟实际信号处理场景，我们可以向生成的信号中添加噪声。
可以使用MATLAB提供的随机噪声生成函数，如randn和awgn等。
以向生成的信号中添加高斯白噪声为例，可以使用以下代码：```MATLABSNR = 10; % 信噪比y = awgn(x, SNR); % 向信号中添加高斯白噪声```3.3 进行滤波处理滤波是信号处理中常用的一种技术，用于去除信号中的噪声或者提取感兴趣的频率成份。
可以使用MATLAB提供的滤波函数，如fir1和butter等。
以设计并应用一个低通滤波器为例，可以使用以下代码：```MATLABorder = 10; % 滤波器阶数cutoff = 0.1; % 截止频率b = fir1(order, cutoff); % 设计低通滤波器filtered_y = filter(b, 1, y); % 应用滤波器```3.4 进行频谱分析频谱分析是信号处理中常用的一种技术，用于分析信号的频率成份。
学习使用MATLAB进行信号处理和仿真
学习使用MATLAB进行信号处理和仿真信号处理是一门重要的学科，它在许多领域中发挥关键作用，包括通信、图像处理、生物医学工程等。
而MATLAB作为一个功能强大的编程软件，具备丰富的信号处理和仿真工具，因此被广泛应用于信号处理领域。
本文将重点介绍如何学习使用MATLAB进行信号处理和仿真。
一、MATLAB入门要使用MATLAB进行信号处理和仿真，首先需要对MATLAB有一定的了解。
MATLAB是一种高级计算机语言，可用于数值计算、可视化和编程。
首先，我们需要学习MATLAB的基本语法和特点，包括变量的定义和操作、矩阵运算、函数的定义和调用等。
其次，熟悉MATLAB的常用工具箱，如信号处理工具箱和控制系统工具箱，它们提供了丰富的函数和算法，方便进行信号处理和仿真。
二、信号的表示与分析在信号处理中，首先需要了解信号的表示与分析方法。
MATLAB提供了多种表示信号的方法，包括时域分析和频域分析。
时域分析是通过观察信号在时间上的变化来研究信号的性质，常用的时域分析方法有时域图形显示、自相关函数和互相关函数等。
频域分析则是将信号转换到频域进行分析，常用的频域分析方法有傅里叶变换和功率谱密度估计等。
学习使用MATLAB进行信号的时域和频域分析，可以更好地理解和处理信号。
三、滤波器设计与应用滤波器是信号处理中非常常见和重要的工具。
它可以通过选择性地通过或抑制特定频率的信号，对信号进行处理。
MATLAB提供了丰富的滤波器设计和应用函数，包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等。
我们可以利用MATLAB进行滤波器的设计、参数的调整和滤波器效果的评估等工作。
熟练掌握MATLAB中滤波器设计与应用的方法，对信号处理和仿真工作具有重要意义。
四、信号处理应用实例学习信号处理和仿真离不开实际应用实例的学习。
在这一章节中，将以几个具体的信号处理应用实例来展示MATLAB的具体使用。
比如，在通信领域中，我们可以利用MATLAB进行信号调制、解调和信道编码等工作。
数字信号处理matlab仿真
数字信号处理matlab仿真数字信号处理作业设计报告一、目的1.增进对Matlab的认识，加深对数字信号处理理论方面的理解。
2.掌握数字信号处理中IIR和FIR滤波器的设计。
3.了解和掌握用Matlab实现IIR和FIR滤波器的设计方法、课程，为以后的设计打下良好基础。
二、设计内容1.IIR（无限脉冲响应）模拟滤波器设计（1）设计题目：椭圆型模拟带通IIR滤波器技术指标：通带下截止频率fpl=2kHz，上截止频率fph=5kHz，通带内最大衰减ap=1dB；阻带下截止频率fsl=1.5kHz上截止频率fsh=5.5kHz,阻带最小衰减as=40dB. 设计原理：①确定模拟带通滤波器的技术指标，并对边界频率做归一化处理；②确定归一化低通技术要求；③设计归一化低通G(p)；④将低通G(p)转换成带通H(s)。
Matlab原程序如下：clear all;fp=[2000,5000];ap=1;fs=[1500,5500];as=40;wp=2*pi*fp;ws=2*pi*fs;%归一化的截止频率[N,wn]=ellipord(wp,ws,ap,as, 's');%求椭圆形滤波器的最小阶数和归一化截止频率[B,A]=ellip(N,ap,as,wn, 's');%求传递函数的分子分母系数[H,w]=freqs(B,A);%频率响应函数f=0:8000;1w=2*pi*f;H=freqs(B,A,w);%求系统在指定频率点w上的频响Hplot(f,20*log10(abs(H)));%绘图显示axis([0 7000 -80 0])仿真波形图如下：（2）设计题目：巴特沃斯低通模拟滤波器技术指标：通带截止频率fp=5kHz，通带内最大衰减ap=2dB；阻带截止频率fs=12kHz，阻带最小衰减as=30dB。
设计原理：①确定模拟带通滤波器的技术指标，并对边界频率做归一化处理；②确定归一化低通技术要求并求出归一化低通原型系统函数Ga(p);③将Ga(p)去归一化。
MATLAB信号处理仿真实验
3 信号处理仿真实验（教师）3.1 MATLAB信号处理基础实验一、实验目的1．掌握MATLAB常用信号处理波形；2．学习信号序列的各种操作；3．学习离散傅立叶变换的MATALB相关操作。
二、实验内容1．产生下列各种波形，并记录结果。
（1）单位抽样序列x=[1 zeros(1,n-1)]>> n=7;>> x=[1 zeros(1,n-1)]x =1 0 0 0 0 0 0（2）单位阶跃矩阵x=ones(1,N)>> N=6;>> x=ones(1,N)x =1 1 1 1 1 1（3）实指数序列n=0:N-1;x=a.^n;>> a=6;>> N=6;>> n=0:N-1;>> x=a.^nx =1 6 36 216 1296 7776（4）复指数序列n=0:N-1;x=ex((lu+j*w0)*n);>> N=6;lu=3;w0=40;n=0:N-1;x=exp((lu+j*w0)*n)x =1.0e+006 *0.0000 -0.0000 + 0.0000i -0.0000 - 0.0004i0.0066 + 0.0047i -0.1588 + 0.0357i 1.5926 - 2.8548i（5）随机序列rand(1,N);randn(1,N);>> N=6;>> rand(1,N)ans =0.4565 0.0185 0.8214 0.4447 0.6154 0.7919 >> randn(1,N)ans =1.1892 -0.0376 0.3273 0.1746 -0.1867 0.7258 （6）方波t=0:0.1*pi:6*pi;y=square(t);axis([0 7*pi -1.5 1.5]);plot(t,y);xlabel('时间');ylabel('幅值');（7）正弦波t=0:0.01*pi:2*pi;x=sin(2*pi*t);plot(t,x);xlabel('时间');ylabel('幅值');（8）锯齿波Fs=10000;t=0:1/Fs:1.5;x=sawtooth(2*pi*50*t);plot(t,x);axis([0 0.2 -1 1]);（9）基本非周期波形t=0:1/1000:2;x=chirp(t,0,1,150);specgram(x,256,1000,256,250);（10）sinc信号t=linspace(-5,5);x=sinc(t);plot(t,x);（11）pulstran信号t=0:1/50E3:10E-3;d=[0:1/1E3:10E-3;0.8.^(0:10)]';x=pulstran(t,d,'gauspuls',10E3,0.5);plot(t,x);（12）diric信号t=[-4*pi:0.1/pi:4*pi];x=diric(t,7);y=diric(t,8);subplot(1,2,1);title('n为奇数');plot(t,x);subplot(1,2,2);plot(t,y);title('n为偶数');2．有两信号分别为)2sin(11t x πω=，)2sin(222t x πω=，其中Hz501=ω，Hz1202=ω，编程实现此二信号的叠加，并计算它的抽样和、抽样积、信号能量和信号功率。
应用_MATLAB实现连续信号的采样与重构仿真
应用_MATLAB实现连续信号的采样与重构仿真MATLAB是一款强大的数学建模和仿真软件，非常适合用于实现连续信号的采样与重构仿真。
本文将详细介绍如何使用MATLAB实现这一过程，并探讨其中的原理和细节。
一、连续信号的采样在MATLAB中，可以使用采样函数`sample(`来实现对连续信号的采样。
采样过程的关键参数是采样频率和采样周期。
采样频率表示单位时间内采样的次数，采样周期表示两次采样之间的时间间隔。
假设我们要对一个连续信号进行采样，步骤如下：1.定义采样频率和采样周期采样频率一般根据采样要求来确定，可以根据信号的最高频率进行选择。
常见的采样频率有8kHz、16kHz等。
采样周期是采样频率的倒数，即`Ts=1/fs`。
2.创建一个采样时间序列通过`Ts`和信号的时间长度确定采样时间序列，可以使用`linspace(`函数生成等间隔的采样时间序列。
3.对信号进行采样使用`sample(`函数对信号进行采样。
该函数接受两个参数，第一个参数是要采样的信号，第二个参数是采样时间序列。
4.可视化采样结果使用`plot(`函数可以将连续信号和采样信号在同一个图中进行比较，以便观察采样效果。
二、连续信号的重构重构是指将离散的采样信号还原为原始的连续信号。
实现连续信号的重构可以使用内插函数，如线性插值、多项式插值等。
在MATLAB中，可以使用`interp(`函数来实现信号的重构。
假设我们已经得到了采样信号和采样时间序列，步骤如下：1.定义重构时间序列重构时间序列与采样时间序列的生成方式相同，可以使用`linspace(`函数生成等间隔的时间序列。
2.对采样信号进行插值使用`interp(`函数对采样信号进行插值。
该函数接受两个参数，第一个参数是采样时间序列，第二个参数是采样信号。
3.可视化重构结果使用`plot(`函数将重构信号与原始信号进行比较，以便观察重构效果。
三、仿真实例为了更好地理解连续信号的采样与重构过程，在这里我们以正弦信号为例进行仿真。
Matlab在多采样率信号处理教学中的应用
１ ， ０
其余
，
（） ４
０５ ０
１ ５
２０
ｙ（ｊ ：Ｘ（ ） ｅ￣ ）
插值后 序列 的频域是 由原始 序列频谱 的 Ｌ 倍压缩 ， 会引起 基带镜 像， 需要采用抗镜像后置滤波 器滤 除 ｆ ７ Ｌ ｘ Ｌ 之外的频谱。 一【 ，／ ］ ／ ２Ｍａｌｂ ． ｔ 仿真教学 ａ 通过一 些 Ｍ ｔ ｂ ａ ａ 实例 ， ｌ 分析多采样率技术 中整数倍抽取 、 整数倍插 值两种基本情况 。
［ 关键词 ］ 多采样率信号处理 Ｍａｌ 仿真教 学 ｔｂ ａ
在通讯 、 语音 、 图像等信 号处理 中， 经常需要转 换数字信 号的采样 频 率 以满 足需求 。在这种 背景下 ， 多速率信 号处理“ 应运 而生 。笔者 １
在实际教学 中发 现 ， 仅仅通过课堂讲解 ， 学生 普遍 感到多速率采样技术 的概念抽象 ， 法很好地理解 和掌握 。为 了配合 理论教学 ， 无 引入 Ｍ ｔ ｂ ａ ａ ｌ 仿 真教学［ ， 采样前后信号 的时频域波形进行演示 ， 深学生对理论 ３对 ， ４ １ 加
（ 原 始 序列 ａ ） （） 始 序 列 的频 谱 ｂ 原
替
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坚 螫
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（ 抽 取 后 序 列 ｃ ）
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角 频 率 ｄ 取 后 序 列 的频 谱 ） 抽
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（） 值 后序 列 ｃ 插
角频 率 插 值 后序 列 的频 谱
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２１ ．整数倍抽取 ［ ｌ原序列为 ｚ ：ｃｓ ｎ Ｏ１ ／ ， 例 １ （） ｏ（ ｘ ．Ｘ＇ 抽取因子分别取 Ｍ ２ Ｍ ２ ／ ） ＝和 ＝ ６ 分析原序 列和抽取后序 列的频谱 的变化情况 。程序代码为 ： ，
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万方数据多采样率数字信号处理及其MATLAB仿真作者：黄硕， 魏亚楠， 安永丽作者单位：唐山钢铁股份有限公司,唐山,063016刊名：科技资讯英文刊名：SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION年，卷(期)：2009，(23)引用次数：0次1.杨小牛.楼才义.徐建良软件无线电原理与应用 20052.李忠琦.凌翔.胡剑浩软件无线电架构研究[期刊论文]-电信科学 2007(7)3.尹健华试论软件无线电技术及其应用[期刊论文]-企业技术开发(学术版) 2007(8)1.学位论文赵启敏中频采样技术的分析与研究2004该课题结合数字软件化雷达的研制,研究了数字软件化雷达中频采样技术的实现以及对雷达主要技术指标的影响.该论文针对传统模拟相参正交采样技术存在的不足,论述了基于A/D变换和数字下变频的中频采样方法,并在此基础上设计了中频采样数据采集卡,并对该硬件进行了调试和试验,试验结果证明,中频采样技术比传统模拟相参正交采样技术更具优势,较好的解决了传统模拟相参正交采样中存在的幅相误差问题,以及该采集卡具有小的孔径抖动,可以满足中频采样的要求.该论文在中频采样技术中首先研究了数据采集技术对雷达性能的影响,接着根据目前数字下变频器件自身的限制不能适应高速数据流的问题,详细研究了利用欠采样技术的镜频加数字下变频实现解调的方法,以及一种利用多速率信号处理技术将抽取和滤波提前的数字下变频的高效结构,通过仿真证明此两种方法都能较好的解决硬件本身限制与高速数据流不匹配的问题,并通过分析得出此数字下变频的高效结构的运算量大大低于传统数字下变频的运算量.此外该论文还着重讨论了孔径抖动对雷达各项性能的影响.2.期刊论文张明珊.孟利民.ZHANG Ming-shan.MENG Li-min基于频域采样技术的软件无线电接收机-浙江工业大学学报2005,33(1)目前软件无线电面临的一个难题是如何对高工作频带内的射频信号进行直接模/数转换.利用频域采样技术提出了一种接收信号进行处理的方法,并用数学理论证明了它的可行性,最后还给出了软件无线电接收机模型.其关键思想是提取接收信号的频域成份,然后在频域中对信号进行处理.这种方法大大降低了A/D转换器的要求,从而使得实现软件无线电接收机成为可能,对当前微电子工艺下的软件无线电系统设计带来很大的理论意义和实用价值,而且克服了传统Rake接收机的一些缺点,特别适合于多径丰富的无线环境.3.学位论文杨清海软件无线电的功能实现20011992年，JeoMitola提出了软件无线电的概念，很快引起了国际通信界的关注。
软件无线电结构的关键是在尽可能靠近天线的地方使用宽带A／D和D／A变换器，将尽可能多的无线电功能用软件来定义，从而实现电台在各种网络中的通用性及电台功能升级换代的连续性，软件无线电已成为无线通信的一个主要发展方向。
特别是近年来，软件无线电已经不再仅仅局限于军事方面，在GSMMOU会议中，软件无线电被描述成GSM继续发展进步的基础，甚至被称为第三代（3G）全球移动通信实现的技术基础。
本文主要探讨软件无线电思想在接收机设计中的应用，论证了系统硬件实现方案和软件实现方案。
重点讨论了用到的信号采样技术和数字信号处理技术，包括多速率信号处理、FIR滤波器的多相结构、低通滤波、免混频正交解调和信号的带通采样技术。
最后优化了解调算法，利用我们的试验平台实现了AM、FM、SSB和ASK、FSK、PSK信号解调。
4.学位论文洪亮高速并行交替采样ADC系统的研究与实现2009模数转换器(ADC)是数字信号处理系统的关键组成部分，广泛应用于通信、雷达、测试仪器等领域。
随着超宽带雷达技术研究的深入和软件无线电技术的发展，对ADC的速度和精度的要求越来越高，ADC已经成为现代信号处理的瓶颈。
在给定的工艺下，ADC工作的最大采样速率受限于它的分辨率，单片ADC芯片很难同时满足高速高精度的要求，而并行交替采样ADC(TIADC)结构是突破这一瓶颈的有效方法之一。
这种方法在前端利用M片采样率为fs/M的ADC并行交替采样，在后端进行拼接使得整个系统的采样率达到fs。
然而受到制造工艺的局限，通道失配误差如偏置误差、增益误差、时间偏差和带宽失配误差的存在，将严重降低系统的信纳比(SINAD)和无杂散动态范围(SFDR)。
本论文主要包括三方面的工作。
首先，深入研究了并行交替采样技术，对TIADC结构的通道失配误差进行了全面的分析，特别是对带宽失配误差进行了建模分析，给出了四种通道失配误差联合作用于信号的信号频谱，以及系统设计时误差的容忍范围。
其次，通过合理的近似，提出了通道失配误差的测量算法和联合校正算法，其中关键的是时间偏差和带宽失配误差的联合估算与校正，它是在周期非均匀采样信号完美重构基础上提出来的，并通过仿真验证了算法的有效性。
最后，设计了一个基于并行交替采样技术的12bit420MSPS的高速数据采集系统，该系统由两片12bit210MSPS的AD9430组成。
其中，结合系统设计进行的信号完整性分析对高速电路的设计具有一定的指导意义。
5.期刊论文王宏.刘丽.宋晓峰.WANG Hong.LIU Li.SONG Xiaofeng基于频域采样技术的软件无线电接收机-现代电子技术2006,29(23)目前软件无线电面临的一个难题是如何对高工作频带内的射频信号进行直接模/数转换.利用频域采样技术提出了一种接收信号进行处理的方法,并用数学理论证明了他的可行性,最后还给出了软件无线电接收机模型.其关键思想是提取接收信号的频域成份,然后在频域中对信号进行处理.这种方法大大降低了A/D转换器的要求,对当前微电子工艺下的软件无线电系统设计有很大的理论意义和实用价值,而且克服了传统Rake接收机的一些缺点,特别适合于多径丰富的无线环境.6.学位论文李裕多信道软件无线电接收机实现技术研究2003软件无线电的基本思想是将宽带A/D及D/A尽可能靠近天线,将无线电台的各种功能在一个开放性、模块化的通用硬件平台上尽可能多的用软件来实现.软件无线电已成为移动通信中的关键技术之一.本文主要研究了软件无线电接收机中的相关理论及实现方案并进行了相应的系统仿真.本文首先深入讨论了软件无线电接收机的基本理论:采样技术、多速率信号处理和调制解调算法.在此基础上研究了下变频技术和带通采样技术在并行多信道接收机中的应用,提出了利用CIC,HBF和FIR级联设计下变频器的方案,并完成了系统仿真.然后深入研究了多相滤波技术在信道化接收机中的应用,推导和建立了实信号接收机的数学模型,给出了真实信道中心频率和带宽的计算公式,简要分析了算法复杂度,最后完成了基于此模型的4信道软件无线电接收机的系统仿真.本文所建立的两个系统作为后续研究的基础平台,可以利用其移植各种通信系统,并分析系统性能,具有一定的应用价值.7.学位论文徐建良软件无线电理论与实践1999该文通过对软件无线电的深入研究,提出了理想的软件无线电结构以及随器件技术发展而能逐步实现的三种折衷的软件无线电结构,提出并论证了实现软件无线电的具体方法和数学模型,从而构筑起整个软件无线电理论与实践的框架,为软件无线电的工程实现和进一步研究奠定了坚实的基础.其中,射频宽开采样技术和内插上变频技术是当前实现软件无线电的关键,也是这一研究领域首次提出的新思想,同时,对多速率数字信号处理与正交检测技术应用于软件无线电进行了详细的论述,另外,还对正交调制方法进行了介绍,这些技术将对软件无线电的发展产生积极的影响.该文最后是根据上核定是论所研制的对射频直接进行采样的软件无线电试验平台以验证理论的正确性和可行性.8.学位论文曹丽君软件无线电在直放站中的应用研究2008传统无线电系统对硬件依赖性强，而且信号的适应能力很差，软件无线电的出现改变了这种局面。
其基本思想就是让A/D、D/A尽可能靠近天线，把硬件作为无线通信的基本平台，让尽可能多的无线通信功能用软件来实现，这样无线通信系统具有很好的通用性和灵活性，使系统的更新和升级变的更加方便。
受目前器件水平的限制，现阶段尚无法对射频直接采样，而只能在中频进行采样，再利用数字信号处理技术来完成中频模块的设计。
论文讨论了软件无线电技术在直放站中的应用。
首先从阐述软件无线电的理论基础出发，对数字上/下变频技术、多速率采样技术、几种常用的数字滤波器进行了分析和探讨。
然后建立系统的实现方案，选择合适芯片设计系统的硬件电路，进而介绍了用FPGA实现中频信号处理的流程。
最后利用M盯LAB中的simulink进行系统级仿真，验证了系统方案设计的可行性，并介绍了整个系统调试的过程和结果。
9.期刊论文张沫阳.卢继华.Zhang Moyang.Lu Jihua射频带通采样技术在软件无线电电台中的应用-军民两用技术与产品2006(8)理想的软件无线电电台要求对天线接收的模拟信号经过放大后直接采样,但由于技术所限很难实现,而多采用中频采样的方法.由于中频采样增加了较多的模拟电路环节,违背了软件无线电思想的初衷,进而又提出了射频带通采样的方法.本文对这种采样方法进行了分析,并对应用这一方法的实际系统进行了介绍.10.学位论文李利软件接收机研究2002软件无线电具有极大的灵活性和适应性,是通信领域的一个研究热点.为了对软件无线电进行探索性研究,该论文主要研究软件接收机中的中频数据采集技术、数字下变频算法、几种模拟调制信号的解调算法.带通采样技术的应用使得软件无线电接收机在中频采样成为可能,该文详细讨论了软件接收机中的带通均匀采样技术及软件无线电中ADC器件的关键技术特性.数字下变频(DDC)完成下变频、抽取滤波功能,将高速宽带数据流变为低速基带数据流,以便DSP实时处理.该文提出了数字下变频的实现方案,给出了相应的算法和算法分析,特别提出了CIC滤波器与内插的二阶多项式滤波器(ISOP-InterpolatedSecond-OrderPolymomial)组合进行有效抽取滤波的设计.在AM信号的解调算法中给出了内部自动增益控制AGC的算法.对于DSB-SC信号解调特别地提出了抑制载波双边带调幅信号(DSB-SC)载波同步的算法,根据下变频后的基带信号估计出收发载波的频差,并经卡尔曼滤波后结合数字锁相环以达到载波捕获范围宽、跟踪速度快、环路噪声小的特点,仿真表明,该算法有效可行.该论文中还给出了适于DSP器件的FM信号解调算法.论文中的算法不仅用MATLAB5.3进行了仿真并给出全部仿真结果,而且在TMS320C32EVM板中进行了仿真验证.本文链接：/Periodical_kjzx200923009.aspx下载时间：2010年5月17日。