基于matlab的幅度调制与解调

基于Matlab的AM振幅调制与解调仿真摘要：本次高频电子电路大作业的设计，我组所选的题目为振幅调制电路（AM）及解调。

在本课程设计报告中，首先说明了进行此次课程设计的目的、内容及要求；阐明了标准振幅调制与解调的基本原理以及操作方法，同时也对滤波电路的原理加以说明。

接着叙述了利用Matlab软件对振幅调制、解调以及滤波器等所设计编写的程序，并附上了调试后输出的载波信号、调制信号、AM已调信号及滤波前后的解调信号等的波形图和频谱图，另外还附上了滤波器的增益响应和双边带总功率与平均总功率之比。

报告的最后，是个人对本次大作业结果的分析、过程反思以及总结。

关键词：振幅调制解调AM Matlab仿真Abstract：In The high-frequency electronic circuit designing job, our group selected the topic as amplitude modulation circuit (AM) and demodulation. In this course design report, first explains the purpose, content and requirements of the curriculum design; clarify the basic principles and methods of operation standard amplitude modulation and demodulation, and also to illustrate the principles of the filter circuit. Then describes the use of Matlab and other amplitude modulation, demodulation and filter design program written, along with the carrier signal debugging output modulation signal, AMmodulated and demodulated signal waveform signal before and after filtering, etc. map and spectrum, also attached a total power and average power ratio of the total gain response and bilateral band filter. At the end of the report is to analyze the individual results of this large operation, process reflection and summary.Keywords: amplitude modulation, demodulation, Matlab simulation引言：无线通信系统中，信号通过一定的传输介质在发射机和接受机之间进行传送时，信号的原始形式一般不适合传输。

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）。

通信系统课程设计报告基于Matlab的振幅调制与解调院（系）：机电学院专业年级（班）：电信122学生：徐晗学号： XXXXXXXXXXXX 指导教师：XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX完成时间： 2015-6-25摘要信号与模拟通信之间中心问题就是把载有消息的信息经系统加工处理后，送入信道进行传送，从而实现数据的相互传递，与此同时信号的调制在信号传输过程重要性不可忽略。

本系统基于MATLAB软件进行AM、DSB调制与解调程序设计，并用包络检波和同步检波分别实现已调信号的解调，绘制分析AM与DSB下调制信号、已调信号、解调信号的波形与频谱，最后通过GUI界面进行可调节控制显示。

关键词：Matlab；AM；DSB；调制与解调；GUI目录1 设计目的及要求 (1)1.1 目的 (1)1.2 题目与要求 (1)2理论基础 (1)2.1 AM调制与解调原理 (1)2.1.1 AM调制原理 (1)2.1.2 AM解调原理 (2)2.2 DSB调制与解调原理 (3)2.2.1 DSB调制原理 (3)2.2.2 DSB相干解调原理 (4)2.3 GUI简介 (4)3设计原理以及方案 (5)3.1 系统总体框图 (5)3.2 参数计算与设计 (5)3.2.1 基本信号参数 (5)3.2.1系数计算 (6)4实验结果与分析 (7)4.1 Matlab调制与解调波形、频谱观测 (7)4.1.1 单频调制信号 (7)4.1.2 多频调制信号 (9)4.2 GUI系统界面设计 (12)总结 (14)参考文献 (15)附录1 (16)附录2 (24)1 设计目的及要求1.1 目的通过对AM 和DSB调制与解调进行MATLAB程序设计，观察与分析相关信号时域、频域波形；深入理解AM与DSB调制与解调原理；掌握基于MATLAB 软件开发环境下仿真方法。

初步掌握GUI界面设计的流程及方法。

1.2 题目与要求本系统基于MATLAB软件进行AM、DSB调制与解调程序设计，并记录分析相关信号波形与频谱等参数，此外附加进行GUI界面设计。

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。

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 。

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fm系统调制与解调的仿真课程设计课程设计题目：基于MATLAB的FM系统调制与解调的仿真一、设计任务与要求1.设计并实现一个简单的FM（调频）调制和解调系统。

2.使用MATLAB进行仿真，分析系统的性能。

3.对比和分析FM调制和解调前后的信号特性。

二、系统总体方案1.系统组成：本设计包括调制器和解调器两部分。

调制器将低频信号调制到高频载波上，解调器则将已调制的信号还原为原始的低频信号。

2.调制方式：采用线性FM调制方式，即将低频信号直接控制高频载波的频率变化。

3.解调方式：采用相干解调，通过与本地载波信号相乘后进行低通滤波，以恢复原始信号。

三、调制器设计1.实现方式：使用MATLAB中的modulate函数进行FM调制。

2.参数设置：选择合适的载波频率、调制信号频率以及调制指数。

3.仿真分析：观察调制后的频谱变化，并分析其特性。

四、解调器设计1.实现方式：使用MATLAB中的demodulate函数进行FM解调。

2.参数设置：选择与调制器相同的载波频率、低通滤波器参数等。

3.仿真分析：观察解调后的频谱变化，并与原始信号进行对比。

五、系统性能分析1.信噪比（SNR）分析：通过改变输入信号的信噪比，观察解调后的输出性能，绘制信噪比与误码率（BER）的关系曲线。

2.调制指数对性能的影响：通过改变调制指数，观察输出信号的性能变化，并分析其影响。

3.动态范围分析：分析系统在不同输入信号幅度下的输出性能，绘制动态范围曲线。

六、实验数据与结果分析1.实验数据收集：根据设计的系统方案进行仿真实验，记录实验数据。

2.结果分析：根据实验数据，分析系统的性能指标，并与理论值进行对比。

总结实验结果，提出改进意见和建议。

七、结论与展望1.结论：通过仿真实验，验证了基于MATLAB的FM系统调制与解调的可行性。

实验结果表明，设计的系统具有良好的性能，能够实现低频信号的FM调制和解调。

通过对比和分析，得出了一些有益的结论，为进一步研究提供了基础。

基于MATLAB的2ASK数字调制与解调的系统仿真一、本文概述随着信息技术的飞速发展，数字通信在现代社会中扮演着日益重要的角色。

作为数字通信中的关键技术之一，数字调制技术对于提高信号传输的可靠性和效率至关重要。

在众多的数字调制方式中，2ASK （二进制振幅键控）因其实现简单、抗干扰能力强等优点而备受关注。

本文旨在通过MATLAB软件平台，对2ASK数字调制与解调系统进行仿真研究，以深入理解和掌握其基本原理和性能特点。

本文首先介绍了数字调制技术的基本概念，包括数字调制的基本原理、分类和特点。

在此基础上，重点阐述了2ASK调制与解调的基本原理和实现方法。

通过MATLAB编程，本文实现了2ASK调制与解调系统的仿真模型，并进行了性能分析和优化。

在仿真研究中，本文首先生成了随机二进制信息序列，然后利用2ASK调制原理对信息序列进行调制，得到已调信号。

接着，对已调信号进行信道传输，模拟了实际通信系统中的噪声和干扰。

在接收端，通过2ASK解调原理对接收到的信号进行解调，恢复出原始信息序列。

通过对比分析原始信息序列和解调后的信息序列，本文评估了2ASK 调制与解调系统的性能，并讨论了不同参数对系统性能的影响。

本文的仿真研究对于深入理解2ASK数字调制与解调原理、优化系统性能以及指导实际通信系统设计具有重要意义。

通过MATLAB仿真平台的运用，本文为相关领域的研究人员和实践工作者提供了一种有效的分析和优化工具。

二、2ASK数字调制技术原理2ASK（二进制振幅键控）是一种数字调制技术，主要用于数字信号的传输。

它的基本思想是将数字信号（通常是二进制信号，即0和1）转换为模拟信号，以便在模拟信道上进行传输。

2ASK调制的关键在于根据数字信号的不同状态（0或1）来控制载波信号的振幅。

在2ASK调制过程中，当数字信号为“1”时，载波信号的振幅保持在一个较高的水平；而当数字信号为“0”时，载波信号的振幅降低到一个较低的水平或者为零。

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。

课程设计任务书学生姓名： 专业班级： 指导教师： 工作单位：题 目: 基于MATLAB 的基本运算和信号调制与解调 初始条件：1.MATLAB 软件2.信号处理的相关知识3.信号的常规幅度调制、单边带幅度调制以及双边带调制要求完成的主要任务:1．采用MATLAB 选用适当的函数或矩阵进行如下计算（1）极限的计算、微分的计算、积分的计算、级数的计算、求解代数方程、求解常微分方程；（2）矩阵的最大值、最小值、均值、方差、转置、逆、行列式、特征值的计算、矩阵的相乘、右除、左除、幂运算；（3）多项式加减乘除运算、多项式求导、求根和求值运算、多项式的部分分式展开、多项式的拟合、插值运算。

2．（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5周：安排任务，分组第6-7周：设计仿真，撰写报告第8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基本运算编程及运行结果 (1)1.1 基础微积分计算 (1)1.1.1极限的计算 (1)1.1.2 微分的计算 (1)1.1.3 积分的计算 (2)1.1.4 级数的计算 (3)1.1.5 求解代数方程 (3)1.1.6 求解常微分方程 (4)1.2 矩阵的基本计算 (5)1.2.1 矩阵的最大值、最小值 (6)1.2.2 矩阵的均值、方差 (7)1.2.3 矩阵的转置 (8)1.2.4 矩阵的逆、行列式 (9)1.2.5 矩阵特征值的计算 (10)1.2.6 矩阵的相乘 (10)1.2.7 矩阵右除和左除 (11)1.2.8 矩阵的幂运算 (12)1.3 多项式的基本运算 (13)1.3.1 多项式的四则运算 (13)1.3.2 多项式的求导、求根、求值 (14)1.3.3 多项式的部分分式展开 (16)1.3.4 多项式的拟合 (17)1.3.5 多项式插值运算 (18)2基于MATLAB的信号调制与解调 (20)2.1常规双边带幅度调制（DSB-AM）与解调 (20)2.1.1DSB-AM调制原理与分析 (20)2.1.2 常规双边带解调原理 (22)2.2单边带幅度调制（SSB-AM）原理 (24)2.3常规幅度调制（AM）原理 (25)2.3.1幅度调制的一般模型 (25)2.3.2 常规双边带调幅（AM） (26)2.3.2.1 AM信号的表达式、频谱及带宽 (26)2.3.2.2 AM信号的功率分配及调制效率 (28)2.4. 双边幅度调制（DSB-AM）与解调 (29)2.4.1 DSB-AM调制 (29)2.4.2 相干解调 (31)2.5单边带幅度调制（SSB-AM） (33)2.6 常规幅度调制(AM) (35)3小结与体会 (36)4参考文献 (37)摘要MATLAB的含义是矩阵实验室（MATRIX LABORATORY），其进行数值计算的基本单位是复数数组（或称阵列），由于它不需定义数组的维数，并给出矩阵函数、特殊矩阵专门的库函数，使之在求解诸如信号处理、建模、系统识别、控制、优化等领域的问题时，显得大为简捷、高效、方便。

目录1基于MATLAB的抑制载波的双边带幅度调制（DSB）与解调分析摘要 (2)2、设计目的 (3)3、设计要求 (4)4、系统原理 (4)4.1系统框图： (4)4.2各模块原理及M文件实现 (5)4.2.1.发送与接收滤波器 (8)4.2.2.解调部分 (8)5 Simulink仿真 (11)5.1：调制仿真 (11)5.2：调制+解调 (15)5.3：调制+高斯噪声+解调 (18)5.4总结： (21)6、M文件完整程序 (22)7、个人小结 (28)8、参考文献 (29)1基于MATLAB的抑制载波的双边带幅度调制（DSB）与解调分析摘要信号的调制与解调在通信系统中具有重要的作用。

调制过程实际上是一个频谱搬移的过程，即是将低频信号的频谱（调制信号）搬移到载频位置（载波）。

而解调是调制的逆过程，即是将已调制信号还原成原始基带信号的过程。

调制与解调方式往往能够决定一个通信系统的性能。

幅度调制就是一种很常见的模拟调制方法，在AM信号中，载波分量并不携带信息，仍占据大部分功率，如果抑制载波分量的发送，就能够提高功率效率，这就抑制载波双边带调制DSB-SC（Double Side Band with Suppressed Carrier），因为不存在载波分量，DSB-SC信号的调制效率就是100%，即全部功率都用于信息传输。

但由于DSB-SC信号的包络不再与调制信号的变化规律一致，因而不能采用简单的包络检波来恢复调制信号，需采用同步检波来解调。

这种解调方式被广泛应用在载波通信和短波无线电话通信中。

但是由于在信道传输过程中必将引入高斯白噪声，虽然经过带通滤波器后会使其转化为窄带噪声，但它依然会对解调信号造成影响，使其有一定程度的失真，而这种失真是不可避免的。

本文介绍了M文件编程和Simulink 两种方法来仿真DSB-SC系统的整个调制与解调过程。

关键词DSB-SC调制同步检波信道噪声M文件Simulink仿真2、设计目的本课程设计是实现模拟DSB-SC信号的调制解调。

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。

题目：基于MATLAB的正交振幅调制与解调仿真学生姓名：学生学号：系别：专业：届别：指导教师：电气信息工程学院制2012年5月基于MATLAB的正交振幅调制与解调仿真学生：指导老师：电气信息工程学院1课程设计的任务与要求1.1课程设计的任务本课程设计通过Matlab，Simulink软件来仿真正交振幅调制和解调，要求进一步理解QAM，并掌握Matlab，Simulink软件的使用。

1.2课程设计的要求设计平台为Matlab集成环境，在Matlab，Simulink软件下输入仿真程序，运行该程序，观察波形前后的变化。

独立完成所有的设计。

1.3课程设计的研究基础正交振幅调制（Quadrature Amplitude Modulation, QAM ）是一种高效的数字调制解调方式，它在中、大容量数字微波通信系统、有线电视网络高数据传输、卫星通信等领域被广泛使用。

在多进制键控体制中，相位键控的带宽和功率占用方面都具有优势，即带宽占用小和比特信噪比要求低。

因此，MPSK和MDPSK为人们所喜用。

但是，在MPSK体制中，随着Ｍ的增大，相邻相位的距离逐渐减小，使噪声容限随之减小，误码率难以保证。

为了改善在M大时的噪声容限，发展出了QAM体制。

在QAM体制中，信号的振幅和相位作为两个独立的参量同时受到调制[1]。

正交振幅调制（Quadrature Amplitude Modulation, QAM ）是一种振幅和相位联合键控。

正交振幅调制是二进制的PSK、四进制的QPSK调制的进一步推广，通过相位和振幅的联合控制，可以得到更高频谱效率的调制方式，从而可在限定的频带内传输更高速率的数据。

正交振幅调制（QAM）的一般表达式为y(t)=A cos c w t+mB sin c w t 0≤t＜s T(1)m上式由两个相互正交的载波构成，每个载波被一组离散的振幅｛A｝、｛m B｝所调制，m故称这种调制方式为正交振幅调制。

课程设计任务书学生姓名： 专业班级：指导教师： 工作单位：题 目: 基于MATLAB 的信号调制与解调 初始条件：1.Matlab 应用软件；2.信号处理的相关知识，线性代数基础知识，希尔伯特变换；3.信号的常规幅度调制，单边带幅度调制以及双边带调制。

要求完成的主要任务:设计任务1：应用MATLAB 求解基本的高等应用数学问题。

设计任务2：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=。

（1）试比较消息信号与已调信号，并绘制它们的频谱。

（2）对（1）中的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。

设计要求：1.设计的程序有较强的可行性，能够很好地反映出MATLAB 强大的运算功能和工程实用性；掌握MATLAB 在数学和工程上的应用技术，学习实际可用的应用程序的编写；2.撰写出具有较强实用性、应用性的MATLAB 论文。

时间安排：第17周：安排任务，分组，资料准备；第17-18周：设计仿真，撰写报告；第19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 (1)Abstract (2)1绪论 (3)1.1MTLAB软件简介. (3)1.2MATLAB语言的特点和开发环境. (3)2 高等应用数学问题的MATLAB求解. (4)2.1 高等数学常见的函数基本计算 (4)2.2 线性代数常见的矩阵基本计算 (6)2.3 高等数学常见的多项式基本计算 (10)3 基于MATLAB的信号调制与解调 (13)3.1 常规双边带调制与解调及相干解调 (13)3.2 抑制载波的双边带调幅与解调 (16)3.3 单边带调制与解调 (17)3.4 基于MATLAB的信号调制与解调 (19)4 小结与体会 (25)5 主要参考文献 (26)摘要MATLAB 的名称源自 Matrix Laboratory ，它是一种科学计算软件，专门以矩阵的形式处理数据，其含义是矩阵实验室（MATRIX LABORATORY），进行数值计算的基本单位是复数数组（或称阵列），由于它不需定义数组的维数，并给出矩阵函数、特殊矩阵专门的库函数，使之在求解诸如信号处理、建模、系统识别、控制、优化等领域的问题时，显得大为简捷、高效、方便。

课程设计任务书学生姓名： 专业班级： 通信 指导教师： 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.信号处理的相关知识3.信号的常规幅度调制、单边带幅度调制以及双边带调制要求完成的主要任务: （包括课程设计工作量及其技术要求，以及说明书撰写等具体要求）1. 采用MATLAB 选用适当的函数或矩阵进行如下计算（1） 极限的计算、微分的计算、积分的计算、级数的计算、求解代数方程、求解常微分方程；（2） 矩阵的最大值、最小值、均值、方差、转置、逆、行列式、特征值的计算、矩阵的相乘、右除、左除、幂运算；（3） 多项式加减乘除运算、多项式求导、求根和求值运算、多项式的部分分式展开、多项式的拟合、插值运算。

2. 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。

指导教师签名： 年 月 日 系主任（或责任教师）签名： 年 月 日目录1.前言 (1)1.1.MATLAB简介 (1)1.2.MATLAB应用领域 (1)1.3.MATLAB中数学运算的重要意义 (2)2.基础部分实现 (2)2.1.基础微积分计算 (2)2.1.1.极限的计算 (2)2.1.2.微分的计算 (3)2.1.3.积分的计算 (3)2.1.4.级数的计算 (4)2.1.5.求解代数方程 (4)2.1.6.求解常微分方程 (5)2.2.矩阵的基本计算 (5)2.2.1.求矩阵的最大值和最小值 (6)2.2.2.求矩阵的平均值和中值 (7)2.2.3.求标准方差 (8)2.2.4.矩阵的相乘、右除、左除 (8)2.2.5.矩阵的特征值运算 (9)2.2.6.矩阵的行列式计算 (10)2.2.7.矩阵的逆运算 (11)2.2.8.矩阵的转置 (11)2.2.9.矩阵的幂运算 (12)2.3.多项式的基本运算 (13)2.3.1.多项式的四则运算 (13)2.3.2.求导和积分 (14)2.3.3.求多项式的根和值 (14)2.3.4.多项式的部分分式展开 (15)2.3.5.拟合和插值 (16)3.双边带幅度信号 (19)3.1.双边带幅度信号的调制 (19)3.1.1.双边带幅度信号的调制原理 (19)3.1.2.双边带幅度信号的调制仿真 (20)3.2.双边带幅度信号的解调 (22)3.2.1.相干解调的原理 (22)3.2.2.已调信号的相干解调 (23)4.SSB信号的产生 (25)4.1.滤波法 (25)4.2.相移法 (26)4.3.移相法的一般模型 (26)4.4.单边带信号调制的仿真 (27)5.幅度调制（AM） (30)5.1.幅度调制的原理 (30)5.2.幅度调制的仿真 (31)6.遇到的问题 (33)7.小结及体会 (34)8.参考文献 (35)1.前言1.1.MATLAB简介MATLAB是一种功能十分强大，运算效率很高的数字工具软件，全称是Matrix Laboratory。

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。

1）、实验原理及框图调制：DSB信号实质上就是基带信号与载波直接相乘。

设均值为零的模拟基带信号为m(t)，双边带调幅（DSB）信号为:s(t)=m(t)cosωt其原理框图如下：解调：由于m(t)均值为0，因此调制后的信号不含离散的载波分量，若接收端能恢复出载波分量，则可采用相干解调再用低通滤波器滤去高频分量,即可无失真地恢复出原始信号。

其原理框图如下：2）、实验结果：附：程序源代码fs=1e6;%采样率N=8192;t=0:1/fs:(N-1)/fs;%时域采样点f=(0:(N-1))*fs/N-fs/2;%频域采样点fm=2000;%基带频率fss=20000;%载波频率m=cos(fm*2*pi*t);%基带信号subplot(4,1,1);plot(t,m);title('基带信号','FontWeight','bold');xlabel('t/s','FontSize',12);axis([0.001,0.004,-2,2]);m_w=fft(m);%基带频谱subplot(4,1,2);plot(f,fftshift(abs(m_w)));title('基带频谱','FontWeight','bold');xlabel('f/Hz','FontSize',12);axis([-10000,10000,0,3500]);s=cos(fss*2*pi*t);%载波信号subplot(4,1,3);plot(t,s);title('载波信号','FontWeight','bold');xlabel('t/s','FontSize',12);axis([0.001,0.004,-2,2]);s_w=fft(s);%载波频谱subplot(4,1,4);plot(f,fftshift(abs(s_w)));title('载波频谱','FontWeight','bold');xlabel('f/Hz','FontSize',12);axis([-30000,30000,0,3500]);sm=s.*m;%调制信号figure;subplot(4,1,1);plot(t,sm);title('调制信号','FontWeight','bold');xlabel('t/s','FontSize',12);axis([0.001,0.004,-2,2]);sm_w=fft(sm);%调制信号频谱subplot(4,1,2);plot(f,fftshift(abs(sm_w)));title('调制信号频谱','FontWeight','bold');xlabel('f/Hz','FontSize',12);axis([-30000,30000,0,2000]);sm1=awgn(sm,5);subplot(4,1,3);plot(t,sm1);title('加噪声后的调制信号','FontWeight','bold');xlabel('t/s','FontSize',12);axis([0.001,0.004,-2,2]);sm1_w=fft(sm1);subplot(4,1,4);plot(f,fftshift(abs(sm1_w)));title('加噪声后的调制信号频谱','FontWeight','bold');xlabel('f/Hz','FontSize',12);axis([-30000,30000,0,2000]);fsamp =1e6;fcuts =[16000175002250024000];mags =[010];devs =[0.050.010.05];[n,Wn,beta,ftype]=kaiserord(fcuts,mags,devs,fsamp);hh =fir1(n,Wn,ftype,kaiser(n+1,beta),'noscale');sm2=fftfilt(hh,sm1);figure;subplot(4,1,1);plot(t,sm2);title('滤掉部分噪声后的调制信号','FontWeight','bold');xlabel('t/s','FontSize',12);axis([0.001,0.004,-2,2]);sm2_w=fft(sm2);subplot(4,1,2);plot(f,fftshift(abs(sm2_w)));title('滤掉部分噪声后的调制信号频谱','FontWeight','bold');xlabel('f/Hz','FontSize',12);axis([-30000,30000,0,2000]);sp=2*sm2.*s;subplot(4,1,3);plot(t,sp);title('与本地载波相乘后的信号','FontWeight','bold');xlabel('t/s','FontSize',12);axis([0.001,0.004,-2,2]);sp_w=fft(sp);subplot(4,1,4);plot(f,fftshift(abs(sp_w)));title('与本地载波相乘后的信号频谱','FontWeight','bold');xlabel('f/Hz','FontSize',12);axis([-45000,45000,0,1200]);fsamp =1e6;fcuts =[300020000];mags =[10];devs =[0.010.05];[n,Wn,beta,ftype]=kaiserord(fcuts,mags,devs,fsamp);hh1=fir1(n,Wn,ftype,kaiser(n+1,beta),'noscale');sd=fftfilt(hh1,sp);figure;subplot(4,1,1);plot(t,sd);title('低通滤波后的信号','FontWeight','bold');xlabel('t/s','FontSize',12);axis([0.001,0.004,-2,2]);sd_f=fft(sd);subplot(4,1,2);plot(f,fftshift(abs(sd_f)));title('低通滤波后的信号频谱','FontWeight','bold');xlabel('f/Hz','FontSize',12);axis([-10000,10000,0,3500]);。