通信原理仿真实例

第一部分 随机过程1. 观察零均值高斯信号的自相关函数，相互独立的高斯信号的互相关函数，具有给定相关系数,1ρρ≤的高斯信号的波形产生两个具有相同方差2σ的不相关的零均值高斯随机过程X 和Y，令Z X ρ= ，X 和Z 即为具有相关系数ρ的两高斯随机过程。

证明：[][]0[]0E X E Y E Z ==⇒=222222222222[][](1)[]2[](1)[][][][][][](1)[][]XZ X ZD Z D X D Y XY COV XZE XZ E X E Z E XZ E X E XY E XZ ρρρσρσσρρρσρσρρσσσ=+-+=+-==-⋅==+-====2. 仿真窄带随机过程若随机过程ξ(t )的谱密度集中在中心频率f c 附近相对窄的频带范围∆f 内，满足∆f << f c 的条件，且 f c 远离零频率，则称该ξ(t )为窄带随机过程。

窄带随机过程可以用一个零均值高斯白噪声通过一个带通滤波器得到，等效为一个幅度和相位缓慢变化的正弦波，表示式：()()cos[()],()0c t a t t t a t ξξξξωϕ=+≥a ξ (t ) － 随机包络， ϕξ (t ) － 随机相位 ，ωc － 中心角频率 窄带随机过程表示式展开：()()cos ()sin c c s c t t t t t ξξωξω=- ()()cos ()c t a t t ξξξϕ=－ ξ(t )的同相分量()()sin ()s t a t t ξξξϕ=－ ξ(t )的正交分量若E [ξ(t )] = 0，[()]0[()]0c s E t E t ξξ==，222c s ξσσσ==——ξ(t ) 、 ξc (t )和ξs (t )具有相同的平均功率或方差➢ a ξ服从参数为σξ的瑞利(Rayleigh )分布：222()exp()(0)2a a f a a ξξξξξξσσ=-≥➢ ϕξ服从[0 ~ 2π]上的均匀分布：1()(02)2f ξξϕϕππ=≤≤a ξ(t )与ϕξ(t )统计独立：(,)()()f a f a f ξξξξϕϕ=⋅3. 仿真正弦波加窄带随机过程()cos()()c r t A t n t ωθ=++()()cos ()sin c c s c n t n t t n t t ωω=-—窄带高斯噪声，θ －正弦波的随机相位，在[0,2π]上均匀分布 ()[cos ()]cos [sin ()]sin ()cos ()sin ()cos[()]()sin ()()cos ()c c s c c c s c c s s c c r t A n t t A n t t z t t z t t z t t t z t A n t z t A n t θωθωωωωϕθθ=+-+=-=+=+=+包络：(),0z t z ≥，服从广义瑞利分布，又称莱斯（Rice ）分布：2202221()exp[()]()(0)2nnnzAzf z z A I z σσσ=-+≥(1) 当信号很小时，即A → 0时，(Az /σn 2)很小，I 0 (Az /σn 2) ≈ 1，莱斯分布退化为瑞利分布。

实验五双极性不归零码一、实验目的1.掌握双极性不归零码的基本特征2.掌握双极性不归零码的波形及功率谱的测量方法3.学会用示波器和功率谱分析仪对信号进行分析二、实验仪器1.序列码产生器2.单极性不归零码编码器3.双极性不归零码编码器4.示波器5.功率谱分析仪三、实验原理双极性不归零码是用正电平和负电平分别表示二进制码１和０的码型，它与双极性归零码类似，但双极性非归零码的波形在整个码元持续期间电平保持不变．双极性非归零码的特点是：从统计平均来看，该码型信号在１和０的数目各占一半时无直流分量，并且接收时判决电平为０，容易设置并且稳定，因此抗干扰能力强．此外，可以在电缆等无接地的传输线上传输，因此双极性非归零码应用极广．双极性非归零码常用于低速数字通信．双极性码的主要缺点是：与单极性非归零码一样，不能直接从双极性非归零码中提取同步信号，并且１码和０码不等概时，仍有直流成分。

四、实验步骤1.按照图3.5-1 所示实验框图搭建实验环境。

2.设置参数：设置序列码产生器序列数N=128；观察其波形及功率谱。

3.调节序列数N 分别等于64.256，重复步骤2.图3.5-1 双极性不归零码实验框图实验五步骤2图N=128实验五步骤3图N=64N=256六、实验报告（1）分析双极性不归零码波形及功率谱。

（2）总结双极性不归零码的波形及功率谱的测量方法。

实验六一、实验目的1.掌握双极性归零码的基本特征2.掌握双极性归零码的波形及功率谱的测量方法3.学会用示波器和功率谱分析仪对信号进行分析二、实验仪器1.序列码产生器2.单极性不归零码编码器3.双极性归零码编码器4.示波器5.功率谱分析仪三、实验原理双极性归零码是二进制码0 和1 分别对应于正和负电平的波形的编码，在每个码之间都有间隙产生．这种码既具有双极性特性，又具有归零的特性．双极性归零码的特点是：接收端根据接收波形归于零电平就可以判决1 比特的信息已接收完毕，然后准备下一比特信息的接收，因此发送端不必按一定的周期发送信息．可以认为正负脉冲的前沿起了起动信号的作用，后沿起了终止信号的作用．因此可以经常保持正确的比特同步．即收发之间元需特别的定时，且各符号独立地构成起止方式，此方式也叫做自同步方式．由于这一特性，双极性归零码的应用十分广泛。

通信原理BPSK仿真实验一、实验题目利用仿真软件实现BPSK的调制解调，并仿真分析其在高斯信道下的误码性能。

二、实验原理调制过程：信号的产生采用键控法。

原理：用二进制单极性脉冲控制开关选择0相位载波和π相位载波的输出。

解调过程：相干解调。

必须采用相干解调的方式，从接收到的已调信号中提取本地载波，与信号相乘后通过低通滤波器，抽样判决后得到基带信号。

三、实验仿真1、实验系统2、各模块设置系统时钟设置：Sample Rate:5000Hz Stop Time=1{系统中使用的滤波器为巴特沃斯滤波器}（一）以下四个模块为调制过程，产生BPSK信号。

●模块0：产生频率为50Hz的单极性脉冲，控制开关。

●模块1:开关由单极性脉冲控制对两种相位的正弦波进行选择。

(Gate delay=0 Ctrl thresh=1 ) ●模块2和3：生成正弦波，作为载波。

（二）以下模块主要为从接收到的已调信号中提取本地载波。

●模块25：高斯白噪声（Mean=0v Std Dev=1v）●模块30：放大器：增益Gain=-30dB●模块24：带通滤波器，设置在解调之前。

通带为430-570Hz。

●模块23：幂函数，次数为2，将接收到的以调信号平方。

●模块11：带通滤波器（998-1002Hz；BP Filter Order=3）为获取1000Hz的正弦波●模块10：分频器对输入信号进行2分频，为获取500Hz的正弦波●模块15：带通滤波器(490-510Hz；BP Filter Order=3)为获取500Hz的正弦波作为本地载波。

（三）解调过程和抽样判决●模块9和17：组成解调器。

BPSK信号与本地载波通过乘法器，在经过低通滤波器（60Hz恢复数字基带信号对应的模拟信号。

●模块19：非门，判决作用。

●模块20：采样器，采样频率为50Hz。

●模块21：保持器，采样后经保持器得到恢复的波形。

（四）误码性能分析●模块27：误码率图标（Trails=1000）●模块29：终止符（误码=6个）●模块31：终值显示符●模块32：数字延迟器（Delay：20000）3、系统波形分析及相关参数分析模块4：输入波形模块26：BPSK信号可以看到键控法产生的BPSK信号，第一张图中竖着的白线为相位反相点，在第二张放大后的图中可以清晰的看到信号相位相反的地方。

通信原理实验数字基带传输仿真实验本文记录的是一次通信原理实验，具体实验内容是数字基带传输仿真实验。

这个实验旨在让学生了解并掌握数字基带传输的基本原理、信号调制和调制解调的方法，并通过仿真实验加深对数字基带传输的理解。

实验步骤：第一步：实现数字基带信号的产生。

我们采用MATLAB编写代码来产生数字基带信号。

具体而言，我们可以选择产生脉冲振幅调制（PAM）、脉冲宽度调制（PWM）、脉冲频率调制（PFM）等各种调制方式。

第二步：实现数字基带信号的传输。

我们可以通过MATLAB编写代码，将数字基带信号在传输媒介中进行仿真。

具体而言，我们可以选择传输介质为AWGN信道、多径信道等，通过加入信噪比、码元传输速率、波特率等参数来模拟不同的传输环境。

第三步：实现数字基带信号的调制。

我们采用调制器进行数字信号的调制。

常见的数字调制方式有AM调制、FM调制、PM调制等。

此处我们选择了二进制相移键控（BPSK）调制来进行数字基带信号的调制。

第四步：实现数字基带信号的解调。

我们采用解调器来实现数字基带信号的解调。

常见的数字解调方式有包络检测法、抑制互调法等。

此处我们选择了直接判决法来进行数字基带信号的解调。

第五步：实现数字基带信号的重构。

我们通过将数字基带信号解调后还原成原始信号进行数字信号的重构。

此处我们需要通过MATLAB代码将解调后的数字信号还原成原始信号，并绘制出波形图进行对比分析。

实验结果：通过对仿真实验的分析，我们得出了一些结论。

首先，不同的数字基带信号相对应不同的调制方式，比如我们可以选择PAM调制来实现计算机通讯中的以太网传输。

其次，数字基带信号的传输受到了多种因素的影响，包括信道的噪声、信噪比、码元传输速率、波特率等。

第三，数字基带信号的解调方式有很多种，我们需要根据传输环境的不同来选择最适宜的解调方式。

最后，数字基带信号的重构是一个非常重要的环节，它能够让我们了解数字基带信号在传输过程中所带来的信息损失和失真情况。

MATLAB仿真实例通信原理是指传输信息的原理和方法。

MATLAB可以用于实现各种通信原理的仿真，包括信号的调制、发送、接收、解调等过程。

下面我将介绍一个基于MATLAB的通信原理仿真实例。

本实例以频率调制通信原理为基础，以调频调制(FM)为例进行仿真。

1.首先定义模拟信号源，生成一个基带信号。

例如，我们可以选择一个正弦波信号作为基带信号，其频率为$f_m$。

2.接下来，我们需要将基带信号进行调频调制。

在调频调制过程中，我们将基带信号的频率进行调制，生成载频为$f_c$的调制信号。

3. 在MATLAB中，我们可以使用freqmod函数来进行调频调制。

该函数接受基带信号、载频和调制指数作为输入参数，并返回调制信号。

4.在得到调制信号后，我们可以进行发送模拟。

发送模拟是指将调制信号通过信道传输，可以简单地将信号存储为一个信道矩阵。

5. 在接收端，我们需要对接收到的信号进行解调，以恢复基带信号。

在调频调制中，我们可以使用freqdemod函数进行解调。

该函数接受解调信号、载频和调制指数作为输入参数，并返回解调后的信号。

6.最后，我们可以将解调信号与原始信号进行比较，计算它们之间的误差。

可以使用均方根误差(RMSE)作为误差度量指标。

通过以上过程，我们可以完成一个简单的基于MATLAB的调频调制仿真。

为了使仿真更贴近实际通信场景，我们还可以添加信道噪声等因素。

例如，我们可以在发送模拟过程中，向信道矩阵中添加高斯白噪声。

这样可以更真实地模拟信号在传输过程中受到干扰和噪声的情况。

通过以上步骤，我们可以利用MATLAB进行通信原理的仿真实践。

这个实例不仅可以帮助我们加深理解通信原理的基本概念和过程，还可以通过实际操作和仿真结果进行验证和验证。

总之，MATLAB是一个非常强大的工具，可以用于各种通信原理的仿真。

通过利用MATLAB进行仿真实践，我们可以更深入地理解通信原理的基本原理和过程，提高我们的理论水平和实践能力。

多径信道仿真实验报告一、AM 、DSB 调制及解调要求:用matlab 产生一个频率为1Hz,功率为1的余弦信源()m t ,设载波频率10c Hz ω=,02m =,试画出:AM 及DSB 调制信号的时域波形;12345678910tAM 时域波形图12345678910tDSB 时域波形图01002003004005006007008009001000NAM 频谱图1002003004005006007008009001000NDSB 频谱图● 采用相干解调后的AM 及DSB 信号波形;1002003004005006007008009001000AM 波1002003004005006007008009001000-1.5-1-0.50.511.5DSB 波● AM 及DSB 已调信号的功率谱;10020030040050060070080090010005105AM 波功率谱0100200300400500600700800900100051015x 104DSB 波功率谱调整载波频率及m0,观察分的AM 的过调与DSB 反相点现象。

在接收端带通后加上窄带高斯噪声,单边功率谱密度00.1n ,重新解调。

%% 加噪解调noise=wgn(1,length(sAM),0、2); %高斯噪声h2=fir1(100,[2*8、9/100,2*11、1/100]); %带通滤波器设计znoise=conv(noise,h2); %窄带高斯噪声sAM2=sAM+znoise(101:end);sDSB2=sDSB+znoise(101:end);spAM2=sAM2、*ct;spDSB2=sDSB2、*ct;b=fir1(100,0、12*2);sdAM2=filter(b,1,spAM2);sdAM_2=2、*sdAM2-m0;sdAM__2=sdAM_2(50:end); %去暂态figure(6);plot(sdAM__2,'r');hold on;plot(mt);legend('加噪解调后','原信号');title('AM波');% 同理画DSB1002003004005006007008009001000-2-1.5-1-0.500.511.52AM 波1002003004005006007008009001000-2-1.5-1-0.500.511.52DSB 波二、SSB 调制及解调要求:用matlab 产生一个频率为1Hz,功率为1的余弦信源,设载波频率10c Hz ω=,,试画出:● SSB 调制信号的时域波形;12345678910-1-0.500.51tSSB 下边带时域波形1002003004005006007008009001000010*******400NSSB 下边带频谱图● 采用相干解调后的SSB 信号波形;1002003004005006007008009001000-1.5-1-0.50.511.5SSB 波● SSB 已调信号的功率谱;0100200300400500600700800900100024681012144SSB 波功率谱在接收端带通后加上窄带高斯噪声,单边功率谱密度00.1n =,重新解调。

实验一. A率13折线编码一、 A率13折线编码简介1、A率13折线的产生A率13折线的产生是从不均匀量化的基点出发，设法用13段折线逼近A=87.6的A率压缩特性。

具体方法是：把输入x轴和输出y轴用两种不同的方法划分。

对x轴在0~1（归一化）范围内不均匀分成8段，分段的规律就是每次以二分之一对分，第一次在0到1之间的1/2处对分，第二次在0到1/2之间的1/4处对分，其余类推。

对y 轴在0~1（归一化）范围内采用等分法，均匀分成8段，每段间隔均为1/8。

然后把x,y各对应段的交点连接起来构成8段直线，得到近似A=87.6的A率压缩特性。

这种近似中会得到13段（正负）斜率不同的折线，所以称其为A率13折线。

2、A率13折线的编码M==个量在13折线编码中，普遍采用8位二进制码，对应有82256化级，即正、负输入幅度范围内各有128个量化级。

这需要将13折线中的每个折线段再均匀分为16个量化级，由于每个段落长度不均⨯=个不均匀的量化匀，因此正或负输入的8个段落被划分成816128级。

按折叠二进制码的码型，这8位码的安排如下：极性码段落码段内码其中，第一位表示采样点的极性，第二到第四位表示采样点所在段落。

第五到第八位表示每段内的一个均匀量化级。

3、13折线幅度码及其对应电平表一4、段内码表二二、1、流程图1）编码2）译码2、编程思路编码根据电平的极性判断C1码，正为1，负为0。

——>根据电平范围可按照表一判断出段落码C2C3C4——>用电平值减去段落起始电平，除以相应的量化间隔，将得到的十进制数转换成二进制数，根据表二就可以判断出相应的段内码C5C6C7C8.译码根据C1来判断电平的极性，1为正，0为负。

——>量化段序号i=4*C2+2*C3+C4+1,则根据表一判断出起始电平I（i）——>j=8*C5+4*C6+2*C7+C8,段内码对应的电平值为I1（i）=j*ΔV（i）Δ—>译码后电平值为I（i）+ I1（i）。

第一部分 随机过程1. 观察零均值高斯信号的自相关函数，相互独立的高斯信号的互相关函数，具有给定相关系数,1ρρ≤的高斯信号的波形产生两个具有相同方差2σ的不相关的零均值高斯随机过程X 和Y，令Z X ρ=+ ，X 和Z 即为具有相关系数ρ的两高斯随机过程。

证明：[][]0[]0E X E Y E Z ==⇒=222222222222[][](1)[]2[](1)[][][][][][](1)[][]XZ X ZD Z D X D Y XY COV XZE XZ E X E Z E XZ E X E XY E XZ ρρρσρσσρρρσρσρρσσσ=+-+=+-==-⋅==+-====2. 仿真窄带随机过程若随机过程ξ(t )的谱密度集中在中心频率f c 附近相对窄的频带范围∆f 内，满足∆f << f c 的条件，且 f c 远离零频率，则称该ξ(t )为窄带随机过程。

窄带随机过程可以用一个零均值高斯白噪声通过一个带通滤波器得到，等效为一个幅度和相位缓慢变化的正弦波，表示式：()()cos[()],()0c t a t t t a t ξξξξωϕ=+≥a ξ (t ) － 随机包络， ϕξ (t ) － 随机相位 ，ωc － 中心角频率 窄带随机过程表示式展开：()()cos ()sin c c s c t t t t t ξξωξω=-()()cos ()c t a t t ξξξϕ=－ ξ(t )的同相分量()()sin ()s t a t t ξξξϕ=－ ξ(t )的正交分量若E [ξ(t )] = 0，[()]0[()]0c s E t E t ξξ==，222c s ξσσσ==——ξ(t ) 、 ξc (t )和ξs (t )具有相同的平均功率或方差a ξ服从参数为σξ的瑞利(Rayleigh )分布：222()exp()(0)2a a f a a ξξξξξξσσ=-≥ϕξ服从[0 ~ 2π]上的均匀分布：1()(02)2f ξξϕϕππ=≤≤a ξ(t )与ϕξ(t )统计独立：(,)()()f a f a f ξξξξϕϕ=⋅3. 仿真正弦波加窄带随机过程()cos()()c r t A t n t ωθ=++()()cos ()sin c c s c n t n t t n t t ωω=-—窄带高斯噪声，θ －正弦波的随机相位，在[0,2π]上均匀分布()[cos ()]cos [sin ()]sin ()cos ()sin ()cos[()]()sin ()()cos ()c c s c c c s c c s s c c r t A n t t A n t t z t t z t t z t t t z t A n t z t A n t θωθωωωωϕθθ=+-+=-=+=+=+包络：(),0z t z =≥，服从广义瑞利分布，又称莱斯（Rice ）分布：2202221()exp[()]()(0)2nnnzAzf z z A I z σσσ=-+≥(1) 当信号很小时，即A → 0时，(Az /σn 2)很小，I 0 (Az /σn 2) ≈ 1，莱斯分布退化为瑞利分布。

实验五双极性不归零码一、实验目的1.掌握双极性不归零码的基本特征2.掌握双极性不归零码的波形及功率谱的测量方法3.学会用示波器和功率谱分析仪对信号进行分析二、实验仪器1.序列码产生器2.单极性不归零码编码器3.双极性不归零码编码器4.示波器5.功率谱分析仪三、实验原理双极性不归零码是用正电平和负电平分别表示二进制码１和０的码型，它与双极性归零码类似，但双极性非归零码的波形在整个码元持续期间电平保持不变．双极性非归零码的特点是：从统计平均来看，该码型信号在１和０的数目各占一半时无直流分量，并且接收时判决电平为０，容易设置并且稳定，因此抗干扰能力强．此外，可以在电缆等无接地的传输线上传输，因此双极性非归零码应用极广．双极性非归零码常用于低速数字通信．双极性码的主要缺点是：与单极性非归零码一样，不能直接从双极性非归零码中提取同步信号，并且１码和０码不等概时，仍有直流成分。

四、实验步骤1.按照图3.5-1 所示实验框图搭建实验环境。

2.设置参数：设置序列码产生器序列数N=128；观察其波形及功率谱。

3.调节序列数N 分别等于64.256，重复步骤2.图3.5-1 双极性不归零码实验框图实验五步骤2图N=128实验五步骤3图N=64N=256六、实验报告（1）分析双极性不归零码波形及功率谱。

（2）总结双极性不归零码的波形及功率谱的测量方法。

实验六一、实验目的1.掌握双极性归零码的基本特征2.掌握双极性归零码的波形及功率谱的测量方法3.学会用示波器和功率谱分析仪对信号进行分析二、实验仪器1.序列码产生器2.单极性不归零码编码器3.双极性归零码编码器4.示波器5.功率谱分析仪三、实验原理双极性归零码是二进制码0 和1 分别对应于正和负电平的波形的编码，在每个码之间都有间隙产生．这种码既具有双极性特性，又具有归零的特性．双极性归零码的特点是：接收端根据接收波形归于零电平就可以判决1 比特的信息已接收完毕，然后准备下一比特信息的接收，因此发送端不必按一定的周期发送信息．可以认为正负脉冲的前沿起了起动信号的作用，后沿起了终止信号的作用．因此可以经常保持正确的比特同步．即收发之间元需特别的定时，且各符号独立地构成起止方式，此方式也叫做自同步方式．由于这一特性，双极性归零码的应用十分广泛。

通信原理实验1：Matlab 信号和噪声产生及其功率谱分析 1、原理框图E b /n o 可调2、matlab 程序clear all;close all;clc; %输入正弦信号 t=0:0.01:2; x=sin(2*pi*t);%输入噪声px=norm(x).^2/length(x);%计算正弦信号的功率 snr=15; %信噪比为15dB ，可调 pn=px./(10.^(snr./10));%根据信噪比算出噪声功率 noise1=sqrt(pn)*rand(1,length(x));%产生均匀白噪声 noise2=sqrt(pn)*randn(1,length(x));%产生高斯白噪声 %正弦信号与噪声叠加y1=x+noise1; %正弦信号与均匀噪声叠加 y2=x+noise2; %正弦信号与高斯噪声叠加 %噪声自相关函数[a1,lags1]=xcorr(noise1,'coeff'); %均匀白噪声的自相关函数 [a2,lags2]=xcorr(noise2,'coeff'); %高斯白噪声的自相关函数 %噪声功率SPn1=fftshift(abs(fft(a1))); SPn2=fftshift(abs(fft(a2))); %输入输出信号频谱 fs=100; n=201;SPx=fft(x); SPy1=fft(y1); SPy2=fft(y2);SPx=fftshift(SPx); SPy1=fftshift(SPy1); SPy2=fftshift(SPy2); f=(0:200)*fs/n-fs/2;figure(1);subplot(3,2,1);plot(t,x);title('正弦信号');subplot(3,2,2);plot(f,abs(SPx));title('正弦信号功率谱密度图'); subplot(3,2,3);plot(t,y1);title('叠加了均匀白噪声后的正弦信号');subplot(3,2,4);plot(f,abs(SPy1));title('正弦加均匀白噪声的功率谱密度图'); subplot(3,2,5);plot(t,y2);title('叠加了高斯白噪声后的正弦信号');subplot(3,2,6);plot(f,abs(SPy2));title('正弦加高斯白噪声的功率谱密度图');zoom on;figure(2);subplot(3,2,1);plot(t,noise1);title('均匀白噪声');正弦波Σ均匀/高斯 分布白噪自相关函数图波形和功率谱密度图功率谱图subplot(3,2,2);plot(t,noise2);title('高斯白噪声');subplot(3,2,3);plot(lags1,a1);title('均匀噪声的自相关函数'); subplot(3,2,4);plot(lags2,a2);title('高斯噪声的自相关函数'); subplot(3,2,5);plot(lags1,SPn1);title('均匀噪声功率谱密度');subplot(3,2,6);plot(lags2,SPn2);title('高斯噪声功率谱密度');zoom on;3、仿真结果通信原理实验2：多幅度信号/QAM 信号差错率仿真正弦信号叠加了均匀白噪声后的正弦信号叠加了高斯白噪声后的正弦信号正弦加高斯白噪声的功率谱密度图均匀白噪声高斯白噪声均匀噪声的自相关函数高斯噪声的自相关函数均匀噪声功率谱密度高斯噪声功率谱密度一、 原理框图二、 matlab 仿真程序clear all;close all;nsymbol=100000; %每种信噪比下的发送符号数 M=16; %16-QAMgraycode=[0 1 3 2 4 5 7 6 12 13 15 14 8 9 11 10];%格雷码编码规则 EbN0=5:20; %信噪比的范围snr=10.^(EbN0/10); %将dB 值转化成线性值msg=randint(1,nsymbol,M); %由0-15的整数值组成的均匀随机数 msg1=graycode(msg+1); %将随机数映射成格雷码 msgmod=qammod(msg1,M); %16-QAM 调制spow=norm(msgmod).^2/nsymbol; %求出每个符号的平均功率for indx=1:length(EbN0)sigma=sqrt(spow/(2*snr(indx))); %根据符号功率求出噪声功率rx=msgmod+sigma*(randn(1,length(msgmod))+j*randn(1,length(msgmod))); %混入高斯加性白噪声 y=qamdemod(rx,M); %16-QAM 的解调M-QAM 信号映射器高斯随机数比较高斯随机数检测器符号/比特差错计数器 P s -E b /n 0曲线Pb-Eb/n0曲线（格雷码映射）星座图Q sn cn bit 符号n s均匀随机数I c n bit 符号decmsg=graycode(y+1); %格雷码的逆映射[err,ber(indx)]=biterr(msg,decmsg,log2(M)); %求误比特率[err,ser(indx)]=symerr(msg,decmsg); %求误符号率endp4=2*(1-1/sqrt(M)*qfunc(sqrt(3*snr/(M-1))));ser1=1-(1-p4).^2; %理论误符号率ber1=1/log2(M)*ser1; %理论误比特率semilogy(EbN0,ber,'ok',EbN0,ber1,'-k.',EbN0,ser,'*k',EbN0,ser1,'k');title('16-QAM载波调制信号在AWGN信道下的性能');xlabel('Eb/N0');ylabel('误比特率和误符号率');legend('误比特率','理论误比特率','误符号率','理论误符号率','location','SouthWest');scatterplot(msgmod); %画出调制之后的星座图title('16-QAM调制之后的星座图');xlabel('同相分量');ylabel('正交分量');scatterplot(rx); %画出混入高斯加性白噪声后的星座图title('16-QAM信号经过AWGN信道之后的星座图');xlabel('同相分量');ylabel('正交分量');程序说明：先将均匀随机数映射成格雷码，再用qammod函数实现16-QAM调制，已调信号由分别表示幅度和相位的两部分数据构成。

基于Matlab（Simulink）《通信原理》实验仿真（模拟部分）基于Matlab(Simulink)《通信原理》实验仿真(模拟部分)摘要模拟通信在通信系统中的使用非常广泛，而MATLAB(Simulink)是用于算法开发、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，它可以解决包括信号和图像处理、通讯等众多应用领域中的问题。

利用MATLAB集成环境下的M文件和Simulink工具箱可以完成通讯系统设计与仿真，本文主要是利用MATLAB集成环境下的M文件，编写程序来实现AM、FM、VSB调制与解调过程，并分别绘制出其信号波形。

再通过Simulink工具箱对模拟通信系统进行建模仿真。

Simulation of communication in a communication system is very extensive, and the use of MATLAB (Simulink) is used to algorithm development, data visualization, data analysis and numerical calculation of the senior technical calculation language and interactive environment, it can solve the including signal and image processing, communicationetc many applications in question. MATLAB integration environment Mfiles and Simulink tool box can complete communication system design and simulation, this paper is mainly use of MATLAB integration environment, programming of the M files to achieve AM, FM, VSB modulation and demodulation process, and separately plot its signal waveform. Again through Simulink communication system toolbox of simulation modeling simulation .关键词模拟信号;AM;FM;VSB;调制解调;MATLAB(Simulink)目录:第一章绪论第二章理论与方法2.1 matlab简介2.2 Simulink简介2.3 通信原理概述第三章设计方案3.1用 MATLAB的M文件进行模拟调制3.1.1 基于MATLAB的AM信号调制与解调3.1.2 基于MATLAB的FM信号调制与解调3.1.3 基于MATLAB的VSB信号调制与解调3.2用Simulink对模拟通信系统进行建模仿真3.2.1频分复用和超外差接收机的仿真模型3.2.2调频立体声接收机模型第四章小结参考文献致谢附录1:程序清单第一章绪论调制在通信系统中的作用至关重要。

用MatLab仿真通信原理系列实验一、引言通信原理是现代通信领域的基础理论，通过对通信原理的研究和仿真实验可以更好地理解通信系统的工作原理和性能特点。

MatLab作为一种强大的数学计算软件，被广泛应用于通信原理的仿真实验中。

本文将以MatLab为工具，介绍通信原理系列实验的仿真步骤和结果。

二、实验一：调制与解调1. 实验目的通过MatLab仿真，了解调制与解调的基本原理，并观察不同调制方式下的信号特征。

2. 实验步骤（1）生成基带信号：使用MatLab生成一个基带信号，可以是正弦波、方波或任意复杂的波形。

（2）调制：选择一种调制方式，如调幅（AM）、调频（FM）或相移键控（PSK），将基带信号调制到载波上。

（3）观察调制后的信号：绘制调制后的信号波形和频谱图，观察信号的频谱特性。

（4）解调：对调制后的信号进行解调，还原出原始的基带信号。

（5）观察解调后的信号：绘制解调后的信号波形和频谱图，与原始基带信号进行对比。

3. 实验结果通过MatLab仿真，可以得到不同调制方式下的信号波形和频谱图，观察到调制后信号的频谱特性和解调后信号的还原效果。

可以进一步分析不同调制方式的优缺点，为通信系统设计提供参考。

三、实验二：信道编码与解码1. 实验目的通过MatLab仿真，了解信道编码和解码的基本原理，并观察不同编码方式下的误码率性能。

2. 实验步骤（1）选择一种信道编码方式，如卷积码、纠错码等。

（2）生成随机比特序列：使用MatLab生成一组随机的比特序列作为输入。

（3）编码：将输入比特序列进行编码，生成编码后的比特序列。

（4）引入信道：模拟信道传输过程，引入噪声和干扰。

（5）解码：对接收到的信号进行解码，还原出原始的比特序列。

（6）计算误码率：比较解码后的比特序列与原始比特序列的差异，计算误码率。

3. 实验结果通过MatLab仿真，可以得到不同编码方式下的误码率曲线，观察不同信道编码方式对信号传输性能的影响。

通信原理仿真实验报告一、引言通信原理是现代社会中不可或缺的一部分，它涉及到信息的传输和交流。

为了更好地理解通信原理的工作原理和效果，我们进行了一次仿真实验。

本报告将详细介绍实验的目的、方法、结果和分析。

二、实验目的本次实验的目的是通过仿真实验，深入了解通信原理的基本原理和信号传输过程，掌握通信系统中常见的调制解调技术，并通过实验验证理论知识的正确性。

三、实验方法1. 实验平台：我们使用MATLAB软件进行仿真实验，该软件具有强大的信号处理和仿真功能，可以模拟真实的通信环境。

2. 实验步骤：a. 设计信号源：根据实验要求，我们设计了一种特定的信号源，包括信号的频率、幅度和相位等参数。

b. 调制过程：通过调制技术将信号源与载波信号进行合成，得到调制后的信号。

c. 信道传输：模拟信号在信道中的传输过程，包括信号的衰减、噪声的干扰等。

d. 解调过程：通过解调技术将接收到的信号还原为原始信号。

e. 信号分析：对解调后的信号进行频谱分析、时域分析等，以验证实验结果的准确性。

四、实验结果我们进行了多组实验，得到了一系列的实验结果。

以下是其中两组实验结果的示例：1. 实验一：调幅调制a. 信号源：频率为1kHz的正弦信号。

b. 载波信号：频率为10kHz的正弦信号。

c. 调制后的信号：将信号源与载波信号相乘，得到调制后的信号。

d. 信号分析：对调制后的信号进行频谱分析，得到频谱图。

e. 解调过程：通过解调技术，将接收到的信号还原为原始信号。

f. 结果分析：通过对比解调后的信号与原始信号，验证了调幅调制的正确性。

2. 实验二：频移键控调制a. 信号源：频率为1kHz的正弦信号。

b. 载波信号：频率为10kHz的正弦信号。

c. 调制后的信号：将信号源与载波信号相加，得到调制后的信号。

d. 信号分析：对调制后的信号进行频谱分析，得到频谱图。

e. 解调过程：通过解调技术，将接收到的信号还原为原始信号。

f. 结果分析：通过对比解调后的信号与原始信号，验证了频移键控调制的正确性。

通信原理仿真实验实验一各种信道码性能比较[实验要求]1．单极性（不）归零码的波形及其功率谱2．双极性（不）归零码的波形及其功率谱[程序设计]global dt t df N close allN=2^15;L=32;M=N/L ;Rb=2;Ts=1/Rb;dt=Ts/L;df=1/(N*dt);T=N*dt;Bs=N*df/2 ;Na=4;f=[-Bs+df/2:df:Bs];t=[-T/2+dt/2:dt:T/2]; SumPRZ=zeros(size(f)); SumPNRZ=zeros(size(f)); SumPdRZ=zeros(size(f)); SumPdNRZ=zeros(size(f)); Again=100;for ii=1:Againa=round(rand(1,M));b=sign(randn(1,M)); sNRZ=zeros(1,N);sRZ=zeros(1,N);sdNRZ=zeros(1,N);sdRZ=zeros(1,N);for jj=1:L分栏显示sNRZ(jj+[0:M-1]*L)=a;endfor kk=1:0.5*Ts/dt;sRZ(kk+[0:M-1]*L)=a;endfor jj=1:LsdNRZ(jj+[0:M-1]*L)=b;endfor kk=1:0.5*Ts/dt;sdRZ(kk+[0:M-1]*L)=b;endXRZ=t2f(reshape(sRZ,1,N));XNRZ=t2f(reshape(sNRZ,1,N));XdRZ=t2f(reshape(sdRZ,1,N));XdNRZ=t2f(reshape(sdNRZ,1,N)); SumPRZ=SumPRZ+(XRZ.*conj(XRZ))/T; SumPNRZ=SumPNRZ+(XNRZ.*conj(XNR Z))/T;SumPdRZ=SumPdRZ+(XdRZ.*conj(XdRZ) )/T;SumPdNRZ=SumPdNRZ+(XdNRZ.*conj(X dNRZ))/T;endPRZ=SumPRZ/Again;PNRZ=SumPNRZ/Again;PdRZ=SumPdRZ/Again;PdNRZ=SumPdNRZ/Again;figure(1)PRZ=30+10*log10(PRZ+eps);PNRZ=30+10*log10(PNRZ+eps);PdRZ=30+10*log10(PdRZ+eps);PdNRZ=30+10*log10(PdNRZ+eps); subplot(2,2,1);plot(f/Rb,PRZ,'g');axis([-8,+8,-20,50]);title('单极性归零码功率谱','fontsize',20); xlabel('f/Rb','fontsize',20);ylabel('P(mdB)','fontsize',20);subplot(2,2,2);plot(f/Rb,PNRZ);axis([-8,+8,-20,50]);title('单极性不归零码功率谱','fontsize',20); xlabel('f/Rb','fontsize',20);ylabel('P(mdB)','fontsize',20);subplot(2,2,3);plot(f/Rb,PdRZ,'g');axis([-8,+8,-20,50]);title('双极性归零码功率谱','fontsize',20); xlabel('f/Rb','fontsize',20);ylabel('P(mdB)','fontsize',20);subplot(2,2,4);plot(f/Rb,PdNRZ);axis([-8,+8,-20,50]);title('双极性不归零码功率谱','fontsize',20); xlabel('f/Rb','fontsize',20);ylabel('P(mdB)','fontsize',20);figure(2)codet=dt*L;subplot(2,2,1)plot(t/codet,reshape(sRZ,1,N),'g','LineWidt h',3)title('单极性归零码码型','fontsize',20); axis([-8,8,-0.2,1.2])xlabel('t/Ts','fontsize',20)grid onsubplot(2,2,2)plot(t/codet,reshape(sNRZ,1,N),'g','LineWi dth',3)title('单极性不归零码码型','fontsize',20); axis([-8,8,-0.2,1.2])xlabel('t/Ts','fontsize',20) grid onsubplot(2,2,3)plot(t/codet,reshape(sdRZ,1,N),'g','LineWid th',3)title('双极性归零码码型','fontsize',20); axis([-8,8,-1.2,1.2])xlabel('t/Ts','fontsize',20)grid onsubplot(2,2,4)plot(t/codet,reshape(sdNRZ,1,N),'g','LineW idth',3)title('双极性不归零码码型','fontsize',20); axis([-8,8,-1.2,1.2])xlabel('t/Ts','fontsize',20) grid on[实验结果][实验结论]通过实验结果可以明显看到，单极性码的功率谱具有双极性码所不具有的离散分量，而归零码的带宽是不归零码的带宽的两倍（归零码占空比为0.5）实验二：升余弦滚降系统设计[实验要求]当滚降系数α=05.，发送码元幅值为0、2时,作出升余弦滚降波形的眼图及功率谱[程序设计]global dt t df N close allN=2^13;L=32;M=N/LRb=2;Ts=1/Rb; dt=Ts/L; df=1/(N*dt) T=N*dt Bs=N*df/2 Na=4;alpha=0.5t=[-T/2+dt/2:dt:T/2];f=[-Bs+df/2:df:Bs];g1=sin(pi*t/Ts)./(pi*t/Ts);g2=cos(alpha*pi*t/Ts)./(1-(2*alpha*t/Ts).^2); g=g1.*g2;G=t2f(g);figure(1)set(1,'Position',[10,50,300,200])figure(2)set(2,'Position',[400,50,300,200])hold ongrid xlabel('t in us')ylabel('s(t) in V')EP=zeros(size(f))+eps; for ii=1:100a=sign(randn(1,M))+1; imp=zeros(1,N);imp(L/2:L:N)=a/dt;S=t2f(imp).*G;s=f2t(t2f(imp).*G);s=real(s);P=S.*conj(S)/T;EP=(EP*(ii-1)+P+eps)/ii;figure(1)plot(f,30+10*log10(EP),'g'); gridaxis([-3,+3,-50,50])xlabel('f (MHz)')ylabel('Ps(f) (dBm/MHz)')figure(2)tt=[0:dt:Na*L*dt];for jj=1:Na*L:N-Na*L plot(tt,s(jj:jj+Na*L)); endend[实验结果]实验三：取样偏差与误码率[实验要求]试作出最佳基带系统的Pe E N b ~0曲线，并与理论误码作一比较。

matlab通信仿真实例Matlab通信仿真实例：频移键控（FSK）调制与解调引言：通信系统在现代社会的发展中起着关键作用，其性能的评估和优化是一个重要的研究方向。

Matlab作为通信仿真的强大工具，具有广泛的应用。

本文将以频移键控（FSK）调制与解调为例，介绍如何使用Matlab进行通信仿真实例。

我们将从FSK调制与解调的基本原理开始，逐步介绍Matlab编程实现。

第一节：FSK调制原理频移键控（FSK）是一种基于频率调制的数字调制技术。

在FSK调制中，数字数据被映射到不同的频率，即0和1分别对应不同的载波频率。

调制信号可以表示为：s(t) = Acos(2πf1t) ，当输入为0s(t) = Acos(2πf2t) ，当输入为1其中s(t)为调制信号，A为幅度，f1和f2分别为两个载波频率。

FSK信号的频谱包含这两个载波频率。

下面我们将使用Matlab实现FSK调制。

第二节：Matlab编程实现FSK调制在Matlab中，我们可以使用频率生成器函数freqgen来生成不同频率的信号。

首先，我们需要在Matlab中定义载波频率f1和f2，和待调制的数字数据序列x。

f1 = 1000; 第一个载波频率f2 = 2000; 第二个载波频率x = [0 1 0 1 0]; 待调制的数字数据序列接下来，我们可以根据以上公式，使用正弦函数生成相应的调制信号。

t = 0:0.0001:0.001; 时间间隔s = zeros(size(t)); 初始化调制信号为0for i = 1:length(x)if x(i) == 0s = s + cos(2*pi*f1*t);elses = s + cos(2*pi*f2*t);endend在上述代码中，我们使用for循环遍历输入数据序列的每个元素，根据输入数据的值选择不同的载波频率，并将调制信号叠加在一起。

最后，我们得到了FSK调制信号s。

接下来，我们将介绍FSK解调的原理和Matlab 的实现。