练习题基于Matlab的模拟通信系统的仿真设计.doc

创新实践报告报告题目：基于matlab的通信系统仿真学院名称：信息工程学院姓名：班级学号：指导老师：二O一四年十月十五日一、引言现代社会发展要求通信系统功能越来越强，性能越来越高，构成越来越复杂；另一方面，要求通信系统技术研究和产品开发缩短周期，降低成本，提高水平。

这样尖锐对立的两个方面的要求，只有通过使用强大的计算机辅助分析设计技术和工具才能实现。

在这种迫切的需求之下，MATLAB应运而生。

它使得通信系统仿真的设计和分析过程变得相对直观和便捷，由此也使得通信系统仿真技术得到了更快的发展。

通信系统仿真贯穿着通信系统工程设计的全过程，对通信系统的发展起着举足轻重的作用。

通信系统仿真具有广泛的适应性和极好的灵活性，有助于我们更好地研究通信系统性能。

通信系统仿真的基本步骤如下图所示：二、仿真分析与测试（1）随机信号的生成利用Matlab 中自带的函数randsrc 来产生0、1等概分布的随机信号。

源代码如下所示：global NN=300;global pp=0.5;source=randsrc(1,N,[1,0;p,1-p]);（2）信道编译码1、卷积码的原理卷积码(convolutional code)是由伊利亚斯(p.Elias)发明的一种非分组码。

在前向纠错系统中，卷积码在实际应用中的性能优于分组码，并且运算较简单。

卷积码在编码时将k 比特的信息段编成n 个比特的码组，监督码元不仅和当前的k 比特信息段有关，而且还同前面m=(N-1)个信息段有关。

通常将N 称为编码约束长度，将nN 称为编码约束长度。

一般来说，卷积码中k 和n 的值是比较小的整数。

将卷积码记作(n,k,N)。

卷积码的编码流程如下所示。

可以看出：输出的数据位V1,V2和寄存器D0,D1,D2,D3之间的关系。

根据模2加运算特点可以得知奇数个1模2运算后结果仍是1，偶数个1模2运算后结果是0。

2、译码原理卷积码译码方法主要有两类：代数译码和概率译码。

例1-1%周期信号（方波）的展开,fb_jinshi.mclose all;clear all;N=100; %取展开式的项数为2N＋1项T=1;fs=1/T;N_sample=128; %为了画出波形，设置每个周期的采样点数dt = T/N_sample;t=0:dt:10*T-dt;n=-N:N;Fn = sinc(n/2).*exp(-j*n*pi/2);Fn(N+1)=0;ft = zeros(1,length(t));for m=-N:Nft = ft + Fn(m+N+1)*exp(j*2*pi*m*fs*t);endplot(t,ft)例 1-2利用FFT计算信号的频谱并与信号的真实频谱的抽样比较。

脚本文件T2F.m定义了函数T2F，计算信号的傅立叶变换。

function [f,sf]= T2F(t,st)%This is a function using the FFT function to calculate a signal's Fourier %Translation%Input is the time and the signal vectors,the length of time must greater %than 2%Output is the frequency and the signal spectrumdt = t(2)-t(1);T=t(end);df = 1/T;N = length(st);f=-N/2*df:df:N/2*df-df;sf = fft(st);sf = T/N*fftshift(sf);脚本文件F2T.m定义了函数F2T，计算信号的反傅立叶变换。

function [t st]=F2T(f,sf)%This function calculate the time signal using ifft function for the input %signal's spectrumdf = f(2)-f(1);Fmx = ( f(end)-f(1) +df);dt = 1/Fmx;N = length(sf);T = dt*N;%t=-T/2:dt:T/2-dt;t = 0:dt:T-dt;sff = fftshift(sf);st = Fmx*ifft(sff);另写脚本文件fb_spec.m如下：%方波的傅氏变换, fb_spec.mclear all;close all;T=1;N_sample = 128;dt=T/N_sample;t=0:dt:T-dt;st=[ones(1,N_sample/2), -ones(1,N_sample/2)]; %方波一个周期subplot(211);plot(t,st);axis([0 1 -2 2]);xlabel('t'); ylabel('s(t)');subplot(212);[f sf]=T2F(t,st); %方波频谱plot(f,abs(sf)); hold on;axis([-10 10 0 1]);xlabel('f');ylabel('|S(f)|');%根据傅氏变换计算得到的信号频谱相应位置的抽样值sff= T^2*j*pi*f*0.5.*exp(-j*2*pi*f*T).*sinc(f*T*0.5).*sinc(f*T*0.5);plot(f,abs(sff),'r-')例1-3%信号的能量计算或功率计算,sig_pow.mclear all;close all;dt = 0.01;t = 0:dt:5;s1 = exp(-5*t).*cos(20*pi*t);s2 = cos(20*pi*t);E1 = sum(s1.*s1)*dt; %s1(t)的信号能量P2 = sum(s2.*s2)*dt/(length(t)*dt); %s2(t)的信号功率s[f1 s1f]= T2F(t,s1);[f2 s2f]= T2F(t,s2);df = f1(2)-f1(1);E1_f = sum(abs(s1f).^2)*df; %s1(t)的能量,用频域方式计算df = f2(2)-f2(1);T = t(end);P2_f = sum(abs(s2f).^2)*df/T; %s2(t)的功率，用频域方式计算figure(1)subplot(211)plot(t,s1);xlabel('t'); ylabel('s1(t)');subplot(212)plot(t,s2)xlabel('t'); ylabel('s2(t)');例1-4%方波的傅氏变换，sig_band.mclear all;close all;T=1;N_sample = 128;dt=1/N_sample;t=0:dt:T-dt;st=[ones(1,N_sample/2) -ones(1,N_sample/2)];df=0.1/T;Fx = 1/dt;f=-Fx:df:Fx-df;%根据傅氏变换计算得到的信号频谱sff= T^2*j*pi*f*0.5.*exp(-j*2*pi*f*T).*sinc(f*T*0.5).*sinc(f*T*0.5);plot(f,abs(sff),'r-')axis([-10 10 0 1]);hold on;sf_max = max(abs(sff));line([f(1) f(end)],[sf_max sf_max]);line([f(1) f(end)],[sf_max/sqrt(2) sf_max/sqrt(2)]); %交点处为信号功率下降3dB处Bw_eq = sum(abs(sff).^2)*df/T/sf_max.^2; %信号的等效带宽例 1-5%带通信号经过带通系统的等效基带表示，sig_bandpass.mclear all;close all;dt = 0.01;t = 0:dt:5;s1 = exp(-t).*cos(20*pi*t); %输入信号[f1 s1f]= T2F(t,s1); %输入信号的频谱s1_lowpass = hilbert(s1).*exp(-j*2*pi*10*t); %输入信号的等效基带信号[f2 s2f]=T2F(t,s1_lowpass); %输入等效基带信号的频谱h2f = zeros(1,length(s2f));[a b]=find( abs(s1f)==max(abs(s1f)) ); %找到带通信号的中心频率h2f( 201-25:201+25 )= 1;h2f( 301-25:301+25) = 1;h2f = h2f.*exp(-j*2*pi*f2); %加入线性相位，[t1 h1] = F2T(f2,h2f); %带通系统的冲激响应h1_lowpass = hilbert(h1).*exp(-j*2*pi*10*t1); %等效基带系统的冲激响应figure(1)subplot(521);plot(t,s1);xlabel('t'); ylabel('s1(t)'); title('带通信号');subplot(523);plot(f1,abs(s1f));xlabel('f'); ylabel('|S1(f)|'); title('带通信号幅度谱');subplot(522)plot(t,real(s1_lowpass));xlabel('t');ylabel('Re[s_l(t)]');title('等效基带信号的实部');subplot(524)plot(f2,abs(s2f));xlabel('f');ylabel('|S_l(f)|');title('等效基带信号的幅度谱');%画带通系统及其等效基带的图subplot(525)plot(f2,abs(h2f));xlabel('f');ylabel('|H(f)|');title('带通系统的传输响应幅度谱'); subplot(527)plot(t1,h1);xlabel('t');ylabel('h(t)');title('带通系统的冲激响应');subplot(526)[f3 hlf]=T2F(t1,h1_lowpass);plot(f3,abs(hlf));xlabel('f');ylabel('|H_l(f)|');title('带通系统的等效基带幅度谱');subplot(528)plot(t1,h1_lowpass);xlabel('t');ylabel('h_l(t)');title('带通系统的等效基带冲激响应');%画出带通信号经过带通系统的响应及等效基带信号经过等效基带系统的响应tt = 0:dt:t1(end)+t(end);yt = conv(s1,h1);subplot(529)plot(tt,yt);xlabel('t');ylabel('y(t)');title('带通信号与带通系统响应的卷积')ytl = conv(s1_lowpass,h1_lowpass).*exp(j*2*pi*10*tt);subplot(5,2,10)plot(tt,real(yt));xlabel('t');ylabel('y_l(t)cos(20*pi*t');title('等效基带与等效基带系统响应的卷积×中心频率载波')例 1-6%例：窄带高斯过程，文件 zdpw.mclear all; close all;N0=1; %双边功率谱密度fc=10; %中心频率B=1; %带宽dt=0.01;T=100;t=0:dt:T-dt;%产生功率为N0*B的高斯白噪声P = N0*B;st = sqrt(P)*randn(1,length(t));%将上述白噪声经过窄带带通系统，[f,sf] = T2F(t,st); %高斯信号频谱figure(1)plot(f,abs(sf)); %高斯信号的幅频特性[tt gt]=bpf(f,sf,fc-B/2,fc+B/2); %高斯信号经过带通系统glt = hilbert(real(gt)); %窄带信号的解析信号，调用hilbert函数得到解析信号glt = glt.*exp(-j*2*pi*fc*tt);[ff,glf]=T2F( tt, glt );figure(2)plot(ff,abs(glf));xlabel('频率(Hz)'); ylabel('窄带高斯过程样本的幅频特性')figure(3)subplot(411);plot(tt,real(gt));title('窄带高斯过程样本')subplot(412)plot(tt,real(glt).*cos(2*pi*fc*tt)-imag(glt).*sin(2*pi*fc*tt))title('由等效基带重构的窄带高斯过程样本')subplot(413)plot(tt,real(glt));title('窄带高斯过程样本的同相分量')subplot(414)plot(tt,imag(glt));xlabel('时间t(秒)'); title('窄带高斯过程样本的正交分量')%求窄带高斯信号功率;注：由于样本的功率近似等于随机过程的功率，因此可能出现一些偏差P_gt=sum(real(gt).^2)/T;P_glt_real = sum(real(glt).^2)/T;P_glt_imag = sum(imag(glt).^2)/T;%验证窄带高斯过程的同相分量、正交分量的正交性a = real(glt)*(imag(glt))'/T;用到的子函数function [t,st]=bpf(f,sf,B1,B2)%This function filter an input at frequency domain by an ideal bandpass filter %Inputs:% f: frequency samples% sf: input data spectrum samples% B1: bandpass's lower frequency% B2: bandpass's higher frequency%Outputs:% t: frequency samples% st: output data's time samplesdf = f(2)-f(1);T = 1/df;hf = zeros(1,length(f));bf = [floor( B1/df ): floor( B2/df )] ;bf1 = floor( length(f)/2 ) + bf;bf2 = floor( length(f)/2 ) - bf;hf(bf1)=1/sqrt(2*(B2-B1));hf(bf2)=1/sqrt(2*(B2-B1));yf=hf.*sf.*exp(-j*2*pi*f*0.1*T);[t,st]=F2T(f,yf);例 1-7%显示模拟调制的波形及解调方法DSB，文件mdsb.m%信源close all;clear all;dt = 0.001; %时间采样间隔fm=1; %信源最高频率fc=10; %载波中心频率T=5; %信号时长t = 0:dt:T;mt = sqrt(2)*cos(2*pi*fm*t); %信源%N0 = 0.01; %白噪单边功率谱密度%DSB modulations_dsb = mt.*cos(2*pi*fc*t);B=2*fm;%noise = noise_nb(fc,B,N0,t);%s_dsb=s_dsb+noise;figure(1)subplot(311)plot(t,s_dsb);hold on; %画出DSB信号波形plot(t,mt,'r--'); %标示mt的波形title('DSB调制信号');xlabel('t');%DSB demodulationrt = s_dsb.*cos(2*pi*fc*t);rt = rt-mean(rt);[f,rf] = T2F(t,rt);[t,rt] = lpf(f,rf,2*fm);subplot(312)plot(t,rt); hold on;plot(t,mt/2,'r--');title('相干解调后的信号波形与输入信号的比较');xlabel('t')subplot(313)[f,sf]=T2F(t,s_dsb);psf = (abs(sf).^2)/T;plot(f,psf);axis([-2*fc 2*fc 0 max(psf)]);title('DSB信号功率谱');xlabel('f');function [t st]=lpf(f,sf,B)%This function filter an input data using a lowpass filter %Inputs: f: frequency samples% sf: input data spectrum samples% B: lowpass's bandwidth with a rectangle lowpass%Outputs: t: time samples% st: output data's time samplesdf = f(2)-f(1);T = 1/df;hf = zeros(1,length(f));bf = [-floor( B/df ): floor( B/df )] + floor( length(f)/2 ); hf(bf)=1;yf=hf.*sf;[t,st]=F2T(f,yf);st = real(st);例1-8%显示模拟调制的波形及解调方法AM,文件mam.m%信源close all;clear all;dt = 0.001; %时间采样间隔fm=1; %信源最高频率fc=10; %载波中心频率T=5; %信号时长t = 0:dt:T;mt = sqrt(2)*cos(2*pi*fm*t); %信源%N0 = 0.01; %白噪单边功率谱密度%AM modulationA=2;s_am = (A+mt).*cos(2*pi*fc*t);B = 2*fm; %带通滤波器带宽%noise = noise_nb(fc,B,N0,t); %窄带高斯噪声产生%s_am = s_am + noise;figure(1)subplot(311)plot(t,s_am);hold on; %画出AM信号波形plot(t,A+mt,'r--'); %标示AM的包络title('AM调制信号及其包络');xlabel('t');%AM demodulationrt = s_am.*cos(2*pi*fc*t); %相干解调rt = rt-mean(rt);[f,rf] = T2F(t,rt);[t,rt] = lpf(f,rf,2*fm); %低通滤波subplot(312)plot(t,rt); hold on;plot(t,mt/2,'r--');title('相干解调后的信号波形与输入信号的比较'); xlabel('t')subplot(313)[f,sf]=T2F(t,s_am);psf = (abs(sf).^2)/T;plot(f,psf);axis([-2*fc 2*fc 0 max(psf)]);title('AM信号功率谱');xlabel('f');例 1-9%显示模拟调制的波形及解调方法SSB，文件mssb.m%信源close all;clear all;dt = 0.001; %时间采样间隔fm=1; %信源最高频率fc=10; %载波中心频率T=5; %信号时长t = 0:dt:T;mt = sqrt(2)*cos(2*pi*fm*t); %信源%N0 = 0.01; %白噪单边功率谱密度%SSB modulations_ssb = real( hilbert(mt).*exp(j*2*pi*fc*t) );B=fm;%noise = noise_nb(fc,B,N0,t);%s_ssb=s_ssb+noise;figure(1)subplot(311)plot(t,s_ssb);hold on; %画出SSB信号波形plot(t,mt,'r--'); %标示mt的波形title('SSB调制信号');xlabel('t');%SSB demodulationrt = s_ssb.*cos(2*pi*fc*t);rt = rt-mean(rt);[f,rf] = T2F(t,rt);[t,rt] = lpf(f,rf,2*fm);subplot(312)plot(t,rt); hold on;plot(t,mt/2,'r--');title('相干解调后的信号波形与输入信号的比较');xlabel('t')subplot(313)[f,sf]=T2F(t,s_ssb);psf = (abs(sf).^2)/T;plot(f,psf);axis([-2*fc 2*fc 0 max(psf)]);title('SSB信号功率谱');xlabel('f');例 2-0%显示模拟调制的波形及解调方法VSB，文件mvsb.m%信源close all;clear all;dt = 0.001; %时间采样间隔fm=5; %信源最高频率fc=20; %载波中心频率T=5; %信号时长t = 0:dt:T;mt = sqrt(2)*( cos(2*pi*fm*t)+sin(2*pi*0.5*fm*t) ); %信源%VSB modulations_vsb = mt.*cos(2*pi*fc*t);B=1.2*fm;[f,sf] = T2F(t,s_vsb);[t,s_vsb] = vsbpf(f,sf,0.2*fm,1.2*fm,fc);figure(1)subplot(311)plot(t,s_vsb);hold on; %画出VSB信号波形plot(t,mt,'r--'); %标示mt的波形title('VSB调制信号');xlabel('t');%VSB demodulation[f,rf] = T2F(t,rt);[t,rt] = lpf(f,rf,2*fm);subplot(312)plot(t,rt); hold on;plot(t,mt/2,'r--');title('相干解调后的信号波形与输入信号的比较');xlabel('t')subplot(313)[f,sf]=T2F(t,s_vsb);psf = (abs(sf).^2)/T;plot(f,psf);axis([-2*fc 2*fc 0 max(psf)]);title('VSB信号功率谱');xlabel('f');function [t,st]=vsbpf(f,sf,B1,B2,fc)%This function filter an input by an residual bandpass filter %Inputs: f: frequency samples% sf: input data spectrum samples% B1: residual bandwidth% B2: highest freq of the basedband signal%Outputs: t: frequency samples% st: output data's time samplesdf = f(2)-f(1);T = 1/df;hf = zeros(1,length(f));bf1 = [floor( (fc-B1)/df ): floor( (fc+B1)/df )] ;bf2 = [floor( (fc+B1)/df )+1: floor( (fc+B2)/df )];f1 = bf1 + floor( length(f)/2 ) ;f2 = bf2 + floor( length(f)/2 ) ;stepf = 1/length(f1);hf(f1)=0:stepf:1-stepf;hf(f2)=1;f3 = -bf1 + floor( length(f)/2 ) ;f4 = -bf2 + floor( length(f)/2) ;hf(f3)=0:stepf:(1-stepf);hf(f4)=1;yf=hf.*sf;[t,st]=F2T(f,yf);st = real(st);例 2-1%显示模拟调制的波形及解调方法AM、DSB、SSB,%信源close all;clear all;dt = 0.001;fm=1;fc=10;t = 0:dt:5;N0 = 0.1;%AM modulationA=2;s_am = (A+mt).*cos(2*pi*fc*t);B = 2*fm;noise = noise_nb(fc,B,N0,t); s_am = s_am + noise;figure(1)subplot(321)plot(t,s_am);hold on;plot(t,A+mt,'r--');%AM demodulationrt = s_am.*cos(2*pi*fc*t);rt = rt-mean(rt);[f,rf] = T2F(t,rt);。

摘要Simulink是Mathworks公司推出的基于Matlab平台的著名仿真环境Simulin作为一种专业和功能强大且操作简单的仿真工具，目前已被越来越多的工程技术人员所青睐，它搭建积木式的建模仿真方式既简单又直观，而且已经在各个领域得到了广泛的应用。

本文主要是以simulink为基础平台，对2ASK、2FSK、2PSK信号的仿真。

文章第一章内容是对simulink的简单介绍和通信技术的目前发展和未来展望；第二章是对2ASK、2FSK和2PSK信号调制及解调原理的详细说明；第三章是本文的主体也是这个课题所要表现的主要内容，第三章是2ASK、2FSK和2PSK信号的仿真部分，调制和解调都是simulink建模的的方法，在解调部分各信号都是采用相干解调的方法，而且在解调的过程中都对整个系统的误码率在display模块中有所显示本文的主要目的是对simulink的熟悉和对数字通信理论的更加深化和理解。

关键词：2ASK、2FSK、2PSK，simulink,调制，相干解调目录第一章绪论 (31)1.1 MATLAB/Smulink的简介 (31)1.2 通信发展简史........................................ 错误!未定义书签。

1 1.3 通信技术的现状和发展趋势............................ 错误!未定义书签。

4 第二章 2ASK、2FSK、2PSK和2DPSK的基本原理和实现....... 错误!未定义书签。

7 2.1 2ASK的基本原理和调制解调实现...................... 错误!未定义书签。

8 2.2 2FSK的基本原理和调制解调实现..................... 错误!未定义书签。

11 2.3 2PSK的基本原理和调制解调实现.................... 错误!未定义书签。

14 2. 2DPSK的基本原理和调制解调实现.................... 错误!未定义书签。

实验一 模拟通信的MATLAB 仿真姓名：左立刚 学号：031040522简要说明：实验报告注意包括AM ，DSB ，SSB ，VSB ，FM 五种调制与解调方式的实验原理，程序流程图，程序运行波形图，simulink 仿真模型及波形，心得体会，最后在附录中给出了m 语言的源程序代码。

一．实验原理1．幅度调制（AM ）幅度调制（AM ）是指用调制信号去控制高频载波的幅度，使其随调制信号呈线性变化的过程。

AM 信号的数学模型如图3-1所示。

图2-1 AM 信号的数学模型为了分析问题的方便，令δ=0，1.1 AM 信号的时域和频域表达式()t S AM=[A 0+m ()t ]cos t cω （2-1）()t S AM =A 0π[()()ωωωωδC C ++-]+()()[]ωωωωc c M M ++-21（2-2）AM 信号的带宽2=BAMfH（2-3）式中，fH为调制信号的最高频率。

2.1.3 AM 信号的功率P AM 与调制效率ηAMP AM=()2222t m A +=PP mc + （2-4）式中，P C=2A为不携带信息的载波功率；()22t m P m=为携带信息的边带功率。

()()t t m A m PP AMCAM222+==η（2-5） AM 调制的优点是可用包络检波法解调，不需要本地同步载波信号，设备简单。

AM 调制的最大缺点是调制效率低。

2.2、双边带调制（DSB ）如果将在AM 信号中载波抑制，只需在图3-1中将直流 A 0去掉，即可输出抑制载波双边带信号。

2.2.1 DSB 信号的时域和频域表达式()()t t m t cDSB S ωcos= （2-6）()()()[]ωωωωωC C DSBM M S ++-=21 （2-7） DSB 信号的带宽fB BHAM DSB2== （2-8）DSB 信号的功率及调制效率由于不再包含载波成分，因此，DSB 信号的功率就等于边带功率，是调制信号功率的一半，即()()t t m PS P CDSB DSB 2221=== （2-9） 显然，DSB 信号的调制效率为100%。

题目：基于matlab地FM通信系统仿真设计与实现学生姓名：杨丽君学生学号： 1008030317系别：电气信息工程学院专业：电子信息工程届别： 14届指导教师：马立宪电气信息工程学院制2013年5月基于matlab地FM通信系统仿真设计与实现学生：杨丽君指导教师：马立宪电气信息工程学院电子信息工程1课程设计地任务与要求1.1 课程设计地任务(1)熟悉MATLAB文件中M文件地使用方法，包括函数、原理和方法地应用.(2)加深对FM信号调制原理地理解.(3)画出基于MATLAB地FM通信系统仿真设计与实现设计地原理图.1.2 课程设计地要求(1) 学会MATLAB软件地安装.(2)在做完FM调制仿真之后，在今后遇到类似地问题，学会对所面对地问题进行系统地分析，并能从多个层面进行比较.(3) 熟练并且掌握对MA TLAB软件地使用，学会输入程序并且加以运行.1.3 课程设计地研究基础通信地目地是传输信号.通信系统地作用是将信息从信息源发送到一个或者多个目地地.模拟信号是时间和幅值上都连续地信号.调制是用原始信号即调制信号去控制高频载波信号地某一参数，是指随着原始信号幅度地变化而变化.而FM频率调制是高频载波信号地频率随着原始信号幅度变化而变化.解调是将已调制地信号恢复成原始信号即基带调制信号.以下是通信系统地一般模型：图1通信系统地一般模型（1)信息源信息源（简称信源）地作用是把各种消息转换成电信号.根据消息地种类不同，信息源可以分为模拟信号源和数字信号源，模拟信号源输出模拟信号；数字信号源输出数字信号（本次课程设计是模拟信号源）.（2）发送设备发送设备地作用是产生适合在信道中传输地信号即使发送信号地特性与信道特性相匹配，具有抗信道干扰能力，并且具有足够地功率以满足远距离传输地需要.因此，发送设备涵盖地内容很多，包含变换、放大、滤波、编码、调制地过程.（3）信道信道是一种物理媒介，用于将来自发送设备地信号发送到接收端.信道分为无线信道和有线信道.在有线信道中可以是明线、电缆、光纤.在无线信道中，信道可以是自由空间.信道地固有特性及引入地干扰与噪声直接关系到通信地质量.（4）噪声源噪声源是信道中及分布在系统中地其他各处噪声集中表示，噪声是随机地、形式是多样地，它地出现直接干扰信号地传输.（5）接收设备接收设备地功能是将信号放大及反变换（如译码、解调等）.目地是从受到减损地信号中正确恢复出原始信号，减少在传输过程中噪声与干扰所带来地影响.2 FM通信系统方案制定2.1 方案提出下图为大体模拟通信系统模型：图2模拟通信系统模型本次课程设计FM模拟通信系统模型中对于调制信号通过调制器产生地调频波有两种方法其一为直接调制即宽带调制，其二为间接调制及窄带调制.解调器对应地解调方法也有两种其一为相干解调另外一种为非相干解调.所以据此我提出了四种方案：方案一：模型中调制器中地调制方法为直接调制即宽带调制，解调器对应地解调方法为相干解调.方案二：模型中调制器中地调制方法为直接调制即宽带调制，解调器对应地解调方法为非相干解调.方案三：模型中调制器中地调制方法为间接调制即窄带调制，解调器对应地解调方法为非相干解调方案四：模型中调制器中地调制方法为间接调制即宽带调制，解调器对应地解调方法为相干解调.2.2 方案论证窄带调频地应用更广泛与宽带调频，我们对此也更为熟悉，技术也更为成熟.此外，它地最大频率偏移较小，占据带宽较窄、抗干扰性能更好等.所以本次课程设计选择窄带调频.一般情况下，相干解调法较适用于窄带调频.所以在以上选择地前提下，本次课程设计地解调方法选择相干解调针对以上地分析选择地最佳方案为方案四.3 FM通信系统方案设计3.1 FM通信系统模型设计图3 模拟通信系统模型设计3.2 FM 通信系统各部分地功能调制器: 使信号与信道相匹配, 有利于信号在信道中传输.发滤波器: 滤除调制器输出地无用信号.收滤波器: 滤除信号频带以外地噪声.一般设N(t)为高斯白噪声,则Ni(t)为窄带白噪声.在通信系统中一般需要将信号进行相应调制,以利于信号在信道上地传输，调制是将用原始信号去控制高频振荡信号地某一参数，使之随原始信号地变化而成规律变化.调制可分为线性调制和非线性调制.线性调制有AM 、DSB 等，非线性调制有FM 、PM 等，这里主要讨论FM 调制通信系统 3.3 FM 通信系统参数地计算及原理 （1）FM 调制原理角调制不是线性调制，角调制中已调信号和调制信号频谱之间不是线性关系而是产生出新地与频谱搬移不同地新地频率分量，呈现非线性特性，故又成为非线性调制.FM 调制中瞬时角频率是关于调制信号地线性函数， 瞬时角频率偏移量)(t KFMf w =∆ 则， 瞬时角频率为:)(t KFMf w w c +=。

通信原理仿真作业第五章 模拟调制1. AM 、DSB 调制及解调用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；● 采用相干解调后的AM 及DSB 信号波形；● AM 及DSB 已调信号的功率谱；● 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。

2. SSB 调制及解调用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；● 采用相干解调后的SSB 信号波形；● SSB 已调信号的功率谱；● 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。

3. FM 调制及解调设输入信号为()cos 2m t t π=，载波中心频率为10c z f H =，VCO 的压控振荡系数为5/z H V ，载波平均功率为1W 。

试画出：● 已调信号的时域波形；● 已调信号的振幅谱；● 用鉴频器解调该信号，并与输入信号比较。

加入相同功率的高斯白噪声信号，DSB信号解调较AM信号解调误差较大。

二代码clc;close all;clear all;fm=1;fc=10;T=5;t=linspace(-5,5,1024);%采样频率a=sqrt(2);mt=a*cos(2*pi*fm*t);%带通滤波器A=2;s_db=mt.*cos(2*pi*fc*t);s_am=(A+mt).*cos(2*pi*fc*t); figure(1);subplot(2,1,1);0.511.522.533.544.55-11t/smt)AM相干解调0.511.522.533.544.55-11t/sm(t)DSB相干解调plot(t,s_am); hold on;plot(t,A+mt,'r--'); title('AM调制信号');xlabel('t/s'); ylabel('幅度');subplot(2,1,2);plot(t,s_db);title('DSB调制信号');xlabel('t/s');ylabel('幅度');hold on;plot(t,mt,'r--');sp=s_am.*cos(2*pi*fc*t);sp2=s_db.*cos(2*pi*fc*t);fs1=0.3;fp1=0.5;fpu=1.8;fsu=2.0;Fs=50;Rp=1;Rs=42;ws1=2*pi*fs1/Fs;wp1=2*pi*fp1/Fs;wpu=2*pi*fpu/Fs;wsu=2 *pi*fsu/Fs;wd1=0.5*(wp1+ws1);wd2=0.5*(wpu+wsu);bt=min(abs(ws1-wp1),abs(wsu-wpu));n=ceil(6.6*pi/bt);wn=[wd1/pi,wd2/pi];hn=fir1(n-1,wn,'bandpass',hamming(n));y=conv(sp,hn);y2=conv(sp2,hn);y=2*y;y2=2*y2;figure(2);subplot(2,1,1);plot(t,y(1:1024));hold on;plot(t,mt,'r--');axis([0 5 -1.5 1.5]);xlabel('t/s'),ylabel('m(t)'),title('AM相干解调');subplot(2,1,2);plot(t,y2(1:1024));hold on;plot(t,mt,'r--');axis([0 5 -1.5 1.5]);xlabel('t/s'),ylabel('m(t)'),title('DSB相干解调、DSB调制及解调用matlab产生一个频率为1Hz，功率为1的余弦信源()mt，设载波频率10cHzω=，2m=,试画出：●AM及DSB调制信号的时域波形；●采用相干解调后的AM及信号波形；●AM及DSB已调信号的功率谱；●调整载波频率及m0，观察分的AM的过调与DSB反相点现象。

通信系统MATLAB 仿真实验实验一 模拟调制系统实验目的：● 熟悉matlab 仿真环境。

● 掌握基于matlab 的通信系统建模方法。

●验证AM 、DSB 、SSB 、FM 系统的调制解调方法。

实验内容：1. 建立AM 信号的发送端模型,分别用包络检波法和相干解调法解调AM 信号。

2. 搭建DSB 系统调制解调模型。

3. 搭建SSB 系统调制解调模型。

4. 搭建FM 系统调制解调模型。

1 AM 信号调制的调制解调：1.1 AM 信号调制的调制AM 调制器模型如图1：图1-1AM 调制器原理框图s AM (t)=［A 0+m(t)］cos2πf c t (1-1)设调制信号为单一频率的正弦波，频率f =10Hz ，载波频率为100Hz 。

matlab 代码如下：A0=2; %直流偏置电压c S Afm=10; % 信号10Hz fc=100; %载波频率100Hzfs=800; %取样频率800Hz,采样频率选取原则是满足系统中可能出现的信号最高频率的2倍以上。

t=0:1/fs:0.1; %仿真时间长度0.1s mt=sin(2*pi*fm*t);%基带信号,可选多音调制比如mt=sin(2*pi*fm*ts)+ cos(2*pi*3*fm*ts) s_am=(mt+A0).*sin(2*pi*fc*t); 观察调制信号波形plot(t,s_am)观察调制信号频谱periodogram(s_am,[],'twosided',[],1/ts)；%有关此函数的用法参考matlab 随机帮助文档 思考题：看到的谱线如何？如何观察到更清晰的谱线？1.2 信号在信道中传输仅考虑加性高斯白噪声信道。

信号在高斯白噪声信道中传输时会叠加高斯白噪声，这里介绍两种叠加高斯白噪声的方法。

利用randn 或wgn 函数产生与信号长度相同的白噪声序列函数randn (1,N)产生1行N 列互不相关的、均值为零、标准差为1的高斯随机数，N 等于输入信号的长度，也意味着采样频率与信号的采样频率相同，如果信号的采样频率为f s ,则噪声单边功率谱密度snnnf B N 2202σσ==,其中B n =f s /2为噪声带宽,这里需要区别所加噪声功率与解调器输入噪声功率.解调器输入噪声功率是经过带通滤波以后的噪声功率N i =N 0B,B 为信号带宽,B<Bn.噪声功率就是其方差，改变噪声功率可以通过给所有的采样值乘以一个系数（标准差来完成），例如：产生方差为1的高斯噪声：x= randn (1,N)； 产生方差为4的高斯噪声：x=2* randn (1,N)； %可以利用matlab 函数var(x)来验证x 的方差. 利用Matlab 提供的函数awgn awgn 函数的用法为: y = awgn(x,snr) ;x.为输入信号, snr 为信噪比,单位是 dB. 如果 x 是复数, awgn 加复噪声. 这种用法假定 x 的功率是 0 dBW.(1w)信号功率x （单位w ）与dBW 的关系是：dBW=10log 10(x/1w). y = awgn(x,snr,sigpower) ；x,snr 同上, sigpower 指定信号功率,单位是dBW. y = awgn(x,snr,'measured') ； 让Matlab 自动测量信号功率。

《matlab通信仿真设计》课程设计指导书2009年11月课程设计题目1：调幅广播系统的仿真设计模拟幅度调制是无线电最早期的远距离传输技术。

在幅度调制中，以声音信号控制高频率正弦信号的幅度，并将幅度变化的高频率正弦信号放大后通过天线发射出去，成为电磁波辐射。

波动的电信号要能够有效地从天线发送出去，或者有效地从天线将信号接收回来，需要天线的等效长度至少达到波长的1/4。

声音转换为电信号后其波长约在15~1500km 之间，实际中不可能制造出这样长度和范围的天线进行有效信号收发。

因此需要将声音这样的低频信号从低频率段搬移到较高频率段上去，以便通过较短的天线发射出去。

人耳可闻的声音信号通过话筒转化为波动的电信号，其频率范围为20~20KHz 。

大量实验发现，人耳对语音的频率敏感区域约为300~3400Hz ，为了节约频率带宽资源，国际标准中将电话通信的传输频带规定为300~3400Hz 。

调幅广播除了传输声音以外，还要播送音乐节目，这就需要更宽的频带。

一般而言，调幅广播的传输频率范围约为100~6000Hz 。

任务一：调幅广播系统的仿真。

采用接收滤波器Analog Filter Design 模块，在同一示波器上观察调幅信号在未加入噪声和加入噪声后经过滤波器后的波形。

采用另外两个相同的接收滤波器模块，分别对纯信号和纯噪声滤波，利用统计模块计算输出信号功率和噪声功率，继而计算输出信噪比，用Disply 显示结果。

实例1：对中波调幅广播传输系统进行仿真，模型参数指标如下。

1.基带信号：音频，最大幅度为1。

基带测试信号频率在100~6000Hz 内可调。

2.载波：给定幅度的正弦波，为简单起见，初相位设为0，频率为550~1605Hz 内可调。

3.接收机选频放大滤波器带宽为12KHz ，中心频率为1000kHz 。

4.在信道中加入噪声。

当调制度为0.3时，设计接收机选频滤波器输出信噪比为20dB ，要求计算信道中应该加入噪声的方差，并能够测量接收机选频滤波器实际输出信噪比。