基于Matlab调制与解调的实现(DOC)

基于Matlab调制与解调的实现

一．实验目的

1.熟悉Matlab的使用

2.掌握幅度调制、角度调制及FSK调制的基本原理 3.掌握解调的基本原理，并实现解调

二．实验原理，仿真及结果分析 AM调制与解调

1.标准AM波调制与解调的原理

调制信号是只来来自信源的调制信号（基带信号），这些信号可以是模拟的，亦可以是数字的。为首调制的高频振荡信号可称为载波，它可以是正弦波，亦可以是非正弦波(如周期性脉冲序列)。载波由高频信号源直接产生即可，然后经过高频功率放大器进行放大，作为调幅波的载波，调制信号由低频信号源直接产生，二者经过乘法器后即可产生双边带的调幅波。

设载波信号的表达式为cos?ct，调制信号的表达式为

m(t)?Amcos?mt ，则调幅信号的表达式为

sAM(t)?[A0?m(t)]cos?ct

m(t)sAM(t)A0cos?ct

标准调幅波示意图

从高频已调信号中恢复出调制信号的过程称为解调，又称为检波。对于振幅调制信号，解调就是从它的幅度变化上提取调制信号的过程。解调是调制的逆过程。

可利用乘积型同步检波器实现振幅的解调，让已调信号与本地恢复载波信号

相乘并通过低通滤波可获得解调信号。

2．matlab仿真

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% ======================载波信号===========================

t=-1:0.00001:1; A0=10; %载波信号振幅 f=6000; %载波信号频率 w0=f*pi;

Uc=A0*cos(w0*t); %载波信号 figure(1); subplot(2,1,1); plot(t,Uc);

title('载频信号波形'); axis([0,0.01,-15,15]); subplot(2,1,2);

Y1=fft(Uc); %对载波信号进行傅里叶变换 plot(abs(Y1));title('载波信号频谱'); axis([5800,6200,0,1000000]);

% ======================调制信号==============================

t=-1:0.00001:1; A1=5; %调制信号振幅 f=6000; %载波信号频率 w0=f*pi;

mes=A1*cos(0.001*w0*t); %调制信号 subplot(2,1,1);

1

plot(t,mes);

xlabel('t'),title('调制信号'); subplot(2,1,2);

Y2=fft(mes); % 对调制信号进行傅里叶变换 plot(abs(Y2)); title('调制信号频谱');

axis([198000,202000,0,1000000]);

% =======================AM已调信号=========================

t=-1:0.00001:1; A0=10; %载波信号振幅 A1=5; %调制信号振幅 A2=3; %已调信号振幅 f=3000; %载波信号频率 w0=2*f*pi; m=0.15; %调制度

mes=A1*cos(0.001*w0*t); %消调制信号

Uam=A2*(1+m*mes).*cos((w0).*t); %AM 已调信号 subplot(2,1,1); plot(t,Uam); grid on;

title('AM调制信号波形');

2

subplot(2,1,2);

Y3=fft(Uam); % 对AM已调信号进行傅里叶变换 plot(abs(Y3)),grid; title('AM调制信号频谱'); axis([5950,6050,0,500000]);

%=========================FIR低通滤波器=======================

Ft=2000; %采样频率

fpts=[100 120]; %通带边界频率fp=100Hz，阻带截止频率fs=120Hz mag=[1 0];

dev=[0.01 0.05]; %通带波动1%，阻带波动5%

[n21,wn21,beta,ftype]=kaiserord(fpts,mag,dev,Ft);%kaiserord估计采用凯塞窗设计的FIR滤 波器的参数

b21=fir1(n21,wn21,Kaiser(n21+1,beta)); %由fir1设计滤波器 [h,w]=freqz(b21,1); %得到频率响应 plot(w/pi,abs(h)); grid on

title('FIR低通滤波器');

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