信号自学报告
通信信号处理课程报告（优秀范文五篇）
通信信号处理课程报告（优秀范文五篇）第一篇：通信信号处理课程报告MIMO技术及其在下一代移动通信中的应用一、前言：MIMO技术是无限移动通信领域智能天线技术的重大突破。
MIMO技术能在不增加宽带的情况下，成倍的提高通信系统的容量和频谱利用率。
随着世界各国对该技术的不断研究完善，我们有理由相信MIMO技术将成为新一代移动通信系统所必须采用的关键技术。
MIMO技术源于无限通信天线分集技术与智能天线技术，它是多入单出（MISO）与单入多出（SIMO）技术的结合，具有两者的优势和特征。
MIMO系统在发端和收端均采用多天线单元，运用先进的无线传输与信号处理技术，利用无限信道的多径传播，因势利导，开发空间资源，建立空间并行传输通道，在不增加带宽与发射功率的情况下，成倍地提高无线通信的质量与数据速率，堪称现代通信领域的重要技术突破。
MIMO技术已不是传统的无线通信智能天线，其优势已非常规智能天线所及。
二、MIMO技术：1、MIMO信道模型：MIMO系统在基站和移动端都采用了天线阵列，可为移动通信系统带来更大的系统容量，更好地保障了通信质量以及提供更高的频谱利用率。
MIMO系统能够在不增加频谱资源和天线发射功率的前提下，提供未来移动通信系统所需要的大容量高速率传输。
当发射功率和传输带宽固定时，MIMO系统的最大容量或容量上限将随天线数目的增加而增加，可以提高无线信道的容量。
以基站和移动台作为发射端和接收端来分析。
上图1所示的两个线性天线阵列，假定基站有NT根天线、移动台有NR根天线。
在基站的天线阵列上的信号表示为：xj(t)=[x1（t），x2（t），…xt（t）]T式中，符号[.]T为矢量或矩阵的转置，xj(t)为移动台的第i根天线端口的信号。
同理，yj(t)= [y1（t），y2（t），…yR（t）]T 式中，yj(t)为移动台得第j根天线端口的信号。
2、MIMO系统的容量：系统的容量是表征通信系统性能最重要的标志之一，即表示了通信系统的最大传输率。
信号与系统总结报告
信号与系统总结报告信号与系统是一门电子信息类本科阶段的专业基础课。
通过本学期对该课程的学习，我了解了什么是信号，什么是系统，掌握了基本的信号分析的理论和方法和对线性时不变系统的描述方法，并且对求解微分方程有了一定的了解。
最后学习了傅里叶变换和拉普拉斯变换，明白了如何用matlab去求解本课程的问题。
1.1信号与系统信号是一种物理量（电，光，声）的变化，近代中使用的电台发出的电磁波也是一种信号，所以信号本身是带有信息的。
而系统是一组相互有联系的事物并具有特定功能的整体，又分为物理系统和非物理系统，每一个系统都有各自的数学模型，两个不同的系统可能有相同的数学模型。
1.2信号从不同的角度看，信号也有不同的分类。
信号可分为确定性信号和随机性信号，周期信号与非周期信号，连续时间信号与离散时间信号。
还有一种离散信号：采样信号和数字信号。
在该课程中，还有几种类似数学函数的信号，指数信号和正弦信号；其表达式与对应的函数表达式也类似。
另外，如果指数信号的指数因子为一复数，则称为复指数信号，其表达式为 f(t)=Kest,s=σ+jw。
还有一种Sa(t)函数，其表达式为sint/t。
从数学上来讲，它也是一个偶函数。
1.2.1 信号的运算另外，信号也可以像数字那样进行运算，可以进行加减，数乘运算。
信号的运算以图像为基础进行运算；包括反褶运算：f(t)->f(-t),以y轴为轴，将图像对称到另一边，时移运算：f(t)->f(t-t1),该运算移动法则类似数学上的左加右减；尺度变换运算：f(t)->f(2t)表示将图像压缩。
除此之外，信号还有微分，积分运算，运算过后仍然是一个信号。
1.2.2信号的分类单位斜边信号指的是从某一时刻开始随时间正比例增长的信号，表达式为R （t）=t,(t>=0)。
单位阶跃信号从数学上来讲，是一个常数函数图像；单位冲激信号有不同的定义方法，狄拉克提出了一种方法，因此它又叫狄拉克函数；用极限也可以定义它，冲激函数也可以把冲激所在位置处的函数值抽取出来。
信号与系统课程总结（大全5篇）
信号与系统课程总结（大全5篇）第一篇：信号与系统课程总结信号与系统总结一信号与系统的基本概念 1信号的概念信号是物质运动的表现形式；在通信系统中，信号是传送各种消息的工具。
2信号的分类①确定信号与随机信号取决于该信号是否能够由确定的数学函数表达②周期信号与非周期信号取决于该信号是否按某一固定周期重复出现③连续信号与离散信号取决于该信号是否在所有连续的时间值上都有定义④因果信号与非因果信号取决于该信号是否为有始信号（即当时间t小于0时，信号f(t)为零，大于0时，才有定义）3系统的概念即由若干相互联系，相互作用的单元组成的具有一定功能的有机整体 4系统的分类无记忆系统：即输出只与同时刻的激励有关记忆系统：输出不仅与同时刻的激励有关，而且与它过去的工作状态有关 5信号与系统的关系相互依存，缺一不可二连续系统的时域分析 1零输入响应与零状态响应零输入响应：仅有该时刻系统本身具有的起始状态引起的响应零状态响应：在起始状态为0的条件下，系统由外加激励信号引起的响应注：系统的全响应等于系统的零输入响应加上零状态响应2冲激响应与阶跃响应单位冲激响应：LTI系统在零状态条件下，由单位冲激响应信号所引起的响应单位阶跃响应：LTI系统在零状态条件下，由单位阶跃响应信号所引起的响应三傅里叶变换的性质与应用 1线性性质2脉冲展缩与频带变化时域压缩，则频域扩展时域扩展，则频域压缩 3信号的延时与相位移动当信号通过系统后仅有时间延迟而波形保持不变，则系统将使信号的所有频率分量相位滞后四拉普拉斯变换1傅里叶变换存在的条件：满足绝对可积条件注：增长的信号不存在傅里叶变换，例如指数函数 2卷积定理表明：两个时域函数卷积对应的拉氏变换为相应两象函数的乘积五系统函数与零、极点分析 1系统稳定性相关结论①稳定：若H(s)的全部极点位于s的左半平面，则系统是稳定的；②临界稳定：若H(s)在虚轴上有s=0的单极点或有一对共轭单极点，其余极点全在s的左半平面，则系统是临界稳定的；③不稳定：H(s)只要有一个极点位于s的右半平面，或者虚轴上有二阶或者二阶以上的重极点，则系统是不稳定的。
信号工实训报告总结
信号工实训报告总结在进行信号工实训的过程中，我学到了许多与信号工相关的知识和技能。
本次实训的主要内容包括了信号处理、信号传输和信号分析等方面的内容。
以下是对我在实训过程中的学习和收获的总结。
首先，在信号处理方面，我学会了使用不同的信号处理工具和算法来处理不同类型的信号。
通过实际操作，我了解了信号的采样和重构过程，以及Fourier变换和离散Fourier变换的原理和应用。
通过对实验数据的处理和分析，我能够更好地理解信号处理的基本原理，并能够应用不同的信号处理技术来解决实际问题。
其次，在信号传输方面，我学习了信号的调制和解调技术，并了解了不同类型的调制技术的特点和应用场景。
通过进行实际的模拟和数字信号传输实验，我掌握了不同调制技术的执行和参数调节方法，并能够通过合适的调制方法来实现信号的传输和恢复。
此外，在信号分析方面，我学习了使用不同的工具和方法来分析和研究信号的性质和特征。
我了解了频谱分析和时频分析的原理和应用，并能够使用MATLAB等工具来实现信号的频谱和时频特性分析。
通过对实验数据的分析，我能够更好地理解信号的频谱特性和时域特性，并能够应用这些分析方法来解决实际问题。
总的来说，通过本次信号工实训，我对信号工的基本理论和实践应用有了更深入的了解。
我学会了使用不同的工具和算法来处理、传输和分析信号，并能够根据实际问题来选择合适的方法和技术来解决问题。
此外，我还通过实际操作锻炼了自己的动手能力和团队合作能力，在实验中与同学们共同完成了各项任务。
然而，本次实训也存在一些不足之处。
首先，由于时间有限，我们只能进行了一些基本的信号处理、传输和分析实验，对于更复杂和实际应用的问题尚未深入探讨。
其次，在实验中有时会遇到一些技术问题，如仪器故障或软件不稳定等，导致实验进度受到一定的影响。
在今后的学习中，我会进一步加强对信号工理论的学习，提高对各种信号处理、传输和分析方法的理解和掌握。
总之，通过本次信号工实训，我学到了许多与信号工相关的知识和技能，并且在实践中不断提高了自己的能力。
信号与系统实训课程学习总结
信号与系统实训课程学习总结在信号与系统实训课程的学习中，我获得了许多宝贵的知识和经验。
通过实际操作和理论学习，我对信号和系统的概念、原理和应用有了更深入的理解。
本文将通过总结我在课程中所学到的内容，分享我对信号与系统的认识和体会。
一、信号与系统概述信号是对信息的表达和传递，系统是对信号进行处理和转换的工具。
信号与系统学科是电子信息工程、通信工程等专业的重要基础课程。
信号可以分为连续信号和离散信号，系统可以分为线性系统和非线性系统。
信号与系统的研究内容涉及信号的表示与运算、系统的性质和特性等方面。
二、实训内容与学习成果本课程的实训内容主要包括信号生成、信号变换、系统特性分析以及信号处理等方面。
其中，我主要学习了以下几个方面的内容：1. 信号生成：通过实际操作和仿真软件，在实验室中我学会了如何生成不同类型的信号，如正弦信号、方波信号、三角波信号等。
我了解到不同信号的特点和应用，并通过实验进一步加深对信号的认识。
2. 信号变换：信号变换是信号与系统研究的重要内容之一。
我学习了傅里叶变换和拉普拉斯变换的原理和应用，掌握了如何将时域信号转换到频域，并进一步理解了信号的频谱分析。
3. 系统特性分析：在学习了信号变换之后，我进一步学习了系统的特性分析。
包括系统的冲激响应、单位阶跃响应以及系统的稳定性等方面。
通过实验和练习，我熟悉了系统的特性分析方法和步骤。
4. 信号处理：信号处理是信号与系统学科的重要应用之一。
我学习了数字滤波器的原理和设计方法，了解了数字滤波器在实际应用中的重要性和作用。
通过实践，我掌握了数字滤波器的设计和调试技巧。
通过这些实训内容的学习，我不仅加深了对信号与系统的理论认识，更重要的是获得了实际应用的经验。
我学会了如何在实验中操作仪器设备，如何使用信号生成器、示波器、频谱分析仪等设备进行信号的测试和分析。
三、学习体会在信号与系统实训课程的学习中，我深刻体会到理论知识与实际操作的结合的重要性。
信号与系统自学报告
评分：_________SHANGHAI UNIVERSITY信号与系统COURSE PAPER学 院 通信与信息工程学院专 业 通信工程学 号 15122886学生姓名 张锦程课程 信号与系统一、自学部分（傅里叶变换的应用）1.系统的物理可实现性，佩利—维纳准则我们知道理想低通滤波器是不可能实现的，但是我们可以做出传输特性接近它的滤波器。
简单低通滤波器电路如下图所示，R = sqrt(L/C)。
则其网络传递函数为：引入符号Wc=1/sqrt （LC ） 画出波形我们发现这这个电路的幅度特一个物理可实现网络的冲激响应|H(jw)|要满足平方可积条件。
这就是佩利—维纳准则。
佩利—维纳准则只从幅度特性上提出要求，而在相位特性方面却没有给出约束，因此该准则只是系统物理可实现的必要条件，而不是充分条件。
其实只要我们找到一个满足该准则的|H(jw)|就可以找到适当的相位函数φ（w ）与它一起构成一个物理可实现的系统函数。
R L LC C ωωωj 11j 112+-=+佩利—维纳准则要求可实现的幅度特性其总的衰减不能过于迅速；佩利-维纳准则是系统物理可实现的必要条件，而不是充分条件。
对于物理可实现系统，可以允许H(jw)特性在某些不连续的频率点上为零，但不允许在一个有限频带内为零。
按此原理，理想低通，理想带通，理想带阻等理想滤波器都是不可实现的。
2.调制与解调调制就是用一个信号去控制另一个信号某一参数的过程。
正弦信号)sin()(ϕω+=t A t f 有三个参数：振幅A ，频率ω，相位ϕ。
若被控参数是A ，称为调幅（AM ）；被控参数是ω，称为调频（FM ）；被控参数是ϕ，称为调相（PM 或ϕM ）。
在通信系统中，为实现信号的传输，往往需要进行调制和解调。
调制原理设定：载波信号为)(cos 0t ω，调制信号)(t g 的傅立叶变换为)(ωG ，已调信号表示为)(t f 。
因此，可以得到：可见，信号的频谱被搬移到了载频0ω附近。
信号基础实训报告
信号基础实训报告一、实训目的本次实训的目的是为了让学生掌握信号基础知识，了解信号的种类和特点，掌握信号的采集、处理和传输方法，并能够熟练运用实验仪器进行相关操作。
二、实训内容1. 信号种类与特点在本次实训中，我们首先学习了信号的种类和特点。
信号可以分为模拟信号和数字信号两种类型。
模拟信号是连续变化的电压或电流信号，而数字信号则是由一系列离散状态组成的电压或电流脉冲。
在处理方式上，模拟信号通常采用模拟电路进行处理，而数字信号则需要通过数码电路进行处理。
2. 采集与处理接着我们学习了如何采集和处理不同类型的信号。
对于模拟信号，我们可以使用示波器等仪器对其进行采样，并通过滤波等方式对其进行预处理。
而对于数字信号，则需要使用AD转换器将其转换成模拟信号，并通过数码滤波器等方式进行后续处理。
3. 传输方法除了采集和处理外，我们还学习了不同类型的信号传输方法。
在短距离传输时，可以使用串口通信等方式进行传输。
而在长距离传输时，则需要采用光纤通信等方式进行传输。
三、实验操作在学习完相关理论知识后，我们进行了一系列实验操作，以巩固所学知识。
以下是本次实验的具体内容：1. 模拟信号采集与处理我们首先使用示波器对正弦波信号进行采集，并通过滤波器对其进行预处理。
接着，我们将处理后的信号输出到示波器上观察其变化。
2. 数字信号采集与处理接着我们使用AD转换器将数字信号转换成模拟信号，并通过数码滤波器对其进行预处理。
最后，我们将处理后的模拟信号输出到示波器上观察其变化。
3. 串口通信实验在此实验中，我们使用串口通信方式将两台计算机连接起来，并通过发送和接收数据来测试通讯是否成功。
4. 光纤通信实验最后，我们使用光纤通信方式对两台计算机进行连接，并通过发送和接收数据来测试通讯是否成功。
四、实训心得通过本次实训，我深刻认识到了信号基础知识的重要性。
掌握了不同类型的信号种类和特点，了解了信号的采集、处理和传输方法，并通过实验操作熟悉了相关仪器的使用方法。
信号实习报告
一、实习背景随着我国经济的快速发展，通信技术得到了广泛应用，信号传输技术作为通信技术的重要组成部分，其重要性日益凸显。
为了提高自身专业素养，深入了解信号传输技术在实际应用中的情况，我于近期参加了信号实习。
二、实习目的1. 了解信号传输的基本原理和常用技术；2. 掌握信号处理软件的使用方法；3. 增强动手实践能力，提高工程应用水平。
三、实习内容1. 信号传输基本原理实习期间，我学习了信号传输的基本概念、信号类型、信号传输方式等知识。
通过学习，我对信号传输的基本原理有了更深入的了解，为后续实践奠定了理论基础。
2. 信号处理软件使用在实习过程中，我学习了信号处理软件MATLAB的使用。
通过MATLAB，我能够进行信号的采集、处理、分析和显示。
实习期间，我运用MATLAB完成了以下任务：（1）信号的采集：使用MATLAB采集实际信号，如音频信号、视频信号等；（2）信号处理：对采集到的信号进行滤波、频谱分析、时域分析等处理；（3）信号分析：分析处理后的信号，提取有用信息。
3. 信号传输实验在实习过程中，我还进行了信号传输实验。
实验内容包括：（1）调制解调实验：学习模拟调制、数字调制、解调方法，并动手进行实验；（2）信道特性实验：研究不同信道对信号的影响，如加性白噪声信道、衰落信道等；（3）抗干扰实验：研究信号在传输过程中受到干扰后的抗干扰能力。
四、实习收获1. 理论知识得到巩固：通过实习，我对信号传输技术的基本原理和常用技术有了更深入的了解，为今后的学习和工作打下了坚实基础。
2. 实践能力得到提高：在实习过程中，我学会了使用信号处理软件MATLAB，提高了动手实践能力。
3. 团队协作能力得到锻炼：在实验过程中，我与同学们相互协作，共同完成了实验任务。
五、实习总结本次信号实习使我受益匪浅。
通过实习，我不仅掌握了信号传输技术的基本原理和常用技术，还提高了自己的动手实践能力和团队协作能力。
在今后的学习和工作中，我将继续努力，为我国通信事业贡献自己的力量。
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《信号与系统A（1）》课程自学报告实施报告题目：基于MATLAB的滤波调制解调设计学号：姓名：林晨翰 ___任课教师：陈俊丽报告提纲第一部分理论自学内容阐述第二部分案例或课题陈述及实现方案第三部分案例或课题成果阐述及代码第四部分参考文献等附录（至少一篇期刊文献）第一部分理论自学内容阐述系统的物理可实现性佩利——维纳准则1.理想低通滤波器在物理上不可能实现，但传输特性接近理想特性的网络却可以实现。
近似理想低通滤波器的实例2.物理网络的实现时域特性 ：这个物理可实现网络的冲激响应)( t h 在t ＜0时必须为零 即因果条件：)()()( t u t h t h =频率特性： 如果()ωj H 满足平方可积条件 即 ()⎰∞∞-∞<ωωd j 2H 3.佩利-维纳准则对于幅度函数()ωj H 物理可实现的必要条件为有关佩利-维纳准则的说明① 对于物理可实现系统,可以允许H(j ω) 特性在某些不连续的频率点上为零，但不允许在一个有限频带内为零。
按此原理， 理想低通、理想高通、理想带通、理想带阻等理想滤波器都是不可实现的；② 佩利-维纳准则要求可实现的幅度特性其总的衰减不能过于迅速。
③ 佩利-维纳准则只从幅度特性提出要求，而在相位特性方面未给出约束。
也就是说，佩利-维纳准则是系统物理可实现的必要条件，而不是充分条件。
（调制与解调）：1.在通信系统中，信号从发射端传输到接收端，为实现信号的传输，需要进行调制和解调2.调制：将信号的频谱搬移到任何所需的较高频段上的过程。
3.调制作用的实质：将各种信号的频谱搬移，使它们互不重叠地占据不同频率范围，以便于接收机分离出所需频率的信号。
4.调制的应用为无线通信天线的尺寸的合理选择分割电台实现“多路复用”搬移信号频谱5.解调：将已调信号恢复成原来的调制信号的过程乘积解调（或同步解调）缺点：需要在接收端产生与发送端频率相同的本地载波，这将使接收机复杂化。
6.调制过程中的关键：载波的频率必须高于信号g （t ）的频率，不然产生混叠现象。
为了减少电路引起的失真，载波的频率m f 应远大于信号的频率0f ，一般取前者为后者的十倍以上。
同步解调要求有性能良好的线性乘法器件，否则容易引起失真。
7.振幅调制（调幅）振幅调制过程：振幅调制特点：载波的振幅随信号g （t ）成比例地改变 振幅调制实现条件：提供足够强的信号()t A 0cos ω的附加频率。
振幅调制优点：能够降低接收机的成本，适合广泛的民用通信设备（如收音机）。
7.其他调制方法：频率调制（FM ）：控制载波的频率，使其随信号g （t ）成比例改变 相位调制（AM ）：控制载波的相位，使其随信号g （t ）成比例改变与振幅调制的区别：原理仍是使g （t ）的频谱搬移，但搬移以后的频谱不t ()t g t ()t 0ω调制信号载波信号包络，抑制载波调幅 调幅，已调包络信号解调。
利用简单包络检波器提取包络，恢复g （t ）再与原始频谱相似。
第二部分案例或课题陈述及实现方案设计题目：基于MATLAB的滤波调制解调设计功能：通过先对一个简单的正弦信号：y=sin(30*pi*t)进行正弦幅度调制，正弦AM的同步解调；然后再任意截取一段mp3音频信号并将其转化为wav格式信号，对其进行正弦幅度调制以及正弦AM同步解调。
在传输过程中，加入一个余弦噪声；在接收端，通过滤波的方法把余弦噪声去掉。
实现方案：全过程使用MATLAB进行仿真实现。
(一)、基本原理“调制”就是将某一载有信息的信号嵌入另一信号的过程；“解调”就是将这个载有信息的信号提取出来的过程；“正弦载波幅度调制”就是用一正弦波信号乘以载有信息的信号x（t）；“正弦AM同步解调”在解调过程中，解调器载波在相位上与调制器载波是同相的。
(二)、对信号 ft=sin(30*pi*t)的调制解调1、对信号进行调制在MATLAB中利用快速傅里叶变换fft并通过频谱搬移来求的信号的频率响应的频谱：Yk = fft(ft,10000);Yw = 2*pi/10000*abs(fftshift(yk));然后用载波信号cos(1000*pi*t)对原始信号进行调制：Sm=ft.*cos(1000*pi*t);同时求得已调信号的频率响应yk1=fft(Sm,10000);yw1=2*pi/10000*abs(fftshift(yk1));2.对已调信号进行解调在解调器中用与载波信号相同的正弦函数cos(1000*pi*t)乘以已调信号mo=sm.*cos(1000*pi*t);对mo信号进行傅里叶变换并进行频谱搬移Yk=fft(mo,10000);Yw=2*pi/N*abs(fftshift(Yk));然后让信号mo通过一合适的低通滤波器b=ones(1,10)/10;ft1=filtfilt(b,1,mo);得到解调后的信号ft1对解调得到的信号进行fft变换并进行频谱搬移：Yk1=fft(ft1,10000);Yw1=2*pi/N*abs(fftshift(Yk1));(三)、对任意mp3的截取音频进行调制解调1、导入信号利用软件audacity任意截取一段mp3音频信号，并将其转换为WAV格式音频，利用函数wavread将其导入MATLABft=(wavread('the dawn'))'2、调制信号在MATLAB中利用快速傅里叶变换fft并通过频谱搬移来求的信号的频率响应的频谱：yk=fft(ft,120000);yw=2*pi/120000*abs(fftshift(yk))然后用载波信号cos(60000*pi*t)对原始信号进行调制：Sm=ft.*cos(60000*pi*t)同时求得已调信号的频率响应yk1=fft(Sm,120000);yw1=2*pi/120000*abs(fftshift(yk1));3、对已调信号加噪对上述已调信号加上一个余弦噪声:zs=cos(10000*pi*t);4、对已调信号进行解调在解调器中用与载波信号相同的正弦函数cos(60000*pi*t)乘以已调信号mo=Sm.*cos(60000*pi*t);对mo信号进行傅里叶变换并进行频谱搬移Yk=fft(mo,120000);Yw=2*pi/n*abs(fftshift(Yk));然后让信号mo通过一适合的低通滤波器得到解调后的信号ft1对解调得到的信号进行fft变换并进行频谱搬移：Yk1=fft(ft1,120000);Yw1=2*pi/n*abs(fftshift(Yk1));第三部分案例或课题成果阐述及代码成果阐述：(二)、对信号 ft=sin(30*pi*t)的调制解调1、对信号进行调制绘制出 1、原始信号时间——幅度图，2、原始信号的频谱图，3、已调信号的时间——幅度图4、已调信号的频谱图；2.对已调信号进行解调绘制出，5、滤波前的解调信号时间—幅度图，6、滤波前的解调信号频谱图，7、滤波后的解调信号时间—幅度图，8、滤波后的解调信号频谱图。
(三)、对任意mp3的截取音频进行调制解调1、导入信号2、调制信号绘制出（1)、原始信号时间——幅度图，(2)、原始信号的频谱图，(3)、已调信号的时间——幅度图，(4)、已调信号的频谱图；3、对已调信号加噪绘制出其加噪后的 1、幅度——时间图，2、加噪后信号的频谱图4、对已调信号进行解调绘制出(5)、滤波前的解调信号时间——幅度图，(6)、滤波前的解调信号频谱图，(7)、滤波后的解调信号时间——幅度图，(8)、滤波后的解调信号频谱图。
结果：通过MATLAB模拟了一个声音信号的调制与同步解调过程。
由于解调过程中滤掉了高频成分，所以解调后的声音信号有很小的失真。
不过这并不影响同步解调在信号传输过程中的重要作用。
代码：(1)、对ft=sin(30*pi*t)进行调制clear allt=linspace(0,1,5000);ft=sin(30*pi*t);fs=5000;f=[-5000:4999]/10000*fs;yk=fft(ft,10000);yw=2*pi/10000*abs(fftshift(yk));Sm=ft.*cos(1000*pi*t);yk1=fft(Sm,10000);yw1=2*pi/10000*abs(fftshift(yk1)); subplot(4,1,1);plot(t,ft);title('原始调制信号');xlabel('t/s');ylabel('幅度');grid;subplot(4,1,2);plot(f,yw);title('原始调制信号的频谱');xlabel('f/hz');ylabel('幅度');grid;subplot(4,1,3);plot(t,Sm,t,ft,t,-ft);title('已调信号Sm');xlabel('t/s');ylabel('幅度');subplot(4,1,4);plot(f,yw1);title('已调信号的频谱');xlabel('f/hz');ylabel('幅度');(2)、对(1)中已调信号进行解调mo=Sm.*cos(1000*pi*t);Yk=fft(mo,10000);Yw=2*pi/10000*abs(fftshift(Yk)); Fw=[-5000:4999]/10000*fs;b=ones(1,10)/10;ft1=filtfilt(b,1,mo);Yk1=fft(ft1,10000);Yw1=2*pi/10000*abs(fftshift(Yk1)); subplot(4,1,1);plot(mo);title('滤波前的解调信号');xlabel('t/s');ylabel('幅度');subplot(4,1,2);plot(Fw,Yw);title('滤波前的解调信号频谱'); xlabel('f/hz');ylabel('幅度');subplot(4,1,3);plot(ft1);title('滤波后的解调信号');xlabel('t/s');ylabel('幅度');subplot(4,1,4);plot(Fw,Yw1);title('滤波后信号的频谱');xlabel('f/hz');ylabel('幅度');(3)、对任意信号进行调制clear all;ft=(wavread('the dawn'))';fs=48000;N=length(ft);t=(1:N)/fs;f=[-60000:59999]/120000*fs;Wa=randn(1,size(t));Wb=randn(1,size(t));tz=cos(60000*pi*t);zs=cos(10000*pi*t);yk=fft(ft,120000);yw=2*pi/120000*abs(fftshift(yk)); Sm0=ft.*cos(60000*pi*t);ykw=fft(Sm0,120000);yk1=fft(Sm0,120000);yw1=2*pi/120000*abs(fftshift(yk1)); figure(1);subplot(4,1,1);plot(t,ft);title('原信号时间幅度图');subplot(4,1,2);plot(f,yw);title('原信号频谱图');subplot(4,1,3);plot(t,Sm0);title('调制信号时间幅度图'); subplot(4,1,4);plot(f,yw1);title('调制信号频谱图');(4)、对（3）中已调信号进行加噪声处理Sm=*zs+Sm0;Smk=fft(Sm,120000);Smw=2*pi/120000*abs(fftshift(Smk)); figure(2);subplot(2,1,1);plot(t,Sm);title('加噪的时间幅度');subplot(2,1,2);plot(f,Smw);title('加噪的频谱');(5)、对（4）中信号进行解调去噪mo=2*Sm.*cos(60000*pi*t);Yk=fft(mo,120000);Yw=2*pi/120000*abs(fftshift(Yk)); Fw=[-60000:59999]/120000*fs;ft1=filter(LPF,mo);Yk1=fft(ft1,120000);Yw1=2*pi/120000*abs(fftshift(Yk1)); figure(3)subplot(4,1,1);plot(t,mo);title('滤波前的时间幅度')subplot(4,1,2);plot(Fw,Yw);title('滤波前频谱');subplot(4,1,3);plot(t,ft1);title('滤波后时间幅度');subplot(4,1,4);plot(Fw,Yw1);title('滤波后频谱');(6)、播放音频信号对比wavplay(ft,fs);wavplay(ft1,fs);(7)、滤波器的程序function Hd = LPF%LPF Returns a discrete-time filter object.%% M-File generated by MATLAB(R) and the Signal Processing Toolbox . %% Generated on: 09-Dec-2010 20:31:37%% Butterworth Lowpass filter designed using .% All frequency values are in Hz.Fs = 48000; % Sampling FrequencyFpass = 4500; % Passband FrequencyFstop = 6500; % Stopband FrequencyApass = 1; % Passband Ripple (dB)Astop = 80; % Stopband Attenuation (dB)match = 'stopband'; % Band to match exactly% Construct an FDESIGN object and call its BUTTER method.h = (Fpass, Fstop, Apass, Astop, Fs);Hd = butter(h, 'MatchExactly', match);% [EOF]第四部分参考文献等附录（至少一篇期刊文献）《信号滤波系统设计与实现》—— ??《信号滤波和去噪研究》——谈玲南京信息工程大学信息与控制学院。