电子信息工程信号分析
电子信息工程专业主要课程简介
电子信息工程专业主要课程简介1G10125 电路分析学分：4.0 Circuit Analysis预修课程：高等数学，大学物理内容简介：本课程的任务主要是讨论线性、集中参数、非时变电路的基本理论与一般分析方法，使学生掌握电路分析的基本概念、基本原理和基本方法，提高分析电路的思维能力与计算能力，以便为学习后续课程奠定必要的基础。
推荐教材：《电路分析》，胡翔骏、黄金玉，高等教育出版社，2001年主要参考书：《电路》（第四版），邱关源，高等教育出版社，1999年，“九五”重点教材1G10447 信号与系统学分：4.0 Signal & System预修课程：电路分析、工程数学内容简介：信号与系统是通信和电子信息类专业的核心基础课，其中的概念和分析方法广泛应用于通信、自动控制、信号与信息处理、电路与系统等领域。
本课程中通过信号分解、连续系统时域分析、频域分析、复频域分析和离散系统时域分析、变换域分析方法的学习，培养思维能力，为后续课程打下必要的理论基础。
推荐教材：《信号与系统教程》，燕庆明，高等教育出版社，2004年主要参考书：《信号与系统》，郑君里，高等教育出版社，2000年1G10295模拟电子技术学分：4.0 Analog Electronic Technology预修课程：高等数学、电路分析内容简介：模拟电子技术是电子信息工程专业最主要的专业基础课之一，主要讲授晶体二极管、晶体三极管和场效应管的基本原理和工作特性，重点分析放大器的工作原理，使学生能充分理解基本放大器、多级放大器、负反馈放大器和低频功率放大器的交流和直流特性及其简单应用，并在其基础上了解集成运算放大器的结构，着重掌握集成运算放大器的各种应用。
对于直流稳压电源主要了解其组成和各部分功能及典型电路。
模拟集成电路应用主要讲解常用模拟集成电路，如NE555的各种应用。
推荐教材：《模拟电子技术》，邬国扬等编，西安电子科技大学出版社，2002年主要参考书：《电子技术基础模拟部分》（第四版），康华光等编，高等教育出版社，1999年1G10335数字电子技术学分：3.0 Digital Electronic Technology预修课程：高等数学、电路分析、模拟电子技术内容简介：数字电子技术是电子信息工程专业最主要的专业基础课之一，首先讲授逻辑代数和门电路，使学生掌握基本逻辑代数的运算和基本门电路组成结构。
电子工程师中的数字信号处理
电子工程师中的数字信号处理随着信息技术的日益发展，数字信号处理已经成为了现代电子工程的基础和重要组成部分。
作为一个电子工程师，掌握数字信号处理是至关重要的。
本文将从数字信号处理的基础概念、应用领域及未来发展趋势等方面介绍数字信号处理在电子工程师中的重要性。
一、数字信号处理基础概念数字信号处理是以数字信号为对象，进行信号的采样、量化、编码、运算等一系列处理的技术。
与模拟信号处理相比，数字信号处理具有精度高、计算速度快等优点。
数字信号处理常用的处理器有DSP、FPGA等。
数字信号的采样是指将模拟信号变为离散的过程。
采样的频率越高，转化后的数字信号越接近原始模拟信号。
量化则是将模拟信号的连续数值转化成离散的数值。
采样和量化后，数字信号将以离散的形式进行处理和传输。
数字信号处理的主要运算包括傅里叶变换、滤波、编码等。
傅里叶变换是将时域信号转换到频域的重要数学工具，可用于信号的频谱分析和滤波器的设计。
滤波是一种常用的数字信号处理方法，用于滤去不需要的信号或保留需要的信号。
编码是将数字信号表示成二进制数的过程，常见的编码方式包括PCM、Delta、ADPCM等。
二、数字信号处理在电子工程师中的应用领域数字信号处理在电子工程师中的应用非常广泛，以下列举几个典型的应用领域。
1、数字通信系统数字信号处理在数字通信系统中扮演着核心作用。
数字通信系统基于数字信号处理技术，能够在不同介质进行高效的数字信号传输。
其中的主要技术包括调制解调、信道编码、信号处理、多路复用等。
2、音视频处理数字信号处理技术在音视频处理中也有广泛应用。
例如数字音频的压缩、编解码、降噪等技术，数字视频的编解码、压缩等技术，以及语音识别、人脸识别、图像处理等技术。
3、医疗影像处理在医疗领域，数字信号处理技术常用于医疗影像的处理和分析。
例如，MRI和CT扫描技术中，数字信号处理用于图像的重新构建和去噪，为医生提供更准确的诊断结果。
4、雷达信号处理雷达信号处理也是数字信号处理的重要应用领域。
电子信息工程信号与系统复习重难点解析
电子信息工程信号与系统复习重难点解析一、引言信号与系统作为电子信息工程的核心课程之一，在学习和应用过程中常常遇到一些重难点。
本篇文章将围绕信号与系统的复习重难点展开解析与讨论。
二、信号与系统的基本概念1. 信号的定义与分类信号是一种随时间或空间变化的物理量，按照不同的分类标准，信号可以分为连续信号和离散信号、周期信号和非周期信号等。
在复习时，要明确各类信号的定义和特点。
2. 系统的定义与分类系统是对信号进行处理或转换的过程，可以分为线性系统和非线性系统、时不变系统和时变系统等。
理解系统的特性对于信号的分析和处理非常重要。
三、时域分析1. 倒谱分析倒谱分析是指对信号进行时域反变换后，再进行傅里叶变换分析的方法。
倒谱分析在信号的谱估计和声音信号识别等领域有着广泛的应用。
2. 自相关函数自相关函数描述了信号与其自身之间的相关性，通过计算信号的自相关函数可以得到信号的周期性和频谱特性等信息。
四、频域分析1. 傅里叶变换傅里叶变换是信号在频域进行分析的重要工具，通过傅里叶变换可以将信号从时域转换到频域。
掌握傅里叶变换的基本概念、性质和计算方法对于信号分析和系统设计至关重要。
2. 拉普拉斯变换拉普拉斯变换是对连续信号进行频域分析的工具，它在控制系统和通信系统等领域有着广泛的应用。
了解拉普拉斯变换的定义和性质，能够灵活运用拉普拉斯变换对信号进行分析和处理。
五、系统的时域与频域特性1. 冲激响应与单位脉冲响应冲激响应与单位脉冲响应是描述系统时域特性的关键。
掌握计算、理解和应用冲激响应与单位脉冲响应对于系统的分析与设计具有重要意义。
2. 频率响应频率响应描述了系统对不同频率信号的传递特性，常用的频率响应包括幅频响应和相频响应。
了解频率响应的计算方法和特性，对于系统的频率特性分析和滤波器设计十分重要。
六、采样与重构1. 采样定理采样定理是数字信号处理中的重要理论基础，它规定了采样频率与信号最高频率之间的关系。
了解采样定理可以帮助我们选择合适的采样频率，避免采样失真问题。
浅谈电子信息工程中的信号处理技术
浅谈电子信息工程中的信号处理技术随着科技的不断发展，电子信息工程已经成为了现代社会中不可或缺的一部分。
而在电子信息工程中，信号处理技术则是其核心内容之一。
信号处理技术通过对信号的采集、传输、分析和处理，使得我们能够更好地理解和利用信号，从而实现各种各样的应用。
一、信号处理的基本概念与分类信号处理是指对信号进行采集、传输、分析和处理的过程。
信号可以是各种形式的数据，如声音、图像、视频等。
根据信号的特点和处理方法的不同，信号处理技术可以分为模拟信号处理和数字信号处理两大类。
模拟信号处理是指对连续时间和连续幅度的模拟信号进行处理的技术。
它主要包括信号的采集、滤波、放大、调制、解调等处理过程。
模拟信号处理在音频、视频等领域有着广泛的应用。
数字信号处理则是指对离散时间和离散幅度的数字信号进行处理的技术。
数字信号处理主要包括信号的采样、量化、编码、滤波、变换等处理过程。
数字信号处理可以通过数字计算机进行实现，具有精度高、可靠性强等优点，在通信、图像处理、音频处理等领域得到广泛应用。
二、信号处理技术的应用领域信号处理技术在各个领域都有着广泛的应用。
以下是几个常见的应用领域：1. 通信领域：信号处理技术在通信领域起着至关重要的作用。
通过信号处理技术，我们可以实现信号的调制、解调、编解码、信道估计等过程，从而实现高效、可靠的信息传输。
2. 图像处理领域：图像处理是信号处理技术的重要应用之一。
通过图像处理技术，我们可以实现图像的增强、去噪、压缩、分割等操作，从而提高图像的质量和处理效率。
3. 音频处理领域：音频处理是信号处理技术的另一个重要应用领域。
通过音频处理技术，我们可以实现音频的降噪、音频信号的分析、合成等操作，从而提高音频的质量和处理效果。
4. 生物医学领域：信号处理技术在生物医学领域有着广泛的应用。
通过信号处理技术，我们可以对生物医学信号进行分析、识别、处理，从而实现疾病的诊断、治疗和监测。
三、信号处理技术的发展趋势随着科技的不断进步，信号处理技术也在不断发展。
北邮大三上电子信息工程课程介绍
北邮大三上电子信息工程课程介绍课程简介理论课《通信原理I》先修课程：高等数学、复变函数、概率论、信号与系统、通信电子电路、随机信号分析课程简介：北邮“四大名补”的最后一门，是北邮的精品课程与王牌科目。
按照往年惯例，成绩构成＝20%作业＋40%期中＋40%期末，平时不太重视期中考试的童鞋需要提高警惕了。
课程难度取决于之前的基础，主要是《信号与系统》和《随机信号分析》，信号和随机基础较好的童鞋可能会略感轻松。
遇到问题解决不了的时候稍微勤快一点儿，多翻翻这两本书。
大三上学期开课的《通信原理I》主要讲授教材的前7章，大三下学期开课的《通信原理II》主要讲授教材的8至10章，第11至13章不讲。
按照往年惯例，通原I期中考试考查到5.6小节，也就是眼图，大题也主要集中在第四章和第五章，前三章都是在复习信号和随机。
然而，如果没有前三章的基础，恐怕很难完全掌握第四、第五两章的内容。
《通信原理I》试图通过建立随机信号模型来分析通信系统的性能，课程以循序渐进的方式依次讲解模拟通信系统、数字基带传输和数字频带传输，关注的模块是发端调制和收端解调，衡量的标准是判决门限和误码性能。
其中，模拟通信系统可以类比通信电子电路中讲解的内容进行理解；而数字通信系统则需要大家在理解基本概念（5.1小节）的基础上，利用信号和随机的知识去建立信号模型，分析功率谱密度，推导判决门限，评估系统误码性能。
课程备注：北邮的《通信原理》教材是众多科目中少有的精品教材，思路明确、概念清晰、推导详实、深入浅出；任课教师通常也都是各个教研室的组长或主任，授课经验丰富，为这门课程的教学质量提供了双重保证。
尽管课程本身需要理解和记忆的知识点都不少，但是相信在大家的努力下应该可以轻松掌握。
对于通信感兴趣的童鞋可以在大三下学期继续选修该课程，《通信原理II》中信源信道编码以及扩频的知识的将带领你们真正推开通信领域的大门。
《微处理器与接口技术》先修课程：大学计算机基础、数字电路与逻辑设计课程简介：尽管这门课程不需要计算电容电阻，但仍然与硬件有关；尽管这门课程不需要设计复杂的算法，但仍然与程序有关。
电子信息工程专业公开课信号与系统分析
电子信息工程专业公开课信号与系统分析电子信息工程专业公开课信号与系统分析是该专业的一门重要课程，主要讲解信号与系统的基本概念、理论和应用。
本文将从信号与系统的基本概念、信号与系统的数学表示以及信号与系统的应用等方面进行探讨。
一、信号与系统的基本概念在电子信息工程中，信号是指携带有用信息和数据的电波或电流，它可以是数字信号或模拟信号。
系统是指处理信号的一种装置或方法。
信号与系统的基本概念涉及信号的分类、信号的特性、系统的分类以及系统的特性等。
在信号的分类中，常见的包括连续时间信号和离散时间信号。
连续时间信号是指信号在时间上是连续的，而离散时间信号是指信号在时间上是离散的。
在信号的特性中，常见的包括能量信号和功率信号。
能量信号是指信号在有限时间内的总能量有界，而功率信号是指信号的功率在无限时间内是有限的。
系统的分类主要包括线性系统和非线性系统。
线性系统是指系统的输出与输入之间存在线性关系，而非线性系统则没有线性关系。
在系统的特性中，常见的包括时不变系统和时变系统。
时不变系统是指系统的输出与输入之间不随时间变化，而时变系统则随时间变化。
二、信号与系统的数学表示为了方便分析和处理信号与系统，我们需要利用数学方法对其进行表示。
连续时间信号可以用函数表示，离散时间信号可以用数列表示。
连续时间信号的数学表示主要包括信号的幅度、相位和频率等。
离散时间信号的数学表示主要包括信号的取样、量化和编码等。
在系统的数学表示中，常见的包括系统的冲激响应、传递函数和频率响应等。
系统的冲激响应是指系统在输入为冲激函数时的输出响应，传递函数是指系统的输出与输入之间的关系，频率响应是指系统对输入信号频率的响应情况。
三、信号与系统的应用信号与系统在电子信息工程中有着广泛的应用。
在通信系统中，信号与系统分析可以用于信号的调制和解调、信号的传输和接收等方面。
在控制系统中，信号与系统分析可以用于系统的建模与仿真、系统的控制和稳定性分析等方面。
信号分析
信号分析信号分析是一门关于信号处理和信号识别的学科，广泛应用于通信领域、电子工程、计算机科学等领域。
信号是一种随时间或空间变化的物理量，可以通过电压、电流、光强等方式来表示。
信号分析的目的是从复杂的信号中提取出有用的信息，并进行处理和分析。
信号分析的第一步是信号的采集和预处理。
在信号采集过程中，需要选择合适的传感器或测量设备，将要研究的信号转化为电信号进行采集。
信号预处理则是对采集到的信号进行滤波、放大、去噪等操作，以消除采集过程中的干扰和噪声，提高信号的质量和可靠性。
信号分析的核心是信号的特征提取和参数估计。
信号的特征可以是时域特征、频域特征或时频域特征等，通过对信号进行数学模型的建立和分析，可以提取出信号的频率、幅度、相位等特征信息。
参数估计是对信号中的未知参数进行估计，例如估计信号的频率、阶数、滤波器系数等，通过参数估计可以得到信号的参数估计结果。
信号分析的另一个重要任务是信号的分类和识别。
通过对信号特征的提取和比对，可以将信号进行分类和识别。
例如，在无线通信中，可以通过对接收到的信号进行解调和解调波形识别来判断信号的发送者和内容，实现通信的可靠传输。
在故障诊断领域，可以通过对机械故障信号进行特征提取和分类，判断故障的类型和位置，实现机械设备的健康监测和维护。
信号分析还可以应用于数据压缩和数据隐藏领域。
信号的压缩可以通过对信号的冗余信息进行去除，实现信号的高效存储和传输。
数据隐藏则是将机密的或敏感的信息嵌入到其他信号或图像中，以保护信息的安全和隐私。
综上所述，信号分析是一项涉及各个领域的重要技术。
通过对信号的采集、预处理、特征提取和参数估计，可以实现对信号的分析和处理。
信号分析在通信、电子工程、计算机科学等领域的应用广泛，为实现信息的有效传递和处理提供了重要的技术支持。
南京理工大学电子信息工程课程设计之雷达信号分析处理
附录一——MATLAB信号处理程序%% 1、准备工作 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 开始clc;clear;close all;clear vars;%% 雷达波形参数定义及说明f1=1e3; % 最低频率f2=11e3; % 最高频率B=f2-f1; % 信号带宽T=1e-2; % 信号扫频时宽(10ms)c=3e8; % 电磁波空间传播速度f0=(f1+f2)/2; % 雷达工作频率（中心频率）(3kHz)fs=1e5; % 采样率(100kHz)N_signal_T=round(fs*T); % 单周期信号的数据点数number_of_signal_period=400; % 脉冲信号的周期个数duty_ratio=0.5; % 信号占空比T_signal=T/duty_ratio; % 脉冲信号周期%% 导入AD数据时频分析[FileName,PathName] = uigetfile('C:\Users\XYB\Desktop\课程设计之雷达信号分析处理\AD数据\USB (3).dat','Select the USB.dat file');f = fullfile(PathName,filesep,FileName);fid = fopen(f,'r');data = fscanf(fid,'%x');fclose(fid);data = data(1:2:end)*256 + data(2:2:end); %将16进制转换为10进制datsgn = data./1000; %单位换算（mV->V）%转化为有符号数（去直流）datsgn=datsgn-mean(datsgn);%时域波形figure;plot([0:1/fs:(length(datsgn)-1)/fs],datsgn);xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')title('LFMCW时域波形')%频谱图N=1024;datfft = (2/N)*fftshift(fft(datsgn(1:N)));nordat = abs(datfft)/max(abs(datfft)); %对信号做FFT并归一化figure;plot([-length(datfft)/2:(length(datfft)/2-1)].*(fs/N),20*log10(abs(nordat)));xlabel('频率/Hz')ylabel('幅度/dB')title('LFMCW频谱图')%% 调频斜率曲线Hf=20*log10(abs(nordat));FHL=zeros(1,2);j=1;for i=round(length(Hf)/2):length(Hf)if(abs(Hf(i)+6.6)<0.2)FHL(j)=i;j=j+1;endendfigure;time_scan=(0:1/fs:T-1/fs);%扫描时间轴B_interval=(fs/N)*(FHL(2)-FHL(1))/length((0:1/fs:T-1/fs));%频率间隔B_test=[0:B_interval:(fs/N)*(FHL(2)-FHL(1))-B_interval]+(FHL(1)-(length(datfft)/2))*(fs/N);k_B=(fs/N)*(FHL(2)-FHL(1))/T/1000;error_B=abs(k_B*1000-(B/T))/(B/T)*100;%调频斜率测量误差plot(time_scan,B_test);xlabel('扫频周期/s')ylabel('频率范围/Hz')title({['L F M C W 扫频曲线'];['调频斜率：',num2str(k_B,'%.0f'),'KHz/s',' 测量误差：',num2str(error_B,'%.0f'),'%']});%% 信号变换与生成（转换为脉冲信号）if(N_signal_T>1024)N_signal_T=1024;endsignal_1T=datsgn(1:N_signal_T,1); %单周期的LFM信号signal_half_duty_ratio_1T=[signal_1T',zeros(N_signal_T/duty_ratio-N_signal_T,1)'];%单周期LFM脉冲信号（50%占空比）signal_NT=repmat(signal_half_duty_ratio_1T,1,number_of_signal_period); %周期延拓后的LFM脉冲信号（20个周期）figure;plot([0:1/fs:(length(signal_NT)-1)/fs],signal_NT);axis([0 (length(signal_NT)/80-1)/fs -2 2]);xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')title('LFM脉冲信号时域波形')%% 加入噪声noise=1*randn(1,length(signal_NT))';%高斯白噪声（没有滤波）/均值为0方差为1signal_noise=signal_NT+noise'; %信号叠加噪声%信号叠加噪声时域波形figure;subplot(211)plot([0:1/fs:(length(signal_NT)-1)/fs],signal_NT);xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')title('信号未叠加噪声时域波形')subplot(212)plot([0:1/fs:(length(signal_noise)-1)/fs],signal_noise);xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')title('信号叠加噪声时域波形')%% 2、单目标分析 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 回波信号合成（延时+多普勒+传输衰减）%-----------------------------% 目标信息：distance=8e5; % 目标径向距离(100km)t_delay=2*distance/c; % 与目标径向距离相对应的回波延时N_delay=round(t_delay*fs);%与回波延迟对应的数据点个数v=200000; % 目标径向速度(1000m/s)fd=2*v*f0/c; % 与目标径向速度对应的多普勒频移k=0.5; % 传输衰减系数%-----------------------------% 回波合成：t=0:1/fs:(length(signal_NT)-1)/fs; % 回波信号时间轴（有信号的部分，不考虑延迟）doppler=cos(2*pi*fd.*t)'; % 目标多普勒信号s_attenuation=k*signal_NT; % 考虑传输衰减的纯信号(无多普勒)s_attenuation_doppler=k*signal_NT.*doppler'; % 考虑传输衰减的纯信号(有多普勒)sr_noise_doppler=s_attenuation.*doppler'+noise'; % 有多普勒信息的回波（带噪声）(已考虑传输衰减)sr_noise_doppler_1=s_attenuation.*doppler'; % 有多普勒信息的回波（带噪声）(已考虑传输衰减)delay_n=zeros(1,N_delay)'; % 时延序列sr_noise_doppler_delay=[delay_n',sr_noise_doppler];% 有多普勒信息的回波（带噪声、时延）(已考虑传输衰减)sr_noise_doppler_delay_1=[delay_n',s_attenuation]; % 有多普勒信息的回波（带噪声、时延）(已考虑传输衰减)%-----------------------------% 回波时域图（未滤波）：% 未考虑传输衰减figure;subplot(211)plot(t,signal_NT);xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')title('未考虑传输衰减的纯信号')% 考虑传输衰减subplot(212)plot(t,s_attenuation);xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')title('考虑传输衰减的纯信号')% 有多普勒信息的回波（带噪声）figure;plot(t,sr_noise_doppler);xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')title('有多普勒信息的回波')%figure;plot([0:1/fs:(length(sr_noise_doppler_delay)-1)/fs],sr_noise_doppler_delay);xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')title('合成回波')%% 接收机前端滤波% 带通滤波器设计（切比雪夫）% 指标：通带宽度：1kHz-5kHz 截止频率：0.5*f1(下)、1.25*f2(上)ws1=f1/fs; %下截止频率（可为其他）wp1=2*f1/fs; %下通带频率wp2=2*f2/fs; %上通带频率ws2=2.5*f2/fs; %上截止频率（可为其他）Rp=1;Rs=30;ws=[ws1 ws2];wp=[wp1 wp2];[ N3,wn ] = cheb1ord( wp , ws , Rp , Rs);[ b,a ] = cheby1(N3,Rp,wn,'bandpass'); %获得转移函数系数filter_bp_sn= filter(b,a,sr_noise_doppler_delay);%信号叠加噪声通过带通滤波器noise_filter =filter(b,a,noise); %纯噪声通过带通滤波器signal_filter=filter(b,a,s_attenuation_doppler); %(传输衰减后)纯信号(有多普勒)通过带通滤波器X_bp_s = fftshift(abs(fft(filter_bp_sn)))/length(sr_noise_doppler_delay); %信号叠加噪声通过带通滤波后的幅频X_bp_s_angle = fftshift(angle(fft(filter_bp_sn))); %信号叠加噪声通过带通滤波后的相频X_bp_n = fftshift(abs(fft(noise_filter)))/length(noise_filter); %纯噪声通过带通滤波后的幅频X_bp_n_angle = fftshift(angle(fft(noise_filter))); %纯噪声通过带通滤波后的相频%滤波器频谱特性figure;freqz(b,a);%信号叠加噪声滤波前后时域波形对比figure;subplot(211);plot([0:length(sr_noise_doppler_delay)-1]./fs,sr_noise_doppler_delay);grid on;xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')title('信号叠加噪声带通滤波前时域图形');subplot(212);plot([0:length(sr_noise_doppler_delay)-1]./fs,filter_bp_sn);grid on;xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')title('信号叠加噪声带通滤波后时域图形');% %纯噪声滤波前后时域波形对比figure;subplot(211);plot([0:length(noise)-1]./fs,noise);grid on;xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')title('纯噪声带通滤波前时域图形');subplot(212);plot([0:length(noise_filter)-1]./fs,noise_filter);grid on;xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')title('纯噪声带通滤波后时域图形');% %纯信号滤波前后时域波形对比figure;subplot(211);plot([0:length(s_attenuation_doppler)-1]./fs,s_attenuation_doppler);grid on;xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')title('纯信号带通滤波前时域图形');subplot(212);plot([0:length(signal_filter)-1]./fs,signal_filter);grid on;xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')title('纯信号带通滤波后时域图形');% %信号叠加噪声带通滤波后幅频相频特性figure;subplot(2,1,1);f_fft_sn=[-length(sr_noise_doppler_delay)/2:length(sr_noise_doppler_delay)/2-1].*(fs/length(sr_noise_doppler_delay));%频率轴plot(f_fft_sn,X_bp_s);xlabel('频率/Hz')ylabel('幅度')title('信号叠加噪声带通滤波后频域幅度特性');subplot(2,1,2);plot(f_fft_sn,X_bp_s_angle);xlabel('频率/Hz')ylabel('相位')title('信号叠加噪声带通滤波后频域相位特性');% %纯噪声带通滤波后幅频相频特性figure;subplot(2,1,1);f_fft_n=[-length(noise)/2:length(noise)/2-1].*(fs/length(noise));%频率轴plot(f_fft_n,X_bp_n);xlabel('频率/Hz')ylabel('幅度')title('纯噪声带通滤波后频域幅度特性');subplot(2,1,2);plot(f_fft_n,X_bp_n_angle);xlabel('频率/Hz')ylabel('相位')title('纯噪声带通滤波后频域相位特性');%% 回波信噪比设定snr_in=0; %输入信噪比设定值sr_filter=filter_bp_sn; %带通滤波器处理后的回波信号S_P=sum((signal_filter).^2)/length(signal_filter); %(传输衰减的)回波纯信号滤波后平均功率noiseP=sum(abs(noise_filter).^2)/length(noise_filter); %滤波后的噪声平均功率A_extra=sqrt((noiseP/S_P).*(10.^(snr_in/10))); %信号外加幅度sr_snr=[delay_n',(A_extra*signal_filter+noise_filter')]; %设定输入信噪比的回波信号%设定输入信噪比后的时域波形figure;plot([0:1/fs:(length(sr_noise_doppler_delay)-1)/fs],sr_snr)xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')text_s=['设定输入信噪比后的时域波形(信噪比：',num2str(snr_in,'%.0f'),'dB',')'];title(text_s);%% 匹配滤波处理(时域卷积法)match_filter=fliplr(signal_1T'); % 匹配滤波器冲激响应match_out=conv(match_filter,sr_snr); % 信号叠加噪声通过匹配滤波器match_out_noise=conv(match_filter,noise_filter); % 纯噪声通过匹配滤波器match_out_signal=conv(match_filter,A_extra*signal_filter); % 纯信号通过匹配滤波器match_out_signal_1=conv(match_filter,signal_1T); % 单周期信号匹配滤波% 单周期匹配滤波波形figure;plot([0:1/fs:(length(match_out_signal_1)-1)/fs],20*log10(abs(match_out_signal_1)/max(abs(match_out_signal_1))));xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')title('单周期匹配滤波冲激响应')%匹配滤波冲激响应figure;plot([0:1/fs:(length(match_filter)-1)/fs],match_filter)xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')title('匹配滤波冲激响应')%匹配滤波输出波形figure;subplot(311)plot([0:1/fs:(length(match_out)-1)/fs],abs(match_out));title('信号叠加噪声匹配输出')subplot(312)plot([0:1/fs:(length(match_out_noise)-1)/fs],abs(match_out_noise));title('纯噪声匹配输出')subplot(313)% plot(abs(match_out_signal));plot([0:1/fs:(length(match_out_signal)-1)/fs],abs(match_out_signal));title('纯信号匹配输出')%匹配滤波信噪比增益计算n_mf_P=sum(abs(match_out_noise).^2)/length(match_out_noise);%匹配滤波后噪声功率s_mf_P_max=max(abs(match_out_signal))^2; %匹配滤波后信号峰值功率G_snr_mf=10*log10(s_mf_P_max/n_mf_P)-snr_in; %匹配滤波信噪比增益计算%% 多普勒滤波处理（MTD）%距离门重排distance_door=c/(2*fs); %相邻采样点之间的距离NT=number_of_signal_period;%信号周期数MTD_process_sn=zeros(N_signal_T/duty_ratio,NT);%信号和噪声同时经过脉压后重排MTD_process_s=zeros(N_signal_T,NT); %信号经过脉压后重排(用于信噪比增益分析)MTD_process_n=zeros(N_signal_T,NT); %噪声经过脉压后重排(用于信噪比增益分析)j=1;for i=1:N_signal_T/duty_ratio*NTif((mod(i,N_signal_T/duty_ratio)==0))MTD_process_s((i/j),j)=match_out_signal(i);MTD_process_sn((i/j),j)=match_out(i);MTD_process_n((i/j),j)=match_out_noise(i);j=j+1;elseMTD_process_s(mod(i,N_signal_T/duty_ratio),j)=match_out_signal(i);MTD_process_sn(mod(i,N_signal_T/duty_ratio),j)=match_out(i);MTD_process_n(mod(i,N_signal_T/duty_ratio),j)=match_out_noise(i);endendfigure;mesh([1:NT],(0:distance_door:(N_signal_T/duty_ratio*distance_door-distance_door))-N_signal_T*distance_door,(abs(MTD_process_sn)));xlabel('频率通道');ylabel('目标距离');title('距离门重排')%FFTi=round(log2((NT)));while ((2^i)<(NT))i=i+1;endMTD_N=2^(i);%确定FFT点数%内存分配MTD_FFT_sn=zeros(N_signal_T/duty_ratio,MTD_N);MTD_FFT_sn_w_H=zeros(N_signal_T/duty_ratio,MTD_N);MTD_FFT_sn_w_B=zeros(N_signal_T/duty_ratio,MTD_N);for i=1:N_signal_T/duty_ratioMTD_FFT_sn(i,:)=(2/MTD_N)*abs(fft([MTD_process_sn(i,:)],MTD_N));%信号+噪声脉压后FFT%加海明窗MTD_FFT_sn_w_H(i,:)=(2/MTD_N)*abs(fft(([MTD_process_sn(i,:),zeros(1,MTD_N-NT)]).*hamming(MTD_N)',MTD_N));%信号+噪声脉压后加窗后FFT%加布拉克曼窗MTD_FFT_sn_w_B(i,:)=(2/MTD_N)*abs(fft(([MTD_process_sn(i,:),zeros(1,MTD_N-NT)]).*blackman(MTD_N)',MTD_N));%信号+噪声脉压后加窗后FFTendfigure;[R_single,V_single]=find(fftshift(20*log10(abs(MTD_FFT_sn)))==max(max(fftsh ift(20*log10(abs(MTD_FFT_sn))))));V_single_1=(V_single(2,1)-MTD_N/2)*(0.5*(1/MTD_N)*c/f0/(T_signal));%目标速度error_v=abs(V_single_1-v)/v*100;%测速误差(%)R_single_1=R_single(1,1)*distance_door;%目标距离error_R=abs(R_single_1-distance)/distance*100;%测速误差(%)mesh((-MTD_N/2:MTD_N/2-1).*(0.5*(1/MTD_N)*c/f0/(T_signal)),(0:distance_door:(N_signal_T/duty_ratio*dis tance_door-distance_door)),(fftshift(20*log10(abs(MTD_FFT_sn)))));xlabel('目标速度');ylabel('目标距离'); zlabel('幅度/dB')title({['\fontsize{12}{单目标探测}'];['目标距离：',num2str(R_single_1,'%.0f'),'m',' 目标速度：',num2str(V_single_1,'%.0f'),'m/s'];['测距误差：',num2str(error_R,'%.0f'),'%',' 测速误差：',num2str(error_v,'%.0f'),'%']})figure;subplot(311)mesh((-MTD_N/2:MTD_N/2-1).*(0.5*(1/MTD_N)*c/f0/(T_signal)),(0:distance_door:(N_signal_T/duty_ratio*dis tance_door-distance_door)),(fftshift(20*log10(abs(MTD_FFT_sn)))));xlabel('目标速度');ylabel('目标距离'); zlabel('幅度/dB')title('FFT单目标（不加窗）')subplot(312)mesh((-MTD_N/2:MTD_N/2-1).*(0.5*(1/MTD_N)*c/f0/(T_signal)),(0:distance_door:(N_signal_T/duty_ratio*dis tance_door-distance_door)),fftshift(20*log10(abs(MTD_FFT_sn_w_H))));xlabel('目标速度');ylabel('目标距离'); zlabel('幅度/dB')title('FFT单目标（加海明窗）')subplot(313)mesh((-MTD_N/2:MTD_N/2-1).*(0.5*(1/MTD_N)*c/f0/(T_signal)),(0:distance_door:(N_signal_T/duty_ratio*dis tance_door-distance_door)),fftshift(20*log10(abs(MTD_FFT_sn_w_B))));xlabel('目标速度');ylabel('目标距离'); zlabel('幅度/dB')title('FFT单目标（加布拉克曼窗）')%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 多目标分析 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %**************************************%****************目标一****************%目标信息R_1=1e6; % 目标径向距离t_delay_1=2*R_1/c; % 与目标径向距离相对应的回波延时N_delay_1=round(t_delay_1*fs);%与回波延迟对应的数据点个数v_1=1250e3; % 目标径向速度fd_1=2*v_1*f0/c; % 与目标径向速度对应的多普勒频移k_1=0.8; % 传输衰减系数%目标回波t=0:1/fs:(length(signal_NT)-1)/fs; % 回波信号时间轴（有信号的部分，不考虑延迟）doppler=cos(2*pi*fd_1.*t)'; % 目标多普勒信号s_attenuation=k_1*signal_NT; % 考虑传输衰减的纯信号(无多普勒)s_attenuation_doppler=k_1*signal_NT.*doppler'; % 考虑传输衰减的纯信号(有多普勒)sr_noise_doppler=s_attenuation.*doppler'; % 有多普勒信息的回波（带噪声）(已考虑传输衰减)delay_n=zeros(1,N_delay_1)'; % 时延序列sr_target_1=[delay_n',sr_noise_doppler]; % 有多普勒信息的回波（带噪声、时延）(已考虑传输衰减)%**************************************%****************目标二****************%目标信息R_2=1.5e6; % 目标径向距离t_delay_2=2*R_2/c; % 与目标径向距离相对应的回波延时N_delay_2=round(t_delay_2*fs); %与回波延迟对应的数据点个数v_2=500e3; % 目标径向速度fd_2=2*v_2*f0/c; % 与目标径向速度对应的多普勒频移k_2=0.6; % 传输衰减系数%目标回波t=0:1/fs:(length(signal_NT)-1)/fs; % 回波信号时间轴（有信号的部分，不考虑延迟）doppler=cos(2*pi*fd_2.*t)'; % 目标多普勒信号s_attenuation=k_2*signal_NT; % 考虑传输衰减的纯信号(无多普勒)s_attenuation_doppler=k_2*signal_NT.*doppler'; % 考虑传输衰减的纯信号(有多普勒)sr_noise_doppler=s_attenuation.*doppler'; % 有多普勒信息的回波（带噪声）(已考虑传输衰减)delay_n=zeros(1,N_delay_2)'; % 时延序列sr_target_2=[delay_n',sr_noise_doppler]; % 有多普勒信息的回波（带噪声、时延）(已考虑传输衰减)%**************************************%****************目标三****************%目标信息R_3=5e6; % 目标径向距离t_delay_3=2*R_3/c; % 与目标径向距离相对应的回波延时N_delay_3=round(t_delay_3*fs); %与回波延迟对应的数据点个数v_3=1500e3; % 目标径向速度fd_3=2*v_3*f0/c; % 与目标径向速度对应的多普勒频移k_3=0.4; % 传输衰减系数%目标回波t=0:1/fs:(length(signal_NT)-1)/fs; % 回波信号时间轴（有信号的部分，不考虑延迟）doppler=cos(2*pi*fd_3.*t)'; % 目标多普勒信号s_attenuation=k_3*signal_NT; % 考虑传输衰减的纯信号(无多普勒)s_attenuation_doppler=k_3*signal_NT.*doppler'; % 考虑传输衰减的纯信号(有多普勒)sr_noise_doppler=s_attenuation.*doppler'; % 有多普勒信息的回波（带噪声）(已考虑传输衰减)delay_n=zeros(1,N_delay_3)'; % 时延序列sr_target_3=[delay_n',sr_noise_doppler]; % 有多普勒信息的回波（带噪声、时延）(已考虑传输衰减)%**************************************%**************回波合成****************max_1=max(length(sr_target_2),length(sr_target_1));max_n=max(length(sr_target_3),max_1);sr_multiple_target=[sr_target_1,zeros(1,max_n-length(sr_target_1))]+[sr_target_2,zeros(1,max_n-length(sr_target_2))]+[sr_target_3,zeros(1,max_n-length(sr_target_3))];%**************************************%**************BPF滤波*****************sr_multiple_target_BPF_out=filter(b,a,sr_multiple_target); %信号叠加噪声通过带通滤波器%**************************************%**************匹配滤波****************sr_multiple_target_BPF_out_match_out=conv(match_filter,sr_multiple_target_BPF_out);% 信号叠加噪声通过匹配滤波器%**************************************%**************距离门重排**************MTD_process_multiple_target=zeros(N_signal_T/duty_ratio,NT); %信号和噪声同时经过脉压后重排j=1;for i=1:N_signal_T/duty_ratio*NTif((mod(i,N_signal_T/duty_ratio)==0))MTD_process_multiple_target((i/j),j)=sr_multiple_target_BPF_out_match_out(i);j=j+1;elseMTD_process_multiple_target(mod(i,N_signal_T/duty_ratio),j)=sr_multiple_target_BPF_out_match_out(i);endendfigure;mesh([1:NT],(0:distance_door:(N_signal_T/duty_ratio*distance_door-distance_door)),(abs(MTD_process_multiple_target)));xlabel('频率通道');ylabel('目标距离');title('距离门重排')i=round(log2((NT)));while ((2^i)<(NT))i=i+1;endMTD_N=2^(i);%确定FFT点数%内存分配MTD_FFT_multiple_target=zeros(N_signal_T/duty_ratio,MTD_N);for i=1:N_signal_T/duty_ratioMTD_FFT_multiple_target(i,:)=(2/MTD_N)*abs(fft([MTD_process_multiple_target(i,:)],MTD_N)); %信号+噪声脉压后FFT%加海明窗MTD_FFT_sn_w_H(i,:)=(2/MTD_N)*abs(fft(([MTD_process_multiple_target(i,:),zeros(1,MTD_N-NT)]).*hamming(MTD_N)',MTD_N));%信号+噪声脉压后加窗后FFT%加布拉克曼窗MTD_FFT_sn_w_B(i,:)=(2/MTD_N)*abs(fft(([MTD_process_multiple_target(i,:),zeros(1,MTD_N-NT)]).*blackman(MTD_N)',MTD_N));%信号+噪声脉压后加窗后FFTendfigure;subplot(311)mesh((-MTD_N/2:MTD_N/2-1).*(0.5*(1/MTD_N)*c/f0/(T_signal)),(0:distance_door:(N_signal_T/duty_ratio*dis tance_door-distance_door)),(fftshift(20*log10(abs(MTD_FFT_multiple_target)))));xlabel('目标速度');ylabel('目标距离'); zlabel('幅度/dB')title('多目标探测（不加窗）')subplot(312)mesh((-MTD_N/2:MTD_N/2-1).*(0.5*(1/MTD_N)*c/f0/(T_signal)),(0:distance_door:(N_signal_T/duty_ratio*dis tance_door-distance_door)),fftshift(20*log10(abs(MTD_FFT_sn_w_H))));xlabel('目标速度');ylabel('目标距离'); zlabel('幅度/dB')title('多目标探测（加海明窗）')subplot(313)mesh((-MTD_N/2:MTD_N/2-1).*(0.5*(1/MTD_N)*c/f0/(T_signal)),(0:distance_door:(N_signal_T/duty_ratio*dis tance_door-distance_door)),fftshift(20*log10(abs(MTD_FFT_sn_w_B))));xlabel('目标速度');ylabel('目标距离'); zlabel('幅度/dB')title('多目标探测（加布拉克曼窗）')。
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课程设计任务书学生姓名：专业班级：电信班指导教师：工作单位：信息工程学院题目5：信号分析与处理课程设计－基于MATLAB的二进制移频键控调制（2FSK）与解调分析初始条件：1.Matlab6.5以上版本软件；2.先修课程：通信原理等；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、利用MATLAB中的simulink工具箱中的模块进行二进制移频键控（2FSK）调制与解调，观察波形变化；2、画出程序设计框图，编写程序代码，上机运行调试程序，记录实验结果（含计算结果和图表等），并对实验结果进行分析和总结；3、课程设计说明书按学校统一规范来撰写，具体包括：⑴目录；⑵理论分析；⑶程序设计；⑷程序运行结果及图表分析和总结；⑸课程设计的心得体会（至少800字，必须手写。
）；⑹参考文献（不少于5篇）。
时间安排：本课程设计共2周，按10天安排如下：3天查阅资料，了解分析设计内容，总体设计；4天程序设计，上机调试程序；2天整理实验结果，撰写课程设计说明书；1天答辩。
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、 MATLAB简介 (3)1.1 Matlab简介: (3)1.2 Simulink介绍: (3)2、 2FSK的基本原理与实现 (4)2.1 通信及其概念： (4)2.2 通信系统模型： (4)2.3 2FSK的调制原理： (5)2.4 2FSK的解调原理： (7)2.5 2FSK数字系统的调制方法： (7)2.6 FSK数字系统的解调方法： (8)2.7 方案比较： (9)3、设计思路 (10)3.1设计调制模块： (10)3.2 设计解调模块： (10)3.3 系统电路图： (10)4、 Matlab仿真 (11)4.1仿真思路： (11)4.2 仿真程序： (11)4.3 输出波形： (13)4.4结果分析： (15)5、 Simulink环境下2FSK仿真 (16)5.1仿真电路模型 (16)5.2各模块功能及其参数设置： (16)5.3系统仿真实现： (19)5.4系统仿真结果分析 (22)6、心得体会 (23)7、参考文献 (255)8、本科生课程设计评定表 (26)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，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。
移频键控（FSK）是数据通信中最常用的一种调制方式。
FSK方法简单易于实现，并且解调不需要恢复本地载波，可以异步传输，抗噪声和抗衰落性能较强。
缺点是占用频带较宽，频带利用不够经济。
FSK主要应用于低中速数据传输，以及衰落信道和频带较宽的信道中。
利用MATLAB建立了FSK仿真模型，并对仿真模型进行了测试。
关键词:2FSK,Simulink仿真,调制,相干解调AbstractSimulink is MathWorks company as a professional and powerful function and simple operation simulation tool based on MATLAB platform of the famous simulation environment simulin, modeling method is simple and intuitive, and has in various fields has been widely used.Frequency shift keying (FSK) is one of the most commonly used modulation methods in data communication. FSK method is simple and easy to implement, and demodulation does not need to restore the local carrier, can be asynchronous transmission, anti noise and anti fading performance is strong. The disadvantage is that the occupied frequency band is wider, and the frequency band utilization is not enough. FSK is mainly used in the low speed data transmission, and the fading channel and the frequency band is wide. FSK simulation model was established by using MATLAB, and the simulation model was tested.Key words:2FSK Simulink simulation, modulation, coherent demodulation1、MATLAB简介1.1 Matlab简介:Simulink是Matlab中的一部分，首先简单介绍一下Matlab。
Matlab是Matrix Laboratory的缩写，意为矩阵实验室。
它具有强大的矩阵处理功能和绘图功能，进还能进行文字处理，绘图，建模仿真等功能。
Matlab已经发展成为多学科、多种工作平台的功能强大的大型软件。
Matlab的帮助功能很强大，自带有详细的帮助手册，基于HTML的完整的帮助功能，也可以用help命令来得到帮助信息。
程序语法与C语言类似，设计自由度大，方便我们编程。
Matlab有高级的程序环境，但程序环境很简单易用。
Matlab源程序具有很大的开放性。
Matlab有强大的的图形绘制功能。
Matlab还拥有功能强大的各种工具箱。
这些工具箱都是由该领域内学术水平很高的专家编写的，所以用户无需编写自己学科范围内的基础程序，而直接进行高，精，尖的研究，能极大地促进我们的学习研究工作。
1.2 Simulink介绍:Simulink是Matlab中一个用来对动态系统进行建模、仿真和分析的软件包。
Simulink框图提供了交互性很强的仿真环境，既可以通过下拉菜单执行仿真，也可以通过命令行进行仿真。
Simulink允许用户扩展仿真环境的功能：采用MATLAB、FORTRAN和C代码生成自定义模块库，并拥有自己的图标和界面。
Simulink的开放式结构允许用户扩展仿真环境的功能：采用MATLAB、FORTRAN和C代码生成自定义模块库，并拥有自己的图标和界面。
因此用户可以将使用FORTRAN或C编写的代码链接进来，或者购买使用第三方开发提供的模块库进行更高级的系统设计、仿真与分析。
由于Simulink可以直接利用MATLAB的诸多资源与功能，因而用户可以直接在Simulink下完成诸如数据分析、过程自动化、优化参数等工作。
工具箱提供的高级的设计和分析能力可以融入仿真过程。
Simulink具有以下特点：(1) 基于矩阵的数值计算；(2) 高级编程语言；(3) 图形与可视化。
2、 2FSK的基本原理与实现2.1 通信及其概念：通信就是克服距离上的障碍，从一地向另一地传递和交换消息。
消息是信息源所产生的，是信息的物理表现，例如，语音、文字、数据、图形和图像等都是消息(Message)。
消息有模拟消息（如语音、图像等）以及数字消息（如数据、文字等）之分。
所有消息必须在转换成电信号（通常简称为信号）后才能在通信系统中传输。
所以，信号（Signal）是传输消息的手段，信号是消息的物质载体。
相应的信号可分为模拟信号和数字信号，模拟信号的自变量可以是连续的或离散的，但幅度是连续的，如电话机、电视摄像机输出的信号就是模拟信号。
数字信号的自变量可以是连续的或离散的，但幅度是离散的，如电船传机、计算机等各种数字终端设备输出的信号就是数字信号。
通信的目的是传递消息，但对受信者有用的是消息中包含的有效内容，也即信息(Information) 。
消息是具体的、表面的，而信息是抽象的、本质的，且消息中包含的信息的多少可以用信息量来度量。
通信技术，特别是数字通信技术近年来发展非常迅速，它的应用越来越广泛。
通信从本质上来讲就是实现信息传递功能的一门科学技术，它要将大量有用的信息无失真，高效率地进行传输，同时还要在传输过程中将无用信息和有害信息抑制掉。
当今的通信不仅要有效地传递信息，而且还有储存、处理、采集及显示等功能，通信已成为信息科学技术的一个重要组成部分。
2.2 通信系统模型：通信系统就是传递信息所需要的一切技术设备和传输媒质的总和，包括信息源、发送设备、信道、接收设备和信宿(受信者)，它的一般模型如图所示。
图2-1通信系统一般模型通信系统可分为数字通信系统和模拟通信系统。
数字通信系统是利用数字信号来传递消息的通信系统，其模型如图2-2所示。
图2-2数字通信系统模型模拟通信系统是利用模拟信号来传递消息的通信系统，模型如图2-3所示。
图2-3模拟通信系统模型数字通信系统较模拟通信系统而言，具有抗干扰能力强、便于加密、易于实现集成化、便于与计算机连接等优点。
因而，数字通信更能适应对通信技术的越来越高的要求。
近二十年来，数字通信发展十分迅速，在整个通信领域中所占比重日益增长，在大多数通信系统中已代替模拟通信，成为当代通信系统的主流。
2.3 2FSK 的调制原理：二进制频移键控信号码元的“1”和“0”分别用两个不同频率的正弦波形来传送，而其振幅和初始相位不变。
故其表达式为：=)(s t ⎪⎩⎪⎨⎧++时发送“”时发送“"0),cos(1),cos 21(ϕωϕωn n t A t A2FSK 信号的产生方法有两种：（1）模拟法，即用数字基带信号作为调制信号进行调频。
（2）键控法，用数字基带信号)(t g 及其反)(t g 相分别控制两个开关门电路，以此对两个载波发生器进行选通。
这两种方法产生的2FSK 信号的波形基本相同，只有一点差异，即由调频器产生的2FSK 信号在相邻码元之间的相位是连续的，而键控法产生的2FSK 信号，则分别有两个独立的频率源产生两个不同频率的信号，故相邻码元的相位不一定是连续的。
由键控法产生原理可知，一位相位离散的2FSK 信号可看成不同频率交替发送的两个2ASK 信号之和，即)cos(])([)cos(])([)cos(·)()cos()()(221122112θωθωθωθωϕ+-++-=+++=∑∑∞-∞=∞-∞=t nT t g a t nT t g a t t g t t g t n s n n s n FSK其中)(t g 是脉宽为s T 的矩形脉冲表示的NRZ 数字基带信号。