基于MATLAB的FM调制实现
基于Matlab的FM信号分析
目录摘要 (II)1课程设计的任务与说明 (1)2 FM信号的MATLAB仿真设计方案制定 (2)3 FM信号的MATLAB仿真设计方案的设计 (3)3.1调制过程 (3)3.2解调过程 (4)3.3噪声 (4)4 FM信号调制解调模型的建立与分析 (5)4.1 调制模型的建立与分析 (5)4.1.1 FM调制模型 (5)4.1.2 调制过程分析 (5)4.1.3 调制程序 (6)4.1.4 FM调制仿真波形图 (7)4.2 解调模型的建立与分析 (10)4.2.1 FM解调模型 (10)4.2.2 解调过程分析 (11)4.2.3 解调程序 (12)4.2.4 FM解调仿真波形图 (13)4.3 高斯白噪声信道特性及FM系统抗噪声性能分析 (16)5.心得体会 (21)6.参考文献 (22)附录 (23)摘要调制在通信系统中的作用至关重要。
通过调制，不仅可以进行频谱搬移，把调制信号的频谱搬移到所希望的位置上，从而将调制信号转换成适合于传播的已调信号，而且它对系统的传输有效性和传输的可靠性有着很大的影响，调制方式往往决定了一个通信系统的性能。
FM信号的调制属于频谱的非线性搬移，它的解调也有相干和非相干解调两种方式。
本次课程设计使用的仿真软件为MATLAB，利用MATLAB集成环境下的M文件，编写程序来实现FM信号的仿真分析，并分别绘制出基带信号、载波信号、已调信号的时域波形和频域波形；再进一步分别绘制出对已调信号叠加噪声后信号、同步解调前信号和解调后基带信号的时域波形；最后绘出FM基带信号调制和解调系统后的输入输出信噪比的关系，并通过与理论结果波形对比来分析该仿真调制与解调过程的正确性及噪声对FM信号解调的影响，完成对FM调制和解调以及对叠加噪声后解调结果的观察和分析。
关键词: FM 调制与解调 MATLAB 噪声AbstractModulation in a communication system has extremely important role. Through the modulation, not only can frequency shift, the modulation signal spectrum is moved to want, thus will position modulation signal is converted into suitable for transmission of the signal, and it has attune to the transmission effectiveness and reliability of transferring having very big effect, modulation method often determines a communication system performance. FM signals modulation of nonlinear shift, belong to the spectrum of its demodulation also have coherent and incoherent demodulation in two ways.This course is designed to use simulation software for MATLAB, use of MATLAB integration environment of M files, write a program to realize FM signals of the simulation analysis, and draw the baseband signal respectively, carrier signal, already adjustable signal and the time domain waveform frequency domain waveform; Further respectively to map out already adjustable signal after adding noise signal, synchronous demodulation signal demodulation before and after baseband signal temporal profile, Finally draw FM baseband signal modulation and demodulation system after the input/output SNR, and the relationship with the theoretical results wave contrast to analyze the simulation modulation and demodulation process accuracy and noise on FM signal demodulation of the influence,then finish to FM modulation and demodulation of adding noise and after the observation and analysis results demodulation.Keywords ：FM Modulation and Demodulation MATLAB noise1课程设计的任务与说明FM在通信系统中的使用非常广泛。
基于Matlab的FM仿真实现
3.3 频率调制（FM ）3.3.1 FM 调制和解调的基本原理频率调制是利用载波的频率变化来传递模拟信息，而振幅保持不变。
也就是说，载波信号的频率随着基带调制信号的幅度变化而改变。
调制信号幅度变大（或变小）时，载波信号的频率也变大（或变小），调制信号幅度变小时，载波信号的频率也变小（或变大）。
在FM 中，FM 信号的瞬时频偏与调制信号m(t)成正比。
因此FM 的信号的时域表达式为：(2.1)式中：A 为载波的恒定振幅；[ωc t+φ(t)]为信号的瞬时相位，记为θ（t ）; φ(t)为相对于载波相位ωc t 的瞬时相位偏移；d[ωc t+φ(t)]/dt 是信号的瞬时角频率，记为ω(t)；而d φ(t)/dt 称为相对于载频ωc 的瞬时频偏。
所谓频率调制（FM ）,是指瞬时频率偏移随调制信号m(t)成比例变化，即(2.2)式中：K f 为调频灵敏度（rad/(s.V)）。
这时相位偏移为：(2.3)因此，上式可改写为(2.4)图2.1 无噪声调制信号FM 调制的实现调频主要有两种方法：直接调频和间接调频。
1）直接调频法调频就是用调制信号控制载波的频率变化。
直接调频就是用调制信号直接去控制载波振荡器的频率，使其按调制信号的规律线性的变化。
()]cos[)(⎰+=ττωd m K t A t s f c FM )()(t m K dt t d f =Φ⎰=Φτd t m K t f )(）（)](cos[)(t t A t S c FM Φ+=ω可以由外部电压控制震荡频率的振荡器叫做压控振荡器器。
每个压控振荡器自身就是一个FM 调制器，因为它的振荡频率正比于输入控制电压，即(2.9) 若用调制信号作控制电压信号，就能产生FM 波。
若被控制的振荡器是LC 振荡器，则只需控制振荡回路的某个电抗元件（L 或C ) ，使其参数随调制信号变化。
目前常用的电抗元件是变容二极管。
用变容二极管实现直接调频，由于电路简单，性能良好，已成为目前最广泛采用的调频电路之一。
基于MATLAB的FM调制实现
一、FM调制原理：FM属于角度调制，角度调制与线性调制不同，已调信号频谱不再是原调制信号频谱的线性搬移，而是频谱的非线性变换，会产生与频谱搬移不同的新的频率成分，故又称为非线性调制。
在本实验中使用正弦信号作为基带信号进行调制的分析.频率调制的一般表达式[1]为：FM调制是相位偏移随ｍ（ｔ）的积分呈线性变化。
FM调制模型的建立图1 FM调制模型其中，为基带调制信号，设调制信号为设正弦载波为信号传输信道为高斯白噪声信道，其功率为。
图2 总体模型二调制过程的分析：在调制时，调制信号的频率去控制载波的频率的变化，载波的瞬时频偏随调制信号成正比例变化，即式中，为调频灵敏度（）。
这时相位偏移为则可得到调频信号为FM调制1. 对FM调制信号的频谱分析clear allts=0.00125; %信号抽样时间间隔t=0:ts:10-ts; %时间向量am=10;fs=1/ts; %抽样频率df=fs/length(t); %fft的频率分辨率msg=am*cos(2*pi*10*[0:0.01:0.99]);msg1=msg'*ones(1,fs/10); %扩展成取样信号形式msg2=reshape(msg1.',1,length(t));Pm=fft(msg2); %求消息信号的频谱f=-fs/2:df:fs/2-df;subplot(3,1,1)plot(t,fft(abs(Pm)))title('消息信号频谱')m=fft(msg,1024); %对msg进行傅利叶变换N=(0:length(m)-1)*fs/length(m)-fs/2;subplot(3,1,2)plot(N,abs(m)); %调制信号频谱图title('调制信号频谱')int_msg(1)=0; %消息信号积分for ii=1:length(t)-1int_msg(ii+1)=int_msg(ii)+msg2(ii)*ts;endkf=50;fc=250; %载波频率Sfm=am*cos(2*pi*fc*t+2*pi*kf*int_msg); %调频信号Pfm=fft(Sfm)/fs; % FM信号频谱subplot(3,1,3);plot(f,fftshift(abs(Pfm))) % 画出已调信号频谱title('FM信号频谱')Pc=sum(abs(Sfm).^2)/length(Sfm) %已调信号功率Ps=sum(abs(msg2).^2)/length(msg2) %消息信号功率fm=50;betaf=kf*max(msg)/fm % 调制指数W=2*(betaf+1)*fm % 调制信号带宽用FFT函数进行傅利叶变换，进行傅立叶变化便分别得到调制信号与调制之后的FM信号的频谱图如下：图2-5通过频谱图的对照比较我们可以看出FM调制并不是使原正弦信号的频谱在原来位置上通过移动得到调制波形，调制后的波形与调制前的完全不同，这证明FM 调制并不是线性的，而是非线性的。
基于MATLAB的模拟信号频率调制与解调分析
基于MATLAB的模拟信号频率调制与解调分析信号频率调制（FM）是一种将信息信号调制到载频波形上以便在传输过程中保持信号质量的技术。
本文将基于MATLAB对信号频率调制与解调进行分析与模拟。
首先，我们需要生成一个调制信号。
以正弦信号为例，通过改变该信号的频率来模拟调制信号。
我们可以使用MATLAB的信号处理工具箱中的`fmmod(`函数来实现这一点。
以下是一个示例代码：```matlabt = 0:1/fs:1; % 时间向量fc = 2000; % 载频频率fm = 100; % 调制信号频率m = sin(2*pi*fm*t); % 调制信号modulatedSignal = fmmod(m, fc, fs); % 使用fmmod进行调频调制subplot(2,1,1);plot(t, m);title('调制信号');xlabel('时间');ylabel('振幅');subplot(2,1,2);title('调制后信号');xlabel('时间');ylabel('振幅');```上述代码中，我们定义了采样频率、时间向量、载频频率和调制信号频率，并生成了调制信号。
然后，我们使用`fmmod(`函数将调制信号调制到载频波形上。
最后，我们用两个子图分别显示调制信号和调制后信号。
接下来，我们将对调制后的信号进行解调以还原原始信号。
我们可以使用MATLAB的信号处理工具箱中的`fmdemod(`函数。
以下是一个示例代码：```matlabdemodulatedSignal = fmdemod(modulatedSignal, fc, fs); % 使用fmdemod进行解调subplot(2,1,1);plot(t, modulatedSignal);title('调制后信号');xlabel('时间');ylabel('振幅');subplot(2,1,2);title('解调后信号');xlabel('时间');ylabel('振幅');```上述代码中，我们使用`fmdemod(`函数对调制后的信号进行解调。
基于MATLAB的FM频率调制
MATLAB实现FM调制摘要：FM属于角度调制，角度调制与线性调制不同，已调信号频谱不再是原调制信号频谱的线性搬移，而是频谱的非线性变换，会产生与频谱搬移不同的新的频率成分，故又称为非线性调制。
FM调制又称为频率调制，与幅度调制相比，角度调制的最突出的优势在于其较高的抗噪声性能，但获得这种优势的代价是角度调制占用比幅度调制信号更宽的带宽。
调制在通信系统中有十分重要的作用，通过调制不仅可以进行频谱搬移，把调制信号的频谱搬移到所希望的位置上，从而将调制信号转换成适合于传播的已调信号，而且它对系统的传输有效性和传输的可靠性有着很大的影响，调制方式往往决定了一个通信系统的性能。
本课程设计主要基于MATLAB集成环境编写程序实现FM 调制与解调过程，并分别绘制出调制信号、已调信号和解调信号的时域及频域波形。
1FM 调制被调信号()0sin 100()0else⎧≤⎪=⎨⎪⎩c t t t m t00.1t =，载波()()cos 2c c t ft π=，其中250c f Hz =，偏移常量100kf =。
1. 绘制()m t 的时域、频域曲线；2. 令()x t 表示调频信号，求()x t 的表达式，绘制()x t 的时域、频域曲线；3. 绘制解调信号的时域、频域曲线。
二、课程设计目的1.熟悉MATLAB 的使用方法，其中包括了解简单函数、了解原理和掌握操作方法；2.加深对FM 信号调制原理的理解；3.增强在通信原理仿真方面的动手能力与自学能力；4.完成FM 调制仿真之后，再遇到类似的问题时，学会对所面对的问题进行系统的分析，并能从多个方面进行比较。
三、实验原理角度调制信号的一般表达式为()cos[()]m c s t A t t ωϕ=+式中：A 为载波的恒定振幅；[()]c t t ωϕ+为信号的瞬时相位，记为()t θ；()t ϕ为相对于载波相位c t ω的瞬时相位偏移；d[()]/dt c t t ωϕ+是信号的瞬时角频率，记为(t)ω；而d ()/dt t ϕ称为相对于载频c ω的瞬时频偏。
基于matlab的fm系统调制与解调的仿真课程设计
基于matlab的fm系统调制与解调的仿真课程设计课程设计题目：基于MATLAB的FM系统调制与解调的仿真一、设计任务与要求1.设计并实现一个简单的FM（调频）调制和解调系统。
2.使用MATLAB进行仿真，分析系统的性能。
3.对比和分析FM调制和解调前后的信号特性。
二、系统总体方案1.系统组成：本设计包括调制器和解调器两部分。
调制器将低频信号调制到高频载波上，解调器则将已调制的信号还原为原始的低频信号。
2.调制方式：采用线性FM调制方式，即将低频信号直接控制高频载波的频率变化。
3.解调方式：采用相干解调，通过与本地载波信号相乘后进行低通滤波，以恢复原始信号。
三、调制器设计1.实现方式：使用MATLAB中的modulate函数进行FM调制。
2.参数设置：选择合适的载波频率、调制信号频率以及调制指数。
3.仿真分析：观察调制后的频谱变化，并分析其特性。
四、解调器设计1.实现方式：使用MATLAB中的demodulate函数进行FM解调。
2.参数设置：选择与调制器相同的载波频率、低通滤波器参数等。
3.仿真分析：观察解调后的频谱变化，并与原始信号进行对比。
五、系统性能分析1.信噪比（SNR）分析：通过改变输入信号的信噪比，观察解调后的输出性能，绘制信噪比与误码率（BER）的关系曲线。
2.调制指数对性能的影响：通过改变调制指数，观察输出信号的性能变化，并分析其影响。
3.动态范围分析：分析系统在不同输入信号幅度下的输出性能，绘制动态范围曲线。
六、实验数据与结果分析1.实验数据收集：根据设计的系统方案进行仿真实验，记录实验数据。
2.结果分析：根据实验数据，分析系统的性能指标，并与理论值进行对比。
总结实验结果，提出改进意见和建议。
七、结论与展望1.结论：通过仿真实验，验证了基于MATLAB的FM系统调制与解调的可行性。
实验结果表明，设计的系统具有良好的性能，能够实现低频信号的FM调制和解调。
通过对比和分析，得出了一些有益的结论，为进一步研究提供了基础。
(完整word版)基于MATLAB的FM调制实现
一、FM 调制原理：FM 属于角度调制，角度调制与线性调制不同，已调信号频谱不再是原调制信号频谱的线性搬移，而是频谱的非线性变换，会产生与频谱搬移不同的新的频率成分，故又称为非线性调制。
在本实验中使用正弦信号作为基带信号进行调制的分析.频率调制的一般表达式[1]为：FM 调制是相位偏移随ｍ（ｔ）的积分呈线性变化。
FM 调制模型的建立图1 FM 调制模型其中，()m t 为基带调制信号，设调制信号为()cos(2)m m t A f t π=设正弦载波为()cos(2)c c t f t π=信号传输信道为高斯白噪声信道，其功率为2σ。
图2 总体模型二 调制过程的分析：在调制时，调制信号的频率去控制载波的频率的变化，载波的瞬时频偏随调制信号()m t 成正比例变化，即()()f d t K m t dtϕ=式中，f K 为调频灵敏度（()rad s V ∙）。
这时相位偏移为()()f t K m d ϕττ=⎰则可得到调频信号为()cos ()FM c f s t A t K m d ωττ⎡⎤=+⎣⎦⎰ FM 调制1. 对FM 调制信号的频谱分析clear allts=0.00125; %信号抽样时间间隔 t=0:ts:10-ts; %时间向量 am=10;fs=1/ts; %抽样频率df=fs/length(t); %fft 的频率分辨率 msg=am*cos(2*pi*10*[0:0.01:0.99]);msg1=msg'*ones(1,fs/10); %扩展成取样信号形式 msg2=reshape(msg1.',1,length(t));Pm=fft(msg2); %求消息信号的频谱 f=-fs/2:df:fs/2-df; subplot(3,1,1)plot(t,fft(abs(Pm))) title('消息信号频谱')m=fft(msg,1024); %对msg 进行傅利叶变换 N=(0:length(m)-1)*fs/length(m)-fs/2; subplot(3,1,2)plot(N,abs(m)); %调制信号频谱图 title('调制信号频谱')int_msg(1)=0; %消息信号积分 for ii=1:length(t)-1int_msg(ii+1)=int_msg(ii)+msg2(ii)*ts; endkf=50;fc=250; %载波频率 Sfm=am*cos(2*pi*fc*t+2*pi*kf*int_msg); %调频信号Pfm=fft(Sfm)/fs; % FM 信号频谱 subplot(3,1,3);plot(f,fftshift(abs(Pfm))) % 画出已调信号频谱 title('FM 信号频谱')Pc=sum(abs(Sfm).^2)/length(Sfm) %已调信号功率 Ps=sum(abs(msg2).^2)/length(msg2) %消息信号功率fm=50;betaf=kf*max(msg)/fm % 调制指数W=2*(betaf+1)*fm % 调制信号带宽用FFT 函数进行傅利叶变换，进行傅立叶变化便分别得到调制信号与调制之后的FM 信号的频谱图如下：012345678910-225消息信号频谱-500-400-300-200-1001002003004005000200400600调制信号频谱-500-400-300-200-10001002003004005000510FM 信号频谱图2-5通过频谱图的对照比较我们可以看出FM 调制并不是使原正弦信号的频谱在原来位置上通过移动得到调制波形，调制后的波形与调制前的完全不同，这证明FM 调制并不是线性的，而是非线性的。
基于Matlab的FM调制
xlabel('t(s)');ylabel('y');
axis([0 0.15 -1 1]);
b=fft(y,1024); %对y进行傅利叶变换
f=(0:length(b)-1)*fs/length(b) -fs/2;
设计步骤：
a)产生模拟基带信号；
b)对信号进行FM调制，绘制调制前后的时域图，频谱图；
c)调制后加上高斯噪声，绘制加入噪声后的时频图，分析噪声对FM调制信号的影响。
第2章FM调制原理
频率调制的一般表达式为：
（2-1）
FM和PM非常相似，如果预先不知道调制信号的具体形式，则无法判断已调信号是调频信号还是调相信号。
t = (0 :0.001:0.15); %时间区域
x = sin(2*pi*30*t); %输入信号
y = modulate(x,fc,fs,'FM'); %调制信号
figure(3)
plot(t,y) %FM信号时域图
xlabel('t(s)');ylabel('y');
axis([0 0.15 -1 1]);
通过改变信噪比，对加噪信号进行分析，知道对于调频系统来说，增加传输带宽就可以改善抗噪声性能。调频方式的这种以带宽取信噪比的特性是十分有益的。
这次设计的经历，相信会对今后的学习工作和生活有非常大的帮助，并且提高了自己的动手实践操作能力，使自己充分体会到了在设计过程中的成功喜悦。虽然这个设计做的不是最好的，但是在设计过程中所学到的东西是这次课程设计的最大收获和财富，使我终身受益。
基于Matlab的FM调制
第1章绪论
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一、FM 调制原理：FM 属于角度调制，角度调制与线性调制不同，已调信号频谱不再是原调制信号频谱的线性搬移，而是频谱的非线性变换，会产生与频谱搬移不同的新的频率成分，故又称为非线性调制。
在本实验中使用正弦信号作为基带信号进行调制的分析.频率调制的一般表达式[1]为：FM 调制是相位偏移随ｍ（ｔ）的积分呈线性变化。
FM 调制模型的建立图1 FM 调制模型其中，()m t 为基带调制信号，设调制信号为()cos(2)m m t A f t π=设正弦载波为()cos(2)c c t f t π=信号传输信道为高斯白噪声信道，其功率为2σ。
图2 总体模型二 调制过程的分析：在调制时，调制信号的频率去控制载波的频率的变化，载波的瞬时频偏随调制信号()m t 成正比例变化，即()()f d t K m t dtϕ=式中，f K 为调频灵敏度（()rad s V ∙）。
这时相位偏移为()()f t K m d ϕττ=⎰则可得到调频信号为()cos ()FM c f s t A t K m d ωττ⎡⎤=+⎣⎦⎰ FM 调制1. 对FM 调制信号的频谱分析clear allts=0.00125; %信号抽样时间间隔 t=0:ts:10-ts; %时间向量 am=10;fs=1/ts; %抽样频率df=fs/length(t); %fft 的频率分辨率 msg=am*cos(2*pi*10*[0:0.01:0.99]);msg1=msg'*ones(1,fs/10); %扩展成取样信号形式 msg2=reshape(msg1.',1,length(t));Pm=fft(msg2); %求消息信号的频谱 f=-fs/2:df:fs/2-df; subplot(3,1,1)plot(t,fft(abs(Pm))) title('消息信号频谱')m=fft(msg,1024); %对msg 进行傅利叶变换 N=(0:length(m)-1)*fs/length(m)-fs/2; subplot(3,1,2)plot(N,abs(m)); %调制信号频谱图 title('调制信号频谱')int_msg(1)=0; %消息信号积分 for ii=1:length(t)-1int_msg(ii+1)=int_msg(ii)+msg2(ii)*ts; endkf=50;fc=250; %载波频率 Sfm=am*cos(2*pi*fc*t+2*pi*kf*int_msg); %调频信号Pfm=fft(Sfm)/fs; % FM 信号频谱 subplot(3,1,3);plot(f,fftshift(abs(Pfm))) % 画出已调信号频谱 title('FM 信号频谱')Pc=sum(abs(Sfm).^2)/length(Sfm) %已调信号功率 Ps=sum(abs(msg2).^2)/length(msg2) %消息信号功率fm=50;betaf=kf*max(msg)/fm % 调制指数W=2*(betaf+1)*fm % 调制信号带宽用FFT 函数进行傅利叶变换，进行傅立叶变化便分别得到调制信号与调制之后的FM 信号的频谱图如下：012345678910-225消息信号频谱-500-400-300-200-1001002003004005000200400600调制信号频谱-500-400-300-200-10001002003004005000510FM 信号频谱图2-5通过频谱图的对照比较我们可以看出FM 调制并不是使原正弦信号的频谱在原来位置上通过移动得到调制波形，调制后的波形与调制前的完全不同，这证明FM 调制并不是线性的，而是非线性的。
由图像可知fft 变换出来的图形是左右对称的。
2.改变采样频率对调制信号进行分析采样频率分别为100HZ ，200HZ ，400HZ ，800HZ 时的时域信号波形00.10.20.30.40.50.60.70.80.91-1-0.500.51采样频率为100HZ 时，时域信号的波形t(s)时域信号幅度00.10.20.30.40.50.60.70.80.91-1-0.50.51采样频率为200HZ 时，时域信号的波形t(s)时域信号幅度00.10.20.30.40.50.60.70.80.91-1-0.50.51采样频率为400HZ 时，时域信号的波形t(s)时域信号幅度00.10.20.30.40.50.60.70.80.91-1-0.500.51采样频率为800HZ 时，时域信号的波形t(s)时域信号幅度采样频率分别为100HZ ，200HZ ，400HZ ，800HZ 时的频域信号波形-50-40-30-20-10010********01020304050100Hz 采样频率FM 信号的频域频谱频率分量进过F M 调制信号功率谱-100-80-60-40-20020*********01020304050200Hz 采样频率FM 信号的频域频谱频率分量进过F M 调制信号功率谱-200-150-100-5005010015020001020304050400Hz 采样频率FM 信号的频域频谱频率分量进过F M 调制信号功率谱-400-300-200-10010020030040001020304050800Hz 采样频率FM 信号的频域频谱频率分量进过F M 调制信号功率谱载波频率不变，改变采样频率后，如果将采样频率取的太小，到小于两倍的载波频率，MATLAB 软件将不能输出波形，说明采样频率只有在大于两倍载波在频域内，信号的能量主要集中在采样频率为|100|HZ 的范围内，可以看出采用等位置采样方法进行周期采样, 频率随机波动的大小不会产生谱分析误差，当频率随机波动水平较大时,不仅会导致功率谱峰值的显著降低,。
3．加入噪声，绘制出加入噪声后的FM 信号的时频图，并对其进行分析噪声对信号的影响。
设其载波频率fc = 150; 采样频率fs = 800; 调制信号x = sin(2*pi*30*t); FM 信号y = modulate(x,fc,fs,'FM'); 利用y1 = y + awgn(y,1,0);加入噪声。
得到其时域波形图如下：FM信号加入噪声的时域波形图通过b=fft(y1,1024)；f=(0:length(b)-1)*fs/length(b) -fs/2;对y进行傅利叶变换，得到加入噪声后的FM信号频谱为：FM信号加入噪声的频谱图通过对函数y1 = y + awgn(y,10,0)改变信噪比后，信噪比由1变为10，得到信噪比为10的时域图为：信噪比改为10的时域图频谱图为：信噪比改为10的频域图通过对函数y1 = y + awgn(y,20,0)改变信噪比后，信噪比由10变为20，得到信噪比为20的时域图为：信噪比改为20的时域图频域图为：信噪比改为20的频域图加入噪声后时域波形与原来的时域波形相比，波形明显失真，波形不仅不如原本波形般规则，而且曲线之间还出现了为链接在一起的断裂，但随着信噪比的增大，与原有的波形的相似度也增大了，说信噪比越大，噪声对信号的影响也变小了。
从加入噪声的图形与未加入噪声的对比中我们还可以看出噪声对时域图的变化明显比频域图的变化更为突出，白噪声在整个频谱内每个频点的能量为常数，且基本恒定，所以他对于时域的影响更大。
通过对噪声的理解我们可以知道对于调频系统来说，增加传输带宽就可以改善抗噪声性能。
调频方式的这种以带宽取信噪比的特性是十分有益的4．分析信噪声比大于多少的情况下，噪声会完全淹没在信号中，在接收端，解调出来的信号和没有加入噪声时传输到接收端的信号几乎完全一致 设置信噪比在10db ，15db ， 25db ，30db ，，40db ，，50db ，80db-1000-800-600-400-20002004006008001000-20020原始消息信号-1000-800-600-400-20002004006008001000-20020无噪声时的解调信号-1000-800-600-400-20002004006008001000-20020信噪比为10dB 时的解调信号-1000-800-600-400-20002004006008001000-20020原始消息信号-1000-800-600-400-20002004006008001000-20020无噪声时的解调信号-1000-800-600-400-2002004006008001000-20020信噪比为15dB 时的解调信号-1000-800-600-400-20002004006008001000-20020原始消息信号-1000-800-600-400-20002004006008001000-20020无噪声时的解调信号-1000-800-600-400-2002004006008001000-20020信噪比为25dB 时的解调信号12345678910-20020原始消息信号12345678910-20020无噪声时的解调信号12345678910-20020信噪比为30dB 时的解调信号-1000-800-600-400-20002004006008001000-20020原始消息信号-1000-800-600-400-20002004006008001000-20020无噪声时的解调信号-20020信噪比为40dB 时的解调信号FM MATLAB 建模与仿真-1000-800-600-400-20002004006008001000-20020原始消息信号-1000-800-600-400-20002004006008001000-20020无噪声时的解调信号-1000-800-600-400-20002004006008001000-20020信噪比为50dB 时的解调信号-1000-800-600-400-20002004006008001000-20020原始消息信号-1000-800-600-400-20002004006008001000-20020无噪声时的解调信号-1000-800-600-400-20002004006008001000-20020信噪比为80dB 时的解调信号结论；随着信噪比的增加，在接收端解调出来的信号，失真会越来越小，并且在信噪比大于40db 以上，接收端接收到的信号几乎没有失真。