现代通信原理实验---模拟调制的MATLAB实现

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Matlab在《现代通信原理与系统》实验中的应用[优秀范文五篇]

Matlab在《现代通信原理与系统》实验中的应用[优秀范文五篇]

Matlab在《现代通信原理与系统》实验中的应用[优秀范文五篇]第一篇:Matlab在《现代通信原理与系统》实验中的应用Matlab在《现代通信原理与系统》实验中的应用摘要:为了提高研究生教学质量,提高学生学习兴趣和学习热情,使学生更加透彻地理解所学知识,拓展学生向研究性发展的外延培养,训练学生创新能力的培养,开发了《现代通信原理与系统》课程相关的仿真演示实验。

教学实践中,通过Matlab仿真实验演示,有效地激发了学生学习的主动性和积极性,增强了学生的感性认识,提高了?n 程教学效果,提高了人才培养质量。

关键词:通信原理;Matlab;实验教学;系统仿真中图分类号:TN911 文献标志码:A 文章编号:1674-9324(2018)25-0267-03一、引言《现代通信原理与系统》课程是光纤通信、移动通信、卫星通信等等课程的重要基础,该门课程数学知识复杂,理论性内容较多,部分涉及非线性电子线路,比较抽象,缺乏直观性,学生难以想象,不好理解,相关实验也是验证性实验,学生对实验的感受不深,对设备的运行原理、运行情况了解不深,这对培养学生综合思维能力、创新能力没有起到任何作用。

为了提高学生学习兴趣和学习热情,使学生更加透彻地理解所学知识,拓展学生向研究性发展的外延培养,训练学生创新能力的培养,笔者通过该门课程典型实验仿真,动态演示,在课堂上形象生动展现波形,帮助学生深入了解课程内容,提高学习效率。

二、模拟调制实验仿真让载波的某个参量随模拟调制信号的变化而变化的方式叫作模拟调制,模拟调制有线性模拟调制与非线性模拟调制。

通过线性模拟调制与非线性模拟调制,利用Matlab仿真,加深学生对于调制、解调概念的理解,掌握线性调制与非线性调制的区别。

通俗地讲,线性模拟调制就是将调制信号“放”到了载波的振幅参量上,在频域发生频谱的搬移,经过解调,将调制信号从载波的振幅参量上“取”出来,恢复成原始的调制信号。

这样做的目的有三:第一方面,把低频信号变换成利于无线发送或在信道中传输的高频信号;第二方面,使得多路信号在一个信道中同时传输,实现信道多路复用;第三方面,可以改善传输系统的性能。

基于MATLAB的模拟调制实验报告

基于MATLAB的模拟调制实验报告

基于MATLAB 的模拟调制实验报告一、实验目的1.进一步学习调制的知识,掌握调频与调角两种模拟调制技术。

2.进一步学习MATLAB 的编程,熟练使用MATLAB 进行作图。

二、实验原理1.调制的概念调制(modulation )就是对信号源的信息进行处理加到载波上,使其变为适 合 于信道传输的形式的过程,是使载波随信号而改变的技术。

一般,用来传送消息的信号()t u c 叫作载波或受调信号,代表所欲传送消息的信号叫作调制信号,调制后的信号()t u 叫作已调信号。

用调制信号()t u Ω控制载波的某些参数,使之随()t u Ω而变化,就可实现调制。

2.调制的目的 ➢ 频谱变换当所要传送的信号的频率或者太低,或者频带很宽,对直接采用电磁波的形 式进行发送很不利,需要的天线尺寸很大,而且发射和接受短的天线与谐振回路的参数变化范围很大。

为了信息有效与可靠传输,往往需要将低频信号的基带频谱搬移到适当的或指定的频段。

这样可以提高传输性能,以较小的发送功率与较短的天线来辐射电磁波。

➢ 实现信道复用为了使多个用户的信号共同利用同一个有较大带宽的信道,可以采用各种复用技术。

如模拟电话长途传输是通过利用不同频率的载波进行调制。

将各用户话音每隔4 kHz 搬移到高频段进行传输。

➢ 提高抗干扰能力不同的调制方式,在提高传输的有效性和可靠性方面各有优势。

如调频广播系统,它采用的频率调制技术,付出多倍带宽的代价,由于抗干扰性能强,其音质比只占10 kHz 带宽的调幅广播要好得多。

扩频通信就是以大大扩展信号传输带宽,以达到有效抗拒外部干扰和短波信道多径衰落的特殊调制方式。

3.调制的种类根据()t u Ω和()t u c 的不同类型和完成调制功能的调制器传递函数不同,调制分为以下多种方式: (1).按调制信号()t u Ω的类型分为:● 模拟调制:调制信号()t u Ω是连续变化的模拟量,如话音与图像信号。

● 数字调制:调制信号是数字化编码符号或脉冲编码波形。

用Matlab实现模拟(DSB-AM)调制

用Matlab实现模拟(DSB-AM)调制

前言调制就是使一个信号(如光、高频电磁振荡等)的某些参数(如振幅、频率等)按照另一个欲传输的信号(如声音、图像等)的特点变化的过程。

用所要传播的语言或音乐信号去改变高频振荡的幅度,使高频振荡的幅度随语言或音乐信号的变化而变化,这个控制过程就称为调制。

其中语言或音乐信号叫做调制信号,调制后的载波就载有调制信号所包含的信息,称为已调波。

解调是调制的逆过程,它的作用是从已调波信号中取出原来的调制信号。

对于幅度调制来说,解调是从它的幅度变化提取调制信号的过程。

对于频率调制来说,解调是从它的频率变化提取调制信号的过程。

频率解调要比幅度解调复杂,用普通检波电路是无法解调出调制信号的,必须采用频率检波方式,如各类鉴频器电路。

关于鉴频器电路可参阅有关资料,这里不再细述。

本课题利用MATLAB软件对DSB信号调制解调系统进行模拟仿真,分别对正弦波进行调制,观察调制信号、已调信号和解调信号的波形和频谱分布。

第一章 设计要求(1)已知调制信号⎪⎩⎪⎨⎧≤≤-≤≤=其他,03/23/,23/0,1)(000t t t t t t m(2)调制载波c(t)=)2cos(t f c π(3)设计m 文件实现DSB-AM 调制(4)设计m 文件绘制消息信号与已调信号的频谱,分析其频谱特征。

第二章 系统组成及工作原理2.1 DSB-AM 系统构成在AM 信号中,载波分量并不携带信息,信息完全由边带传送。

如果将载波抑制,只需在将直流A0去掉,即可输出抑制载波双边带信号,简称双边带信号(DSB )。

2-1 DSB 调制器模型调制过程是一个频谱搬移的过程,它是将低频信号的频谱搬移到载频位置。

而解调是将位于载频的信号频谱再搬回来,并且不失真地恢复出原始基带信号。

双边带解调通常采用相干解调的方式,它使用一个同步解调器,即由相乘器和低通滤波器组成。

相干解调的原理框图如图2-2所示:2-2 DSB 相干解调模型2.2DSB 调制原理在消息信号m(t)上不加上直流分量,则输出的已调信号就是无载波分量的双边带调制信号,或称抑制载波双边带调制信号,简称双边带(DSB )信号。

基于Matlab的模拟调制与解调实验报告

基于Matlab的模拟调制与解调实验报告

基于Matlab的模拟调制与解调(开放实验)一、实验目的(一)了解AM、DSB和SSB 三种模拟调制与解调的基本原理(二)掌握使用Matlab进行AM调制解调的方法1、学会运用MATLAB对基带信号进行AM调制2、学会运用MATLAB对AM调制信号进行相干解调3、学会运用MATLAB对AM调制信号进行非相干解调(包络检波)(三)掌握使用Matlab进行DSB调制解调的方法1、学会运用MATLAB对基带信号进行DSB调制2、学会运用MATLAB对DSB调制信号进行相干解调(四)掌握使用Matlab进行SSB调制解调的方法1、学会运用MATLAB对基带信号进行上边带和下边带调制2、学会运用MATLAB对SSB调制信号进行相干解调二、实验环境MatlabR2020a三、实验原理(一)滤波法幅度调制(线性调制)(二)常规调幅(AM)1、AM表达式2、AM波形和频谱3、调幅系数m(三)抑制载波双边带调制(DSB-SC)1、DSB表达式2、DSB波形和频谱(四)单边带调制(SSB)(五)相关解调与包络检波四、实验过程(一)熟悉相关内容原理 (二)完成作业已知基带信号()()()sin 10sin 30m t t t ππ=+,载波为()()cos 2000c t t π= 1、对该基带信号进行AM 调制解调(1)写出AM 信号表达式,编写Matlab 代码实现对基带进行进行AM 调制,并分别作出3种调幅系数(1,1,1m m m >=<)下的AM 信号的时域波形和幅度频谱图。

代码 基带信号fs = 10000; % 采样频率 Ts = 1/fs; % 采样时间间隔t = 0:Ts:1-Ts; % 时间向量m = sin(10*pi*t) + sin(30*pi*t); % 基带信号载波信号fc = 1000; % 载波频率c = cos(2*pi*fc*t); % 载波信号AM调制Ka = [1, 0.5, 2]; % 调制系数m_AM = zeros(length(Ka), length(t)); % 存储AM调制信号相干解调信号r = zeros(length(Ka), length(t));绘制AM调制信号的时域波形和幅度频谱图figure;for i = 1:length(Ka)m_AM(i, :) = (1 + Ka(i)*m).*c; % AM调制信号subplot(3, 2, i);plot(t, m_AM(i, :));title(['AM调制信号(Ka = ' num2str(Ka(i)) ')']);xlabel('时间');ylabel('幅度');ylim([-2, 2]);subplot(3, 2, i+3);f = (-fs/2):fs/length(m_AM(i, :)):(fs/2)-fs/length(m_AM(i, :));M_AM = fftshift(abs(fft(m_AM(i, :))));plot(f, M_AM);title(['AM调制信号的幅度频谱图(Ka = ' num2str(Ka(i)) ')']);xlabel('频率');ylabel('幅度');r(i, :) = m_AM(i, :) .* c; % 相干解调信号end绘制相干解调信号的时域波形和幅度频谱图figure;for i = 1:length(Ka)subplot(length(Ka), 1, i);plot(t, r(i, :));title(['相干解调信号(Ka = ' num2str(Ka(i)) ')']);xlabel('时间');ylabel('幅度');end图像(2)编写Matlab代码实现对AM调制信号的相干解调,并作出图形。

通信原理实验报告(模拟调制)

通信原理实验报告(模拟调制)

现代通信原理课程设计报告设计题目:题目一专业班级:学号:姓名:任课教师:设计时间:题目一一、设计任务与要求设信源 ,载波 ,在Matlab 中画出: ① A=2的AM 调制信号; ② A=1的DSB 调制信号; ③ A=1的SSB 调制信号;④ 在信道中各自加入经过带通滤波器后的窄带高斯白噪声,功率为0.1,解调以上各个信号,并画出解调后的波形。

二、设计任务分析调制是使信号m(t)控制载波的某一个(或几个)参数,使这个参数按照信号m(t)的规律变化的过程。

载波可以是正弦波或脉冲序列。

连续波调制,已调信号可表示为:信号由振幅 、频率 和相位 三个参数构成。

改变三个参数中的任何一个都可能携带信息。

因此,连续波调制可分为调幅、调频和调相。

本题目用到的是调幅。

调幅又分为标准调幅(AM )、抑制载波双边带调幅(DSB )、单边带调幅(SSB )。

信号源: 载波: 实现调幅的方法主要是利用乘法运算,数学模型如下:实现线性调幅则应该还需要满足一个条件: ① 、标准调幅(AM )信号频谱表示为: 写成指数形式:t t m π2cos 2)(=t A t s π20cos )(=)](cos[)()(t t t A t s θω+⋅=t t m π2cos 2)(=t A t s π20cos )(=++m (t)A 0S AM (t)cos(ωc t + θ0)∑⨯max)(A tm ≤()[()]()00cos θω++=t t m At s c AM []()()2)()(00θωθω+-+++=t j t j AM c c e e t m A t s傅立叶变换: 由傅立叶频移性质:代入得到:A 0= 2(外加直流分量) ωc = 20π(载波频率) θ0= 0(起始相位)调幅过程的波形及频谱从上面可以分析出:调幅过程是原始频谱F(w)简单搬移了 ,频谱包含了两部分,载波分量和边带分量 a .AM 波占用的带宽是消息带宽的2倍,即2b .AM 波幅度谱SAM(w)是对称的。

通信原理实验教程MATLAB

通信原理实验教程MATLAB

通信原理实验教程MATLAB通信原理是一个非常重要的学科,它涉及到人类社会中所有的信息传递和交流。

在通信原理实验中,MATLAB是一个广泛应用的软件工具,它可以帮助我们更好地理解和分析各种信号处理、调制和调解技术。

本文将介绍通信原理实验教程MATLAB,包括实验内容、实验步骤和实验效果。

一、实验内容通信原理实验教程MATLAB主要包括以下内容:1.信号处理实验:涉及对不同类型的信号进行采样、量化、编码、解码和滤波等处理。

2.模拟调制实验:涉及常见的调制方式,如AM、FM、PM等,通过信号模拟生成带载波的调制信号。

3.数字调制实验:涉及数字调制方式,如ASK、FSK、PSK 等,通过二进制数字信号生成带载波的数字调制信号。

4.调解实验:涉及不同的调解技术,如干扰消除、正交调解等,可以帮助我们更好地理解信号的编码和解码过程。

二、实验步骤通信原理实验教程MATLAB的实验步骤如下:1.信号处理实验:利用MATLAB实现信号处理算法,包括采样、量化、编码、解码和滤波等过程。

通过图形界面展示处理后的信号波形和频谱,来验证算法的正确性。

2.模拟调制实验:利用MATLAB生成正弦波载波和调制信号,利用Mod函数进行AM、FM和PM模拟调制操作。

通过图形界面展示调制信号的波形和频谱,以及载波和调制信号的相位、频率和幅值信息。

3.数字调制实验:生成二进制数字信号,利用MATLAB实现ASK、FSK、PSK等数字调制算法,利用图形界面展示调制信号的波形和频谱,以及载波和数字信号的相位和频率信息。

4.调解实验:利用MATLAB实现干扰消除和正交调解等调解技术,通过图形界面展示编码和解码过程的波形和频谱信息,并比较不同技术之间的性能差异。

三、实验效果通信原理实验教程MATLAB的实验效果如下:1.信号处理实验:通过MATLAB实现信号处理算法,可以快速准确地分析和优化不同类型的信号,从而保证通信系统的稳定性和可靠性。

2.模拟调制实验:通过MATLAB模拟AM、FM和PM模拟调制操作,可以深入了解不同调制方式的优缺点以及应用场景,从而更好地选择调制方式。

模拟线性调制系统的matlab实现

模拟线性调制系统的matlab实现

模拟线性调制系统的Matlab实现1、实验目的通过对AM、DSB、SSB、VSB几种模拟线性调制系统的Matlab 实现,学习如何使用Matlab描述一个模拟通信系统。

2、实验内容选取VSB方法,给出模拟调制的波形及解调方法,其中输入信号频率、载波频率以及信号时长自定义。

输出结果包括:1)输入信号波形;2)载波波形;3)VSB信号波形;4)相干解调后的信号波形;5)VSB信号功率谱。

3、VSB原理描述残留边带是介于双边带和单边带之间的一种调制方式,它保留了一个边带和另一边带的一部分。

用滤波法调制的原理如图所示。

m(t)H VSB(w)c(t) = cos(w c t)图中H VSB(w)为残留边带滤波器。

为了相干解调时无失真得到调制信号,残留边带滤波器的传递函数在载频附近必须具有互补对称特性。

相干解调的原理如图所示。

S VSB(t)S p(t)S d(t)LPFcos(w c t)4、matlab程序及注释%自己写的残留边带调制与解调function [] = VSB()f0 = 1; %调制信号频率Ts = 0.02;fs = 1/Ts; %50Hz采样率符合采样定理t = 0:Ts:4;N = length(t);y = cos(2*pi*f0*t);figure;plot(t,y); %调制信号波形fc = 8.5; %载波频率y = cos(2*pi*fc*t);figure;plot(t,y); %载波波形%滤波法实现VSBvsb = cos(2*pi*fc*t).*cos(2*pi*f0*t); fre = fft(vsb);n = [1:N];f = -25+fs*n/N; %修改坐标使符合习惯%自己写的互补对称残带滤波器fre_candai = zeros(size(fre));for i=1:Nif(i>=35 && i<=51)fre_candai(i) = (-i/16+3.1875)*fre(i); %这个地方有修正使更加对称互补else if(i>=152 && i<=168)fre_candai(i) = (i/16-9.5)*fre(i);else if(i>51 && i<152)fre_candai(i) = 0;elsefre_candai(i) = fre(i);endendendendvsb = real(ifft(fre_candai)); %计算误差会带来虚部弹出警告figure;plot(t,vsb);fre = fft(vsb); %看不见负频率fre = fftshift(fre); %看得见负频率gonglv = abs(fre).^2/4; %计算平均功率figure;plot(f,gonglv); %绘制功率谱%相干解调vsb_jietiao = vsb.*cos(2*pi*fc*t);fre = fft(vsb_jietiao);%自己写的低通滤波器,注意这里没有负频率部分fre_lowpass = zeros(size(f));for i = 1:Nif(i<=8)fre_lowpass(i) = fre(i);else if(i>=192 && i<=200)fre_lowpass(i) = fre(i);elsefre_lowpass(i) = 0;endendendvsb_jietiao = real(ifft(fre_lowpass)); figure;plot(t,vsb_jietiao); %解调波形5、实验结果调制波形:y = cos(2*pi*1*t)载波波形:y = cos(2*pi*8.5*t)VSB波形:VSB功率谱:通过残带滤波器后,在频率8.5+1=9.5Hz处的功率谱是在频率8.5-1=7.5Hz出功率谱的两倍。

matlab模拟调制解调的原理和数字实现方案_概述说明

matlab模拟调制解调的原理和数字实现方案_概述说明

matlab模拟调制解调的原理和数字实现方案概述说明1. 引言1.1 概述本文旨在探讨matlab模拟调制解调的原理和数字实现方案。

随着通信技术的迅猛发展,调制和解调成为了现代通信系统中不可或缺的关键环节。

通过对调制和解调原理的深入研究,我们可以更好地理解数据传输过程中所涉及到的关键概念和技术,并能够以最高效、最准确的方式进行信号传输。

1.2 文章结构本文将分为五个主要部分来讲述matlab模拟调制解调的相关内容。

首先,在第二部分我们将详细介绍matlab模拟调制解调的原理,包括调制原理和解调原理。

接着,在第三部分我们将探讨数字实现方案,包括数字调制方案和数字解调方案。

在第四部分中,我们将通过实例来进一步说明matlab模拟调制和解调的具体应用及实施步骤。

最后,在第五部分我们将对前文进行总结回顾,并讨论结果的影响及应用范围。

1.3 目的本文旨在帮助读者深入了解matlab模拟调制解调的原理,并提供数字实现方案作为参考。

通过详细讲解调制解调的工作原理以及实例的讲解,读者将能够更好地掌握matlab模拟调制解调的技术要点和应用方法。

同时,本文还旨在引发读者对通信领域的关注,并激发他们在该领域进一步研究和创新的兴趣。

2. Matlab模拟调制解调的原理:2.1 调制原理:在通信系统中,调制是指将数字信号转换为模拟信号,以便在传输过程中能够被传输介质正确处理和传递。

调制技术通常用于将数字信号转换为模拟信号的基带信号或射频信号。

Matlab提供了丰富的工具和函数来实现各种调制技术。

常用的调制技术包括幅度移键(ASK)、频率移键(FSK)、相位移键(PSK)和正交幅度调制(QAM)。

这些调制技术可以通过改变合适的参数实现对输入数据的编码,从而产生相应的模拟信号。

对于ASK,通过改变载波的幅度来表示二进制数据;对于FSK,通过不同频率的载波来表示二进制数据;对于PSK,通过改变载波的相位来表示二进制数据;而QAM则同时改变载波的幅度和相位来表示多个二进制数据。

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画出频谱、功率谱密度图。

dt=0.001;
fmax=1;
fc=10;
T=5;
N=T/dt;
t=[0:N-1]*dt;
mt=sqrt(2)*cos(2*pi*fmax*t);
A=0;
s_ssb=real(hilbert(mt).*exp(j*2*pi*fc*t));
[f,Xf]=FFT_SHIFT(t,s_ssb);
PSD=(abs(Xf).^2)/T;
figure(1)
subplot(211);
plot(t,s_ssb);hold on ;
title('SSB 调制信号');
subplot(212);
plot(f,PSD);
axis([-2*fc 2*fc 0 1.5*max(PSD)]);
title('SSB 信号功率谱');
xlabel('f');
xlabel('f');
00.20.40.60.81 1.2 1.4 1.6 1.82
-2-1
1
2
SSB 调制信号
-20-15-10-50
51015200
1
2
3
SSB 信号功率谱
f
画出频谱、功率谱密度图。

dt=0.001; %时间采样频谱
fmax=1; %信源最高频谱
fc=10; %载波中心频率
T=5; %信号时长
N=T/dt;
t=[0:N-1]*dt;
mt=sqrt(2)*cos(2*pi*fmax*t); %信源
A=0;
s_dsb=mt.*cos(2*pi*fc*t);
[f,Xf]=FFT_SHIFT(t,s_dsb); %调制信号频谱
PSD=(abs(Xf).^2)/T; %调制信号功率谱密度
figure(1)
subplot(211);
plot(t,s_dsb);hold on; %画出DSB 信号波形
plot(t,A+mt,'r--'); %表示DSB 包络
plot(t,-A-mt,'r--');
title('DSB 调制信号及其包络');
xlabel('t');
subplot(212); %画出功率谱图形
plot(f,PSD);
axis([-2*fc 2*fc 0 1.5*max(PSD)]);
title('DSB 信号功率谱');
xlabel('f');
xlabel('f');
00.51 1.52 2.53
3.54
4.55
-2-1
1
2
DSB 调制信号
及其包络
t
-20-15-10-50
51015200
0.2
0.4
0.6
0.8
DSB 信号功率谱f
画出频谱、功率谱密度图。

程序:dt=0.001
T=5
N=T/dt
T=[0:N-1]*dt
mt=sqrt(2)*cos(2*pi*fmax*t)
s_am=10-cos(10*t(2*pi)*(5/0.3)*sin(0.3*t)) [f,Xf]=fft_shift(t,s_am)
PSD=(abs(Xf).^2)/T
figure(1)
Subplot(211)
Plot(t,s_am)
hold on
Plot(t,mt,’r--’)
title(‘FM调制信号及包络’)
xlabel(‘t’)
subplot(212)
plot(f,PSD)
axis([-2*fc 2*fc 0 1.5*max(PSD)])
tltle(‘FM信号功率谱’)
xlabel(‘f’)。

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