MATLAB幅度调制与解调
利用MATLAB实现信号的幅度调制与解调综述
课程设计论文姓名：姜勇学院：机电与车辆工程学院专业：电子信息工程2班学号：1665090208安徽科技学院学年第学期《》课程···················装···············订················线···················专业级班姓名学号内容摘要：教师评语：利用MATLAB实现信号的幅度调制与解调专业：电子信息工程（2）班姓名：姜勇学号：1665090208一、设计摘要：现代通信系统要求通信距离远、信道容量大、传输质量好。
在信号处理里面经常要用到调制与解调，而信号幅度调制与解调是最基本，也是经常用到的。
用AM调制与解调可以实现很多功能，制造出很多的电子产品。
本设计主要研究内容是利用MATLAB实现对正弦信)fπ=进行双边带幅度调制，载波信号频率为100Hz，在MATLAB中tsin((t40)显示调制信号的波形和频谱，已调信号的波形和频谱，比较信号调制前后的变化。
并对已调信号解调，比较了解调后的信号与原信号的区别。
信号幅度调制与解调及MATLAB 中信号表示的基本方法及绘图函数的调用，实现了对连续时间信号的可视化表示。
(很实用,很好)用MATLAB 实现信号的调制与解调 调频 调相等
信号调制与解调[实验目的]1． 了解用MATLAB 实现信号调制与解调的方法。
2． 了解几种基本的调制方法。
[实验原理]由于从消息变换过来的原始信号具有频率较低的频谱分量，这种信号在许多信道中不适宜传输。
因此，在通信系统的发送端通常需要有调制过程，而在接收端则需要有反调制过程——解调过程。
所谓调制，就是按调制信号的变化规律去改变某些参数的过程。
调制的载波可以分为两类：用正弦信号作载波；用脉冲串或一组数字信号作为载波。
最常用和最重要的模拟调制方式是用正弦波作为载波的幅度调制和角度调制。
本实验中重点讨论幅度调制。
幅度调制是正弦型载波的幅度随调制信号变化的过程。
设正弦载波为)cos()(o c t A t S ϕϖ+=式中 c ϖ——载波角频率o ϕ——载波的初相位A ——载波的幅度那么，幅度调制信号（已调信号）一般可表示为)cos()()(o c m t t Am t S ϕϖ+=式中，m(t)为基带调制信号。
在MATLAB 中，用函数y=modulate(x,fc,fs,’s’)来实现信号调制。
其中fc 为载波频率，fs 为抽样频率，’s’省略或为’am -dsb-sc’时为抑制载波的双边带调幅，’am -dsb-tc’为不抑制载波的双边带调幅，’am -ssb ’为单边带调幅，’pm’为调相，’fm’为调频。
[课上练习]产生AM FM PM signals[实验内容]0. 已知信号sin(4)()t f t tππ=，当对该信号取样时，求能恢复原信号的最大取样周期。
设计MATALB 程序进行分析并给出结果。
1． 有一正弦信号)256/2sin()(n n x π=, n=[0:256]，分别以100000Hz 的载波和1000000Hz 的抽样频率进行调幅、调频、调相，观察图形。
2． 对题1中各调制信号进行解调（采用demod 函数），观察与原图形的区别3． 已知线性调制信号表示式如下：⑴ t t c ϖcos cos Ω⑵ t t c ϖcos )sin 5.01(Ω+式中Ω=6c ϖ，试分别画出它们的波形图和频谱图4． 已知调制信号)4000cos()200cos()(t t t m ππ+=，载波为cos104t ，进行单边带调制，试确定单边带信号的表示式，并画出频谱图。
MATLAB中的信号调制与解调技巧
MATLAB中的信号调制与解调技巧随着科技的不断发展，无线通信越来越成为人们生活中不可或缺的一部分。
在无线通信系统中，信号调制与解调技巧起到至关重要的作用。
而MATLAB作为一种强大的工具，能够帮助工程师们在信号调制与解调方面进行深入研究和实践。
一、信号调制的基本原理与方法信号调制是将原始信号（baseband signal）通过改变某些参数来转换为调制信号（modulated signal）。
常见的信号调制方法包括幅度调制（AM）、频率调制（FM）和相位调制（PM）。
1.1 幅度调制幅度调制是一种通过改变信号的振幅来调制信号的方法。
MATLAB提供了丰富的函数和工具箱，可以方便地进行幅度调制的模拟和分析。
例如，我们可以使用MATLAB中的ammod函数来模拟幅度调制过程。
首先，我们需要准备一个原始信号，可以是一个正弦波或任何其他波形。
然后，通过设置调制指数（modulation index）来改变振幅。
最后，使用ammod函数对原始信号进行调制，生成调制后的信号。
1.2 频率调制频率调制是一种通过改变信号的频率来实现调制的方法。
以调幅电台为例，电台信号的频率会随着音频信号的变化而改变。
在MATLAB中，我们可以利用fmmod函数来模拟频率调制过程。
类似于幅度调制，我们需要先准备一个原始信号。
然后，通过设置调制指数和载波频率来改变频率。
最后，使用fmmod函数对原始信号进行调制，生成调制后的信号。
1.3 相位调制相位调制是一种通过改变信号的相位来实现调制的方法。
在数字通信系统中，相位调制常用于传输和提取数字信息。
MATLAB中的pmmod函数可以方便地实现相位调制。
与前两种调制方法类似，我们需要先准备一个原始信号。
然后，设置调制指数和载波频率来改变相位。
最后，使用pmmod函数对原始信号进行调制，生成调制后的信号。
二、信号解调的基本原理与方法信号解调是将调制信号恢复为原始信号的过程。
解调方法通常与调制方法相对应，常见的解调方法包括幅度解调（AM）、频率解调（FM）和相位解调（PM）。
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C OS 「c t ，调制信号的表达式为m（t ）二A m COS ，m t ，则调幅信号的表达式为S AM （t ）二［A 。
m （t ）］cos 吐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====================载=波信号===========================-►S AM (t)COgi C tm(t)A 0t=-1:0.00001:1;A0=10; %载波信号振幅f=6000; %载波信号频率wO=f*pi;Uc=AO*cos(wO*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;A仁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);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]);X 1护询制倍弓频谧10 -------------------J ---------------- 1 ---------------- 1---------------- 1 -------------f] _________________ 1______________ I ______________ J_______________ ________________ I_______________ I ________________ I _______________1 98 1 986 1 99 1 995 .32 005 2 CH 2 153 02=======================/已信号========================= t=-1:0.00001:1;A0=10; %载波信号振幅A仁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((wO).*t); %AM 已调信号subplot(2,1,1);plot(t,Uam);grid on;title('AM 调制信号波形');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]);%=========================FR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=120Hzmag=[1 0];dev=[0.01 0.05]; % 通带波动1%阻带波动5%[n 21,w n21,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firl 设计滤波器[h,w]=freqz(b21,1); % 得到频率响应plot(w/pi,abs(h));grid ontitle('FIR 低通滤波器');%=========================信号解调======================= t=-1:0.00001:1;A0=10; %载波信号振幅A仁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k=0.5 ; %DSB 前面的系数mes=A1*cos(0.001*w0*t); % 调制信号Uam=A2*(1+m*mes).*cos((wO).*t); %AM 已调信号Dam=Uam.*cos(wO*t); % 对AM调制信号进行解调subplot(4,2,1);plot(t,Dam);title(' 滤波前AM解调信号波形');subplot(4,2,2);axis([187960,188040,0,200000]);Y5=fft(Dam); % 对AM解调信号进行傅里叶变换plot(abs(Y5)),grid;title(' 滤波前AM解调信号频谱');subplot(4,2,3);plot(t,z21);title(' 滤波后的AM 解调信号波形'); T5=fft(z21); %求AM 信号的频谱subplot(4,2,4); plot(abs(T5)); title('滤波后的AM 解调信号频谱');axis([198000,202000,0,100000]);角度调制与解调角度调制是频率调制和相位调制的总称。
MATLAB实验三 信号的调制与解调
实验三信号的调制与解调一.实验目的：1.熟悉幅度调制与解调过程，熟悉调制解调过程中信号时域波形和频谱。
2.掌握Modulate函数实现调幅和调频信号。
3.熟悉快速傅立叶变换函数fft，求模函数abs和fftshift函数求信号幅度频谱。
4.掌握butter函数进行巴特沃兹低通滤波器设计，熟悉滤波器频率响应函数freqz，滤波函数filter。
5.熟悉信号的合成与分解原理，加深对傅里叶级数的理解；二、实验原理：1.两个信号的调制通常用乘法器实现,由一个信号控制另一个信号的某个参量,例如用一个低频正弦波信号控制高频载波的幅值,则产生一个振幅调制信号,称为调幅波;类似还可产生调频波等。
2.幅度调制与解调原理：（如下图所示）调制信号()p t,假设信道不引入噪声,解调时采用同步解f t,载波()调,LPF为低通滤波器,()f t为接收信号。
C三、实验内容1．验证性实验a)使用modulate函数产生调幅信号解：Fm=10; Fc=100; Fs=1000; N=1000; k=0:N; t=k/Fs;x=abs(sin(2*pi*Fm*t));xf=abs(fft(x,N)); y1=modulate(x,Fc,Fs,'am');subplot(2,1,1);plot(t(1:200),y1(1:200));xlabel('时间'); ylabel('幅度'); title('调幅');yf=abs(fft(y1,N)); subplot(2,1,2); stem(yf(1:200));xlabel('频率');ylabel('幅度');b)使用modulate函数产生调频信号解：Fm=10; Fc=100; Fs=1000; N=1000; k=0:N; t=k/Fs;x=abs(sin(2*pi*Fm*t));xf=abs(fft(x,N)); y1=modulate(x,Fc,Fs,'pm');subplot(2,1,1);plot(t(1:200),y1(1:200));xlabel('时间'); ylabel('幅度'); title('调频');yf=abs(fft(y1,N)); subplot(2,1,2); stem(yf(1:200)); xlabel('频率');ylabel('幅度');c)周期信号的分解与合成解：t=-3:0.01:3; Fm=0.5; sum=0; n=100; for i=1:2:n;sum=sum+4/pi.*(1/i).*sin(i*2*pi*Fm*t); endplot(t,sum);title('周期信号的分解与合成');2． 设计性实验1) 发射端调制信号()2cos(2)f t t =,载波()cos(20)p t t =,已调信号()A f t ,理想信道无噪声。
Matlab在信号调制与解调中的应用技巧
Matlab在信号调制与解调中的应用技巧一、引言信号调制与解调是通信领域中的重要技术，它涉及到信号的传输和处理，对于实现高质量的通信系统至关重要。
Matlab作为一个功能强大的数学计算软件，提供了丰富的信号处理工具箱，可以有效地辅助信号调制与解调的工作。
本文将深入探讨Matlab在信号调制与解调中的应用技巧，旨在帮助读者更好地理解和应用这些技术。
二、信号调制信号调制是将信息信号转化为适合传输的信号形式的过程。
常见的信号调制技术包括调幅（AM）、调频（FM）和调相（PM）等。
在Matlab中，我们可以使用Signal Processing Toolbox中的函数来实现信号调制。
1. 调幅（AM）调幅是通过改变载波的幅度来传输信息的一种方法。
在Matlab中，可以使用ammod函数实现调幅操作。
例如，我们可以将一个正弦信号调幅到一个载波上：```matlabfs = 1000; % 采样频率fc = 100; % 载波频率t = 0:1/fs:1-1/fs; % 时间序列m = sin(2*pi*10*t); % 基带信号modulated_signal = ammod(m, fc, fs); % 调幅信号```这样，我们就得到了一个调幅信号。
可以使用波形显示工具（如plot函数）来显示调幅信号的时域和频域特性。
2. 调频（FM）调频是通过改变载波的频率来传输信息的一种方法。
在Matlab中，可以使用fmmod函数实现调频操作。
例如，我们可以将一个正弦信号调频到一个载波上：```matlabfs = 1000; % 采样频率fc = 100; % 载波频率t = 0:1/fs:1-1/fs; % 时间序列m = sin(2*pi*10*t); % 基带信号modulated_signal = fmmod(m, fc, fs); % 调频信号```同样，我们可以使用波形显示工具来显示调频信号的时域和频域特性。
使用Matlab进行信号调制和解调技术
使用Matlab进行信号调制和解调技术信号调制和解调是通信系统中非常重要的环节，它们能够将原始信号转换为适合传输的调制信号，并在接收端将其恢复为原始信号。
Matlab是一种功能强大的工具，提供了丰富的信号处理函数和算法，可以方便地进行信号调制和解调的研究与实现。
本文将介绍如何使用Matlab进行信号调制和解调技术，并通过实例展示其在通信系统中的应用和效果。
一、调制技术概述调制技术是将需要传输的信息信号转换为载波信号的过程。
常见的调制技术包括幅度调制（AM）、频率调制（FM）和相位调制（PM）。
调制的目的是将低频信号转换为高频信号，使得信号能够在较长距离传输，并能够通过信道传输到接收端。
在Matlab中，可以使用内置函数如ammod、fmmod和pmmod来实现不同的调制技术。
以幅度调制为例，可以使用ammod函数来实现。
下面给出一个简单的幅度调制实例。
```matlabfs = 1000; % 采样频率t = 0:1/fs:1-1/fs; % 时间序列fc = 100; % 载波频率Ac = 1; % 载波幅度ym = sin(2*pi*10*t); % 原始信号ym_mod = ammod(ym, fc, fs, Ac); % 幅度调制```上述代码中，首先定义了采样频率fs、时间序列t、载波频率fc和载波幅度Ac。
然后，生成了一个原始信号ym，其中使用了sin函数生成了一个频率为10Hz的正弦波。
最后使用ammod函数对原始信号进行幅度调制，得到了调制后的信号ym_mod。
二、解调技术概述解调技术是将调制后的信号恢复为原始信号的过程。
解调技术主要包括幅度解调（AM）、频率解调（FM）和相位解调（PM）。
解调的目的是从调制信号中提取出原始信号，以实现信息的传输。
在Matlab中，可以使用内置函数如amdemod、fmdemod和pmdemod来实现不同的解调技术。
以幅度解调为例，可以使用amdemod函数来实现。
正交幅度调制(QAM)及解调Matlab仿真
正交幅度调制(QAM)及解调Matlab仿真实验目的：1.掌握QAM及解调原理与特性；2.了解星座图的原理及用途。
实验内容：1.编写MATLAB程序仿真QAM及相干解调；2.观察I、Q两路基带信号的特征及与输入NRZ码上网关系；3.观察I、Q调制过程中信号的变化；4.观察星座图在不同噪声环境下的变化；5.分析仿真中观察的数据，撰写实验报告。
仿真代码：function project(N,p)%N为待仿真序列的长度%p为产生1的概率%======================%首先产生随机二进制序列N=input('输入二进制序列的长度：N=');p=input('输入产生1的概率：');source=randsrc(1,N,[1,0;p,1-p]);figure(1);stem(source);axis([1 N -1 2]);%对产生的二进制序列进行QAM调制[source1,source2]=Qam_modulation(source);%===============================%画出星座图figure(2);plot_astrology(source1,source2);%==============================%两路信号进行插值（8倍过采样）sig_insert1=insert_value(source1,8);sig_insert2=insert_value(source2,8);%================================%画出两路信号的波形图figure(3);plot_2way(sig_insert1,sig_insert2,length(sig_insert1),0.5);title('两路信号波形');%================================%通过低通滤波器[sig_rcos1,sig_rcos2]=rise_cos(sig_insert1,sig_insert2,0.25,2);%================================%画出两路信号信号波形图figure(4);plot_2way(sig_rcos2,sig_rcos2,length(sig_rcos1)/4,0.5);title('通过低通滤波器后两路信号波形图')hold onstem_2way(sig_insert1,sig_insert2,3,0.25,2,length(sig_rcos1)/4); %================================%将基带信号调制到高频上[t,sig_modulate]=modulate_to_high(sig_rcos1,sig_rcos2,0.25,2.5); figure(5);plot(t(1:500),sig_modulate(1:500));title('载波调制信号图');%================================%将滤波后的信号加入高斯噪声snr=10;[x1,x2]=generate_noise(sig_rcos1,sig_rcos2,snr);sig_noise1=x1';sig_noise2=x2';figure(6);plot_2way(sig_noise1,sig_noise2,length(sig_noise1)/4,0.5);title('加入高斯白噪声后的两路信号波形');%================================%经过匹配滤波器[sig_match1,sig_match2]=rise_cos(sig_noise1,sig_noise2,0.25,2); figure(7);plot_2way(sig_match1,sig_match2,length(sig_match1)/4,0.5); title('经过匹配滤波器后');%================================%采样[x1,x2]=pick_sig(sig_match1,sig_match2,8);sig_pick1=x1;sig_pick2=x2;%画出星座图figure(8)plot_astrology(sig_pick1,sig_pick2);%================================%解调signal=demodulate_sig(sig_pick1,sig_pick2);r=signal;%画出解调后的信号figure(9);stem(r);axis([1 N -1 2]);demodulate_sigfunction y=demodulate_sig(x1,x2)%解调xx1(find(x1>=2))=3;xx1(find((x1<2)&(x1>=0)))=1;xx1(find((x1>=-2)&(x1<0)))=-1;xx1(find(x1<-2))=-3;xx2(find(x2>=2))=3;xx2(find((x2<2)&(x2>=0)))=1;xx2(find((x2>=-2)&(x2<0)))=-1;xx2(find(x2<-2))=-3;temp1=zeros(1,length(xx1)*2);temp1(find(xx1==-1)*2)=1;temp1(find(xx1==1)*2-1)=1;temp1(find(xx1==1)*2)=1;temp1(find(xx1==3)*2-1)=1;temp2=zeros(1,length(xx2)*2);temp2(find(xx2==-1)*2)=1;temp2(find(xx2==1)*2-1)=1;temp2(find(xx2==1)*2)=1;temp2(find(xx2==3)*2-1)=1;n=length(temp1);for i=1:2:2*n-1y(i)=temp1((i+1)/2);y(i+1)=temp2((i+1)/2);endgenerate_noisefunction [y1,y2]=generate_noise(x1,x2,snr)snr1=snr+10*log10(4);ss=var(x1+i*x2,1);y=awgn([x1+j*x2],snr1+10*log10(ss/10),'measured'); y1=real(y);y2=imag(y);insert_valuefunction y=insert_value(x,ratio)%对两路信号进行插值y=zeros(1,ratio*length(x));a=1:ratio:length(y);y(a)=x;modulate_to_highfunction [t,y]=modulate_to_high(x1,x2,f,hf)yo1=zeros(1,length(x1)*hf/f*10);yo2=zeros(1,length(x1)*hf/f*10);n=1:length(yo1);yo1(n)=x1(floor((n-1)/(hf/f*10))+1);yo2(n)=x1(floor((n-1)/(hf/f*10))+1);t=(1:length(yo1))/hf*f/10;y=yo1.*cos(2*pi*hf*t)-yo2.*sin(2*pi*hf*t);pick_sigfunction [y1,y2]=pick_sig(x1,x2,ratio)%采样y1=x1(ratio*3*2+1:ratio:(length(x1)-ratio*3*2)); y2=x2(ratio*3*2+1:ratio:(length(x2)-ratio*3*2));plot_2wayfunction plot_2way(x1,x2,len,t)%绘制正交信号图subplot(2,1,2);plot((1:len)*t,x2(1:len));axis([0 len*t -4 4]);hold on;plot((1:len)*t,x2(1:len),'.','Color','red');hold off;xlabel('虚部信号');subplot(2,1,1);plot((1:len)*t,x1(1:len));axis([0 len*t -4 4]);hold onplot((1:len)*t,x1(1:len),'.','Color','red');xlabel('实部信号');hold offplot_astrologyfunction plot_astrology(a,b)%画出星座图subplot(1,1,1);plot(a,b,'+');axis([-5 5 -5 5]);line([-5,5],[0,0],'LineWidth',3,'Color','red'); line([0,0],[-5,5],'LineWidth',3,'Color','red'); title('QAM星座图');Qam_modulationfunction [yy1, yy2]=Qam_modulation(x) N=length(x);a=1:2:N;y1=x(a);y2=x(a+1);a=1:2:N/2;temp11=y1(a);temp12=y1(a+1);y11=temp11*2+temp12;temp21=y2(a);temp22=y2(a+1);y22=temp21*2+temp22;yy1(find(y11==0))=-3;yy1(find(y11==1))=-1;yy1(find(y11==3))=1;yy1(find(y11==2))=3;yy2(find(y22==0))=-3;yy2(find(y22==1))=-1;yy2(find(y22==3))=1;yy2(find(y22==2))=3;endrise_cosfunction [y1,y2]=rise_cos(x1,x2,fd,fs)%升余弦滤波[yf,tf]=rcosine(fd,fs,'fir/sqrt');[yo1,to1]=rcosflt(x1,fd,fs,'filter/Fs',yf); [yo2,to2]=rcosflt(x2,fd,fs,'filter/Fs',yf);y1=yo1;y2=yo2;stem_2wayfunction stem_2way(x1,x2,delay,fd,fs,len)subplot(2,1,1)hold onstem(((1:len)+fs/fd*3)/fs,x1(1:len));subplot(2,1,2)hold onstem(((1:len)+fs/fd*3)/fs,x2(1:len));实验结果：>> project输入二进制序列的长度：N=200输入产生1的概率：0.820406080100120140160180200-1-0.50.511.52-5-4-3-2-1012345-5-4-3-2-112345QAM 星座图020406080100120140160180200-4-224虚部信号020406080100120140160180200-4-224实部信号两路信号波形01020304050-4-224虚部信号01020304050-4-224实部信号通过低通滤波器后两路信号波形图00.51 1.52 2.53 3.54 4.55-0.01-0.008-0.006-0.004-0.0020.0020.0040.0060.0080.01载波调制信号图01020304050-4-224虚部信号01020304050-4-224实部信号加入高斯白噪声后的两路信号波形0102030405060-4-224虚部信号0102030405060-4-224实部信号经过匹配滤波器后-5-4-3-2-1012345-5-4-3-2-112345QAM 星座图20406080100120140160180200-1-0.50.511.52。
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绪论调制在通信过程中起着极其重要的作用，无线电通信是通过空间辐射方式传送信号的，调制过程可以将信号频谱搬移到容易以电磁波形式辐射的较高频率范围，此外调制过程可以将不同的信号通过频谱搬移托付至不同频率的载波上实现多路复用不致于互相干扰。
振幅调制是一种应用很广的连续波调制方式调幅信号。
现代通信系统要求通信距离远、通信容量大、传输质量好。
作为其关键技术之一的调制解调技术一直是人们研究的一个重要方向。
从模拟调制到数字调制, 从二进制调制发展到多进制调制, 虽然调制方式多种多样, 但都是朝着使通信系统更高速、更可靠的方向发展。
一个系统的通信质量, 很大程度上依赖于所采用的调制方式。
因此对调制方式的研究直接决定着通信系统质量的好坏。
实际的通信系统需要完成从信源到信宿的全部功能, 这通常是比较复杂的。
对这个系统做出的任何改动(如改变系统的结构、改变某个参数的设置等) 都可能影响整个系统的稳定性和性能。
因此在设计新系统、对原有的系统做出修改或者进行相关研究时, 通常要进行建模和仿真, 通过仿真结果来衡量方案的可行性, 从中选择最合理的系统配置和参数设置, 然后再应用于实际系统中。
通过仿真, 可以提高研究开发工作的效率, 发现系统中潜在的问题, 优化系统整体的性能。
利用MATLAB编程可以很方便地实现对通信信号的调制的仿真。
本文针对模拟调制技术进行讨论,介绍了双边带幅度调制系统的基本原理和使MATLAB对其进行仿真的基本方法。
在MATLAB环境下模拟了双边带幅度调制的基本过程,构建了一个双边带幅度调制系统并进行了动态仿真, 得到较为直观的实验结果, 使得对调制系统的分析变得十分便捷。
由于本文的工作只限于原理性的仿真,所以在实际系统设计中还应考虑噪声、干扰和滤波等模块的引入。
同时, 各个模块的参数的设置也需要进行严格的分析和计算, 以更好的实现系统的性能。
1.信号幅度调制与解调在通信系统中从消息变换过来的原始信号所占的有效频带往往具有频率较低的频谱分量, 例如语音信号。
如果将这种信号直接在信道中进行传输, 则会严重影响信息传送的有效性和可靠性, 因此这种信号在许多信道中均是不适宜直接进行传输的。
通信系统的发射端通常需要有调制过程, 将调制信号的频谱搬移到所希望的位置上,使之转换成适于信道传输或便于信道多路复用的已调信号;同样在接收端则需要有解调过程, 以恢复原来有用的信号。
根据被调制的是模拟信号还是数字信号, 调制技术可以分为模拟调制和数字调制。
模拟调制技术在20世纪曾有广泛的应用, 如军事通信、短波通信、微波中继和无线电广播等,在当今通信数字化的趋势下仍然具有一定的存在价值, 是最基本的调制技术。
模拟调制主要包括频率(FM)、相位(PM)、幅度(AM)三种基本调制方式。
其中AM在无线电广播系统中占有主要地位。
1.1 基本调制技术1.1.1 模拟调制技术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。
例如某中波广播电台的频率为540kHz ，这个频率是指载波的频率，它是由高频电磁振荡产生的等幅正弦波频率。
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。
幅度调制往往是线性调制。
常用的线性调制方法包括双边带幅度调制(DSB-AM)、常规幅度调制和单边幅度调制(SSB-AM)。
AM是调幅（Amplitude Modulation），用AM调制与解调可以在电路里面实现很多功能，制造出很多有用又实惠的电子产品，为我们的生活带来便利。
在我们日常生活中用的收音机也是采用了AM调制方式，而且在军事和民用领域都是十分重要的。
幅度调制的特点是载波的频率始终保持不变，它的振幅却是变化的。
其幅度变化曲线与要传递的低频信号是相似的。
它的振幅变化曲线称之为包络线，代表了要传递的信息，见图1。
幅度调制在中、短波广播和通信中使用甚多。
幅度调制的不足是抗干扰能力差，因为各种工业干扰和天电干扰都会以调幅的形式叠加在载波上，成为干扰和杂波。
图1 幅度调制原理波形1.1.2 幅度调制产生原理在线性调制系列中，最先应用的一种幅度调制是全调幅或常规调幅，简称为调幅(AM)。
为了提高传输的效率，还有载波受到抑制的双边带调幅波（DSB 和单边带调幅波（SSB)。
在频域中已调波频谱是基带调制信号频谱的线性位移；在时域中，已调波包络与调制信号波形呈线性关系。
主要由调制信号和载波信号两部分组成。
用调制信号去控制高频载波的幅度，使其随调制信号呈线性变化的过程。
如果载波信号是单频正弦波，调制器输出的已调信号的包络与输入调制信号为线性关系。
以常规双边带调幅为例，输出已调信号的包络与输入调制信号成正比。
信号的调制原理模型如图所示：m(t) s(t)C(t)图 2 信号的调制原理模型tt包络线调制信号调幅波载波其中m(t) 为基带调制信号，它可以是确知信号，也可以是随机信号，但通常认为它的平均值为0。
其时域表达式为:()00()cos c C t A t ωϕ=+ (1) )(*)()(t c t m t s = (2)式中，0A 为载波振幅，c ω为载波角频率0ϕ为载波的初始相位。
1.1.3 信号的波形和频谱特性双边带幅度调制(DSB-AM), 又称抑制载波调幅, 其特点是已调制信号频谱中包含两个边带(上、下边带), 且这两个边带包含相同的信息。
在DSB-AM 中已调信号的时域表示如式子（2）:双边带幅度调制的输出包含了载频和上下边带的成分。
在式子（1）中，令A 0 =1,0ϕ=0。
可得)*0cos(*)()(t w t m t s = (3)设m(t)的频谱为M(w ），由Fourier 变换的理论可得已调信号频谱)]}0([)]0([{*2/1)(w w j M w w j M w S ++-= (4)信号的波形和相应的频谱图如图3所示：00.10.20.3-1-0.50.51t 幅度已调波形-200-100010020000.51频率/hz 已调信号频谱幅度DSB 已调频谱图3 已调信号的时域波形及其频谱由图可以看出，第一：已调信号的频谱与基带信号的频谱呈线性关系，只是将基带信号的频谱搬移，并没有产生新的频谱成分，因此此调制属于线性调制；第二：已调信号波形的包络与基带信号成正比，所以信号的解调即可以采用相干解调，也可以采用非相干解调（包络检波）。
第三：信号的频谱中含有载频和上，下两个边带，无论是上边带还是下边带，都含有原调制信号的完整信息，故已调波形的带宽为原基带信号带宽的两倍，即2AM H B f （5）其中H f 为调制信号的最高频率1.2 幅度解调原理及方式通信系统中从消息变换过来的原始信号所占的有效频带往往具有频率较低的频谱分量, 如果将这种信号直接在信道中进行传输, 则会严重影响信息传送的有效性和可靠性, 因此这种信号在许多信道中均是不适宜直接进行传输的。
通信系统的发射端通常需要有调制过程, 将调制信号的频谱搬移到所希望的位置上,使之转换成适于信道传输或便于信道多路复用的已调信号;同样在接收端则需要有解调过程, 以恢复原来有用的信号。
所谓调制，就是在传送信号的一方将所要传送的信号附加在高频振荡上，再由天线发射出去。
这里高频振荡波就是携带信号的运载工具，也叫载波。
振幅调制，就是由调制信号去控制高频载波的振幅，直至随调制信号做线性变化。
而解调是调制的逆过程，是将位于载波的信号频谱再搬回来，并且不失真的恢复出原始基带信号。
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。
解调的方式有两种：相干解调与非相干解调。
相干解调适用于各种线性调制系统，非相干解调一般适用幅度调制信号。
这里主要讲信号的相干解调。
所谓相干解调是为了从接受的已调信号中，不失真地恢复原调制信号，要求本地载波和接收信号的载波保证同频同相。
相干载波的一般模型如图4：图4 信号的相干解调原理图0()m t)(t s )*0cos(t w低通滤波器将已调信号乘上一个与调制器同频同相的载波，得)*cos(*)(2/1)(2/12)]^*0[cos(*)()*0cos(*)(t wo t m t m t w t m t w t s +== (6))]}02([)]02([{4/1)(2/1)(w w j M w w j M w M w Mo -+++= （7） 由(7)式可知，只要用一个低通滤波器，就可以将第1项与第2项分离，无失真的恢复出原始的调制信号)(2/1)(w M w Mo = （8）相干解调的关键是必须产生一个与调制器同频同相位的载波。
如果同频同相位的条件得不到满足，则会破坏原始信号的恢复。
由(8)式可以看出，相干解调后得到的波形幅度为原始调制信号波形幅度的一半，而且，相干解调后得到的频谱幅度也是原始调制信号频谱幅度的一半。
信号的波形及频谱如图5所示：00.10.20.30.4-1-0.50.51t幅度调制信号-40-200204000.51频率/hz 调信号频谱幅度调制信号频谱00.10.20.30.4-1-0.50.51t 幅度解调波形-40-200204000.51频率/hz 解调信号频谱幅度解调频谱图5 调制与解调信号的时域波形及其频谱由图可以看出，第一，低通滤波后得到的解调信号波形与基带信号成正比关系，所以调制信号采用相干解调后，解调波形的幅度为原调制信号幅度的一半，与理论计算相同。
第二，解调信号波形的频谱与调制信号的频谱呈正比关系，只是将调制信号的频谱缩减。
由此可见完好的恢复出了原始调制信号。
2. MATLAB软件介绍2.1 MATLAB软件简介MATLAB（矩阵实验室）是MATrix LABoratory的缩写，是一款由美国The MathWorks公司出品的商业数学软件。
MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。
除了矩阵运算、绘制函数/数据图像等常用功能外，MATLAB还可以用来创建用户界面及与调用其它语言（包括C，C++和FORTRAN）编写的程序。
尽管MATLAB主要用于数值运算，但利用为数众多的附加工具箱（Toolbox）它也适合不同领域的应用，例如控制系统设计与分析、图像处理、信号处理与通讯、金融建模和分析等。
另外还有一个配套软件包Simulink，提供了一个可视化开发环境，常用于系统模拟、动态/嵌入式系统开发等方面。
MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。
它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。