ssb调制与解调
中用M 文件实现SSB 解调一、课程设计目的本次课程设计是对通信原理课程理论教学和实验教学的综合和总结。
通过这次课程设计，使同学认识和理解通信系统，掌握信号是怎样经过发端处理、被送入信道、然后在接收端还原。
要求学生掌握通信原理的基本知识，运用所学的通信仿真的方法实现某种传输系统。
能够根据设计任务的具体要求，掌握软件设计、调试的具体方法、步骤和技巧。
对一个实际课题的软件设计有基本了解，拓展知识面，激发在此领域中继续学习和研究的兴趣，为学习后续课程做准备。
二、课程设计内容（1）熟悉中M 文件的使用方法，掌握SSB 信号的解调原理，以此为基础用M 文件编程实现SSB 信号的解调。
（2）绘制出SSB 信号解调前后在时域和频域中的波形，观察两者在解调前后的变化，通过对分析结果来加强对SSB 信号解调原理的理解。
（3）对信号分别叠加大小不同的噪声后再进行解调，绘制出解调前后信号的时域和频域波形，比较未叠加噪声时和分别叠加大小噪声时解调信号的波形有何区别，借由所得结果来分析噪声对信号解调造成的影响。
（4）在老师的指导下，独立完成课程设计的全部内容，并按要求编写课程设计论文，文中能正确阐述和分析设计和实验结果。
三、设计原理1、SSB 解调原理在单边带信号的解调中，只需要对上、下边带的其中一个边带信号进行解调，就能够恢复原始信号。
这是因为双边带调制中上、下两个边带是完全对称的，它们所携带的信息相同，完全可以用一个边带来传输全部消息。
单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。
在解调过程中，输入信号和噪声可以分别单独解调。
相干解调的原理框图如图a 所示：S SSB (t ) S1 (t ) 低通滤波器S 2 (t ) c(t) 图a 相干解调原理框图此图表示单边带信号首先乘以一个同频同相的载波，再经过低通滤波器即可还原信号。
单边带信号的时域表达式为S SSB (t ) = 1 1 ? m(t ) cos ω c t m m(t ) sin ω c t 2 2 m(t ) 表示基带信号其中取“-”时为上边带，取“+”时为下边带。
乘上同频同相载波后得S1 (t ) = S SSB (t ) cos ω c t = 1 1 1 ? m(t )+m(t ) cos 2ω c t m m(t ) sin 2ω c t 4 4 4 ? m(t ) 表示m(t ) 的希尔伯特变换经低通滤波器可滤除2 ωc 的分量，所得解调输出为S 2 (t ) = 1 m(t ) 4 由此便可得到无失真的调制信号。
2、SSB 解调的实现、SSB 信号的产生在本次课程设计中，我选用频率为50Hz,初相位为0 的余弦信号m 作为原始基带信号，在中表示为“m=cos(2*pi*50.*t);” ；设置载波信号c 为频率500Hz 的余弦信号，程序中表示为“fc=500; c=cos(2*pi*fc.*t);” 。
在调制过程的实现中，通过语句“b=sin(2*pi*fc.*t); lssb=m.*c+imag(hilbert(m)).*b;”产生下边带信号。
接下来的解调过程主要就针对该下边带信号进行。
SSB 解调实现根据相干解调原理，在解调的实现中，我先用下边带调制信号乘以本地载波，再通过自己设计的低通滤波器滤除高频成分，如此便得到了解调后的信号。
相关的程序语句为：y=lssb.*c; [Y,y,dfl]=fft_seq(y,ts,df); Y=Y/fs; n_cutoff=floor(fl/dfl); H=zeros(size(f)); H(1:n_cutoff)=2*ones(1,n_cutoff); H(length(f)-n_cutoff+1:length(f))=2*ones(1,n_cutoff); DEM=H.*Y; dem=real(ifft(DEM))*fs; 在此段程序中，y是下边带信号与本地载波相乘的结果，用数学表达式可以表示为1 1 1 ? y = lssb(t ) cos ω c t = m(t )+m(t ) cos 2ω c t m m(t ) sin 2ω c t 4 4 4 根据此式可知，此低通滤波器的作用在于去除y 中包含的具有频率为2ωc 的分量，滤波后就得到了基带信号。
Y 是对y 进行傅立叶变换求得的频谱函数。
通过“Y=Y/fs”对结果进行缩放，用于满足显示要求和计算需要。
低通滤波器的设计是由“n_cutoff=floor(fl/dfl);”到“DEM=H.*Y;”之间的语句实现的，其中“fl”表示低通滤波器的截止频率，混频信号y 中高于此频率的分量将被滤除，得到解调信号；而“DEM=H.*Y;”表示Y 与截止系数H 相乘后，其高频部分被滤去，所得结果DEM 即为过滤后的频谱函数，就是解调后信号的频谱。
最后再由“dem=real(ifft(DEM))*fs;”对DEM 进行傅立叶逆变换，取其实部，乘以采样频率后可得出滤波后的时域信号函数dem，它就是解调后的信号。
另外要注意对采样频率fs 的选取。
由于仿真模拟信号是通过抽样来确定此信号的，所以能否通过抽样完全确定信号直接关系到仿真的成败。
我所设的载波频率为fc=500Hz，根具抽样定理，要使得载波信号c 被所得到的抽样值完全确定，必须以T ≤ 1 2 fc 秒的间隔对它进行等间隔抽样，即是fs ≥ 2fc。
故fs 最小值应为2fc=1000Hz，为了确保结果合理，我取fs=2500Hz。
其他一些参数设置为：信号保持时间t0=0.5s，滤波器截止频率fl=700Hz，频率分辨率df=0.1Hz。
在求频谱函数时，我调用了一个自己设定的函数“fft_seq”，它是对快速傅立叶变换函数fft 的改进。
它通过提高频率分辨率，能更好地区分两个谱峰。
若设信号m 的长度为T 秒，则其频率分辨率为?f ＝1/T(Hz)。
因为输入计算机中的连续信号被转换成了离散的序列，而设其序列共有N 个点，则两根谱线间的距离?f ＝fs/N，它也是频率分辨率的一种度量。
如果该式的?f 不够小，我们可以增加N 来减小?f 。
而一种有效的方法是在离散序列后面补零，这不会破坏原来的信号。
函数“fft_seq”就是基于以上思想编成。
我在中实现SSB 解调的仿真就是基于以上的程序和参数设定，运行调用了plot 函数的M 文件，可以分别得出解调前后的频域与时域对比图，为了便于参照，将LSSB 信号的时域与频域图也一同进行比较。
三者时域图比较结果如图b 所示：图b 调制信号、LSSB 信号、解调信号的时域对比图由图b 可以看出，解调信号能够基本还原原始基带信号，只有少许失真，可见解调过程较为成功。
对于失真接问题接下来将会进行具体分析。
为了更好分析解调的结果，还必须将时域图与频域图进行比较，通过观察频域图能够更为直观的了解信号的频率分布，借此来讨论滤波器的作用特性。
三者的频域图比较如图 c 所示：图 c 调制信号、LSSB 信号、解调信号的频域对比图由频域图可以明显地看出，下边带信号将基带信号的频谱向两侧进行了搬移，然后去除了其中上边带的那一半。
而解调后的频谱与基带信号在频率小于700Hz 的范围内几乎没有区别，用肉眼很难观察出不同之处；解调信号在频率大于700Hz 范围外的频谱已经被低通滤波器完全滤除，故没有波形，这就是解调信号与基带信号频谱差异最明显之处。
由于在理论上，解调过程可以完全恢复基带信号，但实际中仍然会产生少许失真，故失真的原因可以从参数的设置上入手找寻。
在解调过程中，相乘器是严格按照数学关系运算的，不会产生误差，失真的产生因该在低通滤波器环节。
为了探究低通滤波器的设置对解调的影响，我将滤波器的截止频率fl 分别改为1000Hz 和50Hz 进行比较，根据结果来判断原因。
首先我选fl=1000Hz，它等于2fc，它应该无法滤除混频信号中的2 ωc 分量。
实际得出的时域和频域图结果如图d 和图e：图d fl=1000Hz 时的解调信号时域对比图图 e fl=1000Hz 时的解调信号频域对比图从时域比较图中可以明显看出解调信号严重失真，还保留着载波信号的频率变化；而频谱图中，解调信号频谱的两侧将近1000Hz 处有两个高峰，可见解调信号频谱与基带信号频谱存在巨大差异。
原因很简单，低通滤波器的截止频率高于2fc，故无法滤除相乘器输出的混频信号y 的高频2 ωc 分量，完全没有起到低通滤波的作用，所以解调信号保留有高频分量，无法正确还原调制信号。
接下来将截止频率fl 设为50Hz，观察在fl 较低的情况下的解调输出结果。
此时，fl 远远小于2fc，不存在无法滤除高频分量的问题，不会产生上一种情况的错误。
通过分析这种情况下的结果可以得出低截止频率对解调的影响。
在fl=50Hz 时得出的时域和频域解调结果对比如图f 和图g 所示：图f fl=50Hz 时解调信号时域对比图图g fl=50Hz 时解调信号频域对比图由时域比较图中可以清晰地看出解调信号能够保持平滑的余弦波形，但幅度小了将近一倍，且两端的幅度明显小于中间。
由此可以估计出一种可能性：基带信号的一部分丢失了，解调信号只是原基带信号的一部分。
因此才会造成幅度下降的结果。
频谱对比图很好地验证了这种可能性。
观察发现解调信号的频谱被滤去频率大于50Hz 的部分之后，虽然保持了原基带信号的主体部分，但两边的分量已经全部滤除。
这就是问题所在。
两边的分量也占据了一定的比重，滤除的越多，原基带信号损失的部分也越多，就如时域图中所示。
幅度减小的原因就在于此。
通过在fl=50Hz 时对解调信号频域和时域的观察，可以得出结论：fl 较低时，在滤去高频2 ωc 分量的同时，也会连带去除基带信号中的一部分。
因此为了保全基带信号的完整性，fl 不宜过低。
综上所述，截止频率fl 过高时会导致高频2 ωc 分量无法滤除；而fl 较低，又会使得基带信号有部分被滤去。
经过调整分析，我认为fl 应该在能够滤去2 ωc 分量的情况下，尽可能高一点。
这样就能保证基带信号被滤去的部分减到最少。
所以开始所设的fl=700Hz 是一个较为合适的值，解调结果也很接近基带信号。
实现解调还有一种方法，就是调用专用于SSB 信号解调的函数ssbdemod(u,fc,fs)，此函数内部集成了解调过程，不需要自行再设置相乘器与滤波器。
为了与前一种方法对比，现简要用此函数来实现SSB的解调。
为了增强对比性，除了fl无需再设置外，其它的参数设置均与上一种方法相同：采样频率fs=2500Hz，信号保持时间t0=0.5s，频率分辨率df=0.1Hz，且调制信号不变。
在本程序中，实现调制过程使用语句“u=ssbmod(m,fc,fs);” ，解调单边带信号则用“y=ssbdemod(u,fc,fs);” 来实现。
实验3 SSB信号的调制与解调
实验3 SSB信号的调制与解调1、实验目的掌握单边带调制（SSB）的调制和解调技术，了解其实现原理；通过实验，学习利用AM、AGC、高通滤波器和频率合成技术实现SSB调制和解调；熟练掌握实验中使用的各种仪器的使用方法。
2、实验原理2.1 单边带调制（SSB）单边带调制（SSB），也称单边带抑制（SSB-SC），是通过在AM调制信号中去掉一个边带来实现压缩信息信号带宽的一种调制方式。
通过单边带调制技术可以实现带宽压缩、频谱效率高等优点。
将带宽压缩到原来的一半或更少，或增加频带的利用率，提高信号的传输品质。
单边带解调是指将带有单边带的信号，通过解调电路恢复出原始的AM调制信号。
在单边带解调电路中一般采用同相和正交相两路解调，最后合成成为原始AM调制信号。
3、实验器材和仪器信号源、AM调制解调装置、示波器、函数发生器、多用电表、高通滤波器、信号发生器、频率计等。
4、实验步骤步骤一：将信号源中的20 kHz正弦波经过3.5 kHz高通滤波器滤波后，接入AM调制解调装置中的输入端；步骤二：调节AM调制解调装置中的AM深度到40%，打开AGC自动增益控制电路；步骤三：调节AM调制解调装置中的LO频率为115.5 kHz，选择LSB单边带发射；步骤四：调节信号源中的20 kHz正弦波频率，使频率计读数达到19.5 kHz左右，观察示波器上的信号；步骤五：检查示波器上的波形是否满足LSB单边带的特点。
步骤一：将频率为115.5 kHz的SSB信号接入同相解调电路及正交解调电路中，将解调信号分别接入示波器观察；步骤二：调节同相解调电路中的LO频率为115.5 kHz，调节正交解调电路中的LO频率为115.505 kHz；步骤三：对示波器上的同相、正交解调信号分别进行滤波，将滤波后的信号再次输入AM调制解调装置中进行合成；步骤四：调节合成后的信号深度为40%，观察示波器上的波形，判断SSB解调是否成功。
5、实验注意事项5.1 保护好实验仪器和设备。
SSB信号调制解调(滤波法)
%SSB信号调制解调clear;clc;f0 = 1; %信源信号频率(Hz)E0 = 1; %信源信号振幅(V)E = 1; %载波分量振幅(V)fc = 10; %载波分量频率（Hz）t0 = 1; %信号时长snr = 15; %解调器输入信噪比dBdt = 0.003; %系统时域采样间隔fs = 1/dt; %系统采样频率df = 0.001; %所需的频率分辨率t = 0:dt:t0;Lt = length(t); %仿真过程中，信号长度snr_lin = 10^(snr/10);%解调器输入信噪比%-------------画出调制信号波形及频谱%产生模拟调制信号m = E*cos(2*pi*f0*t);L = min(abs(m));%包络最低点R = max(abs(m));%包络最高点%画出调制信号波形和频谱clf;figure(1);%%%画出调制信号波形subplot(411);plot(t,m(1:length(t)));axis([0,t0,-R-0.3,R+0.3]);%设置坐标范围xlabel('t');title('调制信号');set(gca,'YTick',-R:1:R);subplot(412);[M,m,df1,f] = T2F_new(m,dt,df,fs); %求出调制信号频谱[Bw_eq] = signalband(M,df,t0); %求出信号等效带宽f_start_low = fc - Bw_eq; %求出产生下边带信号的带通滤波器的起始频率f_cutoff_low = fc; %求出产生下边带信号的带通滤波器的截止频率f_start_high = fc; %求出产生上边带信号的带通滤波器的起始频率f_cutoff_high = fc + Bw_eq; %求出产生上边带信号的带通滤波器的截止频率plot(f,fftshift(abs(M))); %画出调制信号频谱%M：傅里叶变换后的频谱序列xlabel('f');title('调制信号频谱');axis([-fc-5*f0,fc+5*f0,0,max(M)+0.3]);set(gca,'XTick', -10:10:10);set(gca,'XGrid','on');%%%载波及其频谱subplot(413);c = cos(2*pi*fc*t); %载波plot(t,c);axis([0,t0,-E-0.2,E+0.2]);xlabel('t');title('载波');subplot(414); %载波频谱[C,c,df1,f] = T2F_new(c,dt,df,fs);plot(f,fftshift(abs(C))); %画出载波频谱xlabel('f');title('载波频谱');axis([-fc-5*f0,fc+5*f0,0,max(C)+0.3]);set(gca,'XTick', -10:10:10);set(gca,'XGrid','on');%%%已调信号及其频谱figure(2);subplot(321); %画已调信号u = m(1:Lt).*c(1:Lt);plot(t,u);axis([0,t0,-max(u)-0.5,max(u)+0.5]);xlabel('t');title('DSB信号');set(gca,'YTick', -max(u):1:max(u));subplot(322);[U,u,df1,f] = T2F_new(u,dt,df,fs);plot(f,fftshift(abs(U))); %画出已调信号频谱xlabel('f');title('DSB信号频谱');axis([-fc-5*f0,fc+5*f0,0,max(U)+0.3]);set(gca,'XTick', -10:10:10);set(gca,'XGrid','on');%%%滤波法产生SSB信号[H_low,f_low] = bp_f(length(u),f_start_low,f_cutoff_low,df1,fs,1);%求滤波法产生下边带需要的带通滤波器[H_high,f_high] = bp_f(length(u),f_start_high,f_cutoff_high,df1,fs,1);%[H,f] = bp_f(length(sam),f_start,f_cutoff,df1,fs,1);subplot(323);plot(f_low,fftshift(abs(H_low))); %画出带通滤波器xlabel('f');title('下边带带通滤波器');axis([-f_cutoff_low-1,f_cutoff_low+1,-0.05,1.05]);subplot(324);plot(f_high,fftshift(abs(H_high))); %画出带通滤波器xlabel('f');title('上边带带通滤波器');axis([-f_cutoff_high-1,f_cutoff_high+1,-0.05,1.05]);subplot(325);plot(f_low,fftshift(abs(H_low)));hold on; %画出带通滤波器plot(f,fftshift(abs(U))); %画出已调信号频谱axis([-fc-5,fc+5,-0.05,1.05]);xlabel('f');title('下边带信号');subplot(326);plot(f_high,fftshift(abs(H_high)));hold on; %画出带通滤波器plot(f,fftshift(abs(U))); %画出已调信号频谱axis([-fc-5,fc+5,-0.05,1.05]);xlabel('f');title('上边带信号');%%%----------------经过带通滤波器，产生单边带信号（以上边带信号为例）samuf = H_high.*U; %滤波器输出信号的频谱[samu] = F2T_new(samuf,fs); %滤波器输出信号的波形figure(3);subplot(321);plot(t,samu(1:Lt));axis([0,t0,-max(samu)-0.3,max(samu)+0.3]);xlabel('t');title('上边带信号');%%[samuf,samu,df1,f] = T2F_new(samu(1:Lt),dt,df,fs);%上边带信号频谱subplot(322);plot(f,fftshift(abs(samuf))); %画出经过理想带通滤波器后信号频谱xlabel('f');title('上边带信号频谱');axis([-fc-5*f0,fc+5*f0,0,max(samuf)+0.1]);set(gca,'XTick', -10:10:10);set(gca,'XGrid','on');%%%将已调信号送入信道%先根据所给信噪比产生高斯白噪声signal_power = power_x(samu(1:Lt)); %已调信号的平均功率noise_power = (signal_power * fs)/(snr_lin*4*Bw_eq); %求出噪声方差（噪声均值为0）noise_std = sqrt(noise_power); %噪声标准差noise = noise_std * randn(1,Lt); %产生噪声%画出信道高斯白噪声波形及频谱，此时，噪声已实现，为确知信号，可求其频谱subplot(323);plot(t,noise);axis([0,t0,-max(noise),max(noise)]);xlabel('t');title('噪声信号');subplot(324);[noisef,noise,df1,f] = T2F_new(noise,dt,df,fs); %噪声频谱plot(f,fftshift(abs(noisef))); %画出噪声频谱xlabel('f');title('噪声频谱');%%%信道中的信号%叠加了噪声的已调信号频谱sam = samu(1:Lt) + noise(1:Lt);subplot(325);plot(t,sam);axis([0,t0,-max(sam),max(sam)]);xlabel('t');title('信道中的信号');subplot(326);[samf,sam,df1,f] = T2F_new(sam,dt,df,fs); %求出叠加了噪声的已调信号频谱plot(f,fftshift(abs(samf))); %画出叠加了噪声的已调信号频谱xlabel('f');title('信道中信号的频谱');axis([-fc-5*f0,fc+5*f0,0,max(samf)+0.1]);set(gca,'XTick', -10:10:10);set(gca,'XGrid','on');%%%----------------经过带通滤波器%经过理想滤波器后的信号及其频谱DEM = H_high.*samuf; %滤波器输出信号的频谱[dem] = F2T_new(DEM,fs);%滤波器输出信号的波形figure(4);subplot(321); %经过理想带通滤波器后的信号波形plot(t,dem(1:Lt)); %画出经过理想带通滤波器后的信号波形axis([0,t0,-max(dem)-0.3,max(dem)+0.3]);xlabel('t');title('理想BPF输出信号');%%[demf,dem,df1,f] = T2F_new(dem(1:Lt),dt,df,fs);%求经过理想带通滤波器后的信号频谱subplot(322);plot(f,fftshift(abs(demf))); %画出经过理想带通滤波器后信号频谱xlabel('f');title('理想BPF输出信号频谱');axis([-fc-5*f0,fc+5*f0,0,max(demf)+0.1]);set(gca,'XTick', [-10:10:10]);set(gca,'XGrid','on');%%%--------------和本地载波相乘，即混频subplot(323);plot(t,c(1:Lt));axis([0,t0,-E-0.2,E+0.2]);xlabel('t');title('本地载波');subplot(324); %频谱载波[C,c,df1,f] = T2F_new(c(1:Lt),dt,df,fs);plot(f,fftshift(abs(C))); %画出载波频谱xlabel('f');title('本地载波频谱');axis([-fc-5*f0,fc+5*f0,0,max(C)+0.3]);set(gca,'XTick', [-10:10:10]);set(gca,'XGrid','on');%再画出混频后信号及其频谱der = dem(1:Lt).*c(1:Lt); %混频%%subplot(325); %画出混频后的信号plot(t,der);axis([0,t0,-R,R]);xlabel('t');title('混频后的信号');subplot(326);[derf,der,df1,f] = T2F_new(der,dt,df,fs); %求出混频后的信号频谱plot(f,fftshift(abs(derf))); %画出混频后的信号频谱xlabel('f');title('混频后的信号频谱');axis([-2*fc-5*f0,2*fc+5*f0,0,max(derf)+0.3]);set(gca,'XTick', [-10:10:10]);set(gca,'XGrid','on');%%%-----------------经过低通滤波器%画出理想低通滤波器figure(5);[LPF,f] = lp_f(length(der),Bw_eq,df1,fs,1); %求出低通滤波器subplot(411);plot(f,fftshift(abs(LPF))); %画出理想低通滤波器xlabel('f');title('理想LPF');axis([-f0-Bw_eq,f0+Bw_eq,-0.05,1.05]);%%%混频信号经过理想低通滤波器后的频谱及波形DM = LPF.*derf; %理想低通滤波器输出的频谱[dm] = F2T_new(DM,fs); %滤波器的输出波形subplot(412);plot(t,dm(1:Lt)); %画出经过低通滤波器后的解调波形axis([0,t0,-max(dm)-0.2,max(dm)+0.2]);xlabel('t');title('恢复信号');set(gca,'YTick', [-1:0.5:1]);set(gca,'YGrid','on');subplot(413);[dmf,dm,df1,f] = T2F_new(dm(1:Lt),dt,df,fs); %求LPF输出信号的频谱plot(f,fftshift(abs(dmf))); %画出LPF输出信号的频谱xlabel('f');title('恢复信号频谱');axis([-fc,fc,0,max(abs(dmf))+0.1]);set(gca,'XTick', [-10:10:10]);set(gca,'XGrid','on');%%subplot(414);plot(t,m(1:Lt)); %画出调制信号波形xlabel('t');title('调制信号');set(gca,'YTick', [-R:1:R]);axis([0,t0,-R-0.3,R+0.3])xlabel('t');title('调制信号');子函数%序列的傅里叶变换%各参数含义与子函数T2F中的完全相同，完成序列的傅里叶变换function [M,m,df] = fftseq(m,ts,df)fs = 1/ts;if nargin == 2n1 = 0;elsen1 = fs / df;endn2 = length(m);n = 2^(max(nextpow2(n1),nextpow2(n2)));M = fft(m,n);m = [m,zeros(1,n-n2)];df = fs / n;end%计算信号功率function p = power_x(x)%x:输入信号%p:返回信号的x功率p = (norm(x).^2)./length(x);end%将信号从频域转换到时域function [m] = F2T(M,fs)%----------------输入参数%M：信号的频谱%fs:系统采样频率%----------------输出（返回）函数%m:傅里叶逆变换后的信号，注意其长度为2的整数次幂，利用其画波形时，要注意选取m 的一部分，选取长度和所给时间序列t的长度要一致，plot(t,m(1:length(t))),否则会出错m = real(ifft(M))*fs;end%将信号从时域转换到频域function [M,m,df1,f] = T2F(m,ts,df,fs)%----------------输入参数%m：信号%ts:系统时域采样间隔、%df:所需的采样频率%fs:系统采样频率%----------------输出（返回）函数%M：傅里叶变换后的频谱序列%m:输入信号参与傅里叶变换后对应序列，需要注意的是，该序列与输入信号m的区别，其长度是不一样的，输入的m长度不一定是2的整数次幂，而傅里叶变换要求输入信号长度为2的整数次幂，%故傅里叶变换前需要对m信号进行补零操作，其长度有所增加，估输出参数中的m为补零后的输入信号，其长度与输入参数m不一样，但与M,f的长度是一样的，%并且，其与时间序列t所对应的序列m(1:length(t))与输入参数中的m是一致的。
SSB_调制及解调
通信原理仿真作业SSB 调制及解调用matlab 产生一个频率为1Hz ，功率为1 的余弦信源，设载波频率10 c ω = Hz ，,试画出：1、SSB 调制信号的时域波形；2、采用相干解调后的SSB 信号波形；3、SSB 已调信号的功率谱；4、在接收端带通后加上窄带高斯噪声，单边功率谱密度0 n = 0.1，重新解调。
运行结果：1、 SSB 调制信号的时域波形2、 采用相干解调后的SSB 信号波形-1.5-1-0.50.511.5时域波形：调制后的波形与解调前基本一致。
频域波形:3、 SSB 已调信号的功率谱05010015020025030035000.10.20.30.40.50.60.70.8时域波形：4、 加入窄带高斯噪声后重新解调。
时域波形：00.10.20.30.40.50.60.70.80.91-1.5-1-0.50.511.5加噪声解调后波形基本一致频域波形：050100150200250300350-1.5-1-0.50.511.5050100150200250300350020406080100120140160180代码：fm=1;fc=10;am=sqrt(2);Fs=300;wc=2*pi*fc;wm=fm*2*pi;t=0:1/Fs:1;sm=am*cos(wm*t);%原信号figureplot(t,sm);%原信号时域波形s=modulate(sm,fc,Fs,'amssb');%已调制信号S=abs(fft(s));%傅里叶变换figureplot(t,s);%已调制信号时域波形figureplot(S);%已调制信号频域波形sp=s.*cos(wc*t);%乘想干载波fp=3;fs=15;%设计低通滤波器wp=(2*pi*fp)/Fs;ws=(2*pi*fs)/Fs;alphap=0.5;alphas=40;delta1=(10^(alphap/20)-1)/(10^(alphap/20)+1);delta2=10^ (-alphas/20);delta=[delta1,delta2];f=[fp,fs];m=[1,0];[L,fpts,mag,wt]=remezord(f,m,delta,Fs);hn=remez(L,fpts,mag,wt);%设计低通滤波器结束sd=conv(sp,hn);%过低通滤波器SD=abs(fft(sd));figureplot(sd);%解调后的时域波形figureplot(SD);%解调后的频域波形k=s+awgn(s,10,-10);%已调信号加噪声sdk=conv(k,hn);%加噪声后解调figureplot(sdk);%加噪声后解调得到时域波形SDK=abs(fft(sdk));figureplot(SDK);%加噪声后得到信号频域波形。
基于matlab的ssb的调制与解调设计依据
基于matlab的ssb的调制与解调设计依据一、概述在通信领域中，调制与解调是一种重要的信号处理技术。
单边带调制（SSB）是一种常见的调制方式，它在频谱利用率和功率效率方面具有优势，因此被广泛应用于通信系统中。
为了实现SSB的调制与解调，需要设计相应的算法和实现方案。
而Matlab作为一种强大的工程软件，也被广泛用于数字信号处理领域。
本文将围绕基于Matlab的SSB调制与解调的设计依据展开阐述。
二、SSB调制的原理1. SSB调制的概念单边带调制（SSB），是将调制信号的频谱移到正频率轴或负频率轴上的其中一侧而不产生另一频谱的一种调制方式。
SSB调制有上下两种形式，分别称为上边带和下边带。
在实际应用中，常采用抑制载波的方式实现SSB调制。
2. SSB调制的数学表示对于一般的调制信号m(t)，经过SSB调制后得到的调制信号s(t)可表示为：s(t) = m(t)cos(2πfct) - jH[m(t)]sin(2πfct)其中，H[m(t)]为m(t)的希尔伯特变换。
三、SSB调制的设计依据1. 基带信号及滤波SSB调制的第一步是对基带信号进行处理，通常需要进行低通滤波以限制频谱范围。
Matlab提供了丰富的信号处理工具箱，可以方便地实现基带信号的生成和滤波处理。
2. 载波抑制和频谱转移在SSB调制中，需要实现对载波的抑制，从而得到单边带信号。
频谱转移可以通过Matlab中的频谱分析和变换函数来实现。
3. SSB调制系统的搭建基于Matlab，可以通过编写代码来搭建SSB调制系统，包括信号处理、频谱分析、滤波和调制等步骤。
四、SSB解调的原理1. SSB解调的概念SSB解调过程是对接收到的单边带信号进行处理，从而得到原始的基带信号。
解调过程中需要进行频谱转移和滤波，以还原原始信号。
2. SSB解调的数学表示对于接收到的SSB信号s(t)，经过解调后得到的解调信号m(t)可表示为：m(t) = s(t)cos(2πfct) - jH[s(t)]sin(2πfct)其中，H[s(t)]为s(t)的希尔伯特变换。
ssb调制与解调原理
SSB（单边带）调制与解调的原理是基于AM（调幅）的进一步改进。
在AM中，载波信号与音频信号相混频，然后产生的信号通过一个低通滤波器进行过滤，得到的就是AM 信号。
然而，在SSB中，我们移除了下边带（LSB）和载波，只发送上边带（USB）。
这使得带宽减半，效率提高到近100%。
SSB调制原理：
1.基带信号m(t)和高频载波相乘实现DSB信号的调制。
2.DSB信号经过一个滤波器生成SSB。
3.为了实现这一过程，带通滤波器被添加到系统中移除额外的边带。
SSB解调原理：
1.SSB信号经过信道传输之后，再和载波相乘。
2.经过低通滤波器后恢复出原始基带信号。
3.在接收系统中，接收机有自己的载波信号（来自本地振荡器），用以还原单边带信号到原始调幅信号。
SSB的优势：
1.带宽减少了一半，使得在同一频带中可以放置双倍的频道数量（或电台）。
2.除非正在发送信息，否则没有传输载波，这有利于隐蔽信号并提高效率。
典型的AM系统传输存在两个相同边带的问题，为了防止解调时失真，其调制效率上限为33%。
而SSB系统中没有这个问题，其效率近100%。
总的来说，SSB调制与解调原理是基于AM的进一步优化，通过移除一个边带和载波，使得带宽减少了一半，同时提高了传输效率。
单边带调制的原理
单边带调制的原理单边带调制（Single Sideband Modulation，SSB）是一种调制方式，通过只传输调制信号谐波的一半，可以有效地利用频谱资源。
单边带调制的原理主要涉及信号的频域分析、滤波和混频等技术。
以下将详细介绍单边带调制的原理。
单边带调制的原理可以分为两个主要步骤：解调和调制。
首先，先来了解解调的过程。
解调是将原始信息信号从调制信号中还原出来的过程。
在单边带调制中，解调主要包括两个步骤：混频和滤波。
混频是指将调制信号与一个本地振荡器的正弦波相乘，以实现频带的平移。
这个本地振荡器的频率需要与调制信号的中心频率相同，但相位差为180度。
通过混频，原来调制信号的频谱被平移到基带频率附近，便于后续的解调处理。
然后，通过滤波将频谱平移到原始信息信号所在的频率范围。
滤波器的作用是去除混频后得到的信号中不需要的频率部分，只保留原始信息信号的频谱。
通常使用低通滤波器来实现，去掉高频部分。
接下来，让我们来介绍调制的过程。
调制是指将原始的信息信号转换为能够传输的调制信号的过程。
在单边带调制中，调制主要包括频带转换以及调制波形的生成两个步骤。
频带转换是通过一个带通滤波器实现的，将原始信息信号的频谱转换到一个较高的频率范围，以提供给后续的调制过程。
这个频带转换的频率范围要与解调过程中的本地振荡器频率相匹配。
调制波形的生成是指将频带转换后的信号与一个载波进行调制。
在单边带调制中，通常使用幅度调制（AM）或者相干调制（AM）来生成调制波形。
幅度调制通过改变载波的振幅来实现信号的调制，而相干调制通过改变载波的相位来实现信号的调制。
在生成调制波形时，通过抑制调制波形的一边的频谱，从而实现单边带调制的效果。
总结一下，单边带调制的原理主要包括频谱分析、滤波和混频、调制波形的生成等步骤。
通过这些步骤，我们可以将原始信息信号转换为单边带调制信号，从而实现频谱资源的有效利用。
单边带调制应用广泛，例如在无线通信、广播和电视传输中都得到了广泛的应用。
SSB单边带调制与解调
目录1 设计目的与要求 11.1 设计目的 11.2 设计要求 12 设计方案 12.1 设计原理 12.1.1滤波法 22.2.2 相移法 32.2 相干解调 43 系统设计 53.1 Simulink工作环境 53.2 SSB信号调制 53.2.1 调制模型构建与参数设置 5 3.2.2 仿真结果与分析 63.3 SSB相干解调 83.3.1 解调模型构建与参数设置 8 3.3.2 仿真结果及分析 93.4 加入高斯噪声的调制与解调 113.4.1模型构建 113.4.2 仿真结果及分析 123.5 不同噪声对信道影响 164 心得体会 17参考文献 171 设计目的与要求1.1 设计目的本课程设计是实现SSB的调制与相干解调，以及在不同噪声下对信道的影响。
信号的调制与解调在通信系统中具有重要的作用。
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。
解调是调制的逆过程，即是将已调制的信号还原成原始基带信号的过程。
信号的接收端就是通过解调来还原已调制信号从而读取发送端发送的信息。
因此信号的解调对系统的传输有效性和传输可靠性有着很大的影响。
调制与解调方式往往决定了一个通信系统的性能。
单边带SSB信号的解调采用相干解调法，这种方式被广泛应用在载波通信和短波无线电话通信中。
Simulink是MATLAB中的一种可视化仿真工具，是一种基于MATLAB的框图设计环境，是实现动态系统建模、仿真和分析的一个软件包，被广泛应用于线性系统、非线性系统、数字控制及数字信号处理的建模和仿真中。
Simulink可以用连续采样时间、离散采样时间或两种混合的采样时间进行建模，它也支持多速率系统，也就是系统中的不同部分具有不同的采样速率。
为了创建动态系统模型，Simulink提供了一个建立模型方块图的图形用户接口(GUI) ，这个创建过程只需单击和拖动鼠标操作就能完成，它提供了一种更快捷、直接明了的方式，而且用户可以立即看到系统的仿真结果。
SSB信号的调制与解调
SSB信号的调制与解调一．题目要求：用matlab 产生一个频率为1Hz，功率为1 的余弦信源，设载波频率ωc=10Hz，,试画出：SSB 调制信号的时域波形；采用相干解调后的SSB 信号波形；SSB 已调信号的功率谱；在接收端带通后加上窄带高斯噪声，单边功率谱密度0 n = 0.1，重新解调。
二．实验原理：1.单边带调制只传送一个边带的调制方式，SSB信号的带宽是与消息信号m(t)相同。
对信号采取先调制搬频，再过低通（高通）滤波器取上（下）边带的方法进行调制。
2. 单边带信号解调方法：相干解调法相干解调后让信号过低通滤波器，取得有用信号()t m 21，其幅度为调制信号一半。
三． 实验结果与分析1. 信号发送端调制信号与载波时域图形：由题意生成一个频率为1Hz ，功率为1 的余弦信源，设载波频率ωc =10Hz ，如图：如图，调制信号为低频信号，载波为高频信号。
tt()()[]()()()t t m t t m t m tt t m t t m 0002sin ˆ212cos 2121cos sin ˆcos ωωωωω++=+2. 假设信道理想，对信号进行调制与解调：如图可知，经相干解调后的单边带信号时域形状不变，仅仅是幅度变为原信号的一半。
3. 调制信号、SSB 信号与解调后信号频谱比较：-2-1012调制信号时域波形-1-0.500.51相干解调后的信号时域波形t-20-15-10-50510152002调制信号功率谱f-20-15-10-5051015202SSB 信号功率谱f-20-15-10-50510152001调制信号功率谱f由信号频谱图可知：（1） S SB 调制是对调制信号进行搬频之后去边带，其频带宽度与原调制信号相同，频带利用率提高。
（2） 对SSB 信号进行相干解调还原出原始信号的频谱与原调制信号相同，但其幅度减半。
从数学公式结合物理角度看，SSB 信号进行相干解调后仅有()t m 21为有用信号，其余频率成分被低通滤波器滤掉了。
ssb调制与解调过程中信号在时域和频域的变化过程
ssb调制与解调过程中信号在时域和频域的变化过程一、引言调制是无线通信中的重要技术，它通过改变传输信号的某些特性，将基带信号转换成适合于无线传输的射频信号。
而单边带调制（SSB）则是调制技术中的一种重要形式，它在传输中能够节省频谱资源并提高信号的抗干扰能力。
在SSB调制和解调过程中，信号在时域和频域上会发生怎样的变化呢？本文将对这一问题进行深入探讨。
二、SSB调制的过程1. 信号处理：对要传输的基带信号进行预处理，包括采样、量化和编码等步骤。
2. 调制器：经过信号处理后的基带信号被送入调制器，进行SSB调制处理。
在SSB调制过程中，通过载波频率的偏移，将信号的两个边带“抑制”掉，只保留一个。
这样可以减小信号所占用的频谱带宽，从而提高频谱利用率。
三、SSB调制过程中信号的时域变化在SSB调制过程中，信号在时域上会发生怎样的变化呢？1. 信号的时域波形：经过SSB调制，基带信号经过调制器后，其时域波形会发生改变。
原本带宽较宽的基带信号，经过调制后只剩下一个频带较窄的信号。
2. 信号的功率：由于SSB调制抑制了一个边带，因此信号功率相比于DSB（双边带调制）会减小一半。
这也意味着在传输中需要更加高效地利用功率资源。
四、SSB调制过程中信号的频域变化在频域上，经过SSB调制后的信号会有怎样的变化呢？1. 频谱的变化：经过SSB调制的信号，其频谱图会显示出两个对称的频带，而中心频率与原始载波频率相对偏移了一个信号带宽。
这样的频谱特性，正是SSB调制技术的显著特点之一。
2. 抗干扰能力：由于SSB调制只传输一个边带，因而对于噪声干扰有较好的抵抗能力。
在信号传输过程中，只需关注一个较窄的频带，避开了另一个边带可能带来的干扰。
五、SSB解调的过程解调是将调制后的信号恢复成原来的基带信号的过程。
在SSB解调的过程中，信号在时域和频域上会有何变化呢？1. 解调过程：SSB解调通常采用同频解调的方式，即将载波信号和解调信号相乘，然后通过滤波器去除多余的频率分量，最终得到原始的基带信号。
ssb调制和解调的matlab程序
一、概述信号调制和解调是通信领域中非常重要的技术，它涉及到信号的传输和恢复以及系统的性能优化。
在调制解调技术中，SSB（Single Side Band）调制是一种常用的调制技术，它可以将基带信号转换成一个侧带信号，从而减小信号的带宽，提高信号传输的效率。
在本文中，我们将介绍如何使用Matlab编写SSB调制和解调的程序。
二、SSB调制的Matlab程序编写1. 信号的生成我们需要生成一个基带信号。
我们可以使用Matlab的信号生成函数来创建一个频率为f的正弦信号，表示为s(t)=A*cos(2*pi*f*t)，其中A为信号的幅度，f为信号的频率，t为时间变量。
这个正弦信号将作为SSB调制的输入信号。
2. 调制接下来，我们需要对生成的基带信号进行SSB调制。
SSB调制的本质是将基带信号进行频率偏移，使得信号只存在一个侧带。
我们可以使用Matlab的频谱平移函数来实现SSB调制，具体的步骤如下：(1) 对基带信号进行频谱平移，使得信号的频率向上或向下偏移f，即sSB(t) = s(t)*exp(j*2*pi*f*t)。
(2) 使用Matlab的滤波函数对平移后的信号进行滤波，得到SSB调制后的信号sSB(t)。
3. 绘制频谱在得到SSB调制后的信号后，我们可以使用Matlab的频谱分析函数对信号的频谱进行分析，得到信号的频谱图像。
这可以帮助我们验证SSB调制的效果，确保信号只存在一个侧带。
三、SSB解调的Matlab程序编写1. 接收信号在进行SSB解调之前，我们首先需要先接收到SSB调制后的信号。
我们可以使用Matlab的通信接收函数来模拟信号的接收过程，并得到接收的信号sR(t)。
2. 解调接下来，我们需要对接收到的信号进行SSB解调。
SSB解调的本质是将信号的频率还原到原始的基带频率。
具体的步骤如下：(1) 对接收到的信号进行频谱平移的逆操作，得到平移前的信号sD(t) = sR(t)*exp(-j*2*pi*f*t)。