DSB调制与解调的MATLAB实现及

DSB信号的调制与解调学生：王祥班级：通信111指导老师：文欢摘要•本次课程设计用于实现模拟调制信号经DSB调制后的解调过程。信号的调制与解调在通信系统中具有重要的作用。调制过程实际上是一个频谱搬移的过程，即是将低频信号的频谱（调制信号）搬移到载频位置（载波）。而解调是调制的逆过程，即是将已调制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能够决定一个通信系统的性能。双边带DSB调制信号的解调采用相干解调法（即是将已调信号与相同载波频率相乘），这种方式被广泛应用在载波通信和短波无线电话通信中。但是由于在信道传输过程中必将引入高斯白噪声，虽然经过带通滤波器后会使其转化为窄带噪声，但它依然会对解调信号造成影响，即使其失真，而这种失真是不可避免的。DSB调制与解调原理DSB调制原理tccos)(tm)(tsDSB×图3-7DSB调制器模型DSB调制器模型ttmtscDSBcos)()()]()([21)(ccDSBMMS图形cos0tOttOm(t)sDSB(t)OtO－ccM()OH－HSDSB()O－cc载波反相点2HDSB解调原理图带通滤波器sm(t)sm(t)n(t)ni(t)mo(t)no(t)低通滤波器cosct＋DSB是AM调制的一种，AM信号通过信道后自然会叠加有燥声，经过接收天线进入带通滤波器。BPF的作用有两个，一是让AM信号直接通过，二是滤出带外噪声。AM信号通过BFP后与本地载波相乘后。进入LPF，LPF的截止频率设定为一个定值，它不允许频率大于截止频率的成分通过，因此LPF的输出仅为与要的信号。原理简述DSB解调原理基于MATLAB仿真结果•无高斯白噪声时DSB信号调制过程•ts=0.01;%定义变量区间步长•t0=2;%定义变量区间终止值•t=-t0:ts:t0;%定义变量区间取值情况•fc=10;%给出相干载波的频率•A=1;%定义调制信号幅度•fa=1;%定义调制信号频率•mt=A*cos(2*pi*fa.*t);%输入调制信号表达式•ct=cos(2*pi*fc.*t);%输入载波信号表达式•psnt=mt.*ct;%输出调制信号表达式•subplot(5,1,1);%划分画图区间•plot(t,mt,'g');%画出调制信号波形•title('输入信号波形');•xlabel('Variablet');•ylabel('Variablemt');•subplot(5,1,2);•plot(t,ct,'b');%画出载波信号波形•title('输入载波波形');DSB信号调制过程•xlabel('Variablet');•ylabel('Variablect');•subplot(5,1,3);•plot(1:length(psnt),psnt,'r');%length用于长度匹配•title('已调信号波形');%画出已调信号波形•xlabel('Variablet');•ylabel('Variablepsnt');•mt1=fftshift(fft(mt));•mt2=abs(mt1.^2);•df=1/(2*t0);•ff=length(mt1);•f=-ff/2*df:df:ff/2*df-df;•subplot(5,1,4);•plot(f,mt2);%调制信号功率谱密度•psnt1=fftshift(fft(psnt));•psnt2=abs(psnt1.^2);•subplot(5,1,5);•plot(f,psnt2);%已调信号功率谱密度高斯白噪声信道特性分析•在实际信号传输过程中，通信系统不可避免的会遇到噪声，例如自然界中的各种电磁波噪声和设备本身产生的热噪声、散粒噪声等，它们很难被预测。而且大部分噪声为随机的高斯白噪声，所以在设计时引入噪声，才能够真正模拟实际中信号传输所遇到的问题，进而思考怎样才能在接受端更好地恢复基带信号。信道加性噪声主要取决于起伏噪声，而起伏噪声又可视为高斯白噪声，因此我在此环节将对双边带信号添加高斯白噪声来观察噪声对解调的影响情况。•为了具体而全面地了解噪声的影响问题，分别引入大噪声（信噪比为20dB）与小噪声（信噪比为2dB）作用于双边带信号，再分别对它们进行解调，观察解调后的信号受到了怎样的影响。•在此过程中，我用函数来添加噪声，此函数功能为向信号中添加噪声功率为其方差的高斯白噪声。•正弦波通过加性高斯白噪声信道后的信号为：•故其有用信号功率为：•噪声功率为：•信噪比满足公式:()cos()()crtAtnt22AS2NSN1010log()SBN高斯白噪声信道特性分析•则可得到公式:2210210BA我们可以通过这个公式方便的设置高斯白噪声的方差。高斯白噪声信道特性：•分别在大信噪比和小信噪比两种情况下，已调信号的波形仿真结果如图-2-1012-2-1012小信噪比高斯白躁声VariabletVariablenit-2-1012-4-202叠加小信噪比已调信号波形VariabletVariablepsnt-2-1012-0.2-0.100.10.2大信噪比高斯白躁声VariabletVariablenit-2-1012-2-1012叠加大信噪比已调信号波形VariabletVariablepsmt高斯白噪声信道特性•clf;%清除窗口中的图形•ts=0.01;%定义变量区间步长•t0=2;%定义变量区间终止值•t=-t0+0.0001:ts:t0;%定义变量区间•fc=10;%给出相干载波的频率•A=1;%定义输入信号幅度•fa=1;%定义调制信号频率•mt=A*cos(2*pi*fa.*t);%输入调制信号表达式•xzb=2;%输入小信噪比(dB)•snr=10.^(xzb/10);•[h,l]=size(mt);%求调制信号的维数•fangcha=A*A./(2*snr);%由信噪比求方差•nit=sqrt(fangcha).*randn(h,l);%产生小信噪比高斯白躁声•psmt=mt.*cos(2*pi*fc.*t);%输出调制信号表达式•psnt=psmt+nit;%输出叠加小信噪比已调信号波形•xzb=20;%输入大信噪比(dB)•snr1=10.^(xzb/10);•[h,l]=size(mt);%求调制信号的维数•fangcha1=A*A./(2*snr1);%由信噪比求方差•nit1=sqrt(fangcha1).*randn(h,l);%产生大信噪比高斯白噪声•psnt1=psmt+nit1;%输出已调信号波形高斯白噪声信道特性•subplot(2,2,1);%划分画图区间•plot(t,nit,'g');%画出输入信号波形•title('小信噪比高斯白躁声');•xlabel('Variablet');•ylabel('Variablenit');•subplot(2,2,2);•plot(t,psnt,'b');•title('叠加小信噪比已调信号波形');•xlabel('Variablet');•ylabel('Variablepsnt');•subplot(2,2,3);•plot(t,nit1,'r');%length用于长度匹配•title('大信噪比高斯白躁声');%画出输入信号与噪声叠加波形•xlabel('Variablet');•ylabel('Variablenit');•subplot(2,2,4);•plot(t,psnt1,'k');•title('叠加大信噪比已调信号波形');%画出输出信号波形•xlabel('Variablet');•ylabel('Variablepsmt');高斯白噪声信道特性：•由于在解调过程中，当噪声相对于有用信号较大时会会对有用信号造成失真，从而使解调出来的信号不能完全反应调制信号的信息，而信噪比较小时造成的失真比较小，从而反应调制信息也比较准确。调制解调仿真过程：-2-1012-1-0.500.51输入信号波形VariabletVariablemt-2-1012-0.2-0.100.10.2输入噪声波形VariabletVariablenit0100200300400-2-1012输入信号与噪声叠加波形VariabletVariablesnit-2-1012-1-0.500.51输出信号波形VariabletVariablepsmt-2-1012-0.2-0.100.10.2输出噪声波形VariabletVariablepnit-2-1012-2-1012输出信号与输出噪声叠加波形VariabletVariablepsnt0204060050100150低通滤波器频域波形VariablewVariablehtw150200250-20-1001020低通滤波器时域波形VariabletVariablepsnt200300400500600-50050输出信号与输出噪声叠加波形VariabletVariablejt调制解调仿真过程•clf;%清除窗口中的图形•ts=0.01;%定义变量区间步长•t0=2;%定义变量区间终止值•t=-t0+0.0001:ts:t0;%定义变量区间•fc=10;%给出相干载波的频率•A=1;%定义输入信号幅度•fa=1;%定义调制信号频率•mt=A*cos(2*pi*fa.*t);%输入调制信号表达式•xzb=20;%输入信噪比(dB)•snr=10.^(xzb/10);•[h,l]=size(mt);%求调制信号的维数•fangcha=A*A./(2*snr);%由信噪比求方差•nit=sqrt(fangcha).*randn(h,l);%产生高斯白噪声•snit=mt+nit;%调制信号与噪声叠加•psmt=mt.*cos(2*pi*fc.*t);%输出调制信号表达式•pnit=nit.*cos(2*pi*fc.*t);%输出噪声表达式调制解调仿真过程•psnt=psmt+pnit;%输出已调信号波形•jic=psnt.*cos(2*pi*fc.*t);%调制信号乘以相干载波•ht=(2*pi*fc.*sin(2*pi*fc.*t)./(2*pi*fc.*t))./pi;%低通滤波器的时域表达式•htw=abs(fft(ht));%低通滤波器的频域表达式•jt=conv(ht,jic);%解调信号的时域表达式•subplot(3,3,1);%划分画图区间•plot(t,mt,'g');%画出输入信号波形•title('输入信号波形');•xlabel('Variablet');•ylabel('Variablemt');•subplot(3,3,2);•plot(t,nit,'b');•title('输入噪声波形');•xlabel('Variablet');•ylabel('Variablenit');调制解调仿真过程•subplot(3,3,3);•plot(1:length(snit),snit,'r');%length用于长度匹配•title('输入信号与噪声叠加波形');%画出输入信号与噪声叠加波形•xlabel('Variablet');•ylabel('Variablesnit');•subplot(3,3,4);•plot(t,psmt,'k');•title('输出信号波形');%画出输出信号波形•xlabel('Variablet');•ylabel('Variablepsmt');•subplot(3,3,5);•plot(t,pnit,'k');•title('输出噪声波形');%画出输出噪声波形调制解调仿真过程•xlabel('Variablet');•ylabel('Variablepnit');•subplot(3,3,6);•plot(t,psnt,'k');•title('输出信