通信系统设计实训

通信系统综合设计实训2学院：通信与信息工程学院专业：电子信息工程指导教师：李季碧班级：0121208班姓名：周易德学号：20122147092015年3月14日第1页共32页实验一：模拟调制系统的仿真设计一、实验目的1、掌握模拟调制系统的调制和解调原理；2、理解相干解调。二、仿真内容1、画出AM、DSB、SSB调制信号的时域波形和频谱图。2、完成DSB信号的调制和相干解调。3、完成DSB信号本地载波同频不同相时的解调。三、DSB系统模型四、仿真步骤及输出结果1、AM、DSB、SSB调制信号的时域波形和频谱图基带信号为fm=1hz的余弦信号，载波为fc=10Hz的余弦信号。绘制基带信号、载波信号和已调信号的时域波形及其频谱。重庆邮电大学第2页共32页2、DSB信号的相干解调重庆邮电大学第3页共32页将DSB已调信号与相干载波相乘;设计低通滤波器，将乘法器输出中的高频成分滤除，得到解调信号，比较解调信号和原始的基带信号。3、本地载波非相干时的DSB解调假定相位偏移分别为pi/8pi/4pi/3pi/2时，绘制解调信号的波形。重庆邮电大学第4页共32页五、思考题1、AM和DSB信号的功率谱的区别是什么？答：如图所示，AM信号功率谱在载频处有较高的功率分布，而DSB在载频处没有功率分布。2、采用相干解调时，接收端的本地载波与发送载波同频不同相时，对解调性能有何影响？答：如实验结果（下图），可知随着相偏越来越大，解调器输出波形幅度也越来越小，并最终在相偏π/2时，幅度变为0。重庆邮电大学第5页共32页六、心得体会在本次的实验中，我学会了matlab的基本使用方法并复习了通信原理的相关知识；认识到了matlab在通信系统设计中的巨大作用；也坚定了我努力学习掌握matlab这一有力的数学工具的决心。在以前的学习中，一直没能直观地理解数学软件是如何解决实际问题的。感谢学校和老师给我们提供了这样一门实践类课程，我一定在明后天的实验中珍惜这个宝贵的机会。七、实验代码closeall;clearall;clc;fc=10000;fm=1000;fs=fc*10;%每周期采样10次dt=1/fs;t=0:dt:6/fm;%基带信号与载波mt=cos(2*pi*fm*t);ct=cos(2*pi*fc*t);%DSB波与AM波s_am=(mt+1).*ct;s_dsb=mt.*ct;s_ssbu=0.5*ct.*mt-imag(0.5*sin(2*pi*fc*t).*hilbert(mt));s_ssbl=0.5*ct.*mt+imag(0.5*sin(2*pi*fc*t).*hilbert(mt));%dsb解调s=s_dsb.*ct;%dsb通过乘法器wc=1.5*2*pi*fm/fs;B=fir1(16,wc/pi);%滤波器设计so=filter(B,1,s);%本地载波出现相偏so1=filter(B,1,s_dsb.*cos(2*pi*fc*t+pi/8));so2=filter(B,1,s_dsb.*cos(2*pi*fc*t+pi/4));so3=filter(B,1,s_dsb.*cos(2*pi*fc*t+pi/3));so4=filter(B,1,s_dsb.*cos(2*pi*fc*t+pi/2));%fftn=4096;f=(0:n-1)*fs/n;f=f-0.5*fs;MT=fftshift(fft(mt,n));AM=fftshift(fft(s_am,n));DSB=fftshift(fft(s_dsb,n));CT=fftshift(fft(ct,n));SSB=fftshift(fft(s_ssbu,n));SSB2=fftshift(fft(s_ssbl,n));S=fftshift(fft(s,n));SO=fftshift(fft(so,n));%时域波形输出重庆邮电大学第6页共32页figure(1);subplot(2,1,1);plot(t,mt);xlabel('t');ylabel('mt');axis([06/fm-22.2]);title('基带信号');subplot(2,1,2);plot(t,ct);xlabel('t');ylabel('ct');axis([06/fm-1.11.1]);title('载波信号');figure(2);subplot(4,1,1);plot(t,s_am);xlabel('t');ylabel('AM信号');axis([06/fm-22.2]);title('AM调制波时域信号');subplot(4,1,2);plot(t,s_dsb);xlabel('t');ylabel('DSB信号');axis([06/fm-22.2]);title('DSB调制波时域信号');subplot(4,1,3);plot(t,s_ssbu);xlabel('t');ylabel('SSB信号');axis([06/fm-22.2]);title('SSB（上边带）调制波时域信号');subplot(4,1,4);plot(t,s_ssbl);xlabel('t');ylabel('SSB信号');axis([06/fm-22.2]);title('SSB（下边带）调制波时域信号');%频域分析figure(3);subplot(3,2,1);plot(f,abs(MT));axis([-1.6*fc1.6*fc0350]);xlabel('f');title('mt频谱图');subplot(3,2,2);plot(f,abs(CT));axis([-1.6*fc1.6*fc0350]);xlabel('f');title('ct频谱图');重庆邮电大学第7页共32页subplot(3,2,3);plot(f,abs(AM));axis([-1.6*fc1.6*fc0350]);xlabel('f');title('am频谱图');subplot(3,2,4);plot(f,abs(DSB));axis([-1.6*fc1.6*fc0350]);xlabel('f');title('dsb频谱图');subplot(3,2,5);plot(f,abs(SSB));axis([-1.6*fc1.6*fc0350]);xlabel('f');title('ssb上边带频谱图');subplot(3,2,6);plot(f,abs(SSB2));axis([-1.6*fc1.6*fc0350]);xlabel('f');title('ssb下边带频谱图');%dsb波解调figure(4);subplot(3,1,1);plot(f,abs(S));axis([-2.5*fc2.5*fc0350]);xlabel('f');title('解调器乘法器输出信号频谱图');subplot(3,1,2);plot(f,abs(SO));axis([-2.5*fc2.5*fc0350]);xlabel('f');title('解调器最终输出波形频谱图');subplot(3,1,3);plot(t,mt);xlabel('t');ylabel('mt');axis([06/fm-22.2]);title('解调器输出的时域波器');%本地载波存在相移时的幅度变化figure(5);subplot(4,1,1);plot(t,so1);xlabel('t');ylabel('幅度');axis([06/fm-0.60.6]);title('相偏pi/8');subplot(4,1,2);plot(t,so2);xlabel('t');ylabel('幅度');axis([06/fm-0.60.6]);title('相偏pi/4');subplot(4,1,3);plot(t,so3);xlabel('t');ylabel('幅度');重庆邮电大学第8页共32页axis([06/fm-0.60.6]);title('相偏pi/3');subplot(4,1,4);plot(t,so4);xlabel('t');ylabel('幅度');axis([06/fm-0.60.6]);title('相偏pi/2');Clc;第9页共32页实验二信源编码一、教学目的：1、掌握A律13折线的编码方法。2、理解信道编码的作用。3、理解量化级数、量化方法与量化信噪比的关系。理解非均匀量化的优点。二、仿真内容1、对抽样信号进行均匀量化，改变量化级数和信号大小，根据MATLAB仿真获得量化误差和量化信噪比。2、对抽样信号进行A律压缩、均匀量化，改变量化级数和信号大小，根据MATLAB仿真获得量化误差和量化信噪比。三、仿真步骤及输出结果1、均匀量化1)产生一个周期的正弦波，以1000Hz频率进行采样，并进行8级均匀量化，用plot函数在同一张图上绘出原信和量化后的信号重庆邮电大学第10页共32页2）以32Hz的抽样频率对x(t)进行抽样，并进行8级均匀量化。绘出正弦波波形(用plot函数)、样值图，量化后的样值图、量化误差图(后三个用stem函数)。3）以2000Hz对x(t)进行采样，改变量化级数，分别仿真得到编码位数为2～8位时的量化信噪比，绘出量化信噪比随编码位数变化的曲线。另外绘出理论的量化信噪比曲线进行比较。重庆邮电大学第11页共32页4)在编码位数为8和12时采用均匀量化，在输入信号衰减为0～50dB时，以均匀间隔5dB仿真得到均匀量化的量化信噪比，绘出量化信噪比随信号衰减变化的图形。注意，输入信号减小时，量化范围不变；抽样频率为2000Hz。2、A律压缩量化1)对余弦信号按A律进行压缩，然后以32Hz的抽样频率进行抽样，再进行8级均匀量化。压扩参数A=87.6。绘出压缩前后的信号波形图(用plot函数)、样值图、量化后的样值图(后两个用stem函数)。重庆邮电大学第12页共32页2）在编码位数为8和12时均匀量化、编码位数为8时A律压扩量化，在输入信号衰减为0～50dB时，以均匀间隔5dB仿真得到量化信噪比，绘出量化信噪比随信号衰减变化的图形。另外绘出8和12位编码时采用均匀量化的理论量化信噪比曲线进行比较。注意，输入信号减小时，量化范围不变；抽样频率为2000Hz。四、思考题1）量化信噪比与量化级数(或编码位数)的关系是怎样的？答：实验数据表明：量化级数越多即编码位数越多，则信噪比越高，量化噪声越小。原因很简单级数多，则量化区间小。又因为量化电平与实际电平差距不会超过半个量化区间。因此，量化级数越多则量化误差越小，量化信噪比越高。2）A律压缩量化相比均匀量化的优势是什么？答：A律曲线是一个凸函数，对于小幅度样点能进行更精确的编码。而对于大幅度信号则进行较粗狂的量化。3）信道编码的作用是什么？答：提高通信的可靠性，通过向信息码中添加校验码的方法，使得码字具有纠错检错能力。虽然加入了冗余，牺牲了有效性，但是提升了可靠性。五、心得体会本次试验中，我复习了上学期的通信原理知识，补上了理论课上忽略的知识漏洞，理解了信源和信道编码的本重庆邮电大学第13页共32页质。我还学会了使用matlab中的循环控制语句，并了解了matlab作为专业的数学软件，其库函数是多么的强大。在本次试验中我还第一次在matlab中使用了函数，感觉到了m语言和C语言的共同之处。六、实验代码closeall;clearall;clc;%1均匀量化%八级均匀量化fs=3200;%PS:为能被32整除，选择了3200t=0:1/fs:1;xt=0.99999999*sin(2*pi*t);%32hz采样t_sample=0:1/32:1;xt_sample=downsample(xt,fs/32);%对xt（3200hz）进行量化[xqv,~,~]=quantify(xt,3);%第一幅图：输入信号与量化信号figure(1);plot(t,xt);holdon;gridon;plot(t,xqv,'r');tit