調(diào)頻廣播系統(tǒng)仿真設(shè)計(jì)-課程設(shè)計(jì)任務(wù)書_第1頁
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文檔簡介

1、<p><b>  xx郵電大學(xué)</b></p><p><b>  課程設(shè)計(jì)任務(wù)書</b></p><p>  課程名稱 調(diào)頻廣播系統(tǒng)仿真設(shè)計(jì)</p><p><b>  院系 </b></p><p><b>  專業(yè)班級(jí) </

2、b></p><p><b>  姓名 </b></p><p><b>  指導(dǎo)老師 </b></p><p><b>  目 錄</b></p><p><b>  引 言3</b></p><p&g

3、t;  一.課程設(shè)計(jì)的目的與要求3</p><p>  1.1 課程設(shè)計(jì)的目的3</p><p>  1.2 課程設(shè)計(jì)的要求3</p><p>  二.FM調(diào)制解調(diào)系統(tǒng)設(shè)計(jì)3</p><p>  2.1 FM調(diào)制模型的建立4</p><p>  2.2 調(diào)制過程分析5</p><

4、p>  2.3 FM解調(diào)模型的建立6</p><p>  2.4 解調(diào)過程分析7</p><p>  2.5 高斯白噪聲信道特性8</p><p>  2.6 調(diào)頻系統(tǒng)的抗噪聲性能分析11</p><p><b>  三.仿真實(shí)現(xiàn)12</b></p><p>  3.1

5、MATLAB源代碼13</p><p>  3.2 仿真結(jié)果17</p><p><b>  四.心得體會(huì)20</b></p><p><b>  五.參考文獻(xiàn)20</b></p><p><b>  引 言</b></p><p>  一.

6、課程設(shè)計(jì)的目的與要求</p><p> ?。?)掌握使用Matlab語言及其工具箱進(jìn)行基本信號(hào)分析與處理的方法。 </p><p> ?。?)用matlab和simulink設(shè)計(jì)一個(gè)通信系統(tǒng),加深對(duì)通信原理基本原理和matlab應(yīng)用技術(shù)的理解; </p><p>  (3)提高和挖掘?qū)W生將所學(xué)知識(shí)與實(shí)際應(yīng)用相結(jié)合的能力;</p><p>  

7、(4)培養(yǎng)學(xué)生的合作精神和獨(dú)立分析問題和解決問題的能力;</p><p>  (5)提高學(xué)生科技論文的寫作水平。 </p><p>  1.2 課程設(shè)計(jì)的要求</p><p>  要求能夠熟練應(yīng)用MATLAB語言編寫基本的通信系統(tǒng)的應(yīng)用程序,進(jìn)行模擬調(diào)制系統(tǒng),數(shù)字基帶信號(hào)的傳輸系統(tǒng)的建模、設(shè)計(jì)與仿真。</p><p>  二.FM調(diào)制解調(diào)

8、系統(tǒng)設(shè)計(jì)</p><p>  通信的目的是傳輸信息。通信系統(tǒng)的作用就是將信息從信息源發(fā)送到一個(gè)或多個(gè)目的地。對(duì)于任何一個(gè)通信系統(tǒng),均可視為由發(fā)送端、信道和接收端三大部分組成(如圖1所示)。</p><p>  圖1 通信系統(tǒng)一般模型</p><p>  信息源(簡稱信源)的作用是把各種信息轉(zhuǎn)換成原始信號(hào)。根據(jù)消息的種類不同信源分為模擬信源和數(shù)字信源。發(fā)送設(shè)備的作用

9、產(chǎn)生適合傳輸?shù)男盘?hào),即使發(fā)送信號(hào)的特性和信道特性相匹配,具有抗噪聲的能力,并且具有足夠的功率滿足原距離傳輸?shù)男枨蟆?lt;/p><p>  信息源和發(fā)送設(shè)備統(tǒng)稱為發(fā)送端。</p><p>  發(fā)送端將信息直接轉(zhuǎn)換得到的較低頻率的原始電信號(hào)稱為基帶信號(hào)。通?;鶐盘?hào)不宜直接在信道中傳輸。因此,在通信系統(tǒng)的發(fā)送端需將基帶信號(hào)的頻譜搬移(調(diào)制)到適合信道傳輸?shù)念l率范圍內(nèi)進(jìn)行傳輸。這就是調(diào)制的過程。&

10、lt;/p><p>  信號(hào)通過信道傳輸后,具有將信號(hào)放大和反變換功能的接收端將已調(diào)制的信號(hào)搬移(解調(diào))到原來的頻率范圍,這就是解調(diào)的過程。</p><p>  信號(hào)在信道中傳輸?shù)倪^程總會(huì)受到噪聲的干擾,通信系統(tǒng)中沒有傳輸信號(hào)時(shí)也有噪聲,噪聲永遠(yuǎn)存在于通信系統(tǒng)中。由于這樣的噪聲是疊加在信號(hào)上的,所以有時(shí)將其稱為加性噪聲。噪聲對(duì)于信號(hào)的傳輸是有害的,它能使模擬信號(hào)失真。在本仿真的過程中我們假設(shè)信

11、道為高斯白噪聲信道。</p><p>  調(diào)制在通信系統(tǒng)中具有十分重要的作用。一方面,通過調(diào)制可以把基帶信號(hào)的頻譜搬移到所希望的位置上去,從而將調(diào)制信號(hào)轉(zhuǎn)換成適合于信道傳輸或便于信道多路復(fù)用的已調(diào)信號(hào)。另一方面,通過調(diào)制可以提高信號(hào)通過信道傳輸時(shí)的抗干擾能力,同時(shí),它還和傳輸效率有關(guān)。具體地講,不同的調(diào)制方式產(chǎn)生的已調(diào)信號(hào)的帶寬不同,因此調(diào)制影響傳輸帶寬的利用率??梢?,調(diào)制方式往往決定一個(gè)通信系統(tǒng)的性能。在本仿真

12、的過程中我們選擇用調(diào)頻調(diào)制方法進(jìn)行調(diào)制。</p><p>  調(diào)制過程是一個(gè)頻譜搬移的過程,它是將低頻信號(hào)的頻譜搬移到載頻位置。而解調(diào)是將位于載頻的信號(hào)頻譜再搬回來,并且不失真地恢復(fù)出原始基帶信號(hào)。在本仿真的過程中我們選擇用非相干解調(diào)方法進(jìn)行解調(diào)。</p><p>  2.1 FM調(diào)制模型的建立</p><p>  圖2 FM調(diào)制模型</p>&

13、lt;p>  其中,為基帶調(diào)制信號(hào),設(shè)調(diào)制信號(hào)為</p><p><b>  設(shè)正弦載波為</b></p><p>  信號(hào)傳輸信道為高斯白噪聲信道,其功率為。</p><p>  2.2 調(diào)制過程分析</p><p>  在調(diào)制時(shí),調(diào)制信號(hào)的頻率去控制載波的頻率的變化,載波的瞬時(shí)頻偏隨調(diào)制信號(hào)成正比例變化,即&

14、lt;/p><p>  式中,為調(diào)頻靈敏度()。</p><p><b>  這時(shí)相位偏移為</b></p><p><b>  則可得到調(diào)頻信號(hào)為</b></p><p>  調(diào)制信號(hào)產(chǎn)生的M文件:</p><p>  dt=0.001;

15、 %設(shè)定時(shí)間步長</p><p>  t=0:dt:1.5; %產(chǎn)生時(shí)間向量</p><p>  am=15; %設(shè)定調(diào)制信號(hào)幅度←可更改</p><p>  fm=15;

16、 %設(shè)定調(diào)制信號(hào)頻率←可更改</p><p>  mt=am*cos(2*pi*fm*t); %生成調(diào)制信號(hào)</p><p>  fc=50; %設(shè)定載波頻率←可更改</p><p>  ct=co

17、s(2*pi*fc*t); %生成載波</p><p>  kf=10; %設(shè)定調(diào)頻指數(shù)</p><p>  int_mt(1)=0; %對(duì)mt進(jìn)行積分</p><p>  for i=1:length(t)-1 &

18、lt;/p><p>  int_mt(i+1)=int_mt(i)+mt(i)*dt;</p><p><b>  end </b></p><p>  sfm=am*cos(2*pi*fc*t+2*pi*kf*int_mt); %調(diào)制,產(chǎn)生已調(diào)信號(hào)</p><p><b>  圖3 FM調(diào)制</b&

19、gt;</p><p>  2.3 FM解調(diào)模型的建立 </p><p>  調(diào)制信號(hào)的解調(diào)分為相干解調(diào)和非相干解調(diào)兩種。相干解調(diào)僅僅適用于窄帶調(diào)頻信號(hào),且需同步信號(hào),故應(yīng)用范圍受限;而非相干解調(diào)不需同步信號(hào),且對(duì)于NBFM信號(hào)和WBFM信號(hào)均適用,因此是FM系統(tǒng)的主要解調(diào)方式。在本仿真的過程中我們選擇用非相干解調(diào)方法進(jìn)行解調(diào)。</p><p>  圖4 FM

20、解調(diào)模型</p><p>  非相干解調(diào)器由限幅器、鑒頻器和低通濾波器等組成,其方框圖如圖5所示。限幅器輸入為已調(diào)頻信號(hào)和噪聲,限幅器是為了消除接收信號(hào)在幅度上可能出現(xiàn)的畸變;帶通濾波器的作用是用來限制帶外噪聲,使調(diào)頻信號(hào)順利通過。鑒頻器中的微分器把調(diào)頻信號(hào)變成調(diào)幅調(diào)頻波,然后由包絡(luò)檢波器檢出包絡(luò),最后通過低通濾波器取出調(diào)制信號(hào)。</p><p>  2.4 解調(diào)過程分析</p&

21、gt;<p><b>  設(shè)輸入調(diào)頻信號(hào)為</b></p><p>  微分器的作用是把調(diào)頻信號(hào)變成調(diào)幅調(diào)頻波。微分器輸出為</p><p>  包絡(luò)檢波的作用是從輸出信號(hào)的幅度變化中檢出調(diào)制信號(hào)。包絡(luò)檢波器輸出為</p><p>  稱為鑒頻靈敏度(),是已調(diào)信號(hào)單位頻偏對(duì)應(yīng)的調(diào)制信號(hào)的幅度,經(jīng)低通濾波器后加隔直流電容,隔除無用

22、的直流,得</p><p>  微分器通過程序?qū)崿F(xiàn),代碼如下:</p><p>  for i=1:length(t)-1 %接受信號(hào)通過微分器處理</p><p>  diff_nsfm(i)=(nsfm(i+1)-nsfm(i))./dt;</p><p><b>  end</b&

23、gt;</p><p>  diff_nsfmn = abs(hilbert(diff_nsfm)); %hilbert變換,</p><p>  通過M文件繪制出兩種不同信噪比解調(diào)的輸出波形如下:</p><p><b>  圖5 FM解調(diào)</b></p><p>  2.5 高斯白噪聲信道特性<

24、/p><p>  設(shè)正弦波通過加性高斯白噪聲信道后的信號(hào)為</p><p>  其中,白噪聲的取值的概率分布服從高斯分布。</p><p>  MATLAB本身自帶了標(biāo)準(zhǔn)高斯分布的內(nèi)部函數(shù)。函數(shù)產(chǎn)生的隨機(jī)序列服從均值為,方差的高斯分布。</p><p>  正弦波通過加性高斯白噪聲信道后的信號(hào)為</p><p><b

25、>  故其有用信號(hào)功率為</b></p><p><b>  噪聲功率為</b></p><p><b>  信噪比滿足公式</b></p><p><b>  則可得到公式</b></p><p>  我們可以通過這個(gè)公式方便的設(shè)置高斯白噪聲的方差。<

26、/p><p>  在本仿真過程中,我們選擇了10db和30db兩種不同信噪比以示區(qū)別,其時(shí)域圖如圖7和圖8。</p><p>  圖6 無噪聲條件下已調(diào)信號(hào)的時(shí)域圖</p><p>  圖7 含小信噪比高斯白噪聲已調(diào)信號(hào)的時(shí)域圖</p><p>  圖8 含大信噪比高斯白噪聲已調(diào)信號(hào)的時(shí)域圖</p><p>  2.

27、6 調(diào)頻系統(tǒng)的抗噪聲性能分析</p><p>  從前面的分析可知,調(diào)頻信號(hào)的解調(diào)有相干解調(diào)和非相干解調(diào)兩種。相干解調(diào)僅適用于窄帶調(diào)頻信號(hào),且需同步信號(hào);而非相干解調(diào)適用于窄帶和寬帶調(diào)頻信號(hào),而且不需同步信號(hào),因而是FM系統(tǒng)的主要解調(diào)方式,所以這里僅僅討論非相干解調(diào)系統(tǒng)的抗噪聲性能,其分析模型如圖9所示。 </p><p>  圖9 調(diào)頻系統(tǒng)抗噪聲性能分析模型</p>

28、<p>  圖中帶通濾波器的作用是抑制信號(hào)帶寬以外的噪聲。是均值為零,單邊功率譜密度為的高斯白噪聲,經(jīng)過帶通濾波器后變?yōu)檎瓗Ц咚乖肼?。限幅器是為了消除接收信號(hào)在幅度上可能出現(xiàn)的畸變。</p><p><b>  設(shè)調(diào)頻信號(hào)為</b></p><p><b>  故其輸入功率為</b></p><p><b

29、>  輸入噪聲功率為</b></p><p><b>  因此輸入信噪比為</b></p><p>  在大信噪比條件下,信號(hào)和噪聲的相互作用可以忽略,這時(shí)可以把信號(hào)和噪聲分開來算,這里,我們可以得到解調(diào)器的輸出信噪比 </p><p>  上式中,為載波的振幅,為調(diào)頻器靈敏度,為調(diào)制信號(hào)的最高</p><

30、p>  頻率,為噪聲單邊功率譜密度。</p><p>  我們?nèi)缛艨紤]為單一頻率余弦波時(shí)的情況,可得到解調(diào)器的制度增益為</p><p>  考慮在寬帶調(diào)頻時(shí),信號(hào)帶寬為</p><p><b>  則可以得到</b></p><p>  可以看出,大信噪比時(shí)寬帶調(diào)頻系統(tǒng)的信噪比增益是很高的,它與調(diào)頻指數(shù)的立方成正

31、比??梢?,加大調(diào)頻指數(shù),可使調(diào)頻系統(tǒng)的抗噪聲性能迅速改善。</p><p><b>  三.仿真實(shí)現(xiàn)</b></p><p>  圖10 程序流程圖</p><p>  3.1 MATLAB源代碼</p><p>  %FM調(diào)制解調(diào)系統(tǒng).m</p><p>  %頻率調(diào)制與解調(diào)的Matlab

32、演示源程序</p><p>  %可以任意改原調(diào)制信號(hào)函數(shù)m(t)</p><p>  %信息工程 陳麗丹 07323202 </p><p>  %·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*&#

33、183;</p><p>  %*****************初始化******************</p><p>  echo off </p><p>  close all</p><p>  clear all</p><p><b>  clc</b><

34、;/p><p>  %*****************************************</p><p>  %·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*·</p><p>  

35、%****************FM調(diào)制*******************</p><p>  dt=0.001; %設(shè)定時(shí)間步長</p><p>  t=0:dt:1.5; %產(chǎn)生時(shí)間向量</p><p>  am=5;

36、 %設(shè)定調(diào)制信號(hào)幅度</p><p>  fm=5; %設(shè)定調(diào)制信號(hào)頻率</p><p>  mt=am*cos(2*pi*fm*t); %生成調(diào)制信號(hào)</p><p>  fc=50

37、; %設(shè)定載波頻率</p><p>  ct=cos(2*pi*fc*t); %生成載波</p><p>  kf=10; %設(shè)定調(diào)頻指數(shù)</p><p>  in

38、t_mt(1)=0;</p><p>  for i=1:length(t)-1 </p><p>  int_mt(i+1)=int_mt(i)+mt(i)*dt; %求信號(hào)m(t)的積分</p><p>  end %調(diào)制,產(chǎn)生已調(diào)信號(hào)</p&g

39、t;<p>  sfm=am*cos(2*pi*fc*t+2*pi*kf*int_mt); %調(diào)制信號(hào)</p><p>  %*****************************************</p><p>  %·*·*·*·*·*·*·*·*·

40、*·*·*·*·*·*·*·</p><p>  %*************添加高斯白噪聲**************</p><p>  sn1=10; %設(shè)定信躁比(小信噪比)</p><p>  sn2=30;

41、 %設(shè)定信躁比(大信噪比)</p><p>  sn=0; %設(shè)定信躁比(無信噪比)</p><p>  db=am^2/(2*(10^(sn/10))); %計(jì)算對(duì)應(yīng)的高斯白躁聲的方差</p>&

42、lt;p>  n=sqrt(db)*randn(size(t)); %生成高斯白躁聲</p><p>  nsfm=n+sfm; %生成含高斯白躁聲的已調(diào)信號(hào)(信號(hào)通</p><p><b>  %過信道傳輸)</b></p><p>

43、  %*****************************************</p><p>  %·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*·</p><p>  %****************F

44、M解調(diào)*******************</p><p>  for i=1:length(t)-1 %接受信號(hào)通過微分器處理</p><p>  diff_nsfm(i)=(nsfm(i+1)-nsfm(i))./dt;</p><p><b>  end</b></p>

45、<p>  diff_nsfmn = abs(hilbert(diff_nsfm)); %hilbert變換,求絕對(duì)值得到瞬時(shí)幅度(包絡(luò)檢波)</p><p>  zero=(max(diff_nsfmn)-min(diff_nsfmn))/2;</p><p>  diff_nsfmn1=diff_nsfmn-zero;</p><p>  

46、%*****************************************</p><p>  %·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*·</p><p>  %**************時(shí)域到頻域

47、轉(zhuǎn)換**************</p><p>  ts=0.001; %抽樣間隔</p><p>  fs=1/ts; %抽樣頻率</p><p>  df=0.25;

48、 %所需的頻率分辨率,用在求傅里葉變換</p><p>  %時(shí),它表示FFT的最小頻率間隔</p><p>  %*****對(duì)調(diào)制信號(hào)m(t)求傅里葉變換*****</p><p>  m=am*cos(2*pi*fm*t); %原調(diào)信號(hào)</p><p><b>

49、  fs=1/ts;</b></p><p>  if nargin==2</p><p><b>  n1=0;</b></p><p><b>  else</b></p><p><b>  n1=fs/df;</b></p><p>

50、<b>  end</b></p><p>  n2=length(m);</p><p>  n=2^(max(nextpow2(n1),nextpow2(n2)));</p><p>  M=fft(m,n);</p><p>  m=[m,zeros(1,n-n2)];</p><p>  

51、df1=fs/n; %以上程序是對(duì)調(diào)制后的信號(hào)u求傅里變換</p><p>  M=M/fs; %縮放,便于在頻鋪圖上整體觀察</p><p>  f=[0:df1:df1*(length(m)-1)]-fs/2; %時(shí)間向量

52、對(duì)應(yīng)的頻率向量</p><p>  %************對(duì)已調(diào)信號(hào)u求傅里變換**********</p><p><b>  fs=1/ts;</b></p><p>  if nargin==2</p><p><b>  n1=0;</b></p><p><

53、;b>  else</b></p><p><b>  n1=fs/df;</b></p><p><b>  end</b></p><p>  n2=length(sfm);</p><p>  n=2^(max(nextpow2(n1),nextpow2(n2)));<

54、/p><p>  U=fft(sfm,n);</p><p>  u=[sfm,zeros(1,n-n2)];</p><p>  df1=fs/n; %以上是對(duì)已調(diào)信號(hào)u求傅里變換</p><p>  U=U/fs;

55、 %縮放</p><p>  %******************************************</p><p>  %*****************************************</p><p>  %·*·*·*·*·*·*·*·*&

56、#183;*·*·*·*·*·*·*·</p><p>  %***************顯示程序******************</p><p>  disp('按任意鍵可以看到原調(diào)制信號(hào)、載波信號(hào)和已調(diào)信號(hào)的曲線')</p><p><b>  pause<

57、;/b></p><p>  %**************figure(1)******************</p><p><b>  figure(1)</b></p><p>  subplot(3,1,1);plot(t,mt); %繪制調(diào)制信號(hào)的時(shí)域圖</p><p&

58、gt;  xlabel('時(shí)間t');</p><p>  title('調(diào)制信號(hào)的時(shí)域圖');</p><p>  subplot(3,1,2);plot(t,ct); %繪制載波的時(shí)域圖</p><p>  xlabel('時(shí)間t');</p><p>  t

59、itle('載波的時(shí)域圖');</p><p>  subplot(3,1,3);</p><p>  plot(t,sfm); %繪制已調(diào)信號(hào)的時(shí)域圖</p><p>  xlabel('時(shí)間t');</p><p>  title('已調(diào)信號(hào)的時(shí)域圖'

60、;);</p><p>  %******************************************</p><p>  disp('按任意鍵可以看到原調(diào)制信號(hào)和已調(diào)信號(hào)在頻域內(nèi)的圖形')</p><p><b>  pause</b></p><p>  %************figu

61、re(2)*********************</p><p><b>  figure(2)</b></p><p>  subplot(2,1,1)</p><p>  plot(f,abs(fftshift(M))) %fftshift:將FFT中的DC分量移到頻譜中心</p>

62、;<p>  xlabel('頻率f')</p><p>  title('原調(diào)制信號(hào)的頻譜圖')</p><p>  subplot(2,1,2)</p><p>  plot(f,abs(fftshift(U)))</p><p>  xlabel('頻率f')</p&g

63、t;<p>  title('已調(diào)信號(hào)的頻譜圖')</p><p>  %******************************************</p><p>  disp('按任意鍵可以看到原調(diào)制信號(hào)、無噪聲條件下已調(diào)信號(hào)和解調(diào)信號(hào)的曲線')</p><p><b>  pause</b

64、></p><p>  %**************figure(3)******************</p><p><b>  figure(3)</b></p><p>  subplot(3,1,1);plot(t,mt); %繪制調(diào)制信號(hào)的時(shí)域圖</p><p>

65、;  xlabel('時(shí)間t');</p><p>  title('調(diào)制信號(hào)的時(shí)域圖');</p><p>  subplot(3,1,2);plot(t,sfm); %繪制已調(diào)信號(hào)的時(shí)域圖</p><p>  xlabel('時(shí)間t');</p><p>  t

66、itle('無噪聲條件下已調(diào)信號(hào)的時(shí)域圖');</p><p>  nsfm=sfm; </p><p>  for i=1:length(t)-1 %接受信號(hào)通過微分器處理</p><p>  diff_nsfm(i)=(nsfm(i+1)

67、-nsfm(i))./dt;</p><p><b>  end</b></p><p>  diff_nsfmn = abs(hilbert(diff_nsfm)); %hilbert變換,求絕對(duì)值得到瞬時(shí)幅度(包絡(luò)檢波)</p><p>  zero=(max(diff_nsfmn)-min(diff_nsfmn))/2;</

68、p><p>  diff_nsfmn1=diff_nsfmn-zero;</p><p>  subplot(3,1,3); %繪制無噪聲條件下解調(diào)信號(hào)的時(shí)域圖</p><p>  plot((1:length(diff_nsfmn1))./1000,diff_nsfmn1./400,'r');&l

69、t;/p><p>  xlabel('時(shí)間t'); </p><p>  title('無噪聲條件下解調(diào)信號(hào)的時(shí)域圖');</p><p>  %*****************************************</p><p>  disp(

70、9;按任意鍵可以看到原調(diào)制信號(hào)、小信噪比高斯白噪聲條件下已調(diào)信號(hào)和解調(diào)信號(hào)已調(diào)信號(hào)的曲線')</p><p><b>  pause</b></p><p>  %**************figure(4)******************</p><p><b>  figure(4)</b></p&

71、gt;<p>  subplot(3,1,1);plot(t,mt); %繪制調(diào)制信號(hào)的時(shí)域圖</p><p>  xlabel('時(shí)間t');</p><p>  title('調(diào)制信號(hào)的時(shí)域圖');</p><p>  db1=am^2/(2*(10^(sn1/10)));

72、 %計(jì)算對(duì)應(yīng)的小信噪比高斯白躁聲的方差</p><p>  n1=sqrt(db1)*randn(size(t)); %生成高斯白躁聲</p><p>  nsfm1=n1+sfm; %生成含高斯白躁聲的已調(diào)信號(hào)(信號(hào)通</p><p>&l

73、t;b>  %過信道傳輸)</b></p><p>  for i=1:length(t)-1 %接受信號(hào)通過微分器處理</p><p>  diff_nsfm1(i)=(nsfm1(i+1)-nsfm1(i))./dt;</p><p><b>  end</b><

74、/p><p>  diff_nsfmn1 = abs(hilbert(diff_nsfm1)); %hilbert變換,求絕對(duì)值得到瞬時(shí)幅度(包絡(luò)檢波)</p><p>  zero=(max(diff_nsfmn)-min(diff_nsfmn))/2;</p><p>  diff_nsfmn1=diff_nsfmn1-zero;</p><

75、p>  subplot(3,1,2);</p><p>  plot(1:length(diff_nsfm),diff_nsfm); %繪制含小信噪比高斯白噪聲已調(diào)信號(hào)的時(shí)域圖</p><p>  xlabel('時(shí)間t');</p><p>  title('含小信噪比高斯白噪聲已調(diào)信號(hào)的時(shí)域圖');</p&g

76、t;<p>  subplot(3,1,3); %繪制含小信噪比高斯白噪聲解調(diào)信號(hào)的時(shí)域圖</p><p>  plot((1:length(diff_nsfmn1))./1000,diff_nsfmn1./400,'r');</p><p>  xlabel('時(shí)間t');

77、 </p><p>  title('含小信噪比高斯白噪聲解調(diào)信號(hào)的時(shí)域圖');</p><p>  %*****************************************</p><p>  disp('按任意鍵可以看到原調(diào)制信號(hào)、大信噪比高斯白噪聲條件下已調(diào)信號(hào)和解調(diào)信號(hào)已調(diào)信號(hào)的曲線')&

78、lt;/p><p><b>  pause</b></p><p>  %**************figure(5)******************</p><p><b>  figure(5)</b></p><p>  subplot(3,1,1);plot(t,mt);

79、 %繪制調(diào)制信號(hào)的時(shí)域圖</p><p>  xlabel('時(shí)間t');</p><p>  title('調(diào)制信號(hào)的時(shí)域圖');</p><p>  db1=am^2/(2*(10^(sn2/10))); %計(jì)算對(duì)應(yīng)的大信噪比高斯白躁聲的方差</p><

80、p>  n1=sqrt(db1)*randn(size(t)); %生成高斯白躁聲</p><p>  nsfm1=n1+sfm; %生成含高斯白躁聲的已調(diào)信號(hào)(信號(hào)通</p><p><b>  過信道傳輸)</b></p><p>  fo

81、r i=1:length(t)-1 %接受信號(hào)通過微分器處理</p><p>  diff_nsfm1(i)=(nsfm1(i+1)-nsfm1(i))./dt;</p><p><b>  end</b></p><p>  diff_nsfmn1 = abs(hilbert(diff_

82、nsfm1)); %hilbert變換,求絕對(duì)值得到瞬時(shí)幅度(包</p><p><b>  %絡(luò)檢波)</b></p><p>  zero=(max(diff_nsfmn)-min(diff_nsfmn))/2;</p><p>  diff_nsfmn1=diff_nsfmn1-zero;</p>&l

83、t;p>  subplot(3,1,2);</p><p>  plot(1:length(diff_nsfm1),diff_nsfm1); %繪制含大信噪比高斯白噪聲已調(diào)信號(hào)</p><p><b>  %的時(shí)域圖</b></p><p>  xlabel('時(shí)間t');</p>&

84、lt;p>  title('含大信噪比高斯白噪聲已調(diào)信號(hào)的時(shí)域圖');</p><p>  subplot(3,1,3); %繪制含大信噪比高斯白噪聲解調(diào)信號(hào)</p><p><b>  %的時(shí)域圖</b></p><p>  plot((1:length(di

85、ff_nsfmn1))./1000,diff_nsfmn1./400,'r');</p><p>  xlabel('時(shí)間t'); </p><p>  title('含大信噪比高斯白噪聲解調(diào)信號(hào)的時(shí)域圖');</p><p>  %****************

86、**結(jié) 束*******************</p><p><b>  3.2 仿真結(jié)果</b></p><p><b>  四.心得體會(huì)</b></p><p>  課程設(shè)計(jì)是培養(yǎng)學(xué)生綜合運(yùn)用所學(xué)知識(shí),發(fā)現(xiàn),提出,分析和解決實(shí)際問題,鍛煉實(shí)踐能力的重要環(huán)節(jié),是對(duì)學(xué)生實(shí)際工作能力的具體訓(xùn)練和考察過程. 回顧起此次

87、通信原理課程設(shè)計(jì),至今我仍感慨頗多,的確,從選題到定稿,從理論到實(shí)踐,在整整一星期的日子里,可以說得是苦多于甜,但是可以學(xué)到很多很多的的東西,同時(shí)不僅可以鞏固了以前所學(xué)過的知識(shí),而且學(xué)到了很多在書本上所沒有學(xué)到過的知識(shí)。通過這次課程設(shè)計(jì)使我懂得了理論與實(shí)際相結(jié)合是很重要的,只有理論知識(shí)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的,只有把所學(xué)的理論知識(shí)與實(shí)踐相結(jié)合起來,從理論中得出結(jié)論,才能真正為社會(huì)服務(wù),從而提高自己的實(shí)際動(dòng)手能力和獨(dú)立思考的能力。在設(shè)計(jì)的過程中遇到問

88、題,可以說得是困難重重,這畢竟第一次做的,難免會(huì)遇到過各種各樣的問題,同時(shí)在設(shè)計(jì)的過程中發(fā)現(xiàn)了自己的不足之處,對(duì)以前所學(xué)過的知識(shí)理解得不夠深刻,掌握得不夠牢固……通過這次課程設(shè)計(jì)之后,一定把以前所學(xué)過的知識(shí)重新溫故。這次課程設(shè)計(jì)終于順利完成了,在設(shè)計(jì)中遇到了很多問題,最后在老師的辛勤指導(dǎo)下,同學(xué)的幫助下終于迎刃而解。在次我表示感謝! </p><p><b>  五.參考文獻(xiàn)</b><

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