基于matlab的fm通信系統(tǒng)仿真設計(編輯修改稿)
2025-07-20 15:47 本頁面
【文章內容簡介】 ，成為疏密波形。調制信號電平最高處對應的瞬時正頻偏最大，波形最密，而在調制信號電平最低處對應的瞬時頻偏最小，波形最疏。在無噪聲干擾的情況下，解調出的波形和原調制信號波形一樣，只是幅度有點不同。當加入小信噪比高斯白噪聲之后，調頻信號不是很光滑，有很多毛刺，解調出的信號波形也出現(xiàn)失真，有毛刺；當加入大信噪比高斯白噪聲后，噪聲干擾相對較小，所以調頻信號波形還是比較光滑，解調出的波形雖然存在一定的失真，但是波形還是和原調制信號波形差不多。大信噪比時寬帶調頻系統(tǒng)的信噪比增益是很高的，它與調頻指數(shù)的立方成正比。大信噪比時寬帶調頻系統(tǒng)的信噪比增益是很高的，它與調頻指數(shù)的立方成正比。因此，加大調頻指數(shù)，可使調頻系統(tǒng)的抗噪聲性能迅速改善。從它們的頻譜圖可以看出，調頻信號的頻譜是由載頻和無窮多組上、下邊頻組成，調頻信號是一種非線性頻率變換的過程，其解調也是一種非線性頻率變換過程。理論上調頻信號的頻帶應為無限寬，但是從頻譜圖可以看出，其具有較大振幅的頻率分量還是集中在載頻附近，且上下邊頻在振幅上是對稱的。 FM調制與幅度調制相比，最突出的優(yōu)勢在于其較高的抗噪聲性能，但獲得這種優(yōu)勢的代價是角度調制占用比幅度調制信號更寬的帶寬。調頻是幅度恒定的已調信號，發(fā)射時，可采用高效率的丙類諧振功率放大器將它放大到所需的發(fā)射功率，而在接收這些已調信號時將呈現(xiàn)出很強的抗干擾能力。FM波的幅度恒定不變，這使得它對非線性器件不甚敏感，給FM帶來了抗快衰落能力。利用自動增益控制和帶通限幅還可以消除快衰落造成的幅度變化效應。這些特點使得NBFM對微波中繼系統(tǒng)頗具吸引力。WBFM的抗干擾能力強，可以實現(xiàn)帶寬與信噪比的互換，因而WBFM廣泛應用于長距離高質量的通信系統(tǒng)中，如空間和衛(wèi)星通信、調頻立體聲廣播、短波電臺等。WBFM的缺點是頻帶利用率低，存在門限效應，因此在接收信號弱、干擾大的情況下宜采用NBFM，這就是小型通信機常采用NBFM的原因。五、體會在做課程設計時，由于對FM和MATLAB學得不是很好，也沒有更深入的了解過FM，所以剛開始時遇到了很多問題。由于我對MATLAB也不是很了解，使得我的編程過程更加艱難，之后通過借來的書籍及老師的輔導后，自己逐步對該課題有了一定的了解，逐步完成了課程設計。還有就是在編程時，由于對MATLAB中函數(shù)的理解不夠，而造成我在利用modulate這個函數(shù)時不知如何運用，之后通過MATLAB中的幫助選項后，再通過自己不斷調試逐步學會了這個函數(shù)的運用。解調時，本來想調用matlab里的解調函數(shù)的，但是用了之后解調出來的圖形不對，修改了好幾次都不對，所以后來就在網(wǎng)上搜了一個用于解調的函數(shù)，完成了解調這一過程。在做時域到頻域的變化步驟時，由于要利用傅立葉函數(shù)進行變化，剛開始完全不知該如何用代碼來表示傅立葉變換。最后查資料發(fā)現(xiàn)可以直接用matlab函數(shù)里的fft實現(xiàn)。通過這次課程設計，我了解了很多相關專業(yè)的知識，之前在學數(shù)字信號處理的時候也有用到matlab，但那時沒有認真學過這個軟件，在做課程設計時，查了很多關于matlab的資料，發(fā)現(xiàn)這個軟件真的很強大，應該好好研究下這個軟件。雖然在課程設計開始時遇到許多難題，但通過自己努力以及與同學一起探討，逐步加深了理解，在老師的輔導下逐步完成了此次的課程設計。六、參考文獻【1】現(xiàn)代通信原理，曹志剛、錢亞生編著，清華大學出版社【2】MATLAB程序設計，聶祥飛、王海寶、譚澤富主編，西南交通大學出版社【3】數(shù)字信號處理教程，程佩青編著，清華大學出版社【4】信號與系統(tǒng)（第二版），劉樹棠，西安交通大學出版社【5】通信電路（第二版），沈偉慈編著，西安電子科技大學出版社實驗程序：dt=。 %設定時間步長t=0:dt:。 %產生時間向量am=5。 %設定調制信號幅度fm=5。 %設定調制信號頻率mt=am*cos(2*pi*fm*t)。 %生成調制信號fc=50。 %設定載波頻率ct=cos(2*pi*fc*t)。 %生成載波fs=1000。 %抽樣頻率sfm=modulate(mt,fc,fs,39。FM39。)。 %調頻信號sfm1=sfm+awgn(sfm,10,0)。 %加入小信噪比后的調頻信號sfm2=sfm+awgn(sfm,30,0)。 %加入大信噪比后的調頻信號%****************FM解調*******************for i=1:length(t)1 %接受信號通過微分器處理 diff_sfm(i)=(sfm(i+1)sfm(i))./dt。enddiff_sfm1 = abs(hilbert(diff_sfm))。 %hilbert變換，求絕對值得到瞬時幅度（包 %絡檢波）
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