畢業(yè)設(shè)計(jì)論文-基于matlab的am信號的調(diào)制與解調(diào)-資料下載頁
2024-11-16 18:17本頁面
【導(dǎo)讀】用到調(diào)制與解調(diào)，而AM的調(diào)制與解調(diào)是最基本的，也是經(jīng)常用到的?？梢栽陔娐防锩鎸?shí)現(xiàn)很多功能，制造出很多有用又實(shí)惠的電子產(chǎn)品，為我們的生活帶來便利。重要的研究課題。本文主要的研究內(nèi)容是了解AM信號的數(shù)學(xué)模型及調(diào)制方式以及其解調(diào)的方法。的解調(diào)方法在不同的信噪比情況下的解調(diào)結(jié)果，那種方法更好，作出比較。
【正文】 8 0 . 1505t/s已調(diào) AM 信號 圖 調(diào)制信號與過調(diào)幅情況下的已調(diào) AM 信號 15 0 0 . 0 2 0 . 0 4 0 . 0 6 0 . 0 8 0 . 143210123456t/s 原信號已調(diào) AM 信號 圖 信噪比為 5dB時(shí)過調(diào)幅 AM 信號的相干解調(diào)結(jié)果 0 0 . 0 2 0 . 0 4 0 . 0 6 0 . 0 8 0 . 14202468時(shí)間 /s 原信號解調(diào)結(jié)果 圖 信噪比為 5dB時(shí) 滿調(diào)幅 AM 信號 相干解調(diào)結(jié)果 16 0 0 . 0 2 0 . 0 4 0 . 0 6 0 . 0 8 0 . 1420246810時(shí)間 /s 原信號解調(diào)結(jié)果 圖 信噪比為 0dB時(shí) 滿調(diào)幅 AM 信號 的相干解調(diào)結(jié)果 0 0 . 0 2 0 . 0 4 0 . 0 6 0 . 0 8 0 . 1420246810時(shí)間 /s 原信號解調(diào)結(jié)果 圖 信噪比為 5dB時(shí) 滿調(diào)幅 AM 信號 相干解調(diào)結(jié)果 從圖 到圖 可以看到在滿調(diào)幅與欠調(diào)幅情況下信號的包絡(luò)沒有發(fā)生失真，而在過調(diào)幅情況下信號的包絡(luò)發(fā)生了失真，因此，對于過調(diào)幅 AM 信號來說，它并不適合用包絡(luò)檢波的方法進(jìn)行解調(diào)。但是利用相干解調(diào)的方法可以將過調(diào)幅 AM 信號正確解調(diào)出 來。圖17 信噪比為 5dB時(shí) 過調(diào)幅 AM 信號的 相干解調(diào)結(jié)果 。從結(jié)果可以看到，利用相干解調(diào)方法對過調(diào)幅 AM 信號進(jìn)行解調(diào)，除了噪聲引起的失真以外，可以正確解調(diào)。 從圖 AM 信號的解調(diào)結(jié)果隨著信噪比的變化而變化。信噪比越大，解調(diào)信號越接近于原始的調(diào)制信號，也就是說，噪聲越大對信號的解調(diào)結(jié)果的影響越大，噪聲越小，對信號的解調(diào)結(jié)果影響越小。 18 參考文獻(xiàn)（ References） [1] 詹亞鋒 . 通信信號自動制式識別及參數(shù)估計(jì) [D]. 清華大學(xué) , 2020. [2] Liang Hong, . Identification of digital modulation types using the wavelet transform [C]. MILCOM 1999. 1999 IEEE, 1(3): 427～ 431. [3] 陳潔，焦振宇 . 基于 的信號調(diào)制與解調(diào)分析 [J]. 山西電子技術(shù) . 2020(5): 34~37. [4] Weaver D Third of Generating and Detection of Single Sideband of the IRE ,1956, (44)12: 17031705 [5] 王志剛 基于軟件無線電技術(shù)的信號識別與調(diào)制解調(diào)系統(tǒng) 鄭州信息工程大學(xué) 2020， 3 [6] 李進(jìn)亮 . 移動通信 100年，移動通信（在線期刊），移動通信國家工程研究院， 2020， 2. [7] 蘇小妹 微計(jì)算機(jī)信息 [J] 航空電子技術(shù) 2020（ 21） 125126 [8] 傅祖蕓 . 信息論基礎(chǔ)理論與應(yīng)用 [M]. 北京：電子工業(yè)出版社， 2020. [9] John G. Proakis. Digital Communications[M]. Third Edition 1995. [10] 汪浩 軟件無線電調(diào)制解調(diào)系統(tǒng)的仿真與實(shí)現(xiàn) 航空電子技術(shù) 2020（ 36） 5759 [11] 張申 軟件無線電中的解調(diào)調(diào)制技術(shù)研究 安徽電子技術(shù) 2020（ 4） 911 [12] 樊昌信等 .通信原理 [M]（第 1版至第 5版） .北京：國防工業(yè)出版社， 19802020 [13] 藍(lán)洋 淺述軟件無線電中的解調(diào)調(diào)制理論 南京大學(xué) 2020（ 27） 2325 [14] 宋輝 . 通信信號的特征分析、自動識別 與參數(shù)提取 [D]. 南京理工大學(xué) , 2020. [15] 胡廣書 . 現(xiàn)代信號處理 [M]. 北京：清華大學(xué)出版社 , 2020. [16] 羅明 . 數(shù)字通信信號的自動識別與參數(shù)估計(jì)研究 [D]. 西安電子科技大學(xué) , 2020. 19 致 謝 經(jīng)過半年的忙碌和工作，本次畢業(yè)設(shè)計(jì)已經(jīng)接近尾聲，作為一個(gè)本科生的畢業(yè)設(shè)計(jì)，由于經(jīng)驗(yàn)的匱乏，難免有許多考慮不周全的地方，如果沒有導(dǎo)師的督促指導(dǎo)，以及一起工作的同學(xué)們的支持，想要完成這個(gè)設(shè)計(jì)是難以想象的。 在論文即將完成之際，回首在南昌大學(xué)的求學(xué)生活，不禁感慨萬千。豐富而緊張的校園生 活，友好熱情的同學(xué)，嚴(yán)厲而不乏關(guān)心的導(dǎo)師，這段經(jīng)歷必將影響我的一生，我也必將從電子科學(xué)的求學(xué)生涯中受益無窮。 在這里，我首先要感謝我的導(dǎo)師謝芳娟老師。從我選題開始，到這本論文的字里行間，無處不滲透周老師的心血和汗水。謝老師，是你以淵博的學(xué)識、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度、勤奮的學(xué)習(xí)精神、睿智的言行、敏銳的洞察力和追求卓越的精神，深深地感染著我，激勵(lì)著我，并將使我受益今生。謹(jǐn)此向你致以最誠摯的感謝和崇高的敬意！我要感謝電子系的老師們，在整個(gè)學(xué)習(xí)期間，是你們對我的學(xué)習(xí)和工作進(jìn)行了深入的指導(dǎo)和幫助。 感謝我的朋友，感謝你們在我失 意時(shí)給我鼓勵(lì)，在失落時(shí)給我支持，感謝你們和我一路走來，讓我在此過程中倍感溫暖！ 父母對我的養(yǎng)育之恩，讓我終生難以回報(bào)。在我求學(xué)生涯中，更是替我承擔(dān)了很多的責(zé)任，幫我負(fù)擔(dān)了很多我應(yīng)盡的職責(zé)，我要感謝你們，是你們無微不至的關(guān)心和教導(dǎo)使得我可以無所顧慮的投入到學(xué)習(xí)和對自己事業(yè)的追求中，我要對你們致以深深的謝意和崇高的敬意！ 最后，我要感謝曾經(jīng)教育和幫助過我的所有老師。衷心感謝在百忙中抽出時(shí)間來參加我的答辯的老師們，感謝你們對我的論文提出的寶貴的意見和指導(dǎo)！ 一個(gè)人的成長絕不是一件孤立的事，沒有別人的支持與幫助絕不 可能辦到。我感謝可以有這樣一個(gè)空間，讓我對所有給予我關(guān)心、幫助的人說聲 “謝謝 ” ！今后，我會繼續(xù)努力，好好工作！好好學(xué)習(xí)！好好生活！ 20 附 錄 AM 信號的調(diào)制解調(diào) MATLAB程序 clc clear all close all Fs=100000。%sample frequency采樣頻率 Fc=1000。% carrier frequency載波頻率 Ts=。 % sample time 抽樣時(shí)間 Ns=Fs*Ts。 %length of signal信號總長度 t=0:1/Fs:(Ns1)/Fs。 A0=3。 %A0=3,滿調(diào)幅； A03，過調(diào)幅情況 for snr=5:5 g1=2*cos(2*pi*50*t)。 % g1=3*cos(50*pi*t).*cos(50*pi*t)。 % g2=0。 g2=cos(2*pi*20*t)。 % g2=3*sin(pi*100*())./(pi*100*())。 g=g1+g2。%原始調(diào)制信 號 figure(1) subplot(2,1,1) plot(g) x=ammod(g,Fc,Fs,0,A0)。%已調(diào) AM 信號 subplot(2,1,2) plot(x) x1=hilbert(x)。 x1=awgn(x,snr)。 %按照信噪比加入高斯白噪聲 y = x1(:)。 t = (0 : 1/Fs :(size(y,1)1)/Fs)39。 t = t(:, ones(1, size(y, 2)))。 z = y .* cos(2*pi * Fc * t )。 [num,den] = butter(5,Fc*2/Fs)。 %設(shè)計(jì)低通濾波器 for i = 1 : size(y, 2) z(:, i) = filtfilt(num, den, z(:, i)) * 2。 end 21 xx=zA0。 figure(2) plot(g) hold on plot(xx,39。g39。) hold off end
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