信號自學(xué)報告

1、信號與系統(tǒng)A (1)課程自學(xué)報告實施報告題 目：基于MATLAB勺濾波調(diào)制解調(diào)設(shè)計學(xué) 號：13122429姓 名： 林晨翰 _任課教師：陳俊麗報告提綱第一部分理論自學(xué)內(nèi)容闡述第二部分案例或課題陳述及實現(xiàn)方案第三部分案例或課題成果闡述及代碼第四部分參考文獻等附錄（至少一篇期刊文獻）第一部分理論自學(xué)內(nèi)容闡述5.5系統(tǒng)的物理可實現(xiàn)性 佩利一一維納準則1理想低通濾波器在物理上不可能實現(xiàn)，但傳輸特性接近理想特性的網(wǎng)絡(luò)卻可以實現(xiàn)。 近似理想低通濾波器的實例2物理網(wǎng)絡(luò)的實現(xiàn)時域特性：這個物理可實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的沖激響應(yīng)h（t）在tv 0時必須為零即因果條件：h（t） h（t）u（t）頻率特性：如果H j滿足平方可積

2、條件2H jd即3佩利-維納準則對于幅度函數(shù)物理可實現(xiàn)的必要條件為lnH(j )有關(guān)佩利-維納準則的說明 對于物理可實現(xiàn)系統(tǒng)，可以允許H（j 0特性在某些不連續(xù)的頻率點上為零，但不允許在一個有限頻帶內(nèi)為零。按此原理，理想低通、理想高通、理想帶通、理想帶阻等理想濾波器都是不可實現(xiàn)的； 佩利-維納準則要求可實現(xiàn)的幅度特性其總的衰減不能過于迅速。 佩利-維納準則只從幅度特性提出要求，而在相位特性方面未給出約束。 也就是說，佩利-維納準則是系統(tǒng)物理可實現(xiàn)的必要條件，而不是充分條件。5.7 （調(diào)制與解調(diào)）：1在通信系統(tǒng)中，信號從發(fā)射端傳輸?shù)浇邮斩耍瑸閷崿F(xiàn)信號的傳輸，需要進行調(diào)制和解調(diào)2調(diào)制：將信號的頻譜

3、搬移到任何所需的較高頻段上的過程。g(t), f(t) g(t)cos otcos 0t3調(diào)制作用的實質(zhì)：將各種信號的頻譜搬移，使它們互不重疊地占據(jù)不同頻率范圍，以便 于接收機分離出所需頻率的信號。4調(diào)制的應(yīng)用為無線通信天線的尺寸的合理選擇分割電臺實現(xiàn)“多路復(fù)用”搬移信號頻譜5解調(diào)：將已調(diào)信號恢復(fù)成原來的調(diào)制信號的過程乘積解調(diào)(或同步解調(diào))缺點：需要在接收端產(chǎn)生與發(fā)送端頻率相同的本地載波，這將使接收機復(fù)雜化。6調(diào)制過程中的關(guān)鍵：載波的頻率必須高于信號 g ( t)的頻率，不然產(chǎn)生混疊現(xiàn)象。為了減少電路引起的失真，載波的頻率fm應(yīng)遠大于信號的頻率 f。，一般取前者為后者的十倍以上。同步解調(diào)要求有

4、性能良好的線性乘法器件，否則容易引起失真。7振幅調(diào)制(調(diào)幅)振幅調(diào)制過程：振幅調(diào)制實現(xiàn)條件：提供足夠強的信號Acos 0t的附加頻率。振幅調(diào)制優(yōu)點：能夠降低接收機的成本，適合廣泛的民用通信設(shè)備（如收音機）。7其他調(diào)制方法：頻率調(diào)制（FM）：控制載波的頻率，使其隨信號g（ t）成比例改變相位調(diào)制（AM）：控制載波的相位，使其隨信號g（t）成比例改變與振幅調(diào)制的區(qū)別： 原理仍是使g（ t）的頻譜搬移，但搬移以后的頻譜不再與原始頻譜 相似。第二部分案例或課題陳述及實現(xiàn)方案設(shè)計題目：基于MATLAB的濾波調(diào)制解調(diào)設(shè)計功能：通過先對一個簡單的正弦信號：y=sin（30*pi*t）進行正弦幅度調(diào)制，正弦

5、AM的同步解調(diào)；然后再任意截取一段 mp3音頻信號并將其轉(zhuǎn)化為 wav格式信號，對其進行正弦幅度調(diào) 制以及正弦AM同步解調(diào)。在傳輸過程中，加入一個余弦噪聲；在接收端，通過濾波的方法 把余弦噪聲去掉。實現(xiàn)方案：全過程使用MATLA進行仿真實現(xiàn)。(一) 、基本原理“調(diào)制”就是將某一載有信息的信號嵌入另一信號的過程；“解調(diào)”就是將這個載有信息的信號提取出來的過程；“正弦載波幅度調(diào)制”就是用一正弦波信號乘以載有信息的信號x(t )；“正弦AM同步解調(diào)”在解調(diào)過程中，解調(diào)器載波在相位上與調(diào)制器載波是同相的。(二) 、對信號 ft=sin(30*pi*t)的調(diào)制解調(diào)1、對信號進行調(diào)制在MATLA中利用快速

6、傅里葉變換 fft并通過頻譜搬移來求的信號的頻率響應(yīng)的頻譜：Yk = fft(ft,10000);Yw = 2*pi/10000*abs(fftshift(yk);然后用載波信號cos(1000*pi*t)對原始信號進行調(diào)制：Sm=ft.*cos(1000*pi*t);同時求得已調(diào)信號的頻率響應(yīng)yk1=fft(Sm,10000); yw1=2*pi/10000*abs(fftshift(yk1);2. 對已調(diào)信號進行解調(diào)在解調(diào)器中用與載波信號相同的正弦函數(shù)cos(1000*pi*t)乘以已調(diào)信號mo=sm.*cos(1000*pi*t);對mO言號進行傅里葉變換并進行頻譜搬移Yk=fft(mo

7、,10000);Yw=2*pi/N*abs(fftshift(Yk);然后讓信號md!過一合適的低通濾波器b=ones(1,10)/10;ft1=filtfilt(b,1,mo);得到解調(diào)后的信號 ft1對解調(diào)得到的信號進行 fft 變換并進行頻譜搬移：Yk1=fft(ft1,10000);Yw1=2*pi/N*abs(fftshift(Yk1);(三) 、對任意mp3勺截取音頻進行調(diào)制解調(diào)1、導(dǎo)入信號利用軟件audacity任意截取一段mp3音頻信號，并將其轉(zhuǎn)換為 WA格式音頻，利用函數(shù) wavread 將其導(dǎo)入 MATLABft=(wavread(the dawn)2、調(diào)制信號在MATLA

8、中利用快速傅里葉變換fft并通過頻譜搬移來求的信號的頻率響應(yīng)的頻譜：yk=fft(ft,120000);yw=2*pi/120000*abs(fftshift(yk)然后用載波信號cos(60000*pi*t)對原始信號進行調(diào)制：Sm=ft.*cos(60000*pi*t)同時求得已調(diào)信號的頻率響應(yīng)yk1=fft(Sm,120000);yw1=2*pi/120000*abs(fftshift(yk1);3、對已調(diào)信號加噪對上述已調(diào)信號加上一個余弦噪聲 :zs=cos(10000*pi*t);4、對已調(diào)信號進行解調(diào) 在解調(diào)器中用與載波信號相同的正弦函數(shù) cos(60000*pi*t) 乘以已調(diào)信

9、號 mo=Sm.*cos(60000*pi*t);對mO言號進行傅里葉變換并進行頻譜搬移Yk=fft(mo,120000);Yw=2*pi/n*abs(fftshift(Yk);然后讓信號md!過一適合的低通濾波器得到解調(diào)后的信號ft1對解調(diào)得到的信號進行 fft 變換并進行頻譜搬移：Yk1=fft(ft1,120000);Yw1=2*pi/n*abs(fftshift(Yk1);第三部分 案例或課題成果闡述及代碼成果闡述：(二) 、對信號 ft=sin(30*pi*t)的調(diào)制解調(diào)1 、對信號進行調(diào)制 繪制出 1 、原始信號時間幅度圖， 2、原始信號的頻譜圖， 3、已調(diào)信號的時間幅度 圖4、已

10、調(diào)信號的頻譜圖；2.對已調(diào)信號進行解調(diào)繪制出，5、濾波前的解調(diào)信號時間一幅度圖，6、濾波前的解調(diào)信號頻譜圖，7、濾波后的解調(diào)信號時間一幅度圖，&濾波后的解調(diào)信號頻譜圖。甘曷騙畀町何（三）、對任意mp3勺截取音頻進行調(diào)制解調(diào)1導(dǎo)入信號2、調(diào)制信號繪制出（1）、原始信號時間一一幅度圖，（2）、原始信號的頻譜圖，（3）、已調(diào)信號的時間 幅度圖，（4）、已調(diào)信號的頻譜圖；3、對已調(diào)信號加噪4、對已調(diào)信號進行解調(diào)繪制出（5）、濾波前的解調(diào)信號時間一一幅度圖，（6）、濾波前的解調(diào)信號頻譜圖，（7）、濾波后的解調(diào)信號時間一一幅度圖，（8）、濾波后的解調(diào)信號頻譜圖。結(jié)果：通過MATLA模擬了一個聲音信號的調(diào)制

11、與同步解調(diào)過程。由于解調(diào)過程中濾掉了高頻成分，所以解調(diào)后的聲音信號有很小的失真。不過這并不影響同步解調(diào)在信號傳輸過程中的重要作用。代碼：、對ft=sin(30*pi*t)進行調(diào)制clear allt=lin space(0,1,5000);ft=si n( 30*pi*t);fs=5000;f=-5000:4999/10000*fs;yk=fft(ft,10000);yw=2*pi/10000*abs(fftshift(yk);Sm=ft.*cos(1000*pi*t);yk仁 fft(Sm,10000);yw1= 2*pi/10000*abs(fftshift(yk1);subplot(4,

12、1,1);plot(t,ft);title( 原始調(diào)制信號);xlabel(t/s);ylabel(幅度);grid;subplot(4,1,2);plot(f,yw);title( 原始調(diào)制信號的頻譜 ); xlabel(f/hz);ylabel( 幅度 );grid;subplot(4,1,3); plot(t,Sm,t,ft,t,-ft); title( 已調(diào)信號 Sm); xlabel(t/s);ylabel( 幅度 );subplot(4,1,4);plot(f,yw1);title( 已調(diào)信號的頻譜 ); xlabel(f/hz);ylabel( 幅度 );(2) 、對 (1) 中

13、已調(diào)信號進行解調(diào)mo=Sm.*cos(1000*pi*t);Yk=fft(mo,10000); Yw=2*pi/10000*abs(fftshift(Yk);Fw=-5000:4999/10000*fs; b=ones(1,10)/10;ft1=filtfilt(b,1,mo); Yk1=fft(ft1,10000);Yw1=2*pi/10000*abs(fftshift(Yk1); subplot(4,1,1);plot(mo);title( 濾波前的解調(diào)信號 ); xlabel(t/s);ylabel( 幅度 ); subplot(4,1,2); plot(Fw,Yw);title( 濾波

14、前的解調(diào)信號頻譜 ); xlabel(f/hz);ylabel( 幅度 ); subplot(4,1,3);plot(ft1);title( 濾波后的解調(diào)信號 ); xlabel(t/s);ylabel( 幅度 );subplot(4,1,4);plot(Fw,Yw1);title( 濾波后信號的頻譜 );xlabel(f/hz);ylabel( 幅度 );(3) 、對任意信號進行調(diào)制clear all;ft=(wavread(the dawn);fs=48000;N=length(ft);t=(1:N)/fs;f=-60000:59999/120000*fs;Wa=randn(1,size(

15、t);Wb=randn(1,size(t);tz=cos(60000*pi*t);zs=cos(10000*pi*t);yk=fft(ft,120000);yw=2*pi/120000*abs(fftshift(yk);Sm0=ft.*cos(60000*pi*t);ykw=fft(Sm0,120000);yk1=fft(Sm0,120000); yw1=2*pi/120000*abs(fftshift(yk1);figure(1);subplot(4,1,1);plot(t,ft);title( 原信號時間幅度圖 );subplot(4,1,2);plot(f,yw);title( 原信號頻

16、譜圖 );subplot(4,1,3);plot(t,Sm0);title( 調(diào)制信號時間幅度圖 );subplot(4,1,4);plot(f,yw1);title( 調(diào)制信號頻譜圖 );(4) 、對( 3)中已調(diào)信號進行加噪聲處理Sm=0.03*zs+Sm0;Smk=fft(Sm,120000);Smw=2*pi/120000*abs(fftshift(Smk);figure(2);subplot(2,1,1);plot(t,Sm);title( 加噪的時間幅度 );subplot(2,1,2);plot(f,Smw);title( 加噪的頻譜 )(5) 、對( 4)中信號進行解調(diào)去噪mo

17、=2*Sm.*cos(60000*pi*t);Yk=fft(mo,120000);Yw=2*pi/120000*abs(fftshift(Yk);Fw=-60000:59999/120000*fs;ft1=filter(LPF,mo);Yk1=fft(ft1,120000);Yw1=2*pi/120000*abs(fftshift(Yk1);figure(3)subplot(4,1,1);plot(t,mo);title( 濾波前的時間幅度 )subplot(4,1,2);plot(Fw,Yw);title( 濾波前頻譜 );subplot(4,1,3);plot(t,ft1);title(

18、濾波后時間幅度 );subplot(4,1,4);plot(Fw,Yw1);title( 濾波后頻譜 );(6) 、播放音頻信號對比wavplay(ft,fs);wavplay(ft1,fs);(7) 、濾波器的程序function Hd = LPF%LPF Returns a discrete-time filter object.% M-File generated by MATLAB(R) 7.1 and the Signal Processing Toolbox 6.4. % Generated on: 09-Dec-2010 20:31:37% Butterworth Lowpass filter designed using FDESIGN.LOWPASS.% All frequency values are in Hz.Fs = 48000; % Sampling FrequencyFpass = 4500;Fstop = 6500;Apass = 1;Astop = 80;% Passband Frequency% Stopband Frequency% Passband Ripple (dB)% Stopban