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1、北京郵電大學(xué)課程設(shè)計(jì)任務(wù)書(shū)課程名稱(chēng) 調(diào)頻廣播系統(tǒng)仿真設(shè)計(jì) 院系 專(zhuān)業(yè)班級(jí) 姓名 指導(dǎo)老師 目 錄引 言3一課程設(shè)計(jì)的目的與要求31.1 課程設(shè)計(jì)的目的31.2 課程設(shè)計(jì)的要求3二FM調(diào)制解調(diào)系統(tǒng)設(shè)計(jì)32.1 FM調(diào)制模型的建立42.2 調(diào)制過(guò)程分析52.3 FM解調(diào)模型的建立62.4 解調(diào)過(guò)程分析72.5 高斯白噪聲信道特性82.6 調(diào)頻系統(tǒng)的抗噪聲性能分析11三仿真實(shí)現(xiàn)123.1 MATLAB源代碼133.2 仿真結(jié)果17四心得體會(huì)20五參考文獻(xiàn)20引 言一課程設(shè)計(jì)的目的與要求(1)掌握使用Matlab語(yǔ)言及其工具箱進(jìn)行基本信號(hào)分析與處理的方法。 (2)用matlab和simulink設(shè)計(jì)一
2、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; (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;(4)培養(yǎng)學(xué)生的合作精神和獨(dú)立分析問(wèn)題和解決問(wèn)題的能力;(5)提高學(xué)生科技論文的寫(xiě)作水平。 1.2 課程設(shè)計(jì)的要求要求能夠熟練應(yīng)用MATLAB語(yǔ)言編寫(xiě)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。二FM調(diào)制解調(diào)系統(tǒng)設(shè)計(jì)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)。信息源發(fā)送設(shè)備信 道接受設(shè)備信息源噪聲源發(fā)送端接收端信道圖1 通
3、信系統(tǒng)一般模型信息源(簡(jiǎn)稱(chēng)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(lèi)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(mǎn)足原距離傳輸?shù)男枨?。信息源和發(fā)送設(shè)備統(tǒng)稱(chēng)為發(fā)送端。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(chēng)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(guò)程。信號(hào)通過(guò)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(lái)的頻率范圍,這就是解調(diào)的過(guò)程。信號(hào)在信道中
4、傳輸?shù)倪^(guò)程總會(huì)受到噪聲的干擾,通信系統(tǒng)中沒(méi)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(chēng)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(guò)程中我們假設(shè)信道為高斯白噪聲信道。調(diào)制在通信系統(tǒng)中具有十分重要的作用。一方面,通過(guò)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(guò)調(diào)制可以提高信號(hào)通過(guò)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?jiàn),調(diào)制方式往往決定一個(gè)通信系統(tǒng)
5、的性能。在本仿真的過(guò)程中我們選擇用調(diào)頻調(diào)制方法進(jìn)行調(diào)制。調(diào)制過(guò)程是一個(gè)頻譜搬移的過(guò)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(lái),并且不失真地恢復(fù)出原始基帶信號(hào)。在本仿真的過(guò)程中我們選擇用非相干解調(diào)方法進(jìn)行解調(diào)。2.1 FM調(diào)制模型的建立圖2 FM調(diào)制模型其中,為基帶調(diào)制信號(hào),設(shè)調(diào)制信號(hào)為設(shè)正弦載波為信號(hào)傳輸信道為高斯白噪聲信道,其功率為。2.2 調(diào)制過(guò)程分析在調(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,即式中,為調(diào)頻靈敏度()。這時(shí)相位偏移為則可得到調(diào)頻信號(hào)為調(diào)制信號(hào)產(chǎn)生的M文件:dt=0.001; %設(shè)定時(shí)間步長(zhǎng)t=0:
6、dt:1.5; %產(chǎn)生時(shí)間向量am=15; %設(shè)定調(diào)制信號(hào)幅度可更改fm=15; %設(shè)定調(diào)制信號(hào)頻率可更改mt=am*cos(2*pi*fm*t); %生成調(diào)制信號(hào)fc=50; %設(shè)定載波頻率可更改ct=cos(2*pi*fc*t); %生成載波kf=10; %設(shè)定調(diào)頻指數(shù)int_mt(1)=0; %對(duì)mt進(jìn)行積分for i=1:length(t)-1 int_mt(i+1)=int_mt(i)+mt(i)*dt;end sfm=am*cos(2*pi*fc*t+2*pi*kf*int_mt); %調(diào)制,產(chǎn)生已調(diào)信號(hào)圖3 FM調(diào)制2.3 FM解調(diào)模型的建立 調(diào)制信號(hào)的解調(diào)分為相干解調(diào)和非相干解
7、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(guò)程中我們選擇用非相干解調(diào)方法進(jìn)行解調(diào)。 圖4 FM解調(diào)模型非相干解調(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(lái)限制帶外噪聲,使調(diào)頻信號(hào)順利通過(guò)。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(guò)低通濾波器取出調(diào)制信號(hào)。2.4 解調(diào)過(guò)程分析設(shè)輸入調(diào)頻信號(hào)為微分器的作用是把調(diào)頻信號(hào)變
8、成調(diào)幅調(diào)頻波。微分器輸出為包絡(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)檢波器輸出為稱(chēng)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(wú)用的直流,得微分器通過(guò)程序?qū)崿F(xiàn),代碼如下:for i=1:length(t)-1 %接受信號(hào)通過(guò)微分器處理 diff_nsfm(i)=(nsfm(i+1)-nsfm(i)./dt;enddiff_nsfmn = abs(hilbert(diff_nsfm); %hilbert變換,通過(guò)M文件繪制出兩種不同信噪比解調(diào)的輸出波形如下:圖5 FM解調(diào)2.5 高斯白噪聲信道特性設(shè)正弦波通過(guò)加性高斯白噪聲信道后的信號(hào)為
9、其中,白噪聲的取值的概率分布服從高斯分布。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。正弦波通過(guò)加性高斯白噪聲信道后的信號(hào)為故其有用信號(hào)功率為噪聲功率為信噪比滿(mǎn)足公式則可得到公式我們可以通過(guò)這個(gè)公式方便的設(shè)置高斯白噪聲的方差。在本仿真過(guò)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。圖6 無(wú)噪聲條件下已調(diào)信號(hào)的時(shí)域圖圖7 含小信噪比高斯白噪聲已調(diào)信號(hào)的時(shí)域圖圖8 含大信噪比高斯白噪聲已調(diào)信號(hào)的時(shí)域圖2.6 調(diào)頻系統(tǒng)的抗噪聲性能分析從前面的分析可知,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
10、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。 圖9 調(diào)頻系統(tǒng)抗噪聲性能分析模型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(guò)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。設(shè)調(diào)頻信號(hào)為故其輸入功率為輸入噪聲功率為因此輸入信噪比為在大信噪比條件下,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(kāi)來(lái)算,這里,我們可以得到解調(diào)器的輸出信噪比 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
11、高頻率,為噪聲單邊功率譜密度。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)器的制度增益為考慮在寬帶調(diào)頻時(shí),信號(hào)帶寬為則可以得到可以看出,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)的立方成正比。可見(jiàn),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。三仿真實(shí)現(xiàn)圖10 程序流程圖3.1 MATLAB源代碼%FM調(diào)制解調(diào)系統(tǒng).m%頻率調(diào)制與解調(diào)的Matlab演示源程序%可以任意改原調(diào)制信號(hào)函數(shù)m(t)%信息工程 陳麗丹 07323202 %·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*
12、83;*·*·*·*·*·%*初始化*echo off close allclear allclc%*%·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*·%*FM調(diào)制*dt=0.001; %設(shè)定時(shí)間步長(zhǎng)t=0:dt:1.5; %產(chǎn)生時(shí)間向量am=5; %設(shè)定調(diào)制信號(hào)幅度f(wàn)m=5; %設(shè)定調(diào)制信號(hào)頻率mt=am*cos(2*pi*fm*t); %生成調(diào)制信號(hào)fc=50; %設(shè)定
13、載波頻率ct=cos(2*pi*fc*t); %生成載波kf=10; %設(shè)定調(diào)頻指數(shù)int_mt(1)=0;for i=1:length(t)-1 int_mt(i+1)=int_mt(i)+mt(i)*dt; %求信號(hào)m(t)的積分end %調(diào)制,產(chǎn)生已調(diào)信號(hào)sfm=am*cos(2*pi*fc*t+2*pi*kf*int_mt); %調(diào)制信號(hào)%*%·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*·%*添加高斯白噪聲*sn
14、1=10; %設(shè)定信躁比(小信噪比)sn2=30; %設(shè)定信躁比(大信噪比)sn=0; %設(shè)定信躁比(無(wú)信噪比)db=am2/(2*(10(sn/10); %計(jì)算對(duì)應(yīng)的高斯白躁聲的方差n=sqrt(db)*randn(size(t); %生成高斯白躁聲nsfm=n+sfm; %生成含高斯白躁聲的已調(diào)信號(hào)(信號(hào)通%過(guò)信道傳輸)%*%·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*·%*FM解調(diào)*for i=1:length(t
15、)-1 %接受信號(hào)通過(guò)微分器處理 diff_nsfm(i)=(nsfm(i+1)-nsfm(i)./dt;enddiff_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)zero=(max(diff_nsfmn)-min(diff_nsfmn)/2;diff_nsfmn1=diff_nsfmn-zero;%*%·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*
16、3;%*時(shí)域到頻域轉(zhuǎn)換*ts=0.001; %抽樣間隔fs=1/ts; %抽樣頻率df=0.25; %所需的頻率分辨率,用在求傅里葉變換%時(shí),它表示FFT的最小頻率間隔%*對(duì)調(diào)制信號(hào)m(t)求傅里葉變換*m=am*cos(2*pi*fm*t); %原調(diào)信號(hào)fs=1/ts;if nargin=2 n1=0;else n1=fs/df;endn2=length(m);n=2(max(nextpow2(n1),nextpow2(n2);M=fft(m,n);m=m,zeros(1,n-n2);df1=fs/n; %以上程序是對(duì)調(diào)制后的信號(hào)u求傅里變換M=M/fs; %縮放,便于在頻鋪圖上整體觀察f=
17、0:df1:df1*(length(m)-1)-fs/2; %時(shí)間向量對(duì)應(yīng)的頻率向量%*對(duì)已調(diào)信號(hào)u求傅里變換*fs=1/ts;if nargin=2 n1=0;else n1=fs/df;endn2=length(sfm);n=2(max(nextpow2(n1),nextpow2(n2);U=fft(sfm,n);u=sfm,zeros(1,n-n2);df1=fs/n; %以上是對(duì)已調(diào)信號(hào)u求傅里變換U=U/fs; %縮放%*%*%·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*·*
18、183;*·*·*·*·%*顯示程序*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')pause%*figure(1)*figure(1)subplot(3,1,1);plot(t,mt); %繪制調(diào)制信號(hào)的時(shí)域圖xlabel('時(shí)間t');title('調(diào)制信號(hào)的時(shí)域圖');subplot(3,1,2);plot(t,ct); %繪制載波的時(shí)域圖xlabel('時(shí)間t');title('載波的時(shí)域圖');subplot(3,1,3);plot(t,sfm
19、); %繪制已調(diào)信號(hào)的時(shí)域圖xlabel('時(shí)間t');title('已調(diào)信號(hào)的時(shí)域圖');%*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')pause%*figure(2)*figure(2)subplot(2,1,1)plot(f,abs(fftshift(M) %fftshift:將FFT中的DC分量移到頻譜中心xlabel('頻率f')title('原調(diào)制信號(hào)的頻譜圖')subplot(2,1,2)plot(f,abs(fftshift(U)xlabel('頻率f')ti
20、tle('已調(diào)信號(hào)的頻譜圖')%*disp('按任意鍵可以看到原調(diào)制信號(hào)、無(wú)噪聲條件下已調(diào)信號(hào)和解調(diào)信號(hào)的曲線')pause%*figure(3)*figure(3)subplot(3,1,1);plot(t,mt); %繪制調(diào)制信號(hào)的時(shí)域圖xlabel('時(shí)間t');title('調(diào)制信號(hào)的時(shí)域圖');subplot(3,1,2);plot(t,sfm); %繪制已調(diào)信號(hào)的時(shí)域圖xlabel('時(shí)間t');title('無(wú)噪聲條件下已調(diào)信號(hào)的時(shí)域圖');nsfm=sfm; for i=1:leng
21、th(t)-1 %接受信號(hào)通過(guò)微分器處理 diff_nsfm(i)=(nsfm(i+1)-nsfm(i)./dt;enddiff_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)zero=(max(diff_nsfmn)-min(diff_nsfmn)/2;diff_nsfmn1=diff_nsfmn-zero;subplot(3,1,3); %繪制無(wú)噪聲條件下解調(diào)信號(hào)的時(shí)域圖plot(1:length(diff_nsfmn1)./1000,diff_nsfmn1./400,'r');xlabel('
22、時(shí)間t'); title('無(wú)噪聲條件下解調(diào)信號(hào)的時(shí)域圖');%*disp('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')pause%*figure(4)*figure(4)subplot(3,1,1);plot(t,mt); %繪制調(diào)制信號(hào)的時(shí)域圖xlabel('時(shí)間t');title('調(diào)制信號(hào)的時(shí)域圖');db1=am2/(2*(10(sn1/10); %計(jì)算對(duì)應(yīng)的小信噪比高斯白躁聲的方差n1=sqrt(db1)*randn(size(t); %生成高斯白躁聲nsfm1=n
23、1+sfm; %生成含高斯白躁聲的已調(diào)信號(hào)(信號(hào)通%過(guò)信道傳輸)for i=1:length(t)-1 %接受信號(hào)通過(guò)微分器處理 diff_nsfm1(i)=(nsfm1(i+1)-nsfm1(i)./dt;enddiff_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)zero=(max(diff_nsfmn)-min(diff_nsfmn)/2;diff_nsfmn1=diff_nsfmn1-zero;subplot(3,1,2);plot(1:length(diff_nsfm),diff_nsfm); %繪制含小信
24、噪比高斯白噪聲已調(diào)信號(hào)的時(shí)域圖xlabel('時(shí)間t');title('含小信噪比高斯白噪聲已調(diào)信號(hào)的時(shí)域圖');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plot(1:length(diff_nsfmn1)./1000,diff_nsfmn1./400,'r');xlabel('時(shí)間t'); title('含小信噪比高斯白噪聲解調(diào)信號(hào)的時(shí)域圖');%*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')pause%*f
25、igure(5)*figure(5)subplot(3,1,1);plot(t,mt); %繪制調(diào)制信號(hào)的時(shí)域圖xlabel('時(shí)間t');title('調(diào)制信號(hào)的時(shí)域圖');db1=am2/(2*(10(sn2/10); %計(jì)算對(duì)應(yīng)的大信噪比高斯白躁聲的方差n1=sqrt(db1)*randn(size(t); %生成高斯白躁聲nsfm1=n1+sfm; %生成含高斯白躁聲的已調(diào)信號(hào)(信號(hào)通過(guò)信道傳輸)for i=1:length(t)-1 %接受信號(hào)通過(guò)微分器處理 diff_nsfm1(i)=(nsfm1(i+1)-nsfm1(i)./dt;enddiff_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)zero=(max(diff_nsfmn)-min(diff_nsfmn)/2;diff_nsfmn1=diff_nsfmn1-zero;subplot(3,1,2);plot(1:leng
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