單邊帶信號(hào)調(diào)制與解調(diào)-MATLAB

1、MATLAB中用M文件實(shí)現(xiàn)SSB解調(diào) 。一、課程設(shè)計(jì)目的本次課程設(shè)計(jì)是對(duì)通信原理課程理論教學(xué)和實(shí)驗(yàn)教學(xué)的綜合和總結(jié)。通過這次課程設(shè)計(jì)，使同學(xué)認(rèn)識(shí)和理解通信系統(tǒng)，掌握信號(hào)是怎樣經(jīng)過發(fā)端處理、被送入信道、然后在接收端還原。要求學(xué)生掌握通信原理的基本知識(shí)，運(yùn)用所學(xué)的通信仿真的方法實(shí)現(xiàn)某種傳輸系統(tǒng)。能夠根據(jù)設(shè)計(jì)任務(wù)的具體要求，掌握軟件設(shè)計(jì)、調(diào)試的具體方法、步驟和技巧。對(duì)一個(gè)實(shí)際課題的軟件設(shè)計(jì)有基本了解，拓展知識(shí)面，激發(fā)在此領(lǐng)域中繼續(xù)學(xué)習(xí)和研究的興趣，為學(xué)習(xí)后續(xù)課程做準(zhǔn)備。二、課程設(shè)計(jì)內(nèi)容（1）熟悉MATLAB中M文件的使用方法，掌握SSB信號(hào)的解調(diào)原理，以此為基礎(chǔ)用M文件編程實(shí)現(xiàn)SSB信號(hào)的解調(diào)。（2

2、）繪制出SSB信號(hào)解調(diào)前后在時(shí)域和頻域中的波形，觀察兩者在解調(diào)前后的變化，通過對(duì)分析結(jié)果來加強(qiáng)對(duì)SSB信號(hào)解調(diào)原理的理解。（3）對(duì)信號(hào)分別疊加大小不同的噪聲后再進(jìn)行解調(diào)，繪制出解調(diào)前后信號(hào)的時(shí)域和頻域波形，比較未疊加噪聲時(shí)和分別疊加大小噪聲時(shí)解調(diào)信號(hào)的波形有何區(qū)別，借由所得結(jié)果來分析噪聲對(duì)信號(hào)解調(diào)造成的影響。（4）在老師的指導(dǎo)下，獨(dú)立完成課程設(shè)計(jì)的全部內(nèi)容，并按要求編寫課程設(shè)計(jì)論文，文中能正確闡述和分析設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)結(jié)果。三、設(shè)計(jì)原理1、 SSB解調(diào)原理在單邊帶信號(hào)的解調(diào)中，只需要對(duì)上、下邊帶的其中一個(gè)邊帶信號(hào)進(jìn)行解調(diào)，就能夠恢復(fù)原始信號(hào)。這是因?yàn)殡p邊帶調(diào)制中上、下兩個(gè)邊帶是完全對(duì)稱的，它們所攜帶

3、的信息相同，完全可以用一個(gè)邊帶來傳輸全部消息。單邊帶解調(diào)通常采用相干解調(diào)的方式，它使用一個(gè)同步解調(diào)器，即由相乘器和低通濾波器組成。在解調(diào)過程中，輸入信號(hào)和噪聲可以分別單獨(dú)解調(diào)。相干解調(diào)的原理框圖如圖a所示： 低通濾波器 c(t) 圖a 相干解調(diào)原理框圖此圖表示單邊帶信號(hào)首先乘以一個(gè)同頻同相的載波，再經(jīng)過低通濾波器即可還原信號(hào)。單邊帶信號(hào)的時(shí)域表達(dá)式為表示基帶信號(hào) 其中取“-”時(shí)為上邊帶，取“+”時(shí)為下邊帶。乘上同頻同相載波后得表示的希爾伯特變換經(jīng)低通濾波器可濾除2的分量，所得解調(diào)輸出為由此便可得到無失真的調(diào)制信號(hào)。 2、 SSB解調(diào)的實(shí)現(xiàn)SSB信號(hào)的產(chǎn)生在本次課程設(shè)計(jì)中，我選用頻率為50Hz,

4、初相位為0的余弦信號(hào)m作為原始基帶信號(hào)，在MATLAB中表示為“m=cos(2*pi*50.*t);” ；設(shè)置載波信號(hào)c為頻率500Hz的余弦信號(hào)，程序中表示為“fc=500; c=cos(2*pi*fc.*t);”。在調(diào)制過程的實(shí)現(xiàn)中，通過語句“b=sin(2*pi*fc.*t); lssb=m.*c+imag(hilbert(m).*b;”產(chǎn)生下邊帶信號(hào)。接下來的解調(diào)過程主要就針對(duì)該下邊帶信號(hào)進(jìn)行。 SSB解調(diào)實(shí)現(xiàn)根據(jù)相干解調(diào)原理，在解調(diào)的實(shí)現(xiàn)中，我先用下邊帶調(diào)制信號(hào)乘以本地載波，再通過自己設(shè)計(jì)的低通濾波器濾除高頻成分，如此便得到了解調(diào)后的信號(hào)。相關(guān)的程序語句為：y=lssb.*c; Y,

5、y,dfl=fft_seq(y,ts,df);Y=Y/fs;n_cutoff=floor(fl/dfl);H=zeros(size(f); H(1:n_cutoff)=2*ones(1,n_cutoff);H(length(f)-n_cutoff+1:length(f)=2*ones(1,n_cutoff); DEM=H.*Y; dem=real(ifft(DEM)*fs; 在此段程序中，y是下邊帶信號(hào)與本地載波相乘的結(jié)果，用數(shù)學(xué)表達(dá)式可以表示為根據(jù)此式可知，此低通濾波器的作用在于去除y中包含的具有頻率為的分量，濾波后就得到了基帶信號(hào)。Y是對(duì)y進(jìn)行傅立葉變換求得的頻譜函數(shù)。通過“Y=Y/fs”

6、對(duì)結(jié)果進(jìn)行縮放，用于滿足顯示要求和計(jì)算需要。低通濾波器的設(shè)計(jì)是由“n_cutoff=floor(fl/dfl);”到“DEM=H.*Y;”之間的語句實(shí)現(xiàn)的，其中“fl”表示低通濾波器的截止頻率，混頻信號(hào)y中高于此頻率的分量將被濾除，得到解調(diào)信號(hào)；而“DEM=H.*Y;”表示Y與截止系數(shù)H相乘后，其高頻部分被濾去，所得結(jié)果DEM即為過濾后的頻譜函數(shù)，就是解調(diào)后信號(hào)的頻譜。最后再由“dem=real(ifft(DEM)*fs;”對(duì)DEM進(jìn)行傅立葉逆變換，取其實(shí)部，乘以采樣頻率后可得出濾波后的時(shí)域信號(hào)函數(shù)dem，它就是解調(diào)后的信號(hào)。另外要注意對(duì)采樣頻率fs的選取。由于MATLAB仿真模擬信號(hào)是通過抽

7、樣來確定此信號(hào)的，所以能否通過抽樣完全確定信號(hào)直接關(guān)系到仿真的成敗。我所設(shè)的載波頻率為fc=500Hz，根具抽樣定理，要使得載波信號(hào)c被所得到的抽樣值完全確定，必須以T秒的間隔對(duì)它進(jìn)行等間隔抽樣，即是fs2fc。故fs最小值應(yīng)為2fc=1000Hz，為了確保結(jié)果合理，我取fs=2500Hz。其他一些參數(shù)設(shè)置為：信號(hào)保持時(shí)間t0=0.5s，濾波器截止頻率fl=700Hz，頻率分辨率df=0.1Hz。在求頻譜函數(shù)時(shí)，我調(diào)用了一個(gè)自己設(shè)定的函數(shù)“fft_seq”，它是對(duì)快速傅立葉變換函數(shù)fft的改進(jìn)。它通過提高頻率分辨率，能更好地區(qū)分兩個(gè)譜峰。若設(shè)信號(hào)m的長度為T秒，則其頻率分辨率為1/T(Hz)。

8、因?yàn)檩斎胗?jì)算機(jī)中的連續(xù)信號(hào)被轉(zhuǎn)換成了離散的序列，而設(shè)其序列共有N個(gè)點(diǎn)，則兩根譜線間的距離fs/N，它也是頻率分辨率的一種度量。如果該式的不夠小，我們可以增加N來減小。而一種有效的方法是在離散序列后面補(bǔ)零，這不會(huì)破壞原來的信號(hào)。函數(shù)“fft_seq”就是基于以上思想編成。我在MATLAB中實(shí)現(xiàn)SSB解調(diào)的仿真就是基于以上的程序和參數(shù)設(shè)定，運(yùn)行調(diào)用了plot函數(shù)的M文件，可以分別得出解調(diào)前后的頻域與時(shí)域?qū)Ρ葓D，為了便于參照，將LSSB信號(hào)的時(shí)域與頻域圖也一同進(jìn)行比較。三者時(shí)域圖比較結(jié)果如圖b所示：圖b 調(diào)制信號(hào)、LSSB信號(hào)、解調(diào)信號(hào)的時(shí)域?qū)Ρ葓D由圖b可以看出，解調(diào)信號(hào)能夠基本還原原始基帶信號(hào)，只

9、有少許失真，可見解調(diào)過程較為成功。對(duì)于失真接問題接下來將會(huì)進(jìn)行具體分析。為了更好分析解調(diào)的結(jié)果，還必須將時(shí)域圖與頻域圖進(jìn)行比較，通過觀察頻域圖能夠更為直觀的了解信號(hào)的頻率分布，借此來討論濾波器的作用特性。三者的頻域圖比較如圖c所示：圖c調(diào)制信號(hào)、LSSB信號(hào)、解調(diào)信號(hào)的頻域?qū)Ρ葓D由頻域圖可以明顯地看出，下邊帶信號(hào)將基帶信號(hào)的頻譜向兩側(cè)進(jìn)行了搬移，然后去除了其中上邊帶的那一半。而解調(diào)后的頻譜與基帶信號(hào)在頻率小于700Hz的范圍內(nèi)幾乎沒有區(qū)別，用肉眼很難觀察出不同之處；解調(diào)信號(hào)在頻率大于700Hz范圍外的頻譜已經(jīng)被低通濾波器完全濾除，故沒有波形，這就是解調(diào)信號(hào)與基帶信號(hào)頻譜差異最明顯之處。由于在理

10、論上，解調(diào)過程可以完全恢復(fù)基帶信號(hào)，但實(shí)際中仍然會(huì)產(chǎn)生少許失真，故失真的原因可以從參數(shù)的設(shè)置上入手找尋。在解調(diào)過程中，相乘器是嚴(yán)格按照數(shù)學(xué)關(guān)系運(yùn)算的，不會(huì)產(chǎn)生誤差，失真的產(chǎn)生因該在低通濾波器環(huán)節(jié)。為了探究低通濾波器的設(shè)置對(duì)解調(diào)的影響，我將濾波器的截止頻率fl分別改為1000Hz和50Hz進(jìn)行比較，根據(jù)結(jié)果來判斷原因。首先我選fl=1000Hz，它等于2fc，它應(yīng)該無法濾除混頻信號(hào)中的2分量。實(shí)際得出的時(shí)域和頻域圖結(jié)果如圖d和圖e：圖d fl=1000Hz時(shí)的解調(diào)信號(hào)時(shí)域?qū)Ρ葓D圖e fl=1000Hz時(shí)的解調(diào)信號(hào)頻域?qū)Ρ葓D從時(shí)域比較圖中可以明顯看出解調(diào)信號(hào)嚴(yán)重失真，還保留著載波信號(hào)的頻率變化；而

11、頻譜圖中，解調(diào)信號(hào)頻譜的兩側(cè)將近1000Hz處有兩個(gè)高峰，可見解調(diào)信號(hào)頻譜與基帶信號(hào)頻譜存在巨大差異。原因很簡單，低通濾波器的截止頻率高于2fc，故無法濾除相乘器輸出的混頻信號(hào)y的高頻2分量，完全沒有起到低通濾波的作用，所以解調(diào)信號(hào)保留有高頻分量，無法正確還原調(diào)制信號(hào)。接下來將截止頻率fl設(shè)為50Hz，觀察在fl較低的情況下的解調(diào)輸出結(jié)果。此時(shí)，fl遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于2fc，不存在無法濾除高頻分量的問題，不會(huì)產(chǎn)生上一種情況的錯(cuò)誤。通過分析這種情況下的結(jié)果可以得出低截止頻率對(duì)解調(diào)的影響。在fl=50Hz時(shí)得出的時(shí)域和頻域解調(diào)結(jié)果對(duì)比如圖f和圖g所示：圖f fl=50Hz時(shí)解調(diào)信號(hào)時(shí)域?qū)Ρ葓D圖g fl=50

12、Hz時(shí)解調(diào)信號(hào)頻域?qū)Ρ葓D由時(shí)域比較圖中可以清晰地看出解調(diào)信號(hào)能夠保持平滑的余弦波形，但幅度小了將近一倍，且兩端的幅度明顯小于中間。由此可以估計(jì)出一種可能性：基帶信號(hào)的一部分丟失了，解調(diào)信號(hào)只是原基帶信號(hào)的一部分。因此才會(huì)造成幅度下降的結(jié)果。頻譜對(duì)比圖很好地驗(yàn)證了這種可能性。觀察發(fā)現(xiàn)解調(diào)信號(hào)的頻譜被濾去頻率大于50Hz的部分之后，雖然保持了原基帶信號(hào)的主體部分，但兩邊的分量已經(jīng)全部濾除。這就是問題所在。兩邊的分量也占據(jù)了一定的比重，濾除的越多，原基帶信號(hào)損失的部分也越多，就如時(shí)域圖中所示。幅度減小的原因就在于此。通過在fl=50Hz時(shí)對(duì)解調(diào)信號(hào)頻域和時(shí)域的觀察，可以得出結(jié)論：fl較低時(shí)，在濾去高

13、頻2分量的同時(shí)，也會(huì)連帶去除基帶信號(hào)中的一部分。因此為了保全基帶信號(hào)的完整性，fl不宜過低。綜上所述，截止頻率fl過高時(shí)會(huì)導(dǎo)致高頻2分量無法濾除；而fl較低，又會(huì)使得基帶信號(hào)有部分被濾去。經(jīng)過調(diào)整分析，我認(rèn)為fl應(yīng)該在能夠?yàn)V去2分量的情況下，盡可能高一點(diǎn)。這樣就能保證基帶信號(hào)被濾去的部分減到最少。所以開始所設(shè)的fl=700Hz是一個(gè)較為合適的值，解調(diào)結(jié)果也很接近基帶信號(hào)。實(shí)現(xiàn)解調(diào)還有一種方法，就是調(diào)用專用于SSB信號(hào)解調(diào)的函數(shù)ssbdemod(u,fc,fs)，此函數(shù)內(nèi)部集成了解調(diào)過程，不需要自行再設(shè)置相乘器與濾波器。為了與前一種方法對(duì)比，現(xiàn)簡要用此函數(shù)來實(shí)現(xiàn)SSB的解調(diào)。為了增強(qiáng)對(duì)比性，除了

14、fl無需再設(shè)置外，其它的參數(shù)設(shè)置均與上一種方法相同：采樣頻率fs=2500Hz，信號(hào)保持時(shí)間t0=0.5s，頻率分辨率df=0.1Hz，且調(diào)制信號(hào)不變。在本程序中，實(shí)現(xiàn)調(diào)制過程使用語句“u=ssbmod(m,fc,fs);”，解調(diào)單邊帶信號(hào)則用“y=ssbdemod(u,fc,fs);”來實(shí)現(xiàn)。運(yùn)行本程序，所得基帶信號(hào)、LSSB信號(hào)、解調(diào)信號(hào)的時(shí)域圖對(duì)比情況如圖h所示：圖h 方法2中基帶、LSSB、解調(diào)信號(hào)的時(shí)域?qū)Ρ葓D解調(diào)信號(hào)通過 MATLAB中函數(shù)ssbdemod()實(shí)現(xiàn)了解調(diào)并通過函數(shù)本身內(nèi)設(shè)的低通濾波器，解調(diào)出了基帶信號(hào)m(t)。解調(diào)后的信號(hào)基本與基帶信號(hào)相同，只是邊緣處有少許失真。再觀

15、察三者的頻域比較如圖i所示：圖i 方法2中基帶、LSSB、解調(diào)信號(hào)的頻域?qū)Ρ葓D由頻域圖中可以看出，解調(diào)信號(hào)的頻譜與基帶信號(hào)很接近，不包含相乘器輸出的混頻信號(hào)中的高頻2分量，也沒采用第一種方法中設(shè)定截止頻率，將高于一定頻率的部分完全濾除的做法。但仔細(xì)觀察可以發(fā)現(xiàn)，解調(diào)信號(hào)中分布在頻率較高處的波形比相同頻率處的基帶信號(hào)波形起伏更大一些，這應(yīng)該是本解調(diào)方式的缺陷，會(huì)造成一定誤差。在時(shí)域圖中的解調(diào)信號(hào)邊緣失真的情況或許來源于此。這種方法不用自己設(shè)置濾波器，程序簡單，在實(shí)現(xiàn)解調(diào)時(shí)較為簡便。前一種方法可以根據(jù)自己的需要調(diào)整濾波器的截止頻率，從而得到更精確的解調(diào)信號(hào)。這兩種解調(diào)方式可謂各有千秋。3、疊加噪聲

16、時(shí)的SSB解調(diào)在實(shí)際信號(hào)傳輸過程中，通信系統(tǒng)不可避免的會(huì)遇到噪聲，例如自然界中的各種電磁波噪聲和設(shè)備本身產(chǎn)生的熱噪聲、散粒噪聲等，它們很難被預(yù)測。而且大部分噪聲為隨機(jī)的高斯白噪聲，所以在設(shè)計(jì)時(shí)引入噪聲，才能夠真正模擬實(shí)際中信號(hào)傳輸所遇到的問題，進(jìn)而思考怎樣才能在接受端更好地恢復(fù)基帶信號(hào)。信道加性噪聲主要取決于起伏噪聲，而起伏噪聲又可視為高斯白噪聲，因此我在此環(huán)節(jié)將對(duì)單邊帶信號(hào)添加高斯白噪聲來觀察噪聲對(duì)解調(diào)的影響情況。為了具體而全面地了解噪聲的影響問題，我將分別引入大噪聲（信噪比為3dB）與小噪聲（信噪比為30dB）作用于單邊帶信號(hào)，再分別對(duì)它們進(jìn)行解調(diào)，觀察解調(diào)后的信號(hào)受到了怎樣的影響。在此過

17、程中，我用函數(shù)“awgn(x,snr,'measured')”來添加噪聲，此函數(shù)功能為向信號(hào)x中添加信噪比為snr的高斯白噪聲。其中的一個(gè)參數(shù)'measured'的功能是在疊加噪聲前先測量信號(hào)x的功率，再根據(jù)所測結(jié)果來產(chǎn)生所設(shè)信噪比的噪聲。具體實(shí)現(xiàn)語句為：snr1=3;snr2=30;s1 = awgn(lssb,snr1,'measured');s2 = awgn(lssb,snr2,'measured');其中snr1表示大信噪比，snr2表示小信噪比，s1表示疊加大噪聲后的信號(hào)，s2表示疊加小噪聲后的信號(hào)。再通過以下傅立葉變

18、換程序來求出它們的頻譜圖：S1,s1,dfl=fft_seq(s1,ts,df); S1=S1/fs; S2,s2,dfl=fft_seq(s2,ts,df); S2=S2/fs; 為了便于比較，我先顯示了下邊帶信號(hào)加入兩種噪聲后的時(shí)頻波形圖，再將基帶信號(hào)、疊加大噪聲后的解調(diào)信號(hào)以及疊加小噪聲后的解調(diào)信號(hào)放在一起，分別比較三者的時(shí)域與頻域圖。運(yùn)行程序，求得下邊帶信號(hào)加入兩種噪聲后的時(shí)頻波形圖如圖j所示：圖j 下邊帶信號(hào)加入兩種噪聲后的時(shí)頻波形比較圖基帶信號(hào)、疊加大噪聲后的解調(diào)信號(hào)以及疊加小噪聲后的解調(diào)信號(hào)三者之間的時(shí)域?qū)Ρ葓D如圖k所示：圖k 基帶信號(hào)、疊加大小噪聲后解調(diào)信號(hào)的時(shí)域?qū)Ρ葓D基帶信號(hào)

19、、疊加大噪聲后的解調(diào)信號(hào)以及疊加小噪聲后的解調(diào)信號(hào)三者之間的頻域?qū)Ρ葓D如圖l所示：圖l 基帶信號(hào)、疊加大小噪聲后解調(diào)信號(hào)的頻域?qū)Ρ葓D由圖i可知，首先下邊帶信號(hào)因?yàn)榀B加噪聲而發(fā)生了變化。再進(jìn)一步觀察圖1中的時(shí)域變化：當(dāng)疊加大噪聲時(shí)，解調(diào)波形出現(xiàn)明顯的紊亂，產(chǎn)生了很多不規(guī)則的毛刺雜波，與基帶信號(hào)相去甚遠(yuǎn)；而疊加小噪聲時(shí)，波形圖只是局部稍有不平滑現(xiàn)象，總體還是與未加噪聲時(shí)的解調(diào)信號(hào)相同，出入不大。再比較圖k中各頻譜之間的關(guān)系，可以清晰地看出，加大噪聲后，解調(diào)信號(hào)的頻譜波形兩邊雜亂無章，起伏遠(yuǎn)大于未加噪聲時(shí)的波形；而加小噪聲后，解調(diào)信號(hào)頻譜基本與未加噪聲時(shí)一致，看不出明顯變化。造成此現(xiàn)象的原因是當(dāng)信噪

20、比較小時(shí)，噪聲的功率在解調(diào)信號(hào)中所占比重較大，所以會(huì)造成雜波較多的情況；而信噪比很大時(shí)，噪聲的功率在解調(diào)信號(hào)中所占比重就很小了，噪聲部分造成的雜亂波形相對(duì)就不是很明顯，甚至可以忽略。綜上所述，疊加噪聲會(huì)造成解調(diào)信號(hào)的失真，信噪比越小，失真程度越大。所以當(dāng)信噪比低于一定大小時(shí)，會(huì)給解調(diào)信號(hào)帶來嚴(yán)重的失真，導(dǎo)致接收端無法正確地接收有用信號(hào)。所以在解調(diào)的實(shí)際應(yīng)用中，應(yīng)該盡量減少噪聲的產(chǎn)生。4 、遇到的問題及解決辦法我在該課程設(shè)計(jì)中曾遇到過一些問題，具體如下：其一是頻譜顯示問題。起初我得出的頻譜顯示波形并非是頻率為0點(diǎn)居中，而是0點(diǎn)在最左端。這樣不利于我觀察頻譜特性，為了能讓頻譜圖居中顯示，我對(duì)程序設(shè)

21、置進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵在于頻率矢量的設(shè)置上。起初所設(shè)置的值f = (0:length(U)-1)*fs/length(U)，不能將圖形顯示在0Hz兩邊，經(jīng)過改進(jìn)為 f = (0:length(U)-1)*fs/length(U)-fs/2，使得頻譜居中顯示成功。其中-fs/2就是將圖形向右搬移半個(gè)長度，這樣0點(diǎn)就能居中了。其二是濾波器截止頻率fl的設(shè)置問題。開始我將截止頻率設(shè)置為fl=50Hz，但仿真結(jié)果顯示解調(diào)信號(hào)的幅度明顯小于基帶信號(hào)。這說明基帶信號(hào)沒有完全被還原，有部分損失。經(jīng)分析我認(rèn)為是濾波器的截止頻率太低，將基帶信號(hào)的成分也濾去了一些。然而濾波器的截止頻率也不宜過大，這樣會(huì)使它無法濾除

22、混頻信號(hào)中的2高頻分量。對(duì)于其合適的參數(shù)我進(jìn)行了多次測試，力求在可以濾去2高頻分量的情況下使解調(diào)信號(hào)損失最小。最終我發(fā)現(xiàn)將fl設(shè)為700Hz較為合理，解決了此問題。四、老師的問題1、 SSB信號(hào)是如何得到？有兩種方法得到SSB信號(hào)，分別是相移法和濾波法，本次設(shè)計(jì)用的是相移法。2、 SSB信號(hào)是如何解調(diào)的？是用相干解調(diào)實(shí)現(xiàn)的，在解調(diào)的實(shí)現(xiàn)中，我先用下邊帶調(diào)制信號(hào)乘以本地載波，再通過低通濾波器濾除高頻成分，如此便得到了解調(diào)后的信號(hào)。用數(shù)學(xué)表達(dá)式可以表示為3、 哪些語句是生成噪聲的？我用函數(shù)“awgn(x,snr,'measured')”來添加噪聲，此函數(shù)功能為向信號(hào)x中添加信噪比為

23、snr的高斯白噪聲。其中的一個(gè)參數(shù)'measured'的功能是在疊加噪聲前先測量信號(hào)x的功率，再根據(jù)所測結(jié)果來產(chǎn)生所設(shè)信噪比的噪聲。具體實(shí)現(xiàn)語句為：snr1=3;snr2=30;s1 = awgn(lssb,snr1,'measured');s2 = awgn(lssb,snr2,'measured');五、總結(jié)在這次課程設(shè)計(jì)中，我通過多方面地搜集資料，對(duì)SSB的解調(diào)原理進(jìn)行深入理解分析，成功地用MATLAB 7.1編寫出M程序完成了對(duì)SSB解調(diào)過程的仿真實(shí)現(xiàn)。在設(shè)計(jì)過程中，我面對(duì)著一系列的難點(diǎn)：將MATLAB與通信原理結(jié)合起來運(yùn)用，根據(jù)書中介紹

24、的解調(diào)原理自主設(shè)計(jì)所要運(yùn)用的器件并調(diào)整其參數(shù)，對(duì)解調(diào)信號(hào)結(jié)合理論進(jìn)行分析并總結(jié)，掌握產(chǎn)生具有一定信噪比的高斯白噪聲的方法，等等。這些具體的問題在書上只有少量的理論介紹，要在實(shí)際運(yùn)用中結(jié)合這些理論是一件不太容易的事。接到課程設(shè)計(jì)任務(wù)書后，我積極投入，去圖書館借閱相關(guān)資料，上網(wǎng)瀏覽相關(guān)信息，獲得了大量的信息，為完成本次課程設(shè)計(jì)奠定了基礎(chǔ)。對(duì)于MATLAB我開始還有許多未解之處，為了了解各個(gè)函數(shù)的用法，我多次查閱了其中的help文件，大體了解了所調(diào)用函數(shù)的使用方法。然后通過不斷的實(shí)驗(yàn)與探究總結(jié)，終于逐個(gè)克服了這些難點(diǎn)，完成了任務(wù)。通過這次的實(shí)踐，我明白了要將理論與實(shí)際相結(jié)合的道理，盡管這個(gè)過程會(huì)有一

25、些辛苦，但通過努力實(shí)現(xiàn)后，就能大大深化我對(duì)知識(shí)的理解程度，增長實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。這表現(xiàn)在我對(duì)SSB的解調(diào)原理、MATLAB的功能特性都有了進(jìn)一步的認(rèn)識(shí)?？傊以诒敬握n程設(shè)計(jì)中辛苦不少，獲益良多。參考文獻(xiàn)1 東方漁民.無線電廣播與收音機(jī)發(fā)展的歷史回眸紀(jì)念費(fèi)森登發(fā)明無線電廣播100周年.廣播之家網(wǎng)站，2 樊昌信，張甫翊，徐炳祥,吳成柯.國防工業(yè)出版社，2007. 3 孫學(xué)軍，王秉均.通信原理.電子工業(yè)出版社，2005.4 孫祥，徐流美，吳清.MATLAB 7.0基礎(chǔ)教程.北京：清華大學(xué)出版社2006.5 張輝，曹麗娜.現(xiàn)代通信原理與技術(shù).西安：電子科技大學(xué)出版社，2007.6 唐向宏，岳恒立，鄧雪峰.

26、MATLAB及在電子信息類課程中的應(yīng)用.電子工業(yè)出版社，2006.附錄1：SSB解調(diào)程序方法1清單%程序名稱：ssb.m%程序功能：自行設(shè)計(jì)解調(diào)器實(shí)現(xiàn)SSB解調(diào)%=t0=0.05; %信號(hào)保持時(shí)間ts=1/2500; %采樣時(shí)間間隔fc=500; %此為載波頻率fs=1/ts; %此為抽樣頻率fl=700; %濾波器的截止頻率df=0.1; %頻率分辨率snr1=3;snr2=30;t=0:ts:t0; %時(shí)間矢量m=cos(2*pi*50.*t); %原始信號(hào)c=cos(2*pi*fc.*t); %載波信號(hào)b=sin(2*pi*fc.*t); %載波信號(hào)對(duì)應(yīng)的正弦信號(hào)lssb=m.*c+im

27、ag(hilbert(m).*b; %下邊帶信號(hào)s1 = awgn(lssb,snr1,'measured');s2 = awgn(lssb,snr2,'measured');y=lssb.*c; %下邊帶的混頻y1=s1.*c; %加大噪聲后混頻y2=s2.*c; %加小噪聲后混頻M,m,dfl=fft_seq(m,ts,df); %傅里葉變換求原始信號(hào)頻譜M=M/fs; %縮放LSSB,lssb,dfl=fft_seq(lssb,ts,df); %傅里葉變換求下邊帶信號(hào)頻譜LSSB=LSSB/fs; %縮放S1,s1,dfl=fft_seq(s1,ts,df

28、); %求下邊帶信號(hào)加大噪聲的頻譜S1=S1/fs; %縮放S2,s2,dfl=fft_seq(s2,ts,df); %求下邊帶信號(hào)加小噪聲的頻譜S2=S2/fs; %縮放Y,y,dfl=fft_seq(y,ts,df); %傅里葉變換得出混頻頻譜Y=Y/fs; %縮放Y1,y1,dfl=fft_seq(y1,ts,df); %傅里葉變換得出混頻頻譜Y1=Y1/fs; %縮放Y2,y2,dfl=fft_seq(y2,ts,df); %傅里葉變換得出混頻頻譜Y2=Y2/fs; %縮放n_cutoff=floor(fl/dfl); %設(shè)計(jì)濾波器f=0:dfl:dfl*(length(m)-1)-f

29、s/2; %頻率矢量H=zeros(size(f); H(1:n_cutoff)=2*ones(1,n_cutoff);H(length(f)-n_cutoff+1:length(f)=2*ones(1,n_cutoff);DEM=H.*Y; %濾波器輸出(即解調(diào)后信號(hào))頻譜DEM1=H.*Y1; %濾波器輸出(即加大噪聲解調(diào)后信號(hào))頻譜DEM2=H.*Y2; %濾波器輸出(即加小噪聲解調(diào)后信號(hào))頻譜dem=real(ifft(DEM)*fs; %濾波器輸出(即解調(diào)后)信號(hào)dem1=real(ifft(DEM1)*fs; %濾波器輸出(即大噪聲解調(diào)后)信號(hào)dem2=real(ifft(DEM2

30、)*fs; %濾波器輸出(即小噪聲解調(diào)后)信號(hào)figure(1);subplot(3,1,1);plot(t,m(1:length(t); %顯示調(diào)制信號(hào)title('調(diào)制信號(hào)');subplot(3,1,2);plot(t,lssb(1:length(t); %顯示下邊帶信號(hào)title('下邊帶信號(hào)');subplot(3,1,3);plot(t,dem(1:length(t); %顯示解調(diào)信號(hào)title('解調(diào)信號(hào)');figure(2);subplot(3,1,1);plot(f,abs(fftshift(M); %顯示調(diào)制信號(hào)頻譜titl

31、e('調(diào)制信號(hào)頻譜');subplot(3,1,2);plot(f,abs(fftshift(LSSB); %顯示下邊帶信號(hào)頻譜title('下邊帶信號(hào)頻譜');subplot(3,1,3);plot(f,abs(fftshift(DEM); %顯示解調(diào)信號(hào)頻譜title('解調(diào)信號(hào)頻譜');figure(3);subplot(3,2,1);plot(t,lssb(1:length(t); %顯示下邊帶信號(hào)title('下邊帶信號(hào)');subplot(3,2,2);plot(f,abs(fftshift(LSSB); %顯示下邊帶

32、信號(hào)頻譜title('下邊帶信號(hào)頻譜');subplot(3,2,3);plot(t,s1(1:length(t); %顯示加大噪聲后下邊帶信號(hào)title('加大噪聲后下邊帶信號(hào)');subplot(3,2,4);plot(f,abs(fftshift(S1); %顯示加大噪聲后下邊帶信號(hào)頻譜title('加大噪聲后下邊帶信號(hào)頻譜');subplot(3,2,5);plot(t,s2(1:length(t); %顯示加小噪聲后下邊帶信號(hào)title('加小噪聲后下邊帶信號(hào)');subplot(3,2,6);plot(f,abs(ff

33、tshift(S2); %顯示加小噪聲后下邊帶信號(hào)頻譜title('加小噪聲后下邊帶信號(hào)頻譜');figure(4);subplot(3,1,1);plot(t,dem(1:length(t); %顯示解調(diào)信號(hào)title('解調(diào)信號(hào)');subplot(3,1,2);plot(t,dem1(1:length(t); %顯示加大噪聲解調(diào)信號(hào)title('加大噪聲解調(diào)信號(hào)');subplot(3,1,3);plot(t,dem2(1:length(t); %顯示加小噪聲解調(diào)信號(hào)title('加小噪聲解調(diào)信號(hào)');figure(5);subplot(3,1,1);plot(f,abs(fftshift(DEM); %顯示解調(diào)信號(hào)頻譜title('解調(diào)信號(hào)頻譜');subplot(3,1,2);plot(f,abs(fftshift(DEM1); %顯示加大噪聲解調(diào)信號(hào)頻譜title('加大噪聲解調(diào)信號(hào)頻譜');subplot(3,1,3);plot(f,abs(fftshift(DEM2); %顯示加小噪