FM信號的MATLAB仿真設(shè)計

淮南師范學(xué)院電氣信息工程學(xué)院2013屆電子信息工程專業(yè)課程設(shè)計報告第1頁成績成績課程設(shè)計報告題目：FM信號的MATLAB仿真設(shè)計學(xué)生姓名：學(xué)生學(xué)號：0908030101系別：電氣信息工程學(xué)院專業(yè)：電子信息工程屆別：2013指導(dǎo)教師：FM信號的MATLAB仿真設(shè)計學(xué)生：鮑麗指導(dǎo)教師：張大雷電氣信息工程學(xué)院電子與通信工程系1課程設(shè)計的任務(wù)與要求1.1課程設(shè)計的任務(wù)通過《FM信號的MATLAB仿真設(shè)計》的課程設(shè)計，掌握通信原理中模擬信號的調(diào)制和解調(diào)、數(shù)字基帶信號的傳輸、數(shù)字信號的調(diào)制和解調(diào)，模擬信號的抽樣、量化和編碼與信號的最佳接收等原理。應(yīng)用原理設(shè)計FM調(diào)制解調(diào)系統(tǒng)，并對其進(jìn)行仿真。1.2課程設(shè)計的要求熟悉調(diào)制和解調(diào)的原理，調(diào)制的分類和解調(diào)的分類。熟悉并掌握調(diào)頻信號的產(chǎn)生與解調(diào)。要求能夠熟練應(yīng)用MATLAB語言編寫基本的通信系統(tǒng)的應(yīng)用程序，進(jìn)行模擬調(diào)制系統(tǒng)，數(shù)字基帶信號的傳輸系統(tǒng)的建模、設(shè)計與仿真。所有的仿真用MATLAB程序?qū)崿F(xiàn)，系統(tǒng)經(jīng)過的信道都假設(shè)為高斯白噪聲信道。模擬調(diào)制要求用程序畫出調(diào)制信號，載波，已調(diào)信號、解調(diào)信號的波形，數(shù)字調(diào)制要求畫出誤碼率隨信噪比的變化曲線。1.3課程設(shè)計的研究基礎(chǔ)FM在通信系統(tǒng)中的使用非常廣泛。FM廣泛應(yīng)用于高保真音樂廣播、電視伴音信號的傳輸、衛(wèi)星通信和蜂窩電話系統(tǒng)等。本設(shè)計主要是利用MATLAB集成環(huán)境下的M文件，編寫程序來實現(xiàn)FM調(diào)制與解調(diào)過程，并分別繪制出基帶信號、載波信號、已調(diào)信號的時域波形，再進(jìn)一步分別繪制出對已調(diào)信號疊加噪聲后信號。相干解調(diào)后信號和解調(diào)基帶信號的時域波形。最后繪出FM基帶信號通過上述信道和調(diào)制和解調(diào)系統(tǒng)后的誤碼率與信噪比的關(guān)系，并通過與理論結(jié)果波形對比來分析該仿真調(diào)制與解調(diào)系統(tǒng)的正確性及噪聲對信號解調(diào)的影響。在課程設(shè)計中，系統(tǒng)開發(fā)平臺為Windows7使用工具軟件為MATLAB7.0。在該平臺運(yùn)行程序完成了對FM調(diào)制和解調(diào)以及對疊加噪聲后解調(diào)結(jié)果的觀察。通過該課程設(shè)計，達(dá)到了實現(xiàn)FM信號通過噪聲信道，調(diào)制和解調(diào)系統(tǒng)的仿真目的。2FM信號的MATLAB仿真設(shè)計方案制定解調(diào)是調(diào)制的逆過程，其作用是從接收的已調(diào)信號中恢復(fù)原基帶信號。信號通過信道傳輸后，具有將信號放大和反變換功能的接收端將已調(diào)制的信號搬移（解調(diào)）到原來的頻率范圍。調(diào)頻信號的解調(diào)有相干解調(diào)和非相干解調(diào)兩種。相干解調(diào)也叫同步檢波。解調(diào)與調(diào)制的實質(zhì)一樣，軍事頻譜搬移。調(diào)制是把基帶信號的頻譜搬到了載波位置，這一過程可以通過一個相乘器與載波相乘來實現(xiàn)。解調(diào)則是調(diào)制的反過程，即把在載頻位置的已調(diào)信號的頻譜搬回到原始基帶位置，因此同樣可以用相乘器與載波相乘來實現(xiàn)。相干解調(diào)僅適用于窄帶調(diào)頻信號，且需同步信號，故應(yīng)用范圍受限；而非相干解調(diào)不需要同步信號，是FM系統(tǒng)的主要解調(diào)方式，本設(shè)計采用非相干解調(diào)。3.3噪聲我們將信道中存在的不需要的電信號統(tǒng)稱為噪聲。通信系統(tǒng)中的噪聲是疊加在信號上的，沒有傳輸信號時通信系統(tǒng)中也有噪聲，噪聲永遠(yuǎn)存在于通信系統(tǒng)中。噪聲可以看成是信道中的一種干擾，也稱為加性干擾，因為它是疊加在信號之上的。噪聲對于信號的傳輸是有害的，它能使模擬信號失真，是數(shù)字信號發(fā)生錯碼，并限制著信息的傳輸速率。按照來源分類，噪聲可以分為人為噪聲和自然噪聲兩大類。人為噪聲是有人類的活動產(chǎn)生的，自然噪聲是自然界中存在的各種電磁波輻射，此外還有一種很重要的自然噪聲，即熱噪聲。熱噪聲來自一切電子型元器件中電子的熱運(yùn)動。由于在一般的通信系統(tǒng)的工作頻率范圍內(nèi)熱噪聲的頻譜是均勻分布的，好像白光的頻譜在可見光的頻譜范圍內(nèi)均勻分布那樣，所以熱噪聲又常稱為白噪聲。由于熱噪聲是由大量自由電子的運(yùn)動產(chǎn)生的，其統(tǒng)計特性服從高斯分布，故常將熱噪聲稱為高斯白噪聲。在本仿真的過程中我們假設(shè)信道為高斯白噪聲信道。4FM信號調(diào)制解調(diào)模型的建立與分析4.1調(diào)制模型的建立與分析4.1.1FM調(diào)制模型m(t)Sfm（t）FM調(diào)制器FM調(diào)制器圖3FM調(diào)制模型其中，為基帶調(diào)制信號，設(shè)調(diào)制信號為設(shè)正弦載波為信號傳輸信道為高斯白噪聲信道，其功率為。4.1.2調(diào)制過程分析在調(diào)制時，調(diào)制信號的頻率去控制載波的頻率的變化，載波的瞬時頻偏隨調(diào)制信號成正比例變化，即式中，為調(diào)頻靈敏度（）。這時相位偏移為則可得到調(diào)頻信號為4.1.3調(diào)制程序%***********調(diào)制****************clearalldt=0.005;%設(shè)定步長t=0:dt:3;am=5;%調(diào)制信號幅度fm=5;%調(diào)制信號頻率mt=am*cos(2*pi*fm*t);%生成調(diào)制信號j_mt(1)=0;fori=1:length(t)-1%對調(diào)制信號求積分j_mt(i+1)=j_mt(i)+mt(i)*dt;endfc=40;ct=cos(2*pi*fc*t);%生成載波kf=10;%調(diào)頻靈敏度sft=cos(2*pi*fc*t+kf*j_mt);%生成已調(diào)信號figure(1)%繪制圖形subplot(3,1,1);plot(t,ct);xlabel('t');title('載波時域圖');subplot(3,1,2);plot(t,mt);xlabel('t');title('調(diào)制信號時域圖');subplot(3,1,3);plot(t,sft);xlabel('t');title('已調(diào)信號時域圖');4.1.4調(diào)制圖形圖4調(diào)制信號圖形4.2高斯白噪聲熱噪聲來自一切電子型元器件中電子的熱運(yùn)動。由于在一般的通信系統(tǒng)的工作頻率范圍內(nèi)熱噪聲的頻譜是均勻分布的，好像白光的頻譜在可見光的頻譜范圍內(nèi)均勻分布那樣，所以熱噪聲又常稱為白噪聲。由于熱噪聲是由大量自由電子的運(yùn)動產(chǎn)生的，其統(tǒng)計特性服從高斯分布，故常將熱噪聲稱為高斯白噪聲。4.2.1過程分析設(shè)正弦波通過加性高斯白噪聲信道后的信號為其中，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。正弦波通過加性高斯白噪聲信道后的信號為故其有用信號功率為噪聲功率為信噪比滿足公式則可得到公式我們可以通過這個公式方便的設(shè)置高斯白噪聲的方差。4.2.2程序%*********高斯白噪聲****************sn=10;%設(shè)定信噪比db=am^2/(2*(10^(sn/10)));%計算高斯白噪聲方差n=sqrt(db)*randn(size(t));%生成高斯白噪聲nsfm=n+sft;%含高斯白噪聲已調(diào)信號figure(2)plot(t,nsfm);%繪制含高斯白噪聲已調(diào)信號時域圖xlabel('t');title('含高斯白噪聲已調(diào)信號時域圖');4.2.圖5含高斯白噪聲的已調(diào)信號時域圖4.3解調(diào)模型的建立與分析在本仿真的過程中我們選擇用非相干解調(diào)方法進(jìn)行解調(diào)。4.3.1FM解調(diào)模型4.3.2解調(diào)過程分析輸入調(diào)頻信號為圖6解調(diào)模型設(shè)相干載波為乘法器的作用是把調(diào)頻信號變成有多種頻率的波的混合，乘法器輸出為經(jīng)低通濾波器后取出器低頻分量為在經(jīng)過微分器，即得出解調(diào)出的基帶信號：相干解調(diào)可以恢復(fù)出原來的基帶信號，而且要求本地載波與調(diào)制載波同步，否則會使解調(diào)信號失真。4.3.2nsfm1=sft;%無噪聲的已調(diào)信號fori=1:length(t)-1%信號通過微分器處理diff_nsfm1(i)=(nsfm1(i+1)-nsfm1(i))./dt;enddiff_nsfmn=abs(hilbert(diff_nsfm1));%hilbert變換，求絕對值得到瞬時幅度（包絡(luò)檢波）zero=(max(diff_nsfmn)-min(diff_nsfmn))/2;diff_nsfmn1=diff_nsfmn-zero;figure(3)subplot(2,1,1);plot(t,nsfm1);xlabel('時間t');title('無噪聲條件已調(diào)信號');subplot(2,1,2);plot((1:length(diff_nsfmn1))./1000,diff_nsfmn1./400,'r');xlabel('時間t');title('無噪聲條件下解調(diào)信號的時域圖');%***有高斯噪聲條件下的解調(diào)***nsfm=n+sft;%含高斯白噪聲已調(diào)信號fori=1:length(t)-1%信號通過微分器處理diff_nsfm2(i)=(nsfm(i+1)-nsfm(i))./dt;enddiff_nsfmn2=abs(hilbert(diff_nsfm2));%hilbert變換，求絕對值得到瞬時幅度（包絡(luò)檢波）zero1=(max(diff_nsfmn2)-min(diff_nsfmn2))/2;diff_nsfmn3=diff_nsfmn-zero1;figure(4)subplot(2,1,1);plot(t,nsfm);xlabel('時間t');title('含高斯噪聲已調(diào)信號');subplot(2,1,2);plot((1:length(diff_nsfmn3))./1000,diff_nsfmn3./400,'r');xlabel('時間t');title('含高斯噪聲條件下解調(diào)信號的時域圖')；4.3.3圖7無噪聲解調(diào)圖形圖8有噪聲解調(diào)圖形課程設(shè)計程序%**********************************%***********FM調(diào)制*****************clearalldt=0.005;%設(shè)定步長t=0:dt:3;am=5;%調(diào)制信號幅度fm=5;%調(diào)制信號頻率mt=am*cos(2*pi*fm*t);%生成調(diào)制信號j_mt(1)=0;fori=1:length(t)-1%對調(diào)制信號求積分j_mt(i+1)=j_mt(i)+mt(i)*dt;endfc=40;ct=cos(2*pi*fc*t);%生成載波kf=10;%調(diào)頻靈敏度sft=cos(2*pi*fc*t+kf*j_mt);%生成已調(diào)信號figure(1)%繪制圖形subplot(3,1,1);plot(t,ct);xlabel('t');title('載波時域圖');subplot(3,1,2);plot(t,mt);xlabel('t');title('調(diào)制信號時域圖');subplot(3,1,3);plot(t,sft);xlabel('t');title('已調(diào)信號時域圖');%**********************************%*********高斯白噪聲****************sn=30;%設(shè)定信噪比db=am^2/(2*(10^(sn/10)));%計算高斯白噪聲方差n=sqrt(db)*randn(size(t));%生成高斯白噪聲nsfm=n+sft;%含高斯白噪聲已調(diào)信號figure(2)plot(t,nsfm);%繪制含高斯白噪聲已調(diào)信號時域圖xlabel('t');title('含高斯白噪聲已調(diào)信號時域圖');%**********************************%********FM解調(diào)********************%***無噪聲條件下的解調(diào)***nsfm1=sft;%無噪聲的已調(diào)信號fori=1:length(t)-1%信號通過微分器處理diff_nsfm1(i)=(nsfm1(i+1)-nsfm1(i))./dt;enddiff_nsfmn=abs(hilbert(diff_nsfm1));%hilbert變換，求絕對值得到瞬時幅度（包絡(luò)檢波）zero=(max(diff_nsfmn)-min(diff_nsfmn))/2;diff_nsfmn1=diff_nsfmn-zero;figure(3)subplot(2,1,1);plot(t,nsfm1);xlabel('時間t');title('無噪聲條件已調(diào)信號');subplot(2,1,2);plot((1:length(diff_nsfmn1))./1000,diff_nsfmn1./400,'r');xlabel('時間t');title('無噪聲條件下解調(diào)信號的時域圖');%***有高斯噪聲條件下的解調(diào)***nsfm=n+sft;%含高斯白噪聲已調(diào)信號fori=1:length(t)-1%信號通過微分器處理diff_nsfm2(i)=(nsfm(i+1)-nsfm(i))./dt;enddiff_nsfmn2=abs(hilbert(diff_nsfm2));%hilbert變換，求絕對值得到瞬時幅度（包絡(luò)檢波）zero1=(max(diff_nsfmn2)-min(diff_nsfmn2))/2;diff_nsfmn3=diff_nsfmn-zero1;figure(4)subplot(2,1,1);plot(t,nsfm);xlabel('時間t');title('含高斯噪聲已調(diào)信號');subplot(2,1,2);plot((1:length(diff_nsfmn3))./1000,diff_nsfmn3./400,'r');xlabel('時間t');title('含高斯噪聲條件下解調(diào)信號的時域圖');5總計5.1設(shè)計小結(jié)確定了此次課程設(shè)計的題目后，仔細(xì)的回顧了以前所學(xué)的知識發(fā)現(xiàn)有好多不熟悉了。因此把通信系統(tǒng)和MATLAB，數(shù)字圖像處理等書拿出來看了一遍，又到圖書館查閱了相關(guān)資料等到一切準(zhǔn)備好以后開始了此次課程設(shè)計。5.2收獲體會我這次所做的課程設(shè)計是FM信號的MATLAB仿真設(shè)計，由于對課