Matlab课程设计SSB信号的仿真分析资料Word文档下载推荐.docx

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解调方式：

同步解调；

要求：

画出以下三种情况下调制信号、已调信号、解调信号的波形、频谱以及解调器输入输出信噪比的关系曲线；

1）调制信号幅度=0.8×

载波幅度；

2）调制信号幅度=载波幅度；

3）调制信号幅度=1.5×

载波幅度。

时间安排

第17周，安排任务（鉴主5楼实验室）

第17-18周，仿真设计（鉴主5楼实验室）

第19周，完成（答辩，提交报告，演示）

指导教师签名：

年月日

系主任（或责任教师）签名：

摘要

MATLAB软件广泛用于数字信号分析，系统识别，时序分析与建模，神经网络、动态仿真等方面有着广泛的应用。

新版的MATLAB增强了图形处理功能，并在WINDOWS环境下运行。

现今，MATLAB的发展已大大超出了“矩阵实验室”的范围，它的配备了涉及到自动控制、信息处理、计算机仿真等种类繁多的工具箱（ToolBox），这些工具箱有数理统计、信号处理、系统辨识、最优化、稳健等等。

本次课程设计主要利用MATLAB集成环境下的M文件，编写程序来实现SSB解调，分别利用300HZ正弦波和矩形波，对30KHZ正弦波进行调制，观察调制信号、已调信号和解调信号的波形和频谱分布，并在解调时引入高斯白噪声，对解调前后信号进行信噪比的对比分析，估计SSB调制解调系统的性能。

Abstract

MATLABsoftwareiswidelyusedindigitalsignalanalysis,systemidentification,timeseriesanalysisandmodeling,neuralnetworks,dynamicsimulationhaveawiderangeofapplications.ThenewversionofMATLABenhancedgraphicsprocessingfunctions,andinWINDOWSenvironment.Today,MATLABdevelopmenthasgonefarbeyondthe"

matrixlaboratory"

thescope,itisequippedwitharelatedtoautomaticcontrol,informationprocessing,computersimulation,suchasawidevarietyoftoolbox（ToolBox）,afewofthesetoolboxofmathematicalstatistics,signalprocessing,systemidentification,optimization,soundandsoon.ThisdesignismainlyuseofMALABintegrationenvironmentofMfiles,writeprogramstoachieveSSBdemodulation,userespectively300HZsinewaveandrectangularwave,sinewavemodulationofthe30KHZobservedmodulatedsignalmodulatedsignalanddemodulatethesignalwaveformandspectrumdistribution,andinthesolutionwhiteGaussiannoiseintroducedwhenadjustedfordemodulatingthesignal-noiseratiobeforeandafterthecomparativeanalysis,itisestimatedSSBmodulationanddemodulationperformanceofthesystem.

1SSB调制与解调原理

1.1SSB调制原理

SSB调制属于幅度调制。

幅度调制是用调制信号去控制高频载波的振幅，使其按调制信号的规律而变化的过程。

与标准幅度调制相比，单边带调制（SSB）对于频谱和输出功率的利用率更高。

尽管很少用于数据传送，SSB仍广泛地用于HF和VHF低端的语音通讯。

双边带调制信号包含有两个完全相同的基带信号，即上、下边带。

由于两个边带含的信息相同，因而从信息传输角度考虑，传送一个边带同样可以达到信息传输的目的,本设计只考虑上边带信号。

单边带调制，就是通过某种办法，只传送一个边带的调制方法。

设调制信号为单频信号f（t）=Amcosωmt，载波为c（t）=cosωct，则调制后的双边带时域波形为：

SDSB（t）＝Amcosωmtcost＝[Amcos（ωc+ωm）t+Amcos（ωc-ωm）t]/2保留上边带，波形为：

SUSB（t）＝[Amcos（ωc+ωm）t]/2＝Am（cosωctcosωmt-sinωctsinωmt）/2保留下边带，波形为：

SLSB（t）＝[Amcos（ωc-ωm）t]/2＝Am（cosωctcosωmt+sinωctsinωmt）/2上两式中的第一项与调制信号和载波信号的乘积成正比，称为同相分量；

而第二项的乘积则是调制信号与载波信号分别移相90°

后相乘的结果，称为正交分量。

SSB调制框图如下:

图1SSB调制框图

1.2SSB解调原理与抗噪性能

解调是调制的逆过程，其作用是从接收的已调信号中恢复原基带信号（即调制信号）。

解调的方法可分为两类：

相干解调和非相干解调（包络检波）。

相干解调，也称同步检波，为了无失真地恢复原基带信号，接收端必须提供一个与接收的已调载波严格同步（同频同相）的本地载波（称为相干载波），它与接受的已调信号相乘后，经低通滤波器取出低频分量，即可得到原始的基带调制信号。

包络检波器就是直接从已调波的幅度中提取原调制信号，通常由半波或全波整流器和低通滤波器组成。

由于SSB信号是抑制载波的已调信号，它的包络不再与调制信号的变化规律一致，因而不能采用简单的包络检波来恢复调制信号。

SSB信号解调时需采用相干解调。

SSB相干解调性能分析模型如图3所示：

图2SSB相干解调

解调器的输入信噪比为：

解调器的输出信噪比为：

制度增益为：

这是因为在SSB系统中，信号和噪声有相同的表示形式，所以相干解调过程中，信号和噪声中的正交分量均被抑制掉，故信噪比没有改善。

2SSB调制解调分析的MATLAB实现

三角波函数sawtooth：

调用格式为x=sawtooth（t,width）.功能：

产生一个周期为2π、幅度在-1到+1之间的周期性三角波信号。

其中width表示最大幅度出现的位置：

即在一个周期内，信号从t=0到width×

2π时函数值从-1到+1线性增加，而从width×

2π到2π又是从+1到-1线性下降。

width取值在0~1之间。

若x=sawtooth（Ωt,width），则对应的周期为2π/Ω。

信号DSB调制采用MATLAB函数modulate实现，其函数格式为：

Y=MODULATE（X,Fc,Fs,METHOD,OPT）

X为基带调制信号，Fc为载波频率，Fs为抽样频率，METHOD为调制方式选择，SSB调制时为’am’，OPT在SSB调制时可不选，Fs需满足Fs>

2*Fc+BW，BW为调制信号带宽。

SSB信号解调采用MATLAB函数demod实现，其函数使用格式为：

X=DEMOD（Y,Fc,Fs,METHOD,OPT）

Y为SSB已调信号，Fc为载波频率，Fs为抽样频率，METHOD为解调方式选择，SSB解调时为’am’，OPT在SSB调制时可不选。

观察信号频谱需对信号进行傅里叶变换，采用MATLAB函数fft实现，其函数常使用格式为：

Y=FFT（X,N），X为时域函数，N为傅里叶变换点数选择，一般取值。

频域变换后，对频域函数取模，格式：

Y1=ABS（Y），再进行频率转换，转换方法：

f=（0:

length（Y）-1）’*Fs/length（Y）

3SSB调制的实现

3.1调制信号为正弦信号

程序：

Fs=100000;

%抽样频率fs=100000;

t=[0:

1/Fs:

0.01];

Fc=30000;

%载波频率

a=0.8

m=a*cos（300*2*pi*t）;

%调制信号

X=fft（m）;

X=abs（X（1:

length（X）/2+1））;

%调制信号频谱

frqX=（0:

length（X）-1）*Fs/length（X）/2

S=modulate（m,Fc,Fs,'

amssb'

）;

%对信号进行调制

Y=fft（S）;

Y=abs（Y（1:

length（Y）/2+1））;

frqY=（0:

length（Y）-1）*Fs/length（Y）/2;

%已调信号频谱

set（gcf,'

color'

'

w'

）

figure

（1）

subplot（221）%绘制曲线

plot（t,m）

xlabel（'

调制信号波形'

subplot（222）

plot（frqX,X）

axis（[030000max（X）]）

调制信号频谱'

subplot（223）

plot（t,S）

已调信号波形'

subplot（224）

plot（frqY,Y）

axis（[0600000max（Y）]）

已调信号频谱'

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

sn=awgn（S,4）;

%加入高斯白噪声

sn1=awgn（S,10）;

sn2=awgn（S,15）;

sn3=awgn（S,20）;

sn4=awgn（S,25）;

Y1=demod（S,Fc,Fs,'

%无噪声已调信号解调

YYN=demod（sn,Fc,Fs,'

%加噪声已调信号解调

YYN1=demod（sn1,Fc,Fs,'

YYN2=demod（sn2,Fc,Fs,'

YYN3=demod（sn3,Fc,Fs,'

YYN4=demod（sn4,Fc,Fs,'

J1=fft（sn）;

J1=abs（J1（1:

length（J1）/2+1））

frqJ1=（0:

length（J1）-1）*Fs/length（J1）/2;

%加噪声后已调信号频谱

J2=fft（YYN）

J2=abs（J2（1:

length（J2）/2+1））

frqJ2=（0:

length（J2）-1）*Fs/length（J2）/2%加噪声后解调信号频谱

figure

（2）

subplot（221）

plot（t,YYN）;

加噪声解调信号波形'

plot（frqJ2,