DSB调制与解调文档格式.docx
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在解调进程中，输入信号和噪声能够别离单独解调。
相干解调的原理框图如图2所示：
图2相干解调器的数学模型
信号传输信道为高斯白噪声信道，其功率为
。
4课程设计分析
DSB信号调制进程分析
假定调制信号
的平均值为0，与载波相乘，即可形成DSB信号，其时域表达式为
的平均值为0。
DSB的频谱为
DSB信号的包络再也不与调制信号的转变规律一致，因此不能采纳简单的包络检波来恢复调制信号，需采纳相干解调（同步检波）。
另外，在调制信号
的过零点处，高频载波相位有180°
的突变。
除再也不含有载频分量离散谱外，DSB信号的频谱与AM信号的频谱完全相同，仍由上下对称的两个边带组成。
因此DSB信号的带宽与AM信号的带宽相同，也为基带信号带宽的两倍，即
为调制信号的最高频率。
调制信号产生的代码及波形为
clf;
%清除窗口中的图形
ts=;
%定义变量区间步长
t0=2;
%定义变量区间终止值
t=-t0+:
ts:
t0;
%定义变量区间
fc=10;
%给出相干载波的频率
A=1;
%定义输入信号幅度
fa=1;
%定义调制信号频率
mt=A*cos（2*pi*fa.*t）;
%输入调制信号表达式
ct=cos（2*pi*fc.*t）;
psnt=mt.*cos（2*pi*fc.*t）;
%输出调制信号表达式
subplot（3,1,1）;
%划分画图区间
plot（t,mt,'
g'
）;
%画出输入信号波形
title（'
输入信号波形'
xlabel（'
Variablet'
ylabel（'
Variablemt'
subplot（3,1,2）;
plot（t,ct,'
b'
输入载波波形'
Variablect'
subplot（3,1,3）;
plot（1:
length（psnt）,psnt,'
r'
%length用于长度匹配
已调信号波形'
%画出已调信号波形
Variablepsnt'
运行结果：
图3调制信号、载波、已调信号波形
高斯白噪声信道特性分析
在实际信号传输进程中，通信系统不可幸免的会碰着噪声，例如自然界中的各类电磁波噪声和设备本身产生的热噪声、散粒噪声等，它们很难被预测。
而且大部份噪声为随机的高斯白噪声，因此在设计时引入噪声，才能够真正模拟实际中信号传输所碰着的问题，进而试探如何才能在同意端更好地恢复基带信号。
信道加性噪声要紧取决于起伏噪声，而起伏噪声又可视为高斯白噪声，因此我在此环节将对双边带信号添加高斯白噪声来观看噪声对解调的阻碍情形。
为了具体而全面地了解噪声的阻碍问题，我将别离引入大噪声（信噪比为20dB）与小噪声（信噪比为2dB）作用于双边带信号，再别离对它们进行解调，观看解调后的信号受到了如何的阻碍。
在此进程中，我用函数
来添加噪声，此函数功能为向信号中添加噪声功率为其方差的高斯白噪声。
正弦波通过加性高斯白噪声信道后的信号为
故其有效信号功率为
噪声功率为
信噪比
知足公式
那么可取得公式
咱们能够通过那个公式方便的设置高斯白噪声的方差。
为了便于比较，我显示了双边带信号加入两种噪声后的时频波形图。
实现代码和波形如图4：
xzb=2;
%输入小信躁比（dB）
snr=10.^（xzb/10）;
[h,l]=size（mt）;
%求调制信号的维数
fangcha=A*A./（2*snr）;
%由信躁比求方差
nit=sqrt（fangcha）.*randn（h,l）;
%产生小信噪比高斯白躁声
psmt=mt.*cos（2*pi*fc.*t）;
psnt=psmt+nit;
%输出叠加小信噪比已调信号波形
xzb=20;
%输入大信躁比（dB）
snr1=10.^（xzb/10）;
fangcha1=A*A./（2*snr1）;
%由信躁比求方差
nit1=sqrt（fangcha1）.*randn（h,l）;
%产生大信噪比高斯白躁声
psnt1=psmt+nit1;
%输出已调信号波形
subplot（2,2,1）;
plot（t,nit,'
小信噪比高斯白躁声'
Variablenit'
subplot（2,2,2）;
plot（t,psnt,'
叠加小信噪比已调信号波形'
subplot（2,2,3）;
plot（t,nit1,'
%length用于长度匹配
大信噪比高斯白躁声'
%画出输入信号与噪声叠加波形
subplot（2,2,4）;
plot（t,psnt1,'
k'
叠加大信噪比已调信号波形'
%画出输出信号波形
ylable（’Variablepsmt’）;
图4不同信噪比的噪声及含噪声的已调波形
能够清楚地看出，加大噪声后，解调信号的波形杂乱无章，起伏远大于加小噪声时的波形。
造成此现象的缘故是当信噪比较小时，噪声的功率在解调信号中所占比重较大，因此会造成杂波较多的情形；
而信噪比专门大时，噪声的功率在解调信号中所占比重就很小了，噪声部份造成的杂乱波形相对就不是很明显，乃至能够忽略。
DSB解调进程分析
所谓相干解调是为了从接收的已调信号中，不失真地恢恢复调制信号，要求本地载波和接收信号的载波保证同频同相。
相干解调的一样数学模型如下图。
图5DSB相干解调模型
设图四的输入为DSB信号
乘法器输出为
通太低通滤波器后
当
常数时，解调输出信号为
大小不同信噪比的解调波形，如图6：
图6不同信噪比解调波形
DSB调制解调系统抗噪声性能分析
由于加性噪声只对已调信号的接收产生阻碍，因此调制系统的抗噪声性能要紧用解调器的抗噪声性能来衡量。
为了对不同调制方式下各类解调器性能进行气宇，通常采纳信噪比增益G（又称调制制度增益）来表示解调器的抗噪声性能。
有加性噪声时解调器的数学模型如图7所示。
图7有加性噪声时解调器的数学模型
图7中
为已调信号，
为加性高斯白噪声。
和
第一通过带通滤波器，滤出有效信号，滤除带外的噪声。
通过带通滤波器后抵达解调器输入端的信号为
、噪声为高斯窄带噪声
，显然解调器输入端的噪声带宽与已调信号的带宽是相同的。
最后经解调器解调输出的有效信号为
，噪声为
图8有加性噪声时解调器的数学模型
设解调器输入信号为
与相干载波
相乘后，得
经低通滤波器后，输出信号为
因此，解调器输出端的有效信号功率为
解调DSB信号时，接收机中的带通滤波器的中心频率
与调制载频
相同，因此解调器输出端的窄带噪声
可表示为
它与相干载波相乘后，得
经低通滤波器后，解调器最终的输出噪声为
故输出噪声功率为
那个地址，
，为DSB信号的带通滤波器的带宽。
解调器输入信号平均功率为
可得解调器的输入信噪比
同时可得解调器的输出信噪比
因此制度增益为
由此可见，DSB调制系统的制度增益为2。
也确实是说DSB信号的解调器使信噪比改善了一倍。
这是因为采纳相干解调，使输入噪声中的正交分量
被排除的缘故。
5仿真
源程序：
%输入信噪比（dB）
%产生高斯白噪声
snit=mt+nit;
%调制信号与噪声叠加
pnit=nit.*cos（2*pi*fc.*t）;
%输出噪声表达式
psnt=psmt+pnit;
%输出已调信号波形
jic=psnt.*cos（2*pi*fc.*t）;
%调制信号乘以相干载波
ht=（2*pi*fc.*sin（2*pi*fc.*t）./（2*pi*fc.*t））./pi;
%低通滤波器的时域表达式
htw=abs（fft（ht））;
%低通滤波器的频域表达式
jt=conv（ht,jic）;
%解调信号的时域表达式
subplot（3,3,1）;
subplot（3,3,2）;
输入噪声波形'
subplot（3,3,3）;
length（snit）,snit,'
输入信号与噪声叠加波形'
%画出输入信号与噪声叠加波形
Variablesnit'
subplot（3,3,4）;
plot（t,psmt,'
输出信号波形'
%画出输出信号波形
Variablepsmt'
subplot（3,3,5）;
plot（t,pnit,'
输出噪声波形'
%画出输出噪声波形
Variablepnit'
subplot（3,3,6）;
输出信号与输出噪声叠加波形'
%画出输出信号与输出噪声叠加波形
subplot（3,3,7）;
length（htw）,htw,'
低通滤波器频域波形'
%画出低通滤波器频域波形
Variablew'
Variablehtw'
axis（[0600150]）;
subplot（3,3,8）;
length（ht）,ht,'
低通滤波器时域波形'
%画出低通滤波器时域波形
axis（[150250-2025]）;
%给出坐标轴范围
subplot（3,3,9）;
length（jt）,jt,'
Variablejt'
axis（[200600-5050]）;
6结果分析
图9仿真结果
叠加噪声会造成解调信号的失真，信噪比越小，失真程度越大。
因此当信噪比低于必然大小时，会给解调信号带来严峻的失真，致使接收端无法正确地接收有效信号。
因此在解调的实际应用中，应该尽可能减少噪声的产生。
7参考文献
一、樊昌信，曹丽娜。
通信原理（第六版）。
国防工业出版社。
二、孙祥，徐流美，吴清。
MATLAB基础教程。
北京：
清华大学出版社。
3、唐向宏，岳恒立，邓雪峰。
MATLAB及在电子信息类课程中的应用。
课程设计题目：
DSB调制解调系统设计与仿真
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