FSK解调实验报告.docx
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FSK解调实验报告
FSK信号解调
一、实验目的：
（1）熟悉2FSK解调原理。
（2）学会运用Matlab编写2FSK解调程序。
（3）会画出原信号和调制信号的波形图。
（4）掌握数字通信的2FSK的解调方式。
二、实验原理分析
二进制频移键控（2FSK）
二进制频移键控信号码元的“1”和“0”分别用两个不同频率的正弦波形来传送，而其振幅和初始相位不变。
故其表达式为：
图42FSK信号时间波形
由图可见，2FSK信号的波形（a）可以分解为波形（b）和波形（c）,也就是说，一个2FSK信号可以看成是两个不同载频的2ASK信号的叠加。
2FSK信号的调制方法主要有两种。
第一种是用二进制基带矩形脉冲信号去调制一个调频器，使其能够输出两个不同频率的码元。
第二种方法是用一个受基带脉冲控制的开关电路去选择两个独立频率源的振荡作为输出。
2FSK信号的接收也分为相关和非相关接收两类。
相关接收根据已调信号由两个载波f1、f2调制而成，则先用两个分别对f1、f2带通的滤波器对已调信号进行滤波，然后再分别将滤波后的信号与相应的载波f1、f2相乘进行相干解调，再分别低通滤波、用抽样信号进行抽样判决器即可。
原理图如下：
非相关接收经过调制后的2FSK数字信号通过两个频率不同的带通滤波器f1、f2滤出不需要的信号，然后再将这两种经过滤波的信号分别通过包络检波器检波，最后将两种信号同时输入到抽样判决器同时外加抽样脉冲，最后解调出来的信号就是调制前的输入信号。
其原理图如下图所示：
图5（b）非相干方式
三：
实验源程序
functionFSK
Fc=10;%载频
Fs=40;%系统采样频率
Fd=1;%码速率
N=Fs/Fd;
df=10;
numSymb=25;%进行仿真的信息代码个数
M=2;%进制数
SNRpBit=60;%信噪比
SNR=SNRpBit/log2（M）;
seed=[1234554321];
numPlot=25;
%产生25个二进制随机码
x=randsrc（numSymb,1,[0:
M-1]）;%产生25个二进制随机码
figure
（1）
stem（[0:
numPlot-1],x（1:
numPlot）,'bx'）;
title（'二进制随机序列'）
xlabel（'Time'）;
ylabel（'Amplitude'）;
%调制
y=dmod（x,Fc,Fd,Fs,'fsk',M,df）;
numModPlot=numPlot*Fs;
t=[0:
numModPlot-1]./Fs;
figure
（2）
plot（t,y（1:
length（t））,'b-'）;
axis（[min（t）max（t）-1.51.5]）;
title（'调制后的信号'）
xlabel（'Time'）;
ylabel（'Amplitude'）;
%在已调信号中加入高斯白噪声
randn（'state',seed
（2））;
y=awgn（y,SNR-10*log10（0.5）-10*log10（N）,'measured',[],'dB'）;%在已调信号中加入高斯白噪声
figure（3）
plot（t,y（1:
length（t））,'b-'）;%画出经过信道的实际信号
axis（[min（t）max（t）-1.51.5]）;
title（'加入高斯白噪声后的已调信号'）
xlabel（'Time'）;
ylabel（'Amplitude'）;
%相干解调
figure（4）
z1=ddemod（y,Fc,Fd,Fs,'fsk/eye',M,df）;
title（'相干解调后的信号的眼图'）
%带输出波形的相干M元频移键控解调
figure（5）
stem（[0:
numPlot-1],x（1:
numPlot）,'bx'）;
holdon;
stem（[0:
numPlot-1],z1（1:
numPlot）,'ro'）;
holdoff;
axis（[0numPlot-0.51.5]）;
title（'相干解调后的信号原序列比较'）
legend（'原输入二进制随机序列','相干解调后的信号'）
xlabel（'Time'）;
ylabel（'Amplitude'）;
%非相干解调
figure（6）
z2=ddemod（y,Fc,Fd,Fs,'fsk/eye/noncoh',M,df）;
title（'非相干解调后的信号的眼图'）
%带输出波形的非相干M元频移键控解调
figure（7）
stem（[0:
numPlot-1],x（1:
numPlot）,'bx'）;
holdon;
stem（[0:
numPlot-1],z2（1:
numPlot）,'ro'）;
holdoff;
axis（[0numPlot-0.51.5]）;
title（'非相干解调后的信号'）
legend（'原输入二进制随机序列','非相干解调后的信号'）
xlabel（'Time'）;
ylabel（'Amplitude'）;
%误码率统计
[errorSymratioSym]=symerr（x,z1）;
figure（8）
simbasebandex（[0:
1:
5]）;
title（'相干解调后误码率统计'）
[errorSymratioSym]=symerr（x,z2）;
figure（9）
simbasebandex（[0:
1:
5]）;
title（'非相干解调后误码率统计'）
%滤除高斯白噪声
Delay=3;R=0.5;PropD=0;%滞后3s
[yf,tf]=rcosine（Fd,Fs,'fir',R,Delay）;%升余弦函数
[yo2,to2]=rcosflt（y,Fd,Fs,'filter',yf）;
%加入高斯白噪声后的已调信号和经过升余弦滤波器后的已调信号
t=[0:
numModPlot-1]./Fs;
figure（10）
plot（t,y（1:
length（t））,'r-'）;
holdon;
plot（to2,yo2,'b-'）;
holdoff;
axis（[030-1.51.5]）;
xlabel（'Time'）;
ylabel（'Amplitude'）;
legend（'加入高斯白噪声后的已调信号','经过升余弦滤波器后的已调信号'）
title（'升余弦滤波前后波形比较'）
eyediagram（yo2,N）;%眼图
title（'加入高斯白噪声后的已调信号的眼图'）
四：
实验结果
五：
实验感想
看书必须与做实验结合起来才会有自己对知识的认知，不然就是无用的记忆，虽然好多程序是网上查的，但通过自己的努力，通过MATLAB仿真，认识到了枯燥的数据中有大大的趣味。
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