FM解调图调制设计.docx
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FM解调图调制设计
MATLAB建模与仿真
FM
调
制
解
调
系
统
班级：
零九通信一班
姓名：
****
学号:
090110028
1.1FM调制解调系统设计
通信的目的是传输信息。
通信系统的作用就是将信息从信息源发送到一个或多个目的地。
对于任何一个通信系统，均可视为由发送端、信道和接收端三大部分组成（如图1所示）。
图1通信系统一般模型
信息源（简称信源）的作用是把各种信息转换成原始信号。
根据消息的种类不同信源分为模拟信源和数字信源。
发送设备的作用产生适合传输的信号，即使发送信号的特性和信道特性相匹配，具有抗噪声的能力，并且具有足够的功率满足原距离传输的需求。
2.1FM调制模型的建立
图2FM调制模型
其中，
为基带调制信号，设调制信号为
设正弦载波为
信号传输信道为高斯白噪声信道，其功率为
。
2.2调制过程分析
在调制时，调制信号的频率去控制载波的频率的变化，载波的瞬时频偏随调制信号
成正比例变化，即
式中，
为调频灵敏度（
）。
这时相位偏移为
则可得到调频信号为
2.3FM解调模型的建立
调制信号的解调分为相干解调和非相干解调两种。
相干解调仅仅适用于窄带调频信号，且需同步信号，故应用范围受限；而非相干解调不需同步信号，且对于NBFM信号和WBFM信号均适用，因此是FM系统的主要解调方式。
在本仿真的过程中我们选择用非相干解调方法进行解调。
图4FM解调模型
非相干解调器由限幅器、鉴频器和低通滤波器等组成，其方框图如图5所示。
限幅器输入为已调频信号和噪声，限幅器是为了消除接收信号在幅度上可能出现的畸变；带通滤波器的作用是用来限制带外噪声，使调频信号顺利通过。
鉴频器中的微分器把调频信号变成调幅调频波，然后由包络检波器检出包络，最后通过低通滤波器取出调制信号。
2.4解调过程分析
设输入调频信号为
微分器的作用是把调频信号变成调幅调频波。
微分器输出为
包络检波的作用是从输出信号的幅度变化中检出调制信号。
包络检波器输出为
称为鉴频灵敏度（
），是已调信号单位频偏对应的调制信号的幅度，经低通滤波器后加隔直流电容，隔除无用的直流，得
微分器通过程序实现，
5.15消息信号是【-33】之间均匀分布的随机整数，产生的时间间隔为1/10S，用FM方法调制载波cos（2πfct）。
假设kf=50，fc=250,0<=t<=10,消息信号的带宽W=50Hz,试求：
1仿真FM调制与解调信号
2仿真不同信号的FM调制与解调
原试验程序：
clearall
ts=0.001;%信号抽样时间间隔
t=0:
ts:
10-ts;%时间向量
fs=1/ts;%抽样频率
df=fs/length（t）;%fft的频率分辨率
msg=randint（100,1,[-3,3],123）;%生成消息序列,随机数种子为123
msg1=msg*ones（1,fs/10）;%扩展成取样信号形式
msg2=reshape（msg1.',1,length（t））;
Pm=fft（msg2）/fs;%求消息信号的频谱
f=-fs/2:
df:
fs/2-df;
subplot（2,1,1）
plot（t,fftshift（abs（Pm）））
title（'消息信号频谱'）
int_msg
（1）=0;%消息信号积分
forii=1:
length（t）-1
int_msg（ii+1）=int_msg（ii）+msg2（ii）*ts;
end
kf=50;
fc=250;%载波频率
Sfm=cos（2*pi*fc*t+2*pi*kf*int_msg）;%调频信号
Pfm=fft（Sfm）/fs;%FM信号频谱
subplot（2,1,2）
plot（f,fftshift（abs（Pfm）））%画出已调信号频谱
title（'FM信号频谱'）
Pc=sum（abs（Sfm）.^2）/length（Sfm）%已调信号功率
Ps=sum（abs（msg2）.^2）/length（msg2）%消息信号功率
fm=50;
betaf=kf*max（msg）/fm%调制指数
W=2*（betaf+1）*fm%调制信号带宽
对于原实验程序如上结果如下：
对于修改后的程序如下：
clearall
ts=0.001;%信号抽样时间间隔
t=0:
ts:
10-ts;%时间向量
fs=1/ts;%抽样频率
df=fs/length（t）;%fft的频率分辨率
msg=sin（2*pi*[0:
0.01:
0.99]）;%生成消息序列,随机数种子为123
msg1=msg'*ones（1,fs/10）;%扩展成取样信号形式
msg2=reshape（msg1.',1,length（t））;
Pm=fft（msg2）/fs;%求消息信号的频谱
f=-fs/2:
df:
fs/2-df;
subplot（2,1,1）
plot（t,fftshift（abs（Pm）））
title（'消息信号频谱'）
int_msg
（1）=0;%消息信号积分
forii=1:
length（t）-1
int_msg（ii+1）=int_msg（ii）+msg2（ii）*ts;
end
kf=50;
fc=250;%载波频率
Sfm=cos（2*pi*fc*t+2*pi*kf*int_msg）;%调频信号
Pfm=fft（Sfm）/fs;%FM信号频谱
subplot（2,1,2）
plot（f,fftshift（abs（Pfm）））%画出已调信号频谱
title（'FM信号频谱'）
Pc=sum（abs（Sfm）.^2）/length（Sfm）%已调信号功率
Ps=sum（abs（msg2）.^2）/length（msg2）%消息信号功率
fm=50;
betaf=kf*max（msg）/fm%调制指数
W=2*（betaf+1）*fm%调制信号带宽
试验运行结果：
5.17消息信号是【-33】之间均匀分布的随机整数，产生的时间间隔为1/2S，用FM方法调制载波cos（2πfct）。
假设kf=50，fc=300,0<=t<=5,试求：
1仿真FM调制与解调信号
2仿真不同信号的FM调制与解调
3仿真的SNR的FM解调
对于原试验程序如下
clearall
ts=0.001;%信号抽样时间间隔
t=0:
ts:
5-ts;%时间向量
fs=1/ts;%抽样频率
df=fs/length（t）;%fft的频率分辨率
msg=randint（10,1,[-3,3],123）;%生成消息序列,随机数种子为123
msg1=msg*ones（1,fs/2）;%扩展成取样信号形式
msg2=reshape（msg1.',1,length（t））;
Pm=fft（msg2）/fs;%求消息信号的频谱
f=-fs/2:
df:
fs/2-df;
subplot（3,1,1）
plot（t,msg2）%画出消息信号
title（'消息信号'）
int_msg
（1）=0;%消息信号积分
forii=1:
length（t）-1
int_msg（ii+1）=int_msg（ii）+msg2（ii）*ts;
end
kf=50;
fc=300;%载波频率
Sfm=cos（2*pi*fc*t+2*pi*kf*int_msg）;%调频信号
phase=angle（hilbert（Sfm）.*exp（-j*2*pi*fc*t））;%FM调制信号相位
phi=unwrap（phase）;
dem=（1/（2*pi*kf）*diff（phi）/ts）;%求相位微分，得到消息信号
dem（length（t））=0;
subplot（3,1,2）
plot（t,dem）;
title（'无噪声的解调信号'）
y1=awgn（Sfm,20,'measured'）;%调制信号通过AWGN信道
y1（find（y1>1））=1;%调制信号限幅
y1（find（y1<-1））=-1;
phase1=angle（hilbert（y1）.*exp（-j*2*pi*fc*t））;%信号解调
phi1=unwrap（phase1）;
dem1=（1/（2*pi*kf）*diff（phi1）/ts）;
dem1（length（t））=0;
subplot（3,1,3）
plot（t,dem1）;
title（'信噪比为20dB时的解调信号'）
实验过程补充：
程序的第1~20行是生成FM信号，第22行是求FM信号的相位，第23行是为了恢复相位，需要将相位卷绕解开，使用unwrap函数。
第24行是求相位微分，得到消息信号，第25~28行是画出解调后的信号，第29~38是解调通过AWGN信道后的FM信号，对于原实验程序运行结果如下图所示：
对于修改后的实验程序为
clearall
ts=0.001;%信号抽样时间间隔
t=0:
ts:
5-ts;%时间向量
fs=1/ts;%抽样频率
df=fs/length（t）;%fft的频率分辨率
msg=sin（2*pi*[0:
0.01:
0.99]）;%生成消息序列,随机数种子为123
msg1=msg'*ones（1,fs/20）;%扩展成取样信号形式
msg2=reshape（msg1.',1,length（t））;
Pm=fft（msg2）/fs;%求消息信号的频谱
f=-fs/2:
df:
fs/2-df;
subplot（3,1,1）
plot（t,msg2）%画出消息信号
title（'消息信号'）
int_msg
（1）=0;%消息信号积分
forii=1:
length（t）-1
int_msg（ii+1）=int_msg（ii）+msg2（ii）*ts;
end
kf=50;
fc=300;%载波频率
Sfm=cos（2*pi*fc*t+2*pi*kf*int_msg）;%调频信号
phase=angle（hilbert（Sfm）.*exp（-j*2*pi*fc*t））;%FM调制信号相位
phi=unwrap（phase）;
dem=（1/（2*pi*kf）*diff（phi）/ts）;%求相位微分，得到消息信号
dem（length（t））=0;
subplot（3,1,2）
plot（t,dem）;
title（'无噪声的解调信号'）
y1=awgn（Sfm,20,'measured'）;%调制信号通过AWGN信道
y1（find（y1>1））=1;%调制信号限幅
y1（find（y1<-1））=-1;
phase1=angle（hilbert（y1）.*exp（-j*2*pi*fc*t））;%信号解调
phi1=unwrap（phase1）;
dem1=（1/（2*pi*kf）*diff（phi1）/ts）;
dem1（length（t））=0;
subplot（3,1,3）
plot（t,dem1）;
title（'信噪比为20dB时的解调信号'）
运行的实验结果为下图所示:
3．心得体会
发送端将信息直接转换得到的较低频率的原始电信号称为基带信号。
通常基带信号不宜直接在信道中传输。
因此，在通信系统的发送端需将基带信号的频谱搬移（调制）到适合信道传输的频率范围内进行传输。
信号通过信道传输后，具有将信号放大和反变换功能的接收端将已调制的信号搬移（解调）到原来的频率范围，这就是解调的过程。
信号在信道中传输的过程总会受到噪声的干扰，通信系统中没有传输信号时也有噪声，噪声永远存在于通信系统中。
由于这样的噪声是叠加在信号上的，所以有时将其称为加性噪声。
噪声对于信号的传输是有害的，它能使模拟信号失真。
在本仿真的过程中我们假设信道为高斯白噪声信道。
调制在通信系统中具有十分重要的作用。
一方面，通过调制可以把基带信号的频谱搬移到所希望的位置上去，从而将调制信号转换成适合于信道传输或便于信道多路复用的已调信号。
另一方面，通过调制可以提高信号通过信道传输时的抗干扰能力，同时，它还和传输效率有关。
具体地讲，不同的调制方式产生的已调信号的带宽不同，因此调制影响传输带宽的利用率。
可见，调制方式往往决定一个通信系统的性能。
回顾起此次matlab对于源程序解调与调制的改变与运行，至今我仍感慨颇多，的确，在整整一星期的日子里，可以说得是苦多于甜，但是可以学到很多很多的的东西，同时不仅可以巩固了以前所学过的知识，而且学到了很多在书本上所没有学到过的知识。
通过这次课程设计使我懂得了理论与实际相结合是很重要的，只有理论知识是远远不够的，只有把所学的理论知识与实践相结合起来，从理论中得出结论，才能真正为社会服务，从而提高自己的实际动手能力和独立思考的能力。
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