koko抑制载波双边带调幅DSBSC和解调的实现.docx

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koko抑制载波双边带调幅DSBSC和解调的实现

抑制载波双边带调幅（DSB-SC）和解调的实现

一、设计目的和意义

设计的目的在于通过做这个课程设计，掌握常用的软件的使用，能够把通信原理上面学习的一些理论知识经过软件设计出一个完整的抑制载波双边带调幅（DSB-SC）和解调。

设计的意义在于通过设计抑制载波双边带调幅（DSB-SC）和解调，对通信原理中的抑制载波双边带调幅（DSB-SC）和解调能进一步深入理解和学习。

把书上的理论通过自己的设计与现实的问题结合起来，在加强理论学习的同时增强了自己的动手能力。

课程设计使我对通信系统的认识不再只是停留在书本上，通过软件仿真的结果与书上的结论相对比，能够更加直观的理解书上的理论。

在做课程设计的同时，进一步深入的学习了MATLAB的使用，认识到了MATLAB在通信系统设计方面的优势。

虽然还不能说完全掌握了它的使用，但是却对它产生了很大的兴趣，对以后的学习打下了坚实的基础。

二、设计原理

（1）：

调制与解调的MATLAB实现：

调制的作用：

无线通信是通过空间辐射方式传输的，调制可以将信号的频谱搬移到容易一电磁波形式辐射的较高频范围。

振幅调制是一种连续波调制方式。

调幅信号X（t）主要有调制信号和载波信号组成。

调幅器原理如图1所示：

载波信号C（t）用于搭载有用信号，其频率较高。

幅度调制信号g（t）含有有用信息，频率较低。

运用MATLAB信号g（t）处理工具箱的有关函数可以对信号进行调制就可以有效而可靠的传输了。

接收方面，分析已调信号的频谱，进而对它进行解调，以恢复原来的信号。

解调器原理如图2所示：

对于调制解调的过程以及其中所包含的对于信号的频谱分析均可以通过MATLAB的相关函数实现。

（2）：

频谱分析

当调制信号f（t）为确定信号时，已调信号的频谱为

.双边带调幅频谱如图3所示：

图3双边带调幅频谱

抑制载波的双边带调幅虽然节省了载波功率，但已调西那的频带宽度仍为调制信号的两倍，与常规双边带调幅时相同。

（3）:

功率谱密度分析

通信中，调制信号通常是平稳随机过程。

其功率谱密度与自相关函数之间是一对付氏变换关系。

这样就可以先找到信号的自相关函数，然后通过付氏变换来实现信号的功率谱密度。

三、详细设计步骤

（1）利用matlab绘制已知信号f（t）

根据f（t）表达示

，

。

由于函数是辛格函数，故利用时间t与f（t）的关系，再利用subplot函数实现子图的画法，并且对所画的图做标识，如标题，幅度。

具体图形如图4：

图4：

已知信号波形

t=-2:

0.001:

2%%信号f（t）

y1=sinc（t*200）

subplot（2,3,1）,plot（t,y1）%画出原始信号

title（'已知信号'）

xlabel（'时间：

s'）

ylabel（'幅度'）

grid

xlim（[-0.1,0.1]）

（2）利用matlab绘制已知信号f（t）的频谱

根据f（t）的表达示，通过求傅立叶变换来实现信号的频谱，具体可以取40000个点来实现。

并且运用算法yw=2*

/40000*abs（fftshift（yk）），fw=[-25000:

24999]/50000*fs。

这样再利用subplot函数实现子图的画法，并且对所画的图做标识，如标题，幅度。

具体图形如图5：

图5：

已知信号波形的频谱

fs=3000%%信号频谱

t1=-2:

0.0001:

2

y11=sinc（t1*200）

yk=fft（y11,50000）%对信号做傅立叶变换

yw=2*pi/40000*abs（fftshift（yk））%频谱搬移

fw=[-25000:

24999]/50000*fs

subplot（2,3,2）,plot（fw,yw）

title（'已知信号的频谱'）

xlabel（'频率：

hz'）

ylabel（'幅度'）

grid

xlim（[-30,30]）

（3）利用matlab绘制载波信号

由给定的载波为

，

，的出余弦信号的画法，这样再利用subplot函数实现子图的画法，并且对所画的图做标识，如标题，幅度，时间。

具体图形如图6：

图6：

载波信号

y3=cos（2*pi*200*t）%%载波信号

subplot（2,3,3）,plot（t,y3）

title（'载波信号'）

xlabel（'时间：

s'）

ylabel（'幅度'）

grid

xlim（[-0.1,0.1]）

（4）利用matlab绘制已调信号

由调制信号知：

抑制载波双边带调幅的调制过程实际上就是调制信号与载波的相乘运算。

故此时将上述两个信号相乘，就可以得出已调信号y4,y4=sinc（t.*200）.*cos（2*

.*fc3.*t）.这样再利用subplot函数实现子图的画法，并且对所画的图做标识，如标题，幅度，时间。

具体图形如图7：

图7：

已调信号

y4=sinc（t*200）.*cos（2*pi*200*t）%%已调信号

subplot（2,3,4）,plot（t,y4,'r-'）

title（'已调信号'）

xlabel（'时间：

s'）

ylabel（'幅度'）

grid

xlim（[-0.05,0.05]）

（5）利用matlab绘制已调信号的频谱

根据已调信号的表达示，提高求傅立叶变换来实现信号的频谱，具体可以取4000个点来实现。

并且运用算法yw=2*

/4000*abs（fftshift（yk）），fw=[-2500:

2499]/5000*fs。

这样再利用subplot函数实现子图的画法，并且对所画的图做标识，如标题，幅度。

具体图形如图8：

图8：

已调信号波形的频谱

fs1=1000%已调信号频谱

yk=fft（y4,5000）%对信号做傅立叶变换

yw=2*pi/4000*abs（fftshift（yk））%频谱搬移

fw=[-2500:

2499]/5000*fs1

subplot（2,3,5）,plot（fw,yw,'r-'）

title（'已调信号的频谱'）

xlabel（'频率：

hz'）

ylabel（'幅度'）

grid

xlim（[-400,400]）

（6）利用matlab绘制DSB-SC调制信号的功率谱密度

通信中，调制信号通常是平稳随机过程。

其功率谱密度与自相关函数之间是一对付氏变换关系。

此时先求调制信号的自相关函数，利用命令[c,lags]=xcorr（y4,20）以及plot（lags/fs,c）就可以实现调制信号的自相关函数，此时将自相关函数求付氏变换。

利用SDSBp=fft（c,5000；fw=[-2500:

2499]/5000*fs；yw=2*

/4000*abs（fftshift（SDSBp））即可实现，此时用figure和subplot可以在另一页画出自相关函数波形和功率谱密度波形，具体图形如图9：

图9调制信号自相关函数波形和功率谱密度波形

[c,lags]=xcorr（y4,200）%%DSB信号自相关函数

Figure%200表示自相关函数时间т

subplot（211）

plot（lags/fs,c）

title（'DSB信号自相关函数'）

xlabel（'t'）

ylabel（'Rxx（t）'）

grid

SDSBp=fft（c,5000）%%DSB功率谱

fw=[-2500:

2499]/5000*fs1

yw=2*pi/4000*abs（fftshift（SDSBp））%频谱搬移

subplot（212）

plot（fw,yw）

title（'DSB信号功率谱'）

xlabel（'w'）

ylabel（'Rxx（t）'）

grid

（7）利用matlab绘制相干解调后的信号波形

由抑制载波双边带调幅的解调过程实际上实际是将已调信号乘上一个同频同相的载波。

即y7=sinc（t7*200）.*cos（2*

*fc3*t7）.*cos（2*

*fc3*t3）。

此时解调图形如图10：

图10乘上同频同相的载波后的信号波形

再用一个低通滤波器就可以恢复原始的调制信号，这种调制方法称为相干解调。

主要程序语句为[n,Wn]=ellipord（Wp,Ws,Rp,Rs）；[b,a]=ellip（n,Rp,Rs,Wn）；这样可以实现求取阶数n和传递函数的分子分母b,a；Wp=40/100;Ws=45/100;这时的100是最高频率的一半，而40则是在100/

和45之间。

Xl=5*filter（b,a,y7）。

通过这样可以使滤波后的波形失真更小。

此时可得相干解调后的信号波形，具体波形如图11：

图11相干解调后的信号波形

y7=y4.*y3%%解调信号

figure

subplot（211）

plot（t,y7）

title（'解调信号'）

xlabel（'时间：

s'）

ylabel（'幅度'）

grid

xlim（[-0.1,0.1]）

Rp=0.1;%%滤波后的f（t）信号

Rs=80;%信号衰减幅度

Wp=40/100;%通带截止频率

Ws=45/100;%阻带截止频率,100为载波频率的一半

[n,Wn]=ellipord（Wp,Ws,Rp,Rs）;%阶数n

[b,a]=ellip（n,Rp,Rs,Wn）;%传递函数分子分母b,a

Xl=5*filter（b,a,y7）;

figure;

subplot（211）;

plot（t,Xl）;

title（'滤波后的f（t）信号'）;

xlabel（'时间单位:

s'）;

ylabel（'幅度'）;

grid;

xlim（[-0.1,0.1]）

四、设计结果及分析

本环节的主要任务是验证设计的结果以及分析原由。

（1）原始信号以及频谱的分析：

由于原始信号是辛格函数，所以经过傅立叶变换后应该是一个方波。

频率为100/

。

经设计得出图形5，故正确得出了原信号的频谱。

（2）由于载波信号为余弦，故图形如图6。

频率为200HZ。

（3）对于已调信号则是由原信号与载波信号相乘的结果。

由于辛格函数只是中间幅度大，故与载波信号相乘后，主要幅度仍然集中在0附近。

此时在对已调信号求取频谱，由已调信号可知，只是一个双边带信号，而且频率应该在200HZ左右，而结果图形如图8所示，恰好与分析相吻合。

此过程证明了双边带调制过程中有频谱的搬移。

（4）在求已调信号的的功率谱密度函数波形时，首先要求自相关函数。

这一个过程即为两个辛格函数的乘积。

故如图9所示。

然后在把自相关函数经过傅立叶变换，此时即可得到相应的功率谱密度函数波形，如图9所示，同样也是将频率搬移到200HZ附近。

（5）最后将已调的信号通过乘以同频同相的本地载波，即为相干解调。

此时的波形没有经过低通滤波器，所以波形与原始信号有点不一致，如图10所示。

最后通过椭圆滤波器后，在设计参数的调整下，可以恢复出原始的信号。

但要求本过程的参数选择一定要合理，最到最理想，最后得出的波形去图11所示。

综上所述，通过画原始信号的波形，频谱以及载波的波形并且分析两个波形之间频率的大小关系，再实现两个函数的相乘，可以得出已调信号，并且利用傅立叶变换可以找到其频谱。

此时可以看出抑制载波双边带调幅的实质为频谱的搬移。

同时通过自相关函数，并且求自相关函数的傅立叶变换就可以实现功率谱密度函数波形的画法。

最后将已调信号与载波信号相乘经过低通滤波器作相干解调，就可以恢复出原始信号。

对椭圆滤波器的参数做调整，则可以改变其恢复信号的准确度。

而抑制载波双边带调幅的优点在于可以提高效率，减少干扰。

五、体会

通过这个课程设计，发现自己身上很多的不足。

比如说，对通信原理的理论知识掌握的还很不扎实，对数字信号处理的一些问题还没有完全搞懂，MATLAB的使用也遇到很多问题。

这些都是需要在以后的学习中进一步改正的。

虽然遇到了很多的困难和问题，但是当把想要的结果做出来以后心里还是非常的高兴。

由于本次设计运用了不同的知识，这样我就可以更好的将不同科目的知识进行联系学习，对牢靠的学习有着巨大的支持！

同时真诚感谢詹曦老师给予的大力支持和帮助指导！

六、参考文献

[1]曹志刚、钱亚生．现代通信原理．清华大学出版社，2007．8

[2]刘卫国．MATLAB程序设计教程.中国水利水电出版社，2006.12

[3]陈怀琛．数字信号处理教程—MATLAB释意与实现.电子工业出版社,2005.8

附相关图形：