整理AM仿真程序.docx
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整理AM仿真程序
仿真程序
PM
首先任意给定一个已知调制信号m（t）=cos（pi*10*t）,进行相位调制时要用到傅里叶变换，因此先编写傅里叶变换的m文件用作主函数调用，其m文件代码如下：
%求傅里叶变换的子函数
function[M,m,df]=fftseq（m,ts,df）
fs=1/ts;
ifnargin==2n1=0;%nargin为输入参量的个数
elsen1=fs/df;
end
n2=length（m）;
n=2^（max（nextpow2（n1）,nextpow2（n2）））;
%nextpow2（n）取n最接近的较大2次幂
M=fft（m,n）;
%M为信号m的傅里叶变换，n为快速傅里叶变换的点数，及基n-FFT变换
m=[m,zeros（1,n-n2）];%构建新的m信号
df=fs/n;%重新定义频率分辨率
上述m文件以“fftseq.m”保存。
在实现相位解调时要调用两个子函数，分述如下：
%求信号相角的子函数，这是调频、调相都要用到的方法
function[v,phi]=env_phas（x,ts,f0）
ifnargout==2%nargout为输出变数的个数
z=loweq（x,ts,f0）;%产生调制信号的正交分量
phi=angle（z）;%angle是对一个复数求相角的函数
end
v=abs（hilbert（x））;%abs用来求复数hilbert（x）的模
上述m文件以“env_phas.m”保存。
%产生调制信号的正交分量
functionx1=loweq（x,ts,f0）
t=[0:
ts:
ts*（length（x）-1）];
z=hilbert（x）;%希尔伯特变换对的利用---通过实部来求虚部
x1=z.*exp（-j*2*pi*f0*t）;
%产生信号z的正交分量，%并将z信号与它的正交分量加在一起
上述m文件以“loweq.m”保存
%主程序
t0=1;%信号的持续时间,用来定义时间向量
ts=0.001;%抽样间隔
fs=1/ts;%抽样频率
fc=100;%载波频率,fc可以任意改变
t=[-t0/2:
ts:
t0/2];%时间向量
kf=100;%偏差常数
df=0.25;
%所需的频率分辨率，用在求傅里叶变换时，它表示FFT的最小频率间隔
m=cos（pi*10*t）;%调制信号，m（t）可以任意更改
int_m
（1）=0;%求信号m（t）的积分
fori=1:
length（t）-1
int_m（i+1）=int_m（i）+m（i）*ts;
end
[M,m,df1]=fftseq（m,ts,df）;%对调制信号m（t）求傅里叶变换
M=M/fs;%缩放，便于在频谱图上整体观察
f=[0:
df1:
df1*（length（m）-1）]-fs/2;%时间向量对应的频率向量
u=cos（2*pi*fc*t+2*pi*kf*int_m）;%调制后的信号
[U,u,df1]=fftseq（u,ts,df）;%对调制后的信号u求傅里叶变换
U=U/fs;%缩放
%通过调用子程序env_phas和loweq来实现解调功能
[v,phase]=env_phas（u,ts,fc）;%解调，求出u的相位
phi=unwrap（phase）;
%校正相位角，使相位在整体上连续，便于后面对该相位角求导dem=（1/（2*pi*kf））*（diff（phi）*fs）;%对校正后的相位求导%再经一些线性变换来恢复原调制信号%乘以fs是为了恢复原信号，因为前面使用了缩放
subplot（2,3,1）%子图形式显示结果
plot（t,m（1:
length（t）））%现在的m信号是重新构建的信号，%因为在对m求傅里叶变换时m=[m,zeros（1,n-n2）]
axis（[-0.50.5-11]）%定义两轴的刻度
xlabel（'时间t'）
title（'原调制信号的时域图'）
subplot（2,3,4）
plot（t,u（1:
length（t）））
axis（[-0.50.5-11]）
xlabel（'时间t'）
title（'已调信号的时域图'）
subplot（2,3,2）
plot（f,abs（fftshift（M）））%fftshift：
将FFT中的DC分量移到频谱中心
axis（[-60060000.05]）
xlabel（'频率f'）
title（'原调制信号的频谱图'）
subplot（2,3,5）
plot（f,abs（fftshift（U）））
axis（[-60060000.05]）
xlabel（'频率f'）
title（'已调信号的频谱图'）
subplot（2,3,3）
plot（t,m（1:
length（t）））
axis（[-0.50.5-11]）
xlabel（'时间t'）
title（'原调制信号的时域图'）
subplot（2,3,6）
plot（t,m（1:
length（t）））
axis（[-0.50.5-11]）
xlabel（'时间t'）
title（'解调后信号的时域波形'）
FM
dt=0.001;%设定时间步长
t=0:
dt:
1.5;%产生时间向量
am=5;%设定调制信号幅度
fm=5;%设定调制信号频率
mt=am*cos（2*pi*fm*t）;%生成调制信号
fc=50;%设定载波频率
ct=cos（2*pi*fc*t）;%生成载波
kf=10;%设定调频指数
int_mt
（1）=0;
fori=1:
length（t）-1
int_mt（i+1）=int_mt（i）+mt（i）*dt;%求信号m（t）的积分
end%调制，产生已调信号
sfm=am*cos（2*pi*fc*t+2*pi*kf*int_mt）;%调制信号
%*****************************************
%*************添加高斯白噪声**************
sn1=10;%设定信躁比（小信噪比）
sn2=30;%设定信躁比（大信噪比）
sn=0;%设定信躁比（无信噪比）
db=am^2/（2*（10^（sn/10）））;%计算对应的高斯白躁声的方差
n=sqrt（db）*randn（size（t））;%生成高斯白躁声
nsfm=n+sfm;%生成含高斯白躁声的已调信号（信号通
%过信道传输）
%*****************************************
%****************FM解调*******************
fori=1:
length（t）-1%接受信号通过微分器处理
diff_nsfm（i）=（nsfm（i+1）-nsfm（i））./dt;
end
diff_nsfmn=abs（hilbert（diff_nsfm））;%hilbert变换，求绝对值得到瞬时幅度（包络检波）
zero=（max（diff_nsfmn）-min（diff_nsfmn））/2;
diff_nsfmn1=diff_nsfmn-zero;
%*****************************************
%**************时域到频域转换**************
ts=0.001;%抽样间隔
fs=1/ts;%抽样频率
df=0.25;%所需的频率分辨率，用在求傅里叶变换
%时，它表示FFT的最小频率间隔
%*****对调制信号m（t）求傅里叶变换*****
m=am*cos（2*pi*fm*t）;%原调信号
fs=1/ts;
ifnargin==2
n1=0;
else
n1=fs/df;
end
n2=length（m）;
n=2^（max（nextpow2（n1）,nextpow2（n2）））;
M=fft（m,n）;
m=[m,zeros（1,n-n2）];
df1=fs/n;%以上程序是对调制后的信号u求傅里变换
M=M/fs;%缩放，便于在频铺图上整体观察
f=[0:
df1:
df1*（length（m）-1）]-fs/2;%时间向量对应的频率向量
%************对已调信号u求傅里变换**********
fs=1/ts;
ifnargin==2
n1=0;
else
n1=fs/df;
end
n2=length（sfm）;
n=2^（max（nextpow2（n1）,nextpow2（n2）））;
U=fft（sfm,n）;
u=[sfm,zeros（1,n-n2）];
df1=fs/n;%以上是对已调信号u求傅里变换
U=U/fs;%缩放
%******************************************
%*****************************************
disp（'按任意键可以看到原调制信号、载波信号和已调信号的曲线'）
pause
%**************figure
（1）******************
figure
（1）
subplot（3,1,1）;plot（t,mt）;%绘制调制信号的时域图
xlabel（'时间t'）;
title（'调制信号的时域图'）;
subplot（3,1,2）;plot（t,ct）;%绘制载波的时域图
xlabel（'时间t'）;
title（'载波的时域图'）;
subplot（3,1,3）;
plot（t,sfm）;%绘制已调信号的时域图
xlabel（'时间t'）;
title（'已调信号的时域图'）;
%******************************************
disp（'按任意键可以看到原调制信号和已调信号在频域内的图形'）
pause
%************figure
（2）*********************
figure
（2）
subplot（2,1,1）
plot（f,abs（fftshift（M）））%fftshift:
将FFT中的DC分量移到频谱中心
xlabel（'频率f'）
title（'原调制信号的频谱图'）
subplot（2,1,2）
plot（f,abs（fftshift（U）））
xlabel（'频率f'）
title（'已调信号的频谱图'）
%******************************************
disp（'按任意键可以看到原调制信号、无噪声条件下已调信号和解调信号的曲线'）
pause
%**************figure（3）******************
figure（3）
subplot（3,1,1）;plot（t,mt）;%绘制调制信号的时域图
xlabel（'时间t'）;
title（'调制信号的时域图'）;
subplot（3,1,2）;plot（t,sfm）;%绘制已调信号的时域图
xlabel（'时间t'）;
title（'无噪声条件下已调信号的时域图'）;
nsfm=sfm;
fori=1:
length（t）-1%接受信号通过微分器处理
diff_nsfm（i）=（nsfm（i+1）-nsfm（i））./dt;
end
diff_nsfmn=abs（hilbert（diff_nsfm））;%hilbert变换，求绝对值得到瞬时幅度（包络检波）
zero=（max（diff_nsfmn）-min（diff_nsfmn））/2;
diff_nsfmn1=diff_nsfmn-zero;
subplot（3,1,3）;%绘制无噪声条件下解调信号的时域图
plot（（1:
length（diff_nsfmn1））./1000,diff_nsfmn1./400,'r'）;
xlabel（'时间t'）;
title（'无噪声条件下解调信号的时域图'）;
%*****************************************
disp（'按任意键可以看到原调制信号、小信噪比高斯白噪声条件下已调信号和解调信号已调信号的曲线'）
pause
%**************figure（4）******************
figure（4）
subplot（3,1,1）;plot（t,mt）;%绘制调制信号的时域图
xlabel（'时间t'）;
title（'调制信号的时域图'）;
db1=am^2/（2*（10^（sn1/10）））;%计算对应的小信噪比高斯白躁声的方差
n1=sqrt（db1）*randn（size（t））;%生成高斯白躁声
nsfm1=n1+sfm;%生成含高斯白躁声的已调信号（信号通
%过信道传输）
fori=1:
length（t）-1%接受信号通过微分器处理
diff_nsfm1（i）=（nsfm1（i+1）-nsfm1（i））./dt;
end
diff_nsfmn1=abs（hilbert（diff_nsfm1））;%hilbert变换，求绝对值得到瞬时幅度（包络检波）
zero=（max（diff_nsfmn）-min（diff_nsfmn））/2;
diff_nsfmn1=diff_nsfmn1-zero;
subplot（3,1,2）;
plot（1:
length（diff_nsfm）,diff_nsfm）;%绘制含小信噪比高斯白噪声已调信号的时域图
xlabel（'时间t'）;
title（'含小信噪比高斯白噪声已调信号的时域图'）;
subplot（3,1,3）;%绘制含小信噪比高斯白噪声解调信号的时域图
plot（（1:
length（diff_nsfmn1））./1000,diff_nsfmn1./400,'r'）;
xlabel（'时间t'）;
title（'含小信噪比高斯白噪声解调信号的时域图'）;
%*****************************************
disp（'按任意键可以看到原调制信号、大信噪比高斯白噪声条件下已调信号和解调信号已调信号的曲线'）
pause
%**************figure（5）******************
figure（5）
subplot（3,1,1）;plot（t,mt）;%绘制调制信号的时域图
xlabel（'时间t'）;
title（'调制信号的时域图'）;
db1=am^2/（2*（10^（sn2/10）））;%计算对应的大信噪比高斯白躁声的方差
n1=sqrt（db1）*randn（size（t））;%生成高斯白躁声
nsfm1=n1+sfm;%生成含高斯白躁声的已调信号（信号通过信道传输）
fori=1:
length（t）-1%接受信号通过微分器处理
diff_nsfm1（i）=（nsfm1（i+1）-nsfm1（i））./dt;
end
diff_nsfmn1=abs（hilbert（diff_nsfm1））;%hilbert变换，求绝对值得到瞬时幅度（包
%络检波）
zero=（max（diff_nsfmn）-min（diff_nsfmn））/2;
diff_nsfmn1=diff_nsfmn1-zero;
subplot（3,1,2）;
plot（1:
length（diff_nsfm1）,diff_nsfm1）;%绘制含大信噪比高斯白噪声已调信号
%的时域图
xlabel（'时间t'）;
title（'含大信噪比高斯白噪声已调信号的时域图'）;
subplot（3,1,3）;%绘制含大信噪比高斯白噪声解调信号
%的时域图
plot（（1:
length（diff_nsfmn1））./1000,diff_nsfmn1./400,'r'）;
xlabel（'时间t'）;
title（'含大信噪比高斯白噪声解调信号的时域图'）;
%******************结束*******************
AM
fm=100;
fc=500;
fs=5000;
Am=1;
A=2;
N=512;
K=N-1;
n=0:
N-1;
t=（0:
1/fs:
K/fs）;
yt=Am*cos（2*pi*fm*t）;
figure
（1）
subplot（1,1,1）,plot（t,yt）,title（'频率为3000的调制信号f1的时时域波'）;
y0=A+yt;
y2=y0.*cos（2*pi*fc*n/fs）;
y3=fft（y2,N）;%fft变换
q1=（0:
N/2-1）*fs/N;
mx1=abs（y3（1:
N/2））;
figure
（2）
subplot（2,1,1）;
plot（t,y2）;
title（'已调信号的时时域波'）;
subplot（2,1,2）;
plot（q1,mx1）;
title（'f1已调信号的频谱'）;%绘图
yc=cos（2*pi*fc*t）;
figure（3）
subplot（2,1,1）,plot（t,yc）,title（'载波fc时域波形'）
N=512;
n=0:
N-1;
yc1=Am*cos（2*pi*fc*n/fs）;
y3=fft（yc1,N）;
q=（0:
N/2-1）*fs/N;
mx=abs（y3（1:
N/2））;
figure（3）
subplot（2,1,2）,plot（q,mx）,title（'载波fc频谱'）
y4=0.01*randn（1,length（t））;%用RANDN产生高斯分布序列
w=y4.^2;%噪声功率
figure（4）
subplot（2,1,1）;
plot（t,y4）;
title（'高斯白噪声时域波形'）
y5=fft（y4,N）;
q2=（0:
N/2-1）*fs/N;
mx2=abs（y5（1:
N/2））;
subplot（2,1,2）,plot（q2,mx2）,title（'高斯白噪声频域波形'）
y6=y2+y4;
figure（5）
subplot（2,1,1）,plot（t,y6）,title（'叠加后的调制信号时域波形'）
q3=q1;
mx3=mx1+mx2;
subplot（2,1,2）,plot（q3,mx3）,title（'叠加后的调制信号频谱波形'）%调制
yv=y6.*yc;%乘以载波进行解调
Ws=yv.^2;
2.环境影响评价工程师职业资格制度p1=fc-fm;
专项规划中的指导性规划 环境影响篇章或说明[k,Wn,beta,ftype]=kaiserord（[p1fc],[10],[0.050.01],fs）;%Fir数字低通滤波
window=kaiser（k+1,beta）;%使用kaiser窗函数
b=fir1（k,Wn,ftype,window,'noscale'）;%使用标准频率响应的加窗设计函数
2.环境影响报告表的内容yt=filter（b,1,yv）;
（4）预防或者减轻不良环境影响的对策和措施的合理性和有效性；yssdb=yt.*2-2;
环境影响评价工程师课主持进行下列工作：
figure（6）
3.建设项目环境影响评价文件的审查要求subplot（2,1,1）,plot（t,yssdb）,title（'经过低通已调信号的时域波形采样'）
3）迁移。
y9=fft（yssdb,N）;
q=（0:
N/2-1）*fs/N;
mx=abs（y9（1:
N/2））;
意愿调查评估法（简称CV法）是指通过调查等方法，让消费者直接表述出他们对环境物品或服务的支付意愿（或接受赔偿意愿），或者对其价值进行判断。
在很多情形下，它是唯一可用的方法。
如用于评价环境资源的选择价值和存在价值。
subplot（2,1,2）,plot（q,mx）,title（'经过低通已调信号频域波形'）%解调
D.可能造成轻度环境影响、不需要进行环境影响评价的建设项目，应当填报环境影响登记表ro=y9-yt;
W=（yt.^2）.*（1/2）;
R=W/w
（2）综合规划环境影响篇章或者说明的内容。
r=W/ro
G=r/R
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