基于Matlab调制与解调的实现(DOC) (2).pdf

在本文档中，我们探讨了如何使用Matlab进行调制与解调的实现，主要涉及的是幅度调制（AM）和解调技术。Matlab是一个强大的数学计算和数据分析软件，常用于信号处理和通信系统的设计。 一、实验目的 1. 学习和熟练运用Matlab软件。 2. 理解幅度调制（AM）、角度调制以及FSK（频移键控）调制的基本原理。 3. 掌握解调的基本原理，能够实际在Matlab环境中实现解调过程。 二、实验原理与仿真结果分析 1. 幅度调制（AM） 幅度调制是通过改变载波信号幅度的方式来携带信息的一种方式。在标准AM调制中，调制信号与高频载波相乘，形成双边带调幅波。调制信号可以是模拟或数字信号，载波通常是一个高频正弦波。解调是将调制信号从中恢复出来，通常采用乘积型同步检波器，即将已调信号与本地恢复的载波信号相乘，再通过低通滤波器来获取原始信息。 2. Matlab仿真 在Matlab中，首先生成载波信号，如设置载波振幅`A0`和频率`f`，然后创建调制信号。这里使用的是调制信号对载波幅度的影响，形成AM已调信号。通过对载波、调制信号和AM已调信号进行傅里叶变换，可以观察其频谱特性。 例如，载波信号的Matlab代码如下： ```matlab t = -1:0.00001:1; A0 = 10; f = 6000; w0 = f*pi; Uc = A0*cos(w0*t); ``` 接着生成调制信号： ```matlab t = -1:0.00001:1; A1 = 5; mes = A1*cos(0.001*w0*t); ``` 通过乘法调制得到AM信号： ```matlab t = -1:0.00001:1; A0 = 10; A1 = 5; A2 = 3; m = 0.15; mes = A1*cos(0.001*w0*t); Uam = A2*(1+m*mes).*cos(w0*t); ``` 为了从AM信号中解调出原始信息，需要设计一个低通滤波器，如FIR滤波器，然后对已调信号进行滤波处理。 三、FIR低通滤波器设计 使用`kaiserord`函数来确定滤波器的参数，例如通带边界频率`fpts`、期望通带波动`mag`和阻带波动`dev`。接着用`fir1`函数设计滤波器，并通过`freqz`函数分析滤波器的频率响应。 四、AM信号解调 解调AM信号通常采用乘积检波器。在Matlab中，可以通过将已调信号与本地恢复的载波相乘，然后通过低通滤波器来实现解调。具体步骤包括生成本地恢复载波，将其与AM信号相乘，然后应用滤波器去除高频成分，最终得到解调后的信号。 总结，本实验通过Matlab展示了调制与解调的基本过程，包括幅度调制的实现和解调的理论及仿真，对于理解通信系统中的信号处理有极大的帮助。在实际应用中，Matlab是一个强大的工具，能用于设计、模拟和分析各种通信系统，如无线通信、数字信号处理等。