多进制MASK MPSK MFSK MQAM matlab仿真程序

function [dpsk_m_n]=type_dpsk(m,sample_rate,Nyquist_Freq,SNR) %随机序列,并进行数字调制 %数字调制 Sample_Ratio=sample_rate/Nyquist_Freq; N=m/Sample_Ratio;%采样点数 %21阶整形滤波器 b1=rcosfir(0.5,10,2/Sample_Ratio,1/Nyquist_Freq); %随机序列,并进行数字调制 a=rand(1,m); for i=1:m if(a(1,i)>0.5) a(1,i)=1; else a(1,i)=-1; end end %对数据进行差分编码 d_a=zeros(1,m+1); d_a(1,1)=-1; for i=1:m if(a(1,i)==d_a(1,i)) d_a(1,i+1)=-1; else d_a(1,i+1)=1; end end %对差分后的数据进行采样 dpsk=zeros(1,N); k=1;j=0; for i=1:N if(j==(2/Sample_Ratio)) j=0; k=k+1; end j=j+1; dpsk(1,i)=d_a(1,k); end spread_a=dpsk; %脉冲成形 fft_spread_a=fft(spread_a,N); fft_b1=fft(b1,N); wave_shape_a=ifft(fft_spread_a.*abs(fft_b1)); %功率归一化 energy_sum=0; for i=1:N energy_sum=energy_sum+wave_shape_a(1,i)^2; end averge_energy=energy_sum/N; wave_shape_a=wave_shape_a/averge_energy; %画图展示随机序列 figure(1); subplot(2,1,1); plot(spread_a/max(spread_a),'k'); title('随机序列时域波形'); axis([1 N -1.5 1.5]); subplot(2,1,2); plot((0:N-1)*2*pi/N,abs(fft_spread_a)/max(abs(fft_spread_a)),'k'); title('随机序列频域波形') fft_wave_shape_a=fft(wave_shape_a,N); figure(2) subplot(2,1,1); plot(wave_shape_a/max(abs(wave_shape_a)),'r'); title('整形波形时域波形') subplot(2,1,2); plot((0:N-1)*2*pi/N,abs(fft_wave_shape_a)/max(abs(fft_wave_shape_a)),'r'); title('整形波形频域波形') %载波调制生成DPSK信号 dpsk_m=zeros(1,N); k=1;j=1; for i=1:N if(j==(N/m+1)) j=1; k=k+1; end dpsk_m(1,i)=wave_shape_a(1,i)*cos(2*pi*Sample_Ratio*i); j=j+1; end %画图展示调制以后的信号 fft_dpsk_m=fft(dpsk_m,N); figure(3) subplot(2,1,1); plot(dpsk_m/max(abs(dpsk_m)),'r'); title('调制后时域波形') subplot(2,1,2); plot((0:N-1)*2*pi/N,abs(fft_dpsk_m)/max(abs(fft_dpsk_m)),'r'); title('调制后频域波形') %加入噪声 dpsk_m_n=dpsk_m+noisegen(dpsk_m,SNR); %画图表示加入噪声后的信号 fft_dpsk_m_n=fft(dpsk_m_n,N); figure(4) subplot(2,1,1); plot(dpsk_m_n/max(abs(dpsk_m_n)),'r'); title('加噪声后时域波形') subplot(2,1,2); plot((0:N-1)*2*pi/N,abs(fft_dpsk_m_n)/max(abs(fft_dpsk_m_n)),'r'); title('加噪声后频域波形')