795084.zip_bpsk

%BPSK信号的产生 figure (74); clear df=0.15; fs=20;%20MHz fc=2; rb=0.2; ts=1/fs; m=100;%m是码元数，自己随便定义 n=80;%n是每个码元取点数，即对应的正弦波4个周期取多少个点 a=sj(m,n); %sj(m,n)的解释参见sj.m,sj(m,20)的作用相当于上面的for循环 t=0:1:m*n-1; Fc1=sin(8*pi*t/n);%码元0发射的载波 Fc2=sin(8*pi*t/n+pi);%码元1发射的载波 b=1-a; u0=a.*Fc2+b.*Fc1; % for k=1:20 %对应程序结尾的end %产生白噪声 snr=13;%S/N snr_lin=10^(snr/10);%线性信噪比 signal_power=(norm(u0)^2)/length(u0); noise_power=signal_power/snr_lin; noise_std=sqrt(noise_power); noise=noise_std*randn(1,length(u0)); u1=u0+noise;%加白噪声 u=u0; ls=length(u); %信号的一步小波分解 [cA1,cD1]=dwt(u,'db9'); %由小波系数构造一步近似与细节 A1=upcoef('a',cA1,'db9',1,ls); D1=upcoef('d',cD1,'db9',1,ls); %显示一步近似与细节 subplot(2,1,1); plot(A1);title('近似A1'); subplot(2,1,2); stem(abs(D1));title('细节D1'); grid v=abs(D1); % %求瞬时平方包络 % v=blpf(u); %均值 miu=mean(v); %方差 delt=var(v); %求R参数 r=delt/(miu^2) %求AWGN因子 e1=mean(v); nfft=length(v); j=0; for i=1:nfft if v(i)>e1 j=j+1; ee(j)=v(i); end end e2=mean(ee); j=0; for i=1:nfft if v(i)>e2 j=j+1; eee(j)=v(i); end end e3=mean(eee); a1=(e2-e1)/e1 a2=(e3-e2)/e1 % %通过逆小波变换重新构造信号 % A0=idwt(cA1,cD1,'db4',ls); % %信号的多步小波分解 % [C,L]=wavedec(u,5,'db4'); % %提取近似与细节系数 % cA5=appcoef(C,L,'db4',5); % cD5=detcoef(C,L,5); % cD4=detcoef(C,L,4); % cD3=detcoef(C,L,3); % cD2=detcoef(C,L,2); % cD1=detcoef(C,L,1); % %重构第五层近似和各层细节 % A5=wrcoef('a',C,L,'db4',5); % D5=wrcoef('d',C,L,'db4',5); % D4=wrcoef('d',C,L,'db4',4); % D3=wrcoef('d',C,L,'db4',3); % D2=wrcoef('d',C,L,'db4',2); % D1=wrcoef('d',C,L,'db4',1); % %显示信号多层分解结果 % figure (3); % subplot(3,2,1);plot(A5);title('近似A5'); % subplot(3,2,2);plot(D5);title('近似D5'); % subplot(3,2,3);plot(D4);title('近似D4'); % subplot(3,2,4);plot(D3);title('近似D3'); % subplot(3,2,5);plot(D2);title('近似D2'); % subplot(3,2,6);plot(D1);title('近似D1'); % %由5层小波分解结构重构原始信号 % A0=waverec(C,L,'db4'); % %显示重构信号与原始信号 % figure (4); % subplot(2,1,1);plot(A0);title('重构信号A0'); % subplot(2,1,2);plot(u);title('原始信号'); % %信号除噪 % [thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',u); % de_noise=wdencmp('gbl',C,L,'db4',3,thr,sorh,keepapp); % figure (5); % subplot(2,1,1);plot(u);title('原始信号'); % subplot(2,1,2);plot(de_noise);title('除噪声后信号');