SSB信号的调制与解调.doc

SSB信号的调制与解调一 题目要求：用 matlab 产生一个频率为1Hz，功率为1 的余弦信源，设载波频率c=10Hz，,试画出： SSB 调制信号的时域波形； 采用相干解调后的 SSB 信号波形； SSB 已调信号的功率谱； 在接收端带通后加上窄带高斯噪声，单边功率谱密度0 n = 0.1，重新解调。二 实验原理：1. 单边带调制只传送一个边带的调制方式，SSB信号的带宽是与消息信号m(t)相同。对信号采取先调制搬频，再过低通（高通）滤波器取上（下）边带的方法进行调制。2. 单边带信号解调方法：相干解调法相干解调后让信号过低通滤波器，取得有用信号，其幅度为调制信号一半。三 实验结果与分析1. 信号发送端调制信号与载波时域图形：由题意生成一个频率为1Hz，功率为1 的余弦信源，设载波频率c=10Hz，如图：如图，调制信号为低频信号，载波为高频信号。2. 假设信道理想，对信号进行调制与解调：如图可知，经相干解调后的单边带信号时域形状不变，仅仅是幅度变为原信号的一半。3. 调制信号、SSB信号与解调后信号频谱比较：由信号频谱图可知：（1） SSB调制是对调制信号进行搬频之后去边带，其频带宽度与原调制信号相同，频带利用率提高。（2） 对SSB信号进行相干解调还原出原始信号的频谱与原调制信号相同，但其幅度减半。从数学公式结合物理角度看，SSB信号进行相干解调后仅有为有用信号，其余频率成分被低通滤波器滤掉了。4. 在接收端带通后加上窄带高斯噪声后从新进行解调：由图可知，我们明显看出噪声对解调信号产生了影响，原正弦信号波形不再平坦，但幅度仍大约为调制信号的一半。function t st=lpf(f,sf,B)%This function filter an input data using a lowpass filter at frequency%domain%Inputs:% f: frequency samples% sf: input data spectrum samples% B: lowpasss bandwidth with a rectangle lowpass%Outputs:% t: frequency samples% st: output datas time samplesdf = f(2)-f(1);T = 1/df;hf = zeros(1,length(f);bf = -floor( B/df ): floor( B/df ) + floor( length(f)/2 );hf(bf)=1;yf=hf.*sf;t,st=F2T(f,yf);st = real(st);function t st=F2T(f,sf)%This function calculate the time signal using ifft function for the input%signals spectrumdf = f(2)-f(1);Fmx = ( f(end)-f(1) +df);dt = 1/Fmx;N = length(sf);T = dt*N;%t=-T/2:dt:T/2-dt;t = 0:dt:T-dt;sff = ifftshift(sf);st = Fmx*ifft(sff);function f,sf= T2F(t,st)%This is a function using the FFT function to calculate a signals Fourier%Translation%Input is the time and the signal vectors,the length of time must greater%than 2%Output is the frequency and the signal spectrumdt = t(2)-t(1);T=t(end);df = 1/T;N = length(st);%f=-N/2*df+df/2:df:N/2*df-df/2;f=-N/2*df:df:N/2*df-df;sf = fft(st);sf = T/N*fftshift(sf);%dff = df/8;%ff = -50*df:dff:50*df;%mf = sinc(ff*T);%sf = conv(mf,sf)%NN = length(f)+length(ff)-1;%f = -NN/2*dff:dff:NN/2*dff-dff;%SSB close all;clear all;dt = 0.001; %fm=1; %fc=10; %T=5; %t = 0:dt:T;mt = sqrt(2)*cos(2*pi*fm*t); %N0 = 0.01; %SSB modulations_ssb = real( hilbert(mt).*exp(j*2*pi*fc*t) );B=fm;%noise = noise_nb(fc,B,N0,t);%s_ssb=s_ssb+noise;figure(1)subplot(211)plot(t,mt); %mttitle();xlabel(t);subplot(212)plot(t,s_ssb); %SSBtitle();xlabel(t); rt = s_ssb.*cos(2*pi*fc*t);rt = rt-mean(rt);f,rf = T2F(t,rt);t,rt = lpf(f,rf,2*fm);figure(2)subplot(211)plot(t,mt);title();subplot(212)plot(t,rt); title();xlabel(t) figure(3) subplot(311)f,sf=T2F(t,mt);psf1 = (abs(sf).2)/T;plot(f,psf1);axis(-2*fc 2*fc 0 max(psf1);title();xlabel(f); subplot(312)f,sf=T2F(t,s_ssb);psf2 = (abs(sf).2)/T;plot(f,psf2);axis(-2*fc 2*fc 0 max(