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文档简介
目录目录I1幅度调制(MASK)仿真11.1题目内涵及仿真函数说明11.1.1画频谱函数11.1.2MASK调制解调(相干解调+包络检测)11.1.3仿真及效果图21.2小结42频率调制(MFSK)仿真52.1题目内涵及仿真函数说明52.1.1画频谱函数52.1.2MFSK调制解调(相干解调+包络检测)52.1.3仿真及效果图72.2小结73正交幅度(QAM)调制仿真83.1题目内涵及仿真函数说明83.2测试代码及仿真结果83.3小结94RS码+交织码+卷积码+64QAM仿真104.1题目内涵及仿真函数说明104.2授课教师教学用的Demo114.2.1伽罗华域到Matlab转换函数114.2.264QAM调制的误码率曲线124.2.3卷积码和64QAM的误码率曲线124.2.4RS码和64QAM的误码率曲线134.2.5RS码、交织码、卷积码、64QAM综合144.2.6综合测试代码及效果图164.3小结195频分复用(FDMA)仿真205.1题目内涵及仿真函数说明205.2授课教师教学用的Demo205.2.1画频谱函数205.2.2FDMA仿真函数215.2.3仿真效果图235.3小结266信号的分解(分析)和综合(合成)276.1题目内涵及仿真函数说明276.2授课教师教学用的Demo及仿真效果图296.3小结347信号的综合(合成)和分解(分析)357.1题目内涵及说明357.2授课教师教学用的Demo及仿真效果图367.3小结398正交频分复用(OFDM)仿真408.1题目内涵及说明408.2授课教师教学用的Demo408.2.1OFDM仿真(一)408.2.2OFDM仿真(二)418.2.3综合测试代码及效果图428.3小结439小波函数、尺度函数以及频谱449.1小波和尺度函数449.2小波和尺度函数的频谱4410小波用于信号分解、合成4810.1最简单的例子4810.2信号小波分解后合成(保持不变)4910.3信号小波合成后分解(保持不变)5059 / 621 幅度调制(MASK)仿真1.1 题目内涵及仿真函数说明第一次 高阶调制的原理与仿真(1,2,3)一,实验原理一, 实验过程与代码编写二, 仿真结果分析第二次 频分复用原理与仿真(5,8)一,实验原理三, 实验过程与代码编写四, 仿真结果分析第三次 编码调制下的通信仿真(4)一,实验原理五, 实验过程与代码编写六, 仿真结果分析1.1.1 画频谱函数function plotspec(x,Ts)N=length(x); % length of the signal xt=Ts*(1:N); % define a time vector ssf=(-N/2:N/2-1)/(Ts*N); % frequency vectorfx=fft(x(1:N); % do DFT/FFTfxs=fftshift(fx); % shift it for plottingsubplot(2,1,1), plot(t,x) % plot the waveformxlabel(seconds); ylabel(amplitude) % label the axessubplot(2,1,2), plot(ssf,abs(fxs) % plot magnitude spectrumxlabel(frequency); ylabel(magnitude) % label the axes1.1.2 MASK调制解调(相干解调+包络检测)clear;clc;clear;clc;msg = randint(1,20,0,1);index = find(msg=0);msg(index) = -1;p = hamming(100);base = ;for i = 1:length(msg) base = base msg(i)*p;endfigure;plotspec(base,1/2000);len= length(base); Fs = 2000;T = 1/Fs; t = 0:T:(len-1)*T; carrier = cos(2*pi*200*t); b =fir1(200,0.05,low);send = (1+base).*carrier; figure;plotspec(send,T);receive = awgn(send,200);%解调方法一,相干解调temp = receive.*carrier;figure;plotspec(temp,T);temp = filter(b,1,temp);figure;subplot(311);plot(base); title(信息信号);subplot(312);plot(receive); title(调制后信号);subplot(313);plot(temp); title(相干解调后信号);%解调方法二,包络检测%先绝对值,后低通滤波器,本质就是求包络检测figure;envv=filter(b,1,abs(receive); subplot(311);plot(base); title(信息信号);subplot(312);plot(receive); title(解调后信号);subplot(313);plot(envv); title(包络检测后信号);1.1.3 仿真及效果图调制后信号(时域+频域)相干解调中间环节信号载波相乘但是没有低通滤波信号相干解调包络解调1.2 小结本题目由于2 频率调制(MFSK)仿真2.1 题目内涵及仿真函数说明2.1.1 画频谱函数function plotspec(x,Ts)N=length(x); % length of the signal xt=Ts*(1:N); % define a time vector ssf=(-N/2:N/2-1)/(Ts*N); % frequency vectorfx=fft(x(1:N); % do DFT/FFTfxs=fftshift(fx); % shift it for plottingsubplot(2,1,1), plot(t,x) % plot the waveformxlabel(seconds); ylabel(amplitude) % label the axessubplot(2,1,2), plot(ssf,abs(fxs) % plot magnitude spectrumxlabel(frequency); ylabel(magnitude) % label the axes2.1.2 MFSK调制解调(相干解调+包络检测)clear;clc;Fs = 2000;T = 1/Fs;t = 0:T:1-T;b = fir1(200,0.05,low);carrier1 = cos(2*pi*150*t);carrier2 = cos(2*pi*350*t);msg = randint(1,20,0,1);send = ;for i = 1:length(msg) if msg(i)=0 send = send carrier1; else send = send carrier2; endendfigure;plotspec(send,T);%非相关解调-先低通滤波、包络检查、抽取b1 = fir1(200,0.2,low);b2 = fir1(200,0.3 0.4,band);a0 = filter(b1,1,send);a1 = filter(b2,1,send);subplot(311);stem(msg)subplot(312);plot(a0)subplot(313);plot(a1)a0 = filter(b,1,abs(a0);a1 = filter(b,1,abs(a1);figure;subplot(311);stem(msg)subplot(312);plot(a0)subplot(313);plot(a1)%相关解调-和载波做乘法、滤波器、len = length(send);t = 0:T:(len-1)*T;aa0 = send.*cos(2*pi*350*t);aa1 = send.*cos(2*pi*350*t);aa0 = filter(b,1,aa0);aa1 = filter(b,1,aa1);figure;plotspec(aa0,T);figure;plotspec(aa0,T);figure;subplot(311);stem(msg)subplot(312);plot(aa0)subplot(313);plot(aa1)2.1.3 仿真及效果图2.2 小结本题目由于3 正交幅度(QAM)调制仿真3.1 题目内涵及仿真函数说明function rat = qam8(snr)a = sqrt(-1);aa = 1+a 1-a 2+a 2-a -1+a -1-a -2+a -2-alen = 1000;msg = randint(1,len,0 7);code = zeros(1,len);%scatterplot(code)for i = 1:len code(i) = aa(msg(i)+1);endcode = awgn(code,snr);temp = zeros(1,8);for i = 1:len for j = 1:8 temp(j) = abs(code(i)-aa(j); end v,index = find(temp = min(temp); code(i) = index-1;endnum,rat = biterr(msg,code);3.2 测试代码及仿真结果clear;clc;SNR = 0:2:20for i = 1:length(SNR) rat(i)=qam8(SNR(i);endplot(SNR,rat,r*-)3.3 小结本题目由于4 RS码+交织码+卷积码+64QAM仿真4.1 题目内涵及仿真函数说明通信系统从信息工程专业的角度看,在理论方面只有信息处理和信号处理两个主要内容,本题目主要是解决信息处理的。RS码+交织码+卷积码这种编码方案是教科书上基本没有讲述,但是在工程实践中确实还有应用的。例如现在的卫星通信系统使用这种编码方案,同时,欧洲数字电视系统也使用这个编码方案,可以预见的4G时代,也会实用这种编码方案和OFDM联合的整体解决方案,至于会不会实用MIMO,倒反而是一个未知数,这个在Matlab中有现成的Simulink仿真。本题目完成的系统框图如下:通过调用Matlab内嵌函数实现如下几个功能:u 画没有使用任何编码方案的时候,只有64QAM调制解调的误码率曲线;u 画卷积码+64QAM调制解调的误码率曲线;u 画RS码+64QAM调制解调的误码率曲线;u 画卷积码+交织码+卷积码+64QAM调制解调的误码率曲线;通过这个题目的实践和自己动手操作,希望达到如下的目地:u 对编码理论有一个很深刻的感性认识,具体通过一些列的误码率曲线图来实现;例如,我们会发现,实用编码方案的64QAM调制解调方案比没有实用的要好。u 对编码理论有一个有事实依据的理性认知,例如使用了编码效率高的编码方案比在误码率方面,没有编码效率低的好,等等本课题也一些遗憾,具体如下:u RS码的译码方案我(梁维海)理解其原理,但是,不调用Matlab内嵌函数,自己仿真现在没有能力完成,故这个题目的Demo完全实用Matlab的内嵌函数完成,如果大家对卷积码的编解码的不调用内嵌函数实现有兴趣,可以参考信息论与编码课程设计有关内容;u 本题目提供的DEMO,全部都是在Matlab7.0+中实现的,具体我也不知道,应该是在Matlab7.9(Matlab2010)中实现的。4.2 授课教师教学用的Demo4.2.1 伽罗华域到Matlab转换函数本函数实现伽罗华域数到Matlab数的转换,如果对Matlab的有关伽罗华域函数很熟悉的话,这个函数没有必要存在,也可以这么说,如果我对伽罗华域函数很熟悉的话,这个Demo的函数可以进一步的优化、简化。function R = gf2mat(D,m)x = gf(1,zeros(1,length(D)-1),m);R = double(D.x);4.2.2 64QAM调制的误码率曲线本函数输入就是一个信噪比,输出就是误码率,通过这个函数,就可以实现64QAM调制解调的误码率曲线图的绘制。代码具体如下:function num,rat = QAM64(SNR)mod = modem.qammod(64);demod = modem.qamdemod(mod);backup = 2;for j = 1:backup msg = randint(1,23100,0,63); code = modulate(mod,msg); code = awgn(code,SNR); code = demodulate(demod,code); errNum(j),errRat(j) = biterr(msg,code);endnum = round(sum(errNum)/backup);rat = sum(errRat)/backup;4.2.3 卷积码和64QAM的误码率曲线本函数输入就是一个信噪比和一个卷积码的“网格”,输出就是误码率,通过这个函数,就可以实现卷积码+64QAM调制解调的误码率曲线图的绘制。这里隐含一个逻辑就是任何一个卷积码都一个唯一的网格相会对应,通过这个函数,可以绘制不同卷积码的不同的误码率曲线。代码具体如下:function num,rat = Conv_AND_QAM64(trel,tblen,SNR)%卷积码的本质就是网格和tblen,其可以完成编码和译码;%常见的网格和tblen如下:%trel = poly2trellis(7,171 133 155); tblen = 48;%trel = poly2trellis(7,171 133); tblen = 48;%trel = poly2trellis(5 4,23 35 0;0 5 13);tblen = 34;%n表示输入码元个数,k表示输出码元个数,例如,n1,k2,表示码率1/2n = log2(trel.numInputSymbols);k = log2(trel.numOutputSymbols);mod = modem.qammod(64);demod = modem.qamdemod(mod);backup = 2;for i = 1:backup msg = randint(n*10000*6,1); code = convenc(msg,trel); code = reshape(code,length(code)/6,6); code = bi2de(code); code = modulate(mod,code); code = awgn(code,SNR); code = demodulate(demod,code); code = de2bi(code,6); code = reshape(code,k*10000*6,1); code = vitdec(code,trel,tblen,cont,hard); N(i),R(i) = biterr(code(n*tblen+1:end),msg(1:end-n*tblen);endnum = round(sum(N)/backup);rat = sum(R)/backup;4.2.4 RS码和64QAM的误码率曲线本函数输入就是一个信噪比和RS码有关的(n,k), (n,k)的具体含义,可以参考代码的注释。输出就是误码率,通过这个函数,就可以实现RS码+64QAM调制解调的误码率曲线图的绘制。代码具体如下:function num,rat = RS_AND_QAM64(n,k,SNR)%n为编码后的码长度,k为信息码的长度,这个很简单,没有必要多么的复杂%n,k的选取可以很随意的,但是,由于这里是QAM64,所以,这里的n的选取要小于64。m = 6;mod = modem.qammod(64);demod = modem.qamdemod(mod);backup = 4;for j = 1:backup msg = randint(200,k,0,63); code = gf(msg,m); code = rsenc(code,n,k); code = gf2mat(code,m); code = modulate(mod,code); code = awgn(code,SNR); code = demodulate(demod,code); code = gf(code,m); code = rsdec(code,n,k); code = gf2mat(code,m); N(j),R(j) = biterr(msg,code);endnum = round(sum(N)/backup);rat = sum(R)/backup;4.2.5 RS码、交织码、卷积码、64QAM综合这个函数是RS码+交织码+卷积码+64QAM综合的误码率,如果上面的函数都能理解了,这个理解也很容易。具体的就不多解释了。代码具体如下:function num,rat = RS_Conv_QAM64(SNR)trel = poly2trellis(7,171 133);tblen = 48;mod = modem.qammod(64);demod = modem.qamdemod(mod);%信源msg = randint(100,24,64);%RS编码msg = gf(msg,6); %100*24code = rsenc(msg,34,24); %100*34code = gf2mat(code,6); %100*34%Conv编码code = de2bi(code,6); %100*34*6code = reshape(code,length(code)*6,1);code = convenc(code,trel); %100*34*6*2code = reshape(code,length(code)/6,6); %100*68*6code = bi2de(code); %100*68%调制、信道、解调code = modulate(mod,code);code = awgn(code,SNR);code = demodulate(demod,code);%Conv解码code= de2bi(code,6); %10000*68*6temp = size(code);code = reshape(code,temp(1)*temp(2),1);code = vitdec(code,trel,tblen,cont,hard);code = reshape(code,length(code)/6,6);code = bi2de(code);code = reshape(code,length(code)/34,34);%RS解码code = gf(code,6);code = rsdec(code,34,24);code = gf2mat(code,6);msg = gf2mat(msg,6);%统计误码率num,rat = biterr(code(tblen+1:end),msg(1:end-tblen);temp = msg - code;4.2.6 综合测试代码及效果图下面代码的运行会绘制一个图形,上面的三条曲线,分别是(1)单纯的64QAM调制解调(2)64QAM+卷积码1(3)64QAM+卷积码2的曲线。其中卷积码1和卷积码2都来源于Matlab现成的Demo,其网格想见代码或者结构图。clear;clc;trel1 = poly2trellis(7,171 133); tblen1 = 48;trel2 = poly2trellis(5 4,23 35 0;0 5 13);tblen2 = 34;SNR = 1:0.5:8;for i = 1:length(SNR) num0(i),rat0(i) = QAM64(SNR(i); num1(i),rat1(i) = Conv_AND_QAM64(trel1,tblen1,SNR(i); %rat = 1/2 num2(i),rat2(i) = Conv_AND_QAM64(trel2,tblen2,SNR(i); %rat = 2/3endfigure;plot(SNR,rat0,r-,SNR,rat1,go-,SNR,rat2,b*-);hold on;grid on;legend(QAM64 (No Conv),QAM64+Conv(2,1,7),QAM64+Conv(3,2,5),0);仿真结果如下,可以看的出来,当信噪比大于2.5以后,64QAM的误码率最高,64QAM+卷积码(3,2,5)次之;64QAM+卷积码(2,1,7)再次之;下面代码的运行会绘制一个图形,上面的三条曲线,分别是(1)单纯的64QAM调制解调(2)64QAM+RS码1(3)64QAM+ RS码2的曲线。%okclc;clear;SNR = 1:0.5:8;for i = 1:length(SNR) Num1(i),Rat1(i) = QAM64(SNR(i); Num2(i),Rat2(i) = RS_AND_QAM64(36,24,SNR(i); Num3(i),Rat3(i) = RS_AND_QAM64(36,20,SNR(i);endfigure;plot(SNR,Rat1,r-,SNR,Rat2,go-,SNR,Rat3,b*-);hold on;grid on;legend(QAM64 (No RS),QAM64+RS(36,24),QAM64+RS(36,20),0);下面代码的运行会绘制一个图形,上面的四条曲线,分别是(1)单纯的64QAM调制解调(2)64QAM+RS码(3)64QAM+ 卷积码的曲线。(4)64QAM+ 卷积码+交织码+RS码clc;clear;%有关卷积码部分trel = poly2trellis(7,171 133); tblen = 48;SNR = 1:0.5:8;for i = 1:length(SNR) Num1(i),Rat1(i) = QAM64(SNR(i); Num2(i),Rat2(i) = RS_AND_QAM64(36,24,SNR(i); Num3(i),Rat3(i) = Conv_AND_QAM64(trel,tblen,SNR(i); Num4(i),Rat4(i) = RS_Conv_QAM64(SNR(i);endfigure;plot(SNR,Rat1,r-,SNR,Rat2,go-,SNR,Rat3,b*-,SNR,Rat4,-rs);hold on;grid on;legend(QAM64,QAM64+RS(36,24),QAM64+Conv(2,1,7),QAM64+RS(36,24)+Conv(2,1,7),0);4.3 小结本题目由于其编写环境是Matlab7.0+,又由于实验室实用的Matlab6.5,我建议在授课的时候,在给学生讲述一边大概的原理之后,让学生在Matlab6.5环境中“照本宣科”,讲解的内容重点讲述不同的卷积码、RS码对误码率的影响,例如,编码效率和误码率之间的关系。5 频分复用(FDMA)仿真5.1 题目内涵及仿真函数说明FDMA技术是信息工程、通信工程等专业比较掌握的一类类似科普性质的知识点,如果从信号处理的角度理解FDMA技术,超级的简单。本题目利用简单的调制,把几路基带信号调制到不同的频率点,然后合成,在接收端,利用不同截止频率的带通滤波实现信号的复用。本题目为了使一目了然,用到了一个画频谱函数。5.2 授课教师教学用的Demo5.2.1 画频谱函数function plotspec(x,Ts)N=length(x); % length of the signal xt=Ts*(1:N); % define a time vector ssf=(-N/2:N/2-1)/(Ts*N); % frequency vectorfx=fft(x(1:N); % do DFT/FFTfxs=fftshift(fx); % shift it for plottingsubplot(2,1,1), plot(t,x) % plot the waveformxlabel(seconds); ylabel(amplitude) % label the axessubplot(2,1,2), plot(ssf,abs(fxs) % plot magnitude spectrumxlabel(frequency); ylabel(magnitude) % label the axes5.2.2 FDMA仿真函数clear;clc;T = 1/20000;t = 0:T:4999*T;p = hamming(100);carrier1 = cos(2*pi*500*t);carrier2 = cos(2*pi*2500*t);carrier3 = cos(2*pi*4500*t);carrier4 = cos(2*pi*6500*t);b = fir1(200,0.01,low);b1 = fir1(200,0.1,low);b2 = fir1(200,0.2 0.3,band);b3 = fir1(200,0.4 0.5,band);b4 = fir1(200,0.6 0.7,band);msg1 = randint(1,50,0,1);index = find(msg1=0);msg1(index)=-1;msg2 = randint(1,50,0,1);index = find(msg2=0);msg2(index)=-1;msg3 = randint(1,50,0,1);index = find(msg3=0);msg3(index)=-1;msg4 = randint(1,50,0,1);index = find(msg4=0);msg4(index)=-1;base1 = ;base2 = ;base3 = ;base4 = ;for i = 1:50 base1 = base1 msg1(i)*p; base2 = base2 msg2(i)*p; base3 = base3 msg3(i)*p; base4 = base4 msg4(i)*p;endfigure;plotspec(base1,T);figure;plotspec(base2,T);figure;plotspec(base3,T);figure;plotspec(base4,T); base1 = base1.*carrier1;base2 = base2.*carrier2;base3 = base3.*carrier3;base4 = base4.*carrier4;send = base1+base2+base3+base4;figure;plotspec(base1,T);figure;plotspec(base2,T);figure;plotspec(base3,T);figure;plotspec(base4,T);figure;plotspec(send,T);receive = send;user1 = filter(b1,1,receive);user2 = filter(b2,1,receive);user3 = filter(b3,1,receive);user4 = filter(b4,1,receive);figure;plotspec(user1,T);figure;plotspec(user2,T);figure;plotspec(user3,T);figure;plotspec(user4,T);xt1 = user1.*carrier1;xt2 = user2.*carrier2;xt3 = user3.*carrier3;xt4 = user4.*carrier4;new1 = filter(b,1,xt1);new2 = filter(b,1,xt2);new3 = filter(b,1,xt3);new4 = filter(b,1,xt4);figure;plotspec(new1,T);figure;plotspec(new1,T);figure;plotspec(new1,T);figure;plotspec(new1,T);new1 = new1(250:100:end);new2 = new2(250:100:end);new3 = new3(250:100:end);new4 = new4(250:100:end);new1 = round(3*new1);new2 = round(3*new2);new3 = round(3*new3);new4 = round(3*new4);len = length(new1);result1 = msg1(1:len)+new1result2 = msg2(1:len)+new2result3 = msg3(1:len)+new3result4 = msg4(1:len)+new45.2.3 仿真效果图1) 基带信号(时域+频谱)2) 第一路调制后信号(时域+频谱)3) 第二路调制后信号(时域+频谱)4) 第三路调制后信号(时域+频谱)5) 第四路调制后信号(时域+频谱)6) 第发射机发射机信号(时域+频谱)5.3 小结本题目很简单,就是想通过实践,让学生掌握简单的信号处理技术,并利用这些技术,实现FDMA技术的仿真;6 信号的分解(分析)和综合(合成)6.1 题目内涵及仿真函数说明通信系统从信息工程专业的角度看,在理论方面只有信息处理和信号处理两个主要内容,本题目主要是解决信号处理的。首先要告诉学生这部分内容可以从滤波器组的应用或者小波分析的角度理解,其中小波分析可以参考数字信号处理(吴振阳,高等教育出版社)。授课教师没有必要一定强调利用小波实现这部分内容,甚至可以在学生完成内容之后,可以告诉学生利用小波理论实现这部分内容更加的容易。这个方案就是要求在接收端选择把一路信号分解成多路信号,然后在接收端把多路信号合成一路信号,如果信道没有任何错误,其他相关支撑也没有其他问题,理论上这个应该不会有任何问题,大家应该明白,这个不同于我们在教科书通信原理上学到的复用技术(TDMA、CDMA、FDMA等)。其中发射端框图如下:本题目完成的系统框图由发射机和接收机两个部分构成,具体如下:接收端如下所示:特别说明的是,这个为了编写代码的方面,其实发射机和接收机都是是上面的结构图,而是如下的结构图,具体如下:发射机:接收机:还需要特别说明的是,这里的子信号一共有4路;6.2 授课教师教学用的Demo及仿真效果图clear;load noissin;data = noissin;clear noissin;lo_d,hi_d = wfilters(db20,d); lo_r,hi_r = wfilters(db20,r); lo_r = lo_d;hi_r = hi_d;data11 = filter(lo_d,1,data);data12 = filter(hi_d,1,data);data11 = data11(1:2:end);data12 = data12(1:2:end);subplot(311);plot(data);subplot(323);plot(data11);subplot(324);plot(data12);data21 = filter(lo_d,1,data11);data22 = filter(hi_d,1,data11);data23 = filter(lo_d,1,data12);data24 = filter(hi_d,1,data12);data21 = data21(1:2:end);data22 = data22(1:2:end);data23 = data23(1:2:end);data24 = data24(1:2:end);subplot(3,4,09);plot(data21);subplot(3,4,10);plot(data22);subplot(3,4,11);plot(data23);subplot(3,4,12);plot(data24);%开始合成len = length(data21);new21 = zeros(1,2*len);new22 = zeros(1,2*len);new23 = zeros(1,2*len);new24 = zeros(1,2*len);new21(1:2:end) = data21;new22(1:2:end) = data22;new23(1:2:end) = data23;new24(1:2:end) = data24;new21 = filter(lo_r,1,new21);new22 = filter(hi_r,1,new22);new23 = filter(lo_r,1,new23);new24 = filter(hi_r,1,new24);new11 = zeros(1,2*length(new21);new12 = zeros(1,2*length(new21);new11(1:2:end) = new21+new22;new12(1:2:end) = new23+new24;new11 = filter(lo_r,1,new11);new12 = filter(hi_r,1,new12);new = new11+new12;figure;subplot(211);plot(data);subplot(212);plot(new);下面是代码运行效果图,其中,上图是一个综合信号,第一次被分为两个信号,其中两个信号分别是低通滤波和高通滤波后的结果的抽取,然后分别对这个信号分别再次的低通滤波和高通滤波,效果如下,接收机的本质就是收到这四个小信号,然后,差值、滤波器,合成,如此而已。其中用到高通滤波器和低通滤波器,其中:分解高通滤波器的频率响应如下:分解低通滤波器的频率响应如下合成低通滤波器的频率响应如下合成高通滤波器的频率响应如下:6.3 小结本题目用到得知识点如下:滤波器设计及应用,特别是半带滤波器,差值和抽取相关理论及其对对信号频谱的改变。7 信号的综合(合成)和分解(分析)7.1 题目内涵及说明通信系统从信息工程专业的角度看,在理论方面只有信息处理和信号处理两个主要内容,本题目主要是解决信号处理的。本题目和题目“信号的分解(分析)和综合(合成)”基本一样,关注的也是信号的处理,也是通过实践,让学生对抽取、插值、滤波器设计和应用有一个比较扎实的掌握;本题目不同于前面题目的地方就是发射机完成的是信号的合成,而接收机完成的功能正好是信号的分解。如是实现了信号的多路复用。发射机和接收机的具体原理图如下,需要说明的这里是4路信号合并成一路信号。发射机原理图:接收机原理图:7.2 授课教师教学用的Demo及仿真效果图clear;clc;Fs = 2000;T = 1/Fs;t = 0:T:4999*T;lo_d,hi_d = wfilters(db20,d); lo_r,hi_r = wfilters(db20,r); data21 = cos(2*pi*125*t);data22 = cos(2*pi*375*t);data23 = cos(2*pi*625*t);data24 = cos(2*pi*875*t);len = length(data21);send21 = zeros(1,len*2);send22 = zeros(1,len*2);send23 = zeros(1,len*2);send24 = zeros(1,len*2);send21(1:2:end) = data21;send22(1:2:end) = data22;send23(1:2:end) = data23;send24(1:2:end) = data24;send21 = filter(lo_r,1,send21);send22 = filter
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