实验一AM调制解调

实验一AM调制解调一、实验目的1、掌握掌握AM调制以及对应解调方法的原理。2、掌握AM调制解调方法的计算机编程实现方法，即软件实现。3、培养学生综合分析、解决问题的能力，加深对课堂内容的理解。二、实验要求 掌握模拟AM方法原理以及对应的解调原理；编制调制解调程序；完成对一个正弦信号的调制、传输、滤波、解调过程的仿真；实验后撰写实验报告。三、实验内容 已知模拟基带信号为:10Hz的正弦信号；载波频率为fc=8KHz，采样频率为40KHz。编程实现一种调制、传输、滤波和解调过程。四、 实验步骤（1）根据参数产生消息信号s和载波信号。（2） 编程实现调制过程。（3）编程实现信号的传输过程。产生白噪声noise，并将其加到调制信号序列。（4）编程实现信号的解调。五、基于matlab软件的仿真 5.1不加高斯白噪声的AM调制与解调clc;close all;fm=10;fc=8000;fs=40000;Am=1;A=2;N=51200;K=N-1;n=0:N-1;t=(0:1/fs:K/fs);yt=Am*cos(2*pi*fm*t);figure(1)subplot(2,1,1),plot(t,yt),title(频率为10的基带信号的时域波);y1=fft(yt,N)q0=(0:N/2-1)*fs/N;mx0=abs(y1(1:N/2);subplot(2,1,2);plot(q0,mx0),axis(0,500,0,30000);yc=cos(2*pi*fc*t);figure(2)subplot(2,1,1),plot(t,yc),title(载波fc时域波形)N=51200;n=0:N-1;yc1=Am*cos(2*pi*fc*n/fs);y3=fft(yc1,N);q=(0:N/2-1)*fs/N;mx=abs(y3(1:N/2);figure(2)subplot(2,1,2),plot(q,mx),title(载波fc频谱)y0=A+yty2=y0.*cos(2*pi*fc*n/fs);y3=fft(y2,N);%fft变换q1=(0:N/2-1)*fs/N;mx1=abs(y3(1:N/2);figure(3)subplot(2,1,1);plot(t,y2);title(已调信号的时域波);subplot(2,1,2);plot(q1,mx1),axis(7500,8500,0,50000);title(已调信号的频谱);%绘图 yv=y2.*yc;%乘以载波进行解调p1=fc-fm;k,Wn,beta,ftype=kaiserord(100 fc,1 0,0.05 0.01,fs);window=kaiser(k+1,beta);%使用kaiser窗函数b=fir1(k,Wn,ftype,window,noscale);%使用标准频率响应的加窗设计函数yt=filter(b,1,yv);yssdb=yt.*2-2;figure(4)subplot(2,1,1),plot(t,yssdb),title(解调信号的时域波形)y9=fft(yssdb,N);q=(0:N/2-1)*fs/N;mx=abs(y9(1:N/2);subplot(2,1,2),plot(q,mx),title(解调信号频域波形),axis(0,500,0,30000) 5.2加高斯白噪声时的AM调制与解调5.2.1 仿真程序clc,close all;fm=10;fc=8000;fs=40000;Am=1;A=2;N=51200;K=N-1;n=0:N-1;t=(0:1/fs:K/fs);yt=Am*cos(2*pi*fm*t);figure(1)subplot(2,1,1),plot(t,yt),title(频率为10的基带信号的时域波);y1=fft(yt,N)q0=(0:N/2-1)*fs/N;mx0=abs(y1(1:N/2);subplot(2,1,2);plot(q0,mx0),axis(0,500,0,30000);yc=cos(2*pi*fc*t);figure(2)subplot(2,1,1),plot(t,yc),title(载波fc时域波形),axis(0,0.01,-1,1);N=51200;n=0:N-1;yc1=Am*cos(2*pi*fc*n/fs);y3=fft(yc1,N);q=(0:N/2-1)*fs/N;mx=abs(y3(1:N/2);figure(2)subplot(2,1,2),plot(q,mx),title(载波fc频谱)y0=A+yty2=y0.*cos(2*pi*fc*n/fs);y3=fft(y2,N);%fft变换q1=(0:N/2-1)*fs/N;mx1=abs(y3(1:N/2);figure(3)subplot(2,1,1);plot(t,y2);title(已调信号的时域波);subplot(2,1,2);plot(q1,mx1),axis(7500,8500,0,50000);title(已调信号的频谱);%绘图y4=randn(1,length(t);%用RANDN产生高斯分布序列figure(4)subplot(2,1,1);plot(t,y4);title(高斯白噪声时域波形)y5=fft(y4,N);q2=(0:N/2-1)*fs/N;mx2=abs(y5(1:N/2);subplot(2,1,2),plot(q2,mx2),title(高斯白噪声频谱)y6=y2+y4;figure(5)subplot(2,1,1),plot(t,y6),title(高斯白噪声叠加后的调制信号时域波形)q3=q1;mx3=mx1+mx2;subplot(2,1,2),plot(q3,mx3),title(叠加后的调制信号频谱),axis(7500,8500,0,30000);yv=y6.*yc;%乘以载波进行解调p1=fc-fm;k,Wn,beta,ftype=kaiserord(100 fc,1 0,0.05 0.01,fs);window=kaiser(k+1,beta);%使用kaiser窗函数b=fir1(k,Wn,ftype,window,noscale);%使用标准频率响应的加窗设计函数yt=filter(b,1,yv);yssdb=yt.*2-2;figure(6)subplot(2,1,1)