MATLAB实现通信系统仿真实例

xiaoxue6228

补充内容：模拟调制系统的MATLAB仿真1.抽样定理

为了用实验的手段对连续信号分析，需要先对信号进行抽样（时间上的离散化），把连续数据转变为离散数据分析。抽样（时间离散化）是模拟信号数字化的第一步。

Nyquist抽样定律：要无失真地恢复出抽样前的信号，要求抽样频率要大于等于两倍基带信号带宽。

抽样定理建立了模拟信号和离散信号之间的关系，在Matlab中对模拟信号的实验仿真都是通过先抽样，转变成离散信号，然后用该离散信号近似替代原来的模拟信号进行分析的。

【例1】用图形表示DSB调制波形 及其包络线。

clf

%%计算抽样时间间隔

fh=1;%%调制信号带宽(Hz)

fs=100*fh;%%一般选取的抽样频率要远大于基带信号频率，即抽样时间间隔要尽可能短。

ts=1/fs;

%%根据抽样时间间隔进行抽样，并计算出信号和包络

t=(0:ts:pi/2)';%抽样时间间隔要足够小，要满足抽样定理。

envelop=cos(2*pi*t);%%DSB信号包络

y=cos(2*pi*t).*cos(4*pi*t);%已调信号

%画出已调信号包络线

plot(t,envelop,'r:','LineWidth',3);

hold on

plot(t,-envelop,'r:','LineWidth',3);

%画出已调信号波形

plot(t,y,'b','LineWidth',3);

axis([0,pi/2,-1,1])%

hold off%

xlabel('t');

%写出图例

legend('包络','双边带已调信号')  

  

【例2】用图形表示DSB调制波形 及其包络线。

clf

%%计算抽样时间间隔

fh=1;%%调制信号带宽(Hz)

fs=100*fh;%抽样时间间隔要足够小，要满足抽样定理。

ts=1/fs;

%%根据抽样时间间隔进行抽样

t=(0:ts:pi/2);

envelop=cos(2*pi*t);%%DSB信号包络

y=cos(2*pi*t).*cos(6*pi*t);%已调信号

%画出已调信号包络线

plot(t,envelop,'r:','LineWidth',3);hold on

plot(t,-envelop,'r:','LineWidth',3);

%画出已调信号波形

plot(t,y,'b','LineWidth',3);

axis([0,pi/2,-1,1]);

hold off%%

  

注意观察：过零点“反相”现象。

2.信号的频谱和功率

【例3】画出DSB信号的频谱并计算已调信号的功率。

clf

%%计算抽样时间间隔

fh=1;%%调制信号带宽(Hz)

fs=20*fh;

ts=1/fs;

%%根据抽样时间间隔进行抽样

t=(0:ts:2*pi);%抽样时间间隔要足够小，要满足抽样定理。

y=cos(2*pi*t).*cos(10*pi*t);%已调信号

%计算已调信号的傅立叶变化

n=2^nextpow2(length(t));%傅立叶变换的序列长度

spectrum=fft(y,n);

df=fs/n;%频率分辨率

f=[0:df:df*(length(spectrum)-1)]-fs/2;%FFT频率向量

%计算信号功率

p=(norm(y)^2)/length(y)

%画出已调信号频谱

plot(f,fftshift(abs(spectrum)),'b','LineWidth',3);

xlabel('frequency/Hz');title('Magnitude-spectrum of y');  

p =

    0.2520

  

3.AWGN的产生及功率谱密度

已知AWGN信道中噪声的比特信噪比为10dB，信号功率0.25W，求噪声功率并画出噪声的时域波形。

clf

%%计算抽样时间间隔

fh=1;%%调制信号带宽(Hz)

fs=40*fh;

ts=1/fs;

t=(0:ts:2*pi);%根据抽样间隔生成抽样时间

%生成AWGN噪声序列

snr=10;%信噪比10dB

snr_lin=10^(snr/10);%分贝信噪比转换为线性信噪比

noise_power=p_DSB/snr_lin

noise_std=sqrt(noise_power);

noise=randn(1,length(y))*noise_std;

plot(t,noise,'LineWidth',2)  

noise_power =

    0.0250

  

4.DSB调制解调

【例4】画出基带信号和DSB信号的频谱并计算基带信号和已调信号的功功率。

clf

%%计算抽样时间间隔

fh=1;%%调制信号带宽(Hz)

fs=40*fh;

ts=1/fs;

%%根据抽样时间间隔进行抽样

t=(0:ts:pi);%抽样时间间隔要足够小，要满足抽样定理。

m=cos(2*pi*t);%基带信号

y=m.*cos(10*pi*t);%已调信号

%计算基带信号的傅立叶变换

n=2^nextpow2(length(t));%傅立叶变换的序列长度

spectrum_baseband=fft(m,n);

df=fs/n;%频率分辨率

f=[0:df:df*(length(spectrum_baseband)-1)]-fs/2;%FFT频率向量

%计算已调信号的频谱

n=2^nextpow2(length(t));%傅立叶变换的序列长度

spectrum_DSB=fft(y,n);

df=fs/n;%频率分辨率

f=[0:df:df*(length(spectrum_DSB)-1)]-fs/2;%FFT频率向量

%计算信号功率

p_baseband=(norm(m)^2)/length(m)

p_DSB=(norm(y)^2)/length(y)

%画出已调信号频谱

subplot(2,1,1);

plot(f,fftshift(abs(spectrum_baseband)),'b','LineWidth',3);

xlabel('frequency/Hz');title('Magnitude-spectrum of baseband');

subplot(2,1,2);

plot(f,fftshift(abs(spectrum_DSB)),'b','LineWidth',3);

xlabel('frequency/Hz');title('Magnitude-spectrum of DSB');   

p_baseband =

    0.5145

p_DSB =

    0.2602

  

已知AWGN信道中噪声的比特信噪比为10dB，求噪声功率并绘出信道中传输的信号。

clf

snr=10;%信噪比10dB

snr_lin=10^(snr/10);%分贝信噪比转换为线性信噪比

noise_power=p_DSB/snr_lin;

noise_std=sqrt(noise_power);

noise=randn(1,length(y))*noise_std;

signal_in_channel=y+noise;

subplot(2,1,1);

plot(t,signal_in_channel,'b')

xlabel('t');ylabel('DSB signal plus noise');axis([0,pi,-1,1]);

subplot(2,1,2);

plot(t,y,'r');

xlabel('t');ylabel('DSB signal');