武科大通信原理课程设计（5篇范例）

第一篇：武科大通信原理课程设计

二○一一 ～二○一二 学年第 二学期

电子信息工程系

课程设计计划书

班

级：

课程名称： 通信原理课程设计

学

号：

姓

名：

指导教师：

王文武

二○一二 年 六 月二十七 日

一、课程设计目的：

通过课程设计，巩固对课堂上基本理论知识的理解，加强理论联系实际，增强动手能力和通信系统仿真的技能。

二、课程设计时间安排：

（1）查资料（2）熟悉仿真软件（3）设计算法流程（4）实现（5）分析仿真结果

三、课程设计内容及要求：

1）设计任务：设计一种数字调制系统（2FSK, 2PSk, 2ASK,2DPSK）

信源调制发滤波器信道n(t)收滤波器解调信宿

2）设计基本要求：

（1）设计出规定的数字通信系统的结构，包括信源，调制，发送滤波器模块，信道，接受滤波器模块以及信宿；（2）根据通信原理，设计出各个模块的参数（例如码速率，滤波器的截止频率等）；

（3）观察仿真结果并进行波形分析（眼图，）；（4）分析影响系统性能的因素。

3）实施要求

具体要求如下：

使用Matlab/Simulink进行仿真

a)完成2ASK、2FSK、2PSk或 QPSK中任何一种调制和解调系统。传输信道模型选用下面三种之一：AWGN Channel、Rayleigh fading propagation channel和 Binary Symmetric Channel Channel；

b)分析已调信号的功率谱密度； c)分析信道噪声对误码率的影响。

四、实验原理

1二进制振幅键控(2ASK)

振幅键控是正弦载波的幅度随数字基带信号而变化的数字调制.当数字基带信号为二进制时,则为二进制振幅键控.设发送的二进制符号序列由0,1序列组成,发送0符号的概率为P,发送1符号的概率为1-P,且相互独立.该二进制符号序列可表示为

（2-1-1）

其中:

（2-1-2）

Ts是二进制基带信号时间间隔,g(t)是持续时间为Ts的矩形脉冲: 

（2-1-3）

则二进制振幅键控信号可表示为 

（2-1-4）

二进制振幅键控信号时间波型如图 22 可以看出,2ASK信号的时间波形e2ASK(t)随二进制基带信号s(t)通断变化,所以又称为通断键控信号(OOK信号).二进制振幅键控信号的产生方法如图22 可以看出,2ASK信号与模拟调制中的AM信号类似.所以,对2ASK信号也能够采用非相干解调(包络检波法)和相干解调(同步检测法),其相应原理方框图如图25 所示._ 图 2 – 2 二进制振幅键控信号时间波型

图2-3 二进制振幅键控信号调制器原理框图

a、相乘法调制

b、开关法调制

本人采用开关法调制

调制仿真如下

调制信号参数设置

载波参数设置

调制信号波形与已调信号波形如下：

调制信号

已调信号

我采用非相干解调 仿真如下

眼图

解调信号如下

2二进制移频键控(2FSK)

在二进制数字调制中,若正弦载波的频率随二进制基带信号在f1和f2两个频率点间变化,则产生二进制移频键控信号(2FSK信号).二进制移频键控信号的时间波形如图2-6 所示,图中波形g可分解为波形e和波形f,即二进制移频键控信号可以看成是两个不同载波的二进制振幅键控信号的叠加.若二进制基带信号的1符号对应于载波频率f1,0符号对应于载波频率f2,则二进制移频键控信号的时域表达式为

e2FSK(t)ang(tnTs)cos(1tn)ang(tnTb)cos(2tn)nn（2-1-5）

（2-1-6）

产生方法：

调频法：相位连续

开关法：相位不连续

我采用的是开关法 仿真如下

参数设置同2ASK，但载波设置两个频率，分别为20Hz和10Hz 解调方法我采用包络检波

仿真如下

带通滤波器设置

由于载波信号频率分别为10Hz和20Hz那么带同频率分别设置为9.5~10.5Hz和19.5~20.5Hz S设置如下

低通滤波器都是滤除高频载波留下低频调制信号，截止频率为1.5Hz设置如下

抽样判决采用继电器relay

眼图

调制信号

已调信号

解调信号

3、二进制差分相移键控(2DPSK)表示式

设为当

前

码

元

和

前

一

码

元的相

位

之

差

：

信号可以表示为

＝2f0为载波的角频率； 为前一码元的相位。

则，式中，0

我直接使用开关法产生2PSK的调制信号 仿真如下

解调仿真如下

由于时间有限2DPSK没有完全成功，眼图显示图形不正确 五、二进制数字信号的功率谱密度

1．2ASK 信号的功率谱密度

若二进制基带信号s(t)的功率谱密度Ps(f)为

（2-1-13）

则二进制振幅键控信号的功率谱密度

为

（2-1-14）整理后可得

（2-1-15）

式（2-1-15）中用到P11,fs。2Ts

二进制振幅键控信号的功率谱密度如图2-19所示，由离散谱和连续谱两部分组成。续谱两部分组成。离散谱由载波分量确定，连续谱由基带信号波形g(t)确定，二进制振幅键控信号的带宽 B2AS是基带信号波形带宽B 的两倍,即 B2ASK=2B

图2-19

二进制振幅键控信号的功率谱密度

2．2FSK 信号的功率谱密度

相位不连续的二进制移频键控信号的功率谱密度可以近似表示成两个不同

载波的二进制振幅键控信号功率谱密度的叠加。

（2-1-16）

（2-1-17）

（2-1-18）

（2-1-19）

1令概率P，将二进制数字基带信号的功率谱密度公式带入式（2-1-19）可得

2（2-1-20）

由式(7.1-20)可得，相位不连续的二进制移频键控信号的功率谱由离散谱和连续谱所组成，其中，离散谱位于两个载频 f1和 f2处；连续谱由两个中心位于 f1和 f2处的双边谱叠加形成；若两个载波频差小于 fs，则连续谱在 fc 处出现单峰；若载频差大于 fs，则连续谱出现双峰。若以二进制移频键控信号功率谱第一个

零点之间的频率间隔计算二进制移频键控信号的带宽，则该二进制移频键控信号的带宽B2FSK为

（2-1-21）

图2-20 相位不连续二进制频移键控信号的功率谱示意图

3．2PSK 及 2DPSK 信号的功率谱密度

2PSK 与 2DPSK 信号有相同的功率谱。由式(2.1-9)可知，2PSK 信号可表示为双极性不归零二进制基带信号与正弦载波相乘，则 2PSK 信号的功率谱为

（2-1-22）

代入基带信号功率谱密度可得

（2-1-23）若二进制基带信号采用矩形脉冲，且P =1/2 时，则 2PSK 信号的功率谱简化为

（2-1-24）

由式（2-1-23）和式（2-1-24）可以看出，一般情况下二进制频移键控信号的功率谱密度由离散谱和连续谱组成，其结构与二进制振幅键控信号的功率谱密度相类似，带宽也是基带信号带宽的两倍。当二进制基带信号的“1”符号和“0”符号出现概率相等时，则不存在离散谱。2PSK信号的功率谱密度如图2-21所示。

图2-21

2PSK信号的功率谱密度

六、小结

通过对数字信号的simulink建模仿真，使我数字键控的概念又有了更深的了解，而且也熟悉了simulink软件的操作。虽然时间不长，只有两天，但是让我学到了很多知识，尤其是有关matlab的。这次课设过程中遇到了很多问题，大部分通过在网上查找资料，查阅书籍解决了。但是还是有些没有解决。没解决的都是有关2DPSK的，由于matlab不熟悉，有许多模块找不到，不知道如何建立微分振流和脉冲展宽，所以我码逆变换是采用的异或的方法解决的，虽然解码时正确的，但是有很大延迟，而且眼图图形相当不理想，还需要继续研究。这次课设学到很多东西，十分开心，感谢老师。

第二篇：通信原理课程设计

目录

一、设计目的和意义„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„2

二、设计原理„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„2

1.2FSK的介绍„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„2

2.2FSK的产生„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„2

3.2FSK滤波器的调解及抗噪声性能„„„„„„„„„„„„„„„„4

4.2FSK解调原理„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„7

三、详细设计步骤„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„^7 1.信号产生„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„7

2.信号调制„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„7 3.信号解调„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„8

四、设计结果及分析„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„8 1.信号产生„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„8 2.信号调制„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„8 3.信号解调„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„9 4.课程设计程序„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„11

五、心得体会„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„15

六、参考文献„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„16

2FSK的调制解调仿真实现

一、设计目的和意义

1.熟练地掌握matlab在数字通信工程方面的应用； 2.了解信号处理系统的设计方法和步骤；

3.理解2FSK调制解调的具体实现方法，加深对理论的理解，并实现2FSK的调制解调，画出各个阶段的波形；

4.学习信号调制与解调的相关知识；

5.通过编程、调试掌握matlab软件的一些应用，掌握2FSK调制解调的方法，激发学习和研究的兴趣。

二、设计原理

1.2FSK的介绍

二进制频率调制是用二进制数字信号控制正弦波的频率随二进制数字信号的变化而变化。由于二进制数字信息只有两个不同的符号，所以调制后的已调信号有两个不同的频率f1和f2，f1对应数字信息“1”，f2对应数字信息“0”。二进制数字信息及已调载波如图2-1所示。

图2-1 2FSK信号

2.2FSK的产生

在2FSK信号中，当载波频率发生变化时，载波的相位一般来说是不连续的，这种信号称为不连续2FSK信号。相位不连续的2FSK通常用频率选择法产生，如图2-2所示：

图2-2 2FSK信号调制器

两个独立的振荡器作为两个频率发生器，他们受控于输入的二进制信号。二进制信号通过两个与门电路，控制其中的一个载波通过。调制器各点波形如图2-3所示：

图2-3 2FSK调制器各点波形

由图2-3可知，波形g是波形e和f的叠加。所以，二进制频率调制信号2FSK可以看成是两个载波频率分别为f1和f2的2ASK信号的和。由于“1”、“0”

统计独立，因此，2FSK信号功率谱密度等于这两个2ASK信号功率谱密度之和，即

（2-1）

2FSK信号的功率谱如图2-4所示：

图2-4 2FSK信号的功率谱

由图2-4看出，2FSK信号的功率谱既有连续谱又有离散谱，离散谱位于两个载波频率f1和f2处，连续谱分布在f1和f2附近，若取功率谱第一个零点以内的成分计算带宽，显然2FSK信号的带宽为

（2-2）为了节约频带，同时也能区分f1和f2，通常取|f1-f2|=2fs，因此2FSK信号的带宽为

（2-3）当|f1-f2|=fs时，图2-4中2FSK的（2-4）对于功率谱是

功率谱由双峰变成单峰，此时带宽为

单峰的2FSK信号，可采用动态滤波器来解调。此处介绍功率谱为双峰的2FSK信号的解调。

3.2FSK滤波器的调解及抗噪声性能

2FSK信号的解调也有相干解调和包络解调两种。由于2FSK信号可看做是两个2ASK信号之和，所以2FSK解调器由两个并联的2ASK解调器组成。图2-5为相干2FSK和包络解调。

图2-5 2FSK信号调解器

相干2FSK抗噪声性能的分析方法和相干2ASK很相似。现将收到的2FSK信号表示为（2-5）当发送数字信息为“1”时，2FSK信号的载波频率为f1，信号能通过上支路的带通滤波器。上支路带通滤波器的输出是信号和窄带噪声ni1(t)的叠加(噪声中的下标1表示上支路窄带高斯噪声)，即

（2-6）此信号与同步载波cos2πf1t相乘，再经低通滤波器滤除其中的高频成分，送给取样判决器的信号为

（2-7）上式中未计入系数1/2。与此同时，频率为f1的2FSK信号不能通过下支路中的带通滤波器，因为下支路中的带通波器的中心频率为f2，所以下支路带通滤波器的输出只有窄带高斯噪声，即

πf2t相乘，再经低通滤波器滤波后输出为

（2-8）此噪声与同步载波cos2（2-9）上式中未计入系数1/2。定义

（2-10）取样判决器对x(t)取样，取样值为为

（2-11）其中，nI1、nI2都是均值为0、方差的高斯随机变量，所以x是均值为a、方差为的高斯随机变量，x的概率密度函数为 概率密度曲线如图2-6所示：

（2-12）

图2-6 判决值的函数示意图

判决器对x进行判决，当x>0时，判发送信息为“1”，此判决是正确的； 当x<0时，判决发送信息为“0”，显然此判决是错误的。由此可见，x<0的概率就是发“1”错判成“0”的概率，即（2-13）

当发送数字信号“0”时，下支路有信号，上支路没有信号。用与上面分析完全相同的方法，可得到发“0” 码时错判成“1”码的概率P(1/0)，容易发现，此概率与上式表示的P(0/1)相同，所以解调器的平均误码率为

Pe=P(1)P(0/1)+P(0)P(1/0)=P(0/1)［P(1)+P(0)］=P(0/1)(2-14)所以

(2-15)式中

注意，式中无需“1”、“0”等概这一条件。

4．2FSK解调原理

2FSK的解调方式有两种:相干解调方式和非相干解调方式，本次课程设计采用的是相干解调方式。根据已调信号由两个载波f1、f2调制而成，相干解调先用两个分别对f1、f2带通的滤波器对已调信号进行滤波，然后再分别将滤波后的信号与相应的载波f1、f2相乘进行相干解调，再分别低通滤波、用抽样信号进行抽样判决器即可其原理如下：

图2-7 解调原理框图

输入的信号为：S（t）=[∑аn*g(t-nTs)]cosω1t+[ān*g(t-nTs)]cosω1t（ān是аn的反码）来设计仿真。

三、详细设计步骤

1．信号产生：二进制随机序列和两列频率不等的载波

1)利用matlab 库函数产生10个二进制随机数，也就是我们的基波调制信号a。并画出其波形。

2)产生两列余弦波tuf1和tuf2，频率分别为f1=20hz,f2=100hz；并画出其波形。

2．信号调制：产生2FSK信号和加入高斯噪声后的2FSK信号

1)用二进制序列a去调制f1和f2，产生2fsk信号，具体做法是用以a生成的方波信号g1a直接与tuf1相乘，用a取反后的方波g2a与tuf2相乘，再将两列信号相加。并画出其波形。

2)调用matlab 库函数产生高斯噪声no，并与2fsk信号相加得到加入噪声后的sn信号。并画出其波形。

3．信号解调：

1)对于两列让sn通过两个带通滤波器H1和H2，他们分别以f1和f2为中心频率，并画出经过带通滤波器后的波形。

2)对这两列波形分别相干解调乘以与他们同频同相的余弦波tuf1和tff2，画出此时的波形。

3)让这两列波形再通过低通滤波器sw1和sw2得到这两列基带调制波形g1a和g2a.画出其波形。

4)最后将两列波g1a和g2a通过抽样判决器，画出其波形st，并与之前调制后的波形sn做对比。

四、设计结果及分析

1．信号产生 波形figure(1)

图4-1 figure(1)

figure(1)分析：第一幅图现实了此时产生的二进制序列是1011011011，第二和第三幅图片是频率为20hz的载波tuf1和频率为100hz的载波tuf2的波形。2．信号调制 波形figure(2)

图4-2 figure(2)

figure(2)分析：由于产生的随即序列是1011011011，对比上面figure2可以看出，波形较疏的是tuf1，波形较密的是tuf2，上图呈现的序列是：1011011011，与调制波相符。3.信号解调 波形figure(3)

图4-3 figure(3)

figure(3)分析：经过带通滤波器之后滤出了频率为f1和f2的载波，从figure(2)和figure(3)的对比可以看出这一步做对了。波形figure(4)

图4-4 figure(4)

figure(4)分析：这是两列信号经过相干解调乘以同频同相的载波之后得到的波形，可以看出figure(4)比figure(3)的波形更密了。波形figure(5)

图4-5 figure(5)figure(5)分析：经过低通滤波器之后，调制信号被滤出来了，第一幅为tuf1，滤波后的序列为：1011011011，与之前的调制信号相同。第二幅图为：0100100100，与调制信号相反，这是因为在程序中队调制信号取反之后才和tuf2相乘的。波形figure(6)

图4-6 figure(6)figure(6)分析：经过抽样判决之后，恢复出来的基带信号是：1011011011，与调制信号一样，从原始波形也可以看出，解调后的波形与调制信号相同。2FSK调制解调实现。4.课程设计程序： fs=2000;%抽样频率 dt=1/fs;f1=20;%定义两列载波的频率 f2=100;a=round(rand(1,10));%产生二进制随机序列 g1=a;g2=~a;g11=(ones(1,2000))'*g1;%产生方波信号 g1a=g11(:)';g21=(ones(1,2000))'*g2;g2a=g21(:)';t=0:dt:10-dt;t1=length(t);tuf1=cos(2*pi*f1.*t)tuf2=cos(2*pi*f2.*t)

subplot(311)n=0:9;x=square(1,50);stem([0:9],a*x);grid;xlabel('二进制随机序列')ylabel('幅度')

subplot(312);plot(t,tuf1);title('频率为f1的余弦波')ylabel('幅度')

subplot(313);plot(t,tuf2);title('频率为f2的余弦波')ylabel('幅度')

figure(2)fsk1=g1a.*tuf1;fsk2=g2a.*tuf2;fsk=fsk1+fsk2;no=0.01*randn(1,t1);%噪声 sn=fsk+no;subplot(211);plot(t,fsk);title('2fsk波形')ylabel('幅度')

subplot(212);plot(t,sn);title('加入高斯噪声后的2fsk波形')ylabel('幅度的大小')xlabel('t')

figure(3)%FSK解调

b1=fir1(101,[10/800 20/800]);b2=fir1(101,[90/800 110/800]);%设置带宽参数

H1=filter(b1,1,sn);%b1为分子，1为分母，sn为滤波器输入序列 H2=filter(b2,1,sn);%噪声信号同时通过两个滤波器 subplot(211);plot(t,H1);

title('经过带通滤波器H1后的波形')%画出经过H1滤波器后的波形 ylabel('幅度');subplot(212);plot(t,H2);%画出经过滤波器二后的波形 title('经过带通滤波器H2后的波形')ylabel('幅度')xlabel('t')sw1=H1.*H1;%相干解调乘以同频同相的载波 sw2=H2.*H2;%经过相乘器

figure(4)subplot(211);plot(t,sw1);title('经过相乘器h1后的波形')%画出乘以同频同相载波后的波形 ylabel('幅度')subplot(212);plot(t,sw2);13

title('经过相乘器h2后的波形')ylabel('.幅度')xlabel('t')bn=fir1(101,[2/800 10/800]);%经过低通滤波器

figure(5)st1=filter(bn,1,sw1);st2=filter(bn,1,sw2);subplot(211);plot(t,st1);title('经过低通滤波器sw1后的波形')%ylabel('幅度')%subplot(212);plot(t,st2);title('经过低通滤波器sw2后的波形')ylabel('幅度')xlabel('t')%判决

for i=1:length(t)if(st1(i)>=st2(i))st(i)=0;else st(i)=st2(i);end end

figure(6)st=st1+st2;subplot(211);plot(t,st);title('经过抽样判决器后的波形')%ylabel('幅度')14

经过低通滤波器，滤出频率为f1,f2的基带调制信号波形 画出经过抽样判决的波形

subplot(212);plot(t,sn);title('原始的波形')ylabel('幅度')xlabel('t')

五、心得体会

课程设计不仅是对前面所学知识的一种检验，而且也是对自己能力的一种提高。下面我对整个课程设计过程做一下简单的总结。第一，查资料室做课程设计的前期准备工作，好的开端就相当于成功了一半，到图书馆或上网找相关资料虽说是比较原始的方式，但也有可取之处。不管通过哪种方式查的资料都是有利用价值的，要一一记录下来以备后用。第二，通过上面的过程，已经积累了不少资料，对所给的课程也大概有了一些了解，这一步就在这样的基础上，综合已有的资料来更透彻的分析题目。第三，有了研究方向，就该动手实现了。其实以前的两步都是为这一步作的铺垫。

本次课程设计主要涉及到了通信原理和MATLB的相关知识与运用，主要有基带信号的调制原理及方法、低通和带通滤波器等等，加深了对上述相关知识的了解，使自己更深刻理解了调制与解调的原理和实现方法，以及基本掌握了MATLAB的基本应用。因为是以所学理论为基础，所以在课程设计的过程中，我又重温2FSK的调制与解调等知识，更加熟悉了MATLB里面的Simulink工具箱，学会了独立建立模型，分析调制与解调结果，和加入噪声之后的情况，通过自己不断的调试，更好的理解加入噪声对信道的影响。

这次课程设计对我的自身能力有了进一步了解。第一点，这进一步端正了我的学习态度，学会了实事求是、严谨的作风，提高了动手能力。也要对自己严格要求，不能够一知半解，要力求明明白白。浮躁的性格对于搞设计来说或者学习是致命的，一定要静下心来，踏实的做事。第二点，我觉得动手之前，头脑里必须清楚应该怎么做，这一点是很重要的，所谓三思而后行。

在这次课程设计中我们遇到了许多的困难，由于粗心大意出了一些简单的错误，浪费了许多时间去改正。还好在同学和老师的帮组下，给我指出了错误的原因以及改正的方法，我们组才顺利的完成了本次课程设计。通过这次课程设计，15

我学到了很多书本上没有的知识。锻炼了我们独立思考问题、分析问题、解决问题的能力。而且本次设计有自己和本组成员共同完成。加强了和别人沟通的能力以及团队精神，对我们走向社会是个很好的锻炼。这个课程设计完成仓促，在编程过程中，我发现自己的程序还有很多地方可以完善，其中若有不足之前，请老师指出，我将及时改正。

六、参考文献

[1] 王兴亮 编著，《数字通信原理与技术》，西安电子科技大学出版社，第二版

[2] 徐明远 邵玉斌 编著，《MATLAB仿真在通信与电子工程中的应用》，西安电子科技大学出版社，2005 [3] 孙屹 吴磊编著, 《Simulink通信仿真开发手册》,国防工业出版社,2003 [4] 黄葆华 牟华坤编著，《通信原理》，先电子科技大学出版社

第三篇：通信原理课程设计

沈阳理工大学通信系统课程设计报告

1.课程设计目的

（1）掌握抑制载波调幅信号(AM)的调制原理。（2）学会Matlab仿真软件在通信中的应用。（3）掌握AM系统在同步检波下的性能分析。（4）根据实验中的波形，学会分析实验现象。

2.课程设计要求

（1）掌握课程设计的相关知识、概念清晰。

（2）利用Matlab软件进行AM仿真及程序设计，并对性能进行分析。

3.相关知识

3.1开发工具和编程语言

开发工具：

基于MATLAB通信工具箱的线性分组码汉明码的设计与仿真 编程语言：

MATLAB是一个交互式的系统，其基本数据元素是无须定义维数的数组。这让你能解决很多技术计算的问题，尤其是那些要用到矩阵和向量表达式的问题。而要花的时间则只是用一种标量非交互语言(例如C或Fortran)写一个程序的时间的一小部分。.名称“MATLAB”代表matrix laboratory（矩阵实验室）。MATLAB最初是编写来提供给对由LINPACK和EINPACK工程开发的矩阵软件简易访问的。今天，MATLAB使用由LAPACK和ARPACK工程开发的软件，这些工程共同表现了矩阵计算的软件中的技术发展。

3.2AM调制原理

所谓调制，就是在传送信号的一方将所要传送的信号附加在高频振荡波上，沈阳理工大学通信系统课程设计报告

再由信道传送出去。这里的高频振荡波就是携带信号的运载工具，也叫载波。振幅调制就是有调制信号去控制载波信号的振幅。

幅度调制(Amplit ude Modulation ,AM)简称调幅 ,是正弦型高频载波的幅度随调制信号幅度变化的一种调制方式 ,为全世界传统模拟中短波广播技术所采用。中短波广播 AM 信号主要靠地波和天波传播,这种传播路径属于典型的随参信道传播。随参信道对信号传输的影响是不确定的 ,故信号的影响比较严重。随参信道中包含着除媒质外的其他转换器(解调器),但从对信号传输的影响来看 ,传输媒质的影响较为主要,而转换器特性的影响较为次要。本文主要讨论不同情况下 AM 系统的抗噪声性能。鉴于 AM 信号的传输特性 ,在分析其抗噪声性能时 ,主要应考虑加性噪声对 AM 系统的影响。加性噪声独立于有用信号 ,但却始终干扰有用信号 ,它是一种随机噪声 ,相对于 AM 系统的高频载波而言 ,可以看作是窄带随机过程。加性噪声被认为只对信号的接收产生影响 ,故 AM 系统的抗噪声性能往往利用解调器的抗噪声能力来衡量,而抗噪声能力通常用信噪比和调制制度增益来度量。

4.课程设计分析

4.1 AM系统性能分析模型

图 1 给出了分析 AM 解调器性能的模型。

模型输入端的 AM 信号用 sAM(t)表示,信道用相加器表示,而加性噪声用 n(t)表示,噪声在经过带通滤波器后变为带通型噪声 ni(t), 相对于 AM 信号的载波 ,它是一个窄带随机过程 ,可以表示成:ni(t)= nc(t)cos(ω c t)-ns(t)sin(ω c t)(1)式中: nc(t)和 ns(t)分别称为 ni(t)的同相分量和正分量。由于 ni(t), nc(t)和 ns(t)均值都为零 ,方差和平均功率都相同 ,于是取统计平均有:

如果解调器输入的噪声 ni(t)具有带宽 B , 则可规 定输入的噪声平均功率为:

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式中: no 是一个实常数 ,单位为 W/ Hz ,表示噪声单边功率谱密度 ,它在通带 B 内是恒定的。根据图 1 ,解调后的有用信号为 mo(t),输出噪声为no(t), 则解调器输出的信噪比为:

由求得的解调器输入及输出信噪比 ,可以对该解调器的抗噪声性能作出评估。为此 ,定义解调器的调制制度增益为输出信噪比与输入信噪比的比值 G:

G表示检波器能够得到的信噪比改善值,其值越大 ,表明解调器的抗噪声性能越好。

4.2 同步检波下的 AM系统性能

AM 信号可用同步检波(实际上是同步检测)和包络检波两种方法解调。因为不同的解调方将可能有不同的信噪比,所以分析 AM 系统的性能应根据不同的解调方法来进行。先分析同步检波下的 AM 系统性能。设 AM 信号:sAM(t)= [ A + m(t)]cos(ω c t)(6)式中: A 为载波的幅度;m(t)是直流分量为零的调制信号,且 A ≥| m(t)| max。输入噪声可用式(1)表示。则:解调器输入的信号功率为:

解调器输入的噪声功率为:

同步检波时的相干载波为cos(ω c t),则解调器的输出信号为:

式 中: A/ 2[ A + m(t)]cos(2ω c t), nc(t)/ 2cos(2ω c t), ns(t)/ 2sin(2ω c t)和直流分量 A/ 2 都被滤波器滤除[5 ]。显然 ,解调器的输出信号功率为:

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解调器的输出噪声功率为:

所以 ,在采用同步检波法进行解调时,AM 信号的调制制度增益为:

可见 ,同步检波时的调制制度增益并不受噪声的影响。当用正弦型信号进行 100 %调制时有

, 代入式(11)可得: G = 2/ 3 这就是同步检波器能够得到的最大信噪比改善值。

5.仿真

程序：

clc;fm=100;fc=500;fs=5000;Am=1;A=2;N=512;K=N-1;n=0:N-1;t=(0:1/fs:K/fs);yt=Am*cos(2*pi*fm*t);figure(1)subplot(1,1,1),plot(t,yt),title('频率为3000的调制信号f1的时时域波');y0=A+yt;y2=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(2)subplot(2,1,1);

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plot(t,y2);title('已调信号的时时域波');subplot(2,1,2);plot(q1,mx1);title('f1已调信号的频谱');

%绘图 yc=cos(2*pi*fc*t);

figure(3)subplot(2,1,1),plot(t,yc),title('载波fc时域波形')N=512;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(3)subplot(2,1,2),plot(q,mx),title('载波fc频谱')y4=0.01*randn(1,length(t));%用RANDN产生高斯分布序列

w=y4.^2;

%噪声功率 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('高斯白噪声频域波形')y6=y2+y4;

figure(5)subplot(2,1,1),plot(t,y6),title('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波形')%调制 yv=y6.*yc;%乘以载波进行解调 Ws=yv.^2;p1=fc-fm;[k,Wn,beta,ftype]=kaiserord([p1 fc],[1 0],[0.05 0.01],fs);%Fir数字低通滤波

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;

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figure(6)subplot(2,1,1),plot(t,yssdb),title('经过低通已调信号的时域波形采样')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('经过低通已调信号频域波形')%解调

ro=y9-yt;

W=(yt.^2).*(1/2);

R=W/w

r=W/ro

G=r/R 6.结果分析

程序运行的结果如图：

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7.参考文献

[1] 飞思科技产品研发中心．神经网络理论与MATLAB7实现．电子工业出版社，2005.3 [2] 韩力群.人工神经网络理论、设计及应用:第二版.化学工业出版社，1990.1

[3] 闻新，周露，李翔，张宝伟.MATLAB神经网络仿真与应用.科学出版社，2003.7

[4 ] [美] Alan V Oppenheim.信号与系统[M].2 版.西安:西安交通大学出版社 ,1998.[5 ] 刘长年 ,李明 ,职新卫.数字广播电视技术基础[M].北京:中国广播电视出版社 ,2003.[6 ] 郑君里.信号与系统 [ M ].2 版.北京: 高等教育出版社 ,2000.[7 ] 王春生.广播发送技术[ M ].安徽:合肥工业大学出版社 ,2006.[8 ] 陈晓卫.全固态中波广播发射机使用与维护[M].北京:中国广播电视出版社 ,2002.[9 ] 刘洪才.现代中短波广播发射机[M].北京:中国广播电视出版社 ,2003.[10 ] 高福安.广播电视技术管理与教育[M].北京:中国广播电视出版社 ,2003.

第四篇：通信原理课程设计

数字信号处理课程设计

学院：信息工程学院 专业：09通信工程

姓名：伍国超

学号： 0967119224

指导老师：张超

第一章...............................................................................................3 第二章...............................................................................................5 第三章...............................................................................................7 第四章.............................................................................................10 第五章.............................................................................................15

第一章

(2)x(n)=(0.9)n [sin(0.25πn)+cos(0.25πn)] A=0.9;w=pi/4;n=-5:5;y=A.^n.*[sin(w.*n)+cos(w.*n)];stem(n,y);

1.510.50-0.5-1-1.5-2-5-4-3-2-1012345

(4)已知x(t)=e –2 tu(t), y(t)=e-tu(t), 求：x(t)* y(t)t=0:0.01:5;u=(t>=0);x=exp(-2.*t).*u;y=exp(-1.*t).*u;q=1:1001;z=conv(x,y);plot(q,z);

302520******0

第二章

11． 利用DFT计算序列x(n)u(n)的频谱；

2n

N=60;n=0:N-1;u=(n>=0);x=(1/2).^n.*u X=fft(x,N);omega=2*pi/N*(n-N/2);subplot(2,1,1);stem(omega,abs(fftshift(X)));axis([-pi,pi,0,4]);ylabel('Magnitude');xlabel('Frequency(rad)');subplot(2,1,2);stem(omega,angle(fftshift(X)));axis([-pi,pi,-1,1]);ylabel('Phase');xlabel('Frequency(rad)');

43210-1Magnitude-0.500.511.5Frequency(rad)22.5310.5Phase0-0.5-1-1-0.500.511.5Frequency(rad)22.53

3． 有限长序列x(n)cos(频谱。要求：

(1)确定DFT计算的各参数；

(2)进行理论值与计算值比较，分析各信号频谱分析的计算精度；

(3)详细列出利用DFT分析离散信号频谱的步骤；

(4)写出实验原理。

N1=32;N2=60;N3=120;n=0:31;n1=0:N1-1;n2=0:N2-1;n3=0:N3-1;x=cos(3*pi/8*n);X1=fft(x,N1);omega1=2*pi/N1*(n1-N1/2);subplot(6,2,1);stem(omega1,abs(fftshift(X1)));ylabel('Magnitude');xlabel('Frequency(rad)');subplot(6,2,2);stem(omega1,angle(fftshift(X1)));ylabel('Phase');xlabel('Frequency(rad)');X2=fft(x,N2);omega2=2*pi/N2*(n2-N2/2);subplot(6,2,3);stem(omega2,abs(fftshift(X2)));ylabel('Magnitude');xlabel('Frequency(rad)');subplot(6,2,4);stem(omega2,angle(fftshift(X2)));ylabel('Phase');xlabel('Frequency(rad)');X3=fft(x,N3);omega3=2*pi/N3*(n3-N3/2);subplot(6,2,5);stem(omega3,abs(fftshift(X3)));ylabel('Magnitude');xlabel('Frequency(rad)');subplot(6,2,6);stem(omega3,angle(fftshift(X3)));ylabel('Phase');xlabel('Frequency(rad)');

38n)，0≤n≤31，分别用N=32，N=60，N=120点DFT计算其

第三章

1.已知一个LTI系统的差分方程为：

y[n]-1.143*y[n-1]+0.4128*y[n-2]=0.0675*x[n]+0.1349*x[n-1]+0.0675*x[n-2]

1、(1)初始条件y(-1)=1,y(-2)=2，输入x(n)=u(n)，计算系统的零输入响应 N=11;n=0:N-1;x=[n>=0];b=[0.0675,0.1349,0.0675];a=[1,-1.143,0.4128];zi=filtic(b,a,[1,2]);y=filter(b,a,zi);stem(y)

(2)当下面三个信号分别通过系统，分别计算系统的响应：

1.输入信号x1[n]=cos((pi/10)*n)*u[n] N=11;n=0:N-1 x1=cos((pi/10)*n)b=[0.0675,0.1349,0.0675];a=[1,-1.143,0.4128];zi=filtic(b,a,[1,2]);y=filter(b,a,x1)stem(n,y)n = 0

x1 =

Columns 1 through 9

1.0000

0.9511

0.8090

0.5878

0.3090

0.0000

-0.3090

-0.5878

-0.8090 Columns 10 through 11-0.9511

-1.0000 y = Columns 1 through 9

0.0675

0.2762

0.5383

0.7142

0.7489

0.6426

0.4253

0.1395

-0.1709 Columns 10 through 11-0.4659

-0.7124

2.输入信号:x2[n]=cos((pi/5)*n)*u[n] N=11;n=0:N-1 x2=cos((pi/5)*n)b=[0.0675,0.1349,0.0675];a=[1,-1.143,0.4128];zi=filtic(b,a,[1,2]);y=filter(b,a,x2,zi)stem(n,y)n = 0

x2 =

Columns 1 through 8

1.0000

0.8090

0.3090

-0.3090

-0.8090

-1.0000

-0.8090 Columns 9 through 11

0.3090

0.8090

1.0000 y = Columns 1 through 8

0.3849

0.2166

0.2862

0.3132

0.1644

-0.1389

-0.4707

-0.3090-0.6782

Columns 9 through 11

-0.6563

-0.3948

0.0172

3.输入信号:x3[n]=cos((7*pi/10)*n)*u[n] N=11;n=0:N-1 x3=cos((7*pi/10)*n)b=[0.0675,0.1349,0.0675];a=[1,-1.143,0.4128];zi=filtic(b,a,[1,2]);y=filter(b,a,x3,zi)stem(n,y)n = 0 x3 = Columns 1 through 9

1.0000

-0.5878

-0.3090

0.9511

-0.8090

-0.0000 0.3090 Columns 10 through 11 0.5878

-1.0000 y = Columns 1 through 9

0.3849

0.1224

-0.0517

-0.1267

-0.0707

-0.0734-0.0157 Columns 10 through 11

（3）系统特性分析

b=[0.0675,0.1349,0.0675];a=[1,-1.143,0.4128];z=roots(b)p=roots(a)

0.8090-0.0548-0.9511 0.0127

zplane(b,a)

此系统为因果稳定系统

第四章

2.分别使用矩形窗、哈明窗、海宁窗设计一个N=10的FIR低通和高通滤波器，截频为c3rad。

1)作出各滤波器的单位脉冲响应

2)作出各滤波器的幅频响应并比较各滤波器的通带纹波和阻带纹波。

3)若当输入为x(n)12cosn4cosn2，计算各滤波器的输出并作出响应波形。

N=10;M=N-1;wc=pi/3;

% LP % rectangular window

b1=fir1(M,wc/pi,boxcar(N));[H1,w]=freqz(b1,wc,512);H1_db=20*log10(abs(H1));

% hamming window

b2=fir1(M,wc/pi,hamming(N));

[H2,w]=freqz(b2,wc,512);H2_db=20*log10(abs(H2));

% hanning window

b3=fir1(M,wc/pi,hanning(N));[H3,w]=freqz(b3,wc,512);H3_db=20*log10(abs(H3));

figure(1)c=plot(w,H1_db,w,H2_db,'y',w,H3_db,'r');

figure(2)subplot(3,1,1);stem(n1,real(h1));axis([0 25-0.2 0.2]);subplot(3,1,2);stem(n1,real(h2),'y');axis([0 25-0.2 0.2]);subplot(3,1,3);stem(n1,real(h3),'r');axis([0 25-0.2 0.2]);

% HP % rectangular window

b4=fir1(M,wc/pi,'high',boxcar(N+1));[H4,w]=freqz(b4,wc,512);

H4_db=20*log10(abs(H4));

% hamming window

b5=fir1(M,wc/pi,'high',hamming(N+1));[H5,w]=freqz(b5,wc,512);H5_db=20*log10(abs(H5));

% hanning window

b6=fir1(M,wc/pi,'high',hanning(N+1));[H6,w]=freqz(b6,wc,512);H6_db=20*log10(abs(H6));

figure(3)c=plot(w,H4_db,w,H5_db,'y',w,H6_db,'r');figure(4)subplot(3,1,1);stem(n1,real(h4));axis([0 25-0.2 0.2]);subplot(3,1,2);stem(n1,real(h5),'y');axis([0 25-0.2 0.2]);subplot(3,1,3);stem(n1,real(h6),'r');axis([0 25-0.2 0.2]);

x=1+2*cos(pi/4*n1)+cos(pi/2*n1);y1=conv(x,h1);y2=conv(x,h2);

y3=conv(x,h3);y4=conv(x,h4);y5=conv(x,h5);y6=conv(x,h6);figure(5)subplot(3,2,1);stem(n2,y1);axis([0 50-0.2 1]);subplot(3,2,2);stem(n2,y2);axis([0 50-0.2 1]);subplot(3,2,3);stem(n2,y3);axis([0 50-0.2 1]);subplot(3,2,4);stem(n2,y4);axis([0 50-2 2]);subplot(3,2,5);stem(n2,y5);axis([0 50-2 2]);subplot(3,2,6);stem(n2,y6);axis([0 50-2 2]);

200-20-40-60-80-10000.511.522.533.5

0.20-0.20.20-0.20.20-0.20510******

100-10-20-30-40-50-60-7000.511.522.533.5

0.20-0.20.20-0.20.20-0.20510******

10.50010.50020-21020304050-220-***03040502010.******04050

第五章

1．某随机信号由两余弦信号与噪声构成：

x[k]= cos(20πk)+cos(40πk)+ s [k]，s[k]为均值为0，方差为1的高斯白噪声。(1)绘出此随机信号的时域波形；

(2)试分别用周期图法、平均周期图法和Welch法分析该序列的功率谱估计。Fs = 1000;% 抽样频率 t = 0:1/Fs:1;% 抽样时间

xn = cos(20*pi*t)+ cos(40*pi*t)+ randn(size(t));

%粗略地估计xn的功率谱，做N=1024点FFT：

Pxx = abs(fft(xn,1024)).^2/1001;subplot(3,3,1);plot(t,xn);xlabel('随机信号');grid on;subplot(3,3,2);plot([0:1023]*Fs/1024,10*log10(Pxx));xlabel('利用公式');grid on;window=boxcar(1001);[Pxx1,F1] = periodogram(xn,window,1024,Fs);subplot(3,3,3);plot(F1, 10*log10(Pxx1));xlabel('利用函数periodogram');grid on;noverlap=500;[Pxx2,F2] = psd(xn, 1024,Fs, window, noverlap);subplot(3,3,4);plot(F2, 10*log10(Pxx2));xlabel('利用函数psd');grid on;noverlap=500;[Pxx3,F3] = pwelch(xn, window', noverlap, 1024,Fs);subplot(3,3,5);plot(F3, 10*log10(Pxx3));xlabel('利用函数pwelch');grid on;50-5500-500-50-10000.5随机信号10500利用公式10000500利用函数periodogram500-500-50-1000利用函数psd5000500利用函数pwelch

第五篇：通信原理课程设计

课设一

一、设计题目

信号特性分析（如正弦波信号的波形与频谱）

二、设计目的

通信原理课程设计是《通信原理》理论课的辅助环节。着重体现通信原理教学知识的运用，培养学生主动研究的能力.它以小型课题方式来加深、扩展通信原理所学知识。其主要通过 matlab 仿真进一步深化对通信原理知识的学习。

三、设计内容

采用matlab产生不同频率，不同幅度的两种正弦波信号，并将这两个信号叠加为一个信号，观察这三个信号的波形。对叠加后的信号用FFT作谱分析。要求：

1、绘出正弦信号的时域波形

2、掌握傅立叶变换及其逆变换

3、利用傅立叶变换绘出正弦信号的频谱

四、实验原理

正弦序列

x(n)As2ifnn/Fs()，在MATLAB中n0:N1xA*sin(2*pi*f*n/Fsfai)

将信号源发出的信号强度按频率顺序展开，使其成为频率的函数，并考察变化规律，称为频谱分析。对信号进行频谱分析，往往对其进行傅里叶变换，观察其频谱幅度与频谱相位。对于信号来说，分模拟信号与数字信号。对于模拟信号来说，往往对其进行抽样，然后进行快速傅里叶变换（fft），然后对其幅度（abs）和相位（angle）的图像进行分析。对于数字信号，则可直接进行快速傅里叶变换。

五、程序截图

六、源程序代码

clear all clc;f1=100;%信号频率Hz f2=150;%信号频率Hz fs=1000;%采样频率Hz N=20;%采样点数

t=(0:N-1)/fs;%采样时间s x1=5*sin(2*pi*f1*t);%信号采样值 x2=10*sin(2*pi*f2*t);%信号采样值 subplot(231);stem(t,x1,'.')

subplot(232);stem(t,x2,'.');subplot(233);stem(t,x1+x2,'.');y1=fft(x1,512);subplot(234);plot(abs(y1).^2);xlabel('频率(Hz)');ylabel('幅值');y2=fft(x1,512);subplot(235);plot(abs(y2).^2);xlabel('频率(Hz)');ylabel('幅值');y3=fft(x1+x2,512);subplot(236);plot(abs(y3).^2);xlabel('频率(Hz)');ylabel('幅值');

课设二

一、设计题目

1、正弦波信号的波形与频谱分析

2、AM模拟调制

二、设计目的

1、熟悉matlab的编程环境及使用；

2、学会利用matlab进行信号处理及分析；

3、掌握傅立叶变换及其逆变换；

4、学会利用傅立叶变换绘出正弦信号的频谱；

5、学会用matlab产生特定频率及功率的正弦信号；

6、学会利用matlab对信号进行载波、解调处理；

三、设计要求

1、信号特性分析（如正弦波信号的波形与频谱）

采用matlab产生不同频率，不同幅度的两种正弦波信号，并将这两个信号

叠加为一个信号，观察这三个信号的波形。对叠加后的信号用FFT作谱分析。

要求：

1、绘出正弦信号的时域波形

2、掌握傅立叶变换及其逆变换

3、利用傅立叶变换绘出正弦信号的频谱

叠加后的正弦信号经傅立叶变换后的频谱8642-4-3-2012f(KHz)傅立叶逆变换后得到原信号-134|S(f)|(V/KHz)a(t)(V)50-5-1-0.8-0.6-0.4-0.20t(ms)0.20.40.60.81

四、源程序代码

%% waveform and spectrum of sin signal close all k=10;f1=1;f2=2;N=2^k;dt=0.01;

%ms df=1/(N*dt);

% KHz T=N*dt;

% 截短时间 Bs=N*df/2;

% 系统带宽 f=[-Bs:df:Bs-df];

%频域横坐标 t=[-T/2:dt:T/2-dt];

%时域横坐标 s1=2*sin(2*pi*f1*t);s2=3*sin(2*pi*f2*t);s=s1+s2;[f,S]=T2F(t,s);

% S是s的傅氏变换 [t,a]=F2T(f,S);% a是S的傅氏反变换 a=real(a);as=abs(S);f0=max(f1,f2);

figure(1)subplot(3,1,1);plot(t,s1);grid axis([-2*f0,+2*f0,min(s1),max(s1)])xlabel('t');ylabel('s1')title('正弦信号s1')subplot(3,1,2);plot(t,s2);grid axis([-2*f0,+2*f0,min(s2),max(s2)])xlabel('t');ylabel('s2')title('正弦信号s2')subplot(3,1,3);plot(t,s);grid axis([-2*f0,+2*f0,min(s),max(s)])xlabel('t');ylabel('s')title('叠加后的信号s')

figure(2)subplot(2,1,1)%输出的频谱

plot(f,as,'b');grid axis([-2*f0,+2*f0,min(as),max(as)])xlabel('f(KHz)');ylabel('|S(f)|(V/KHz)')

title('叠加后的正弦信号经傅立叶变换后的频谱')subplot(2,1,2)plot(t,a,'black')

%输出信号波形画图 grid axis([-2/f0,+2/f0,-5,5])xlabel('t(ms)');ylabel('a(t)(V)')title('傅立叶逆变换后得到原信号')