通信原理课程设计（五篇模版）

第一篇：通信原理课程设计

2ASK与MASK的功率谱

院（系）： 计算机系 专 业： 通信工程 班 级： 学生姓名： 学 号： 指导教师：

2012年 6 月 21 日

目录

摘要：............................................3 一．课程设计目的...................................3二．课程设计内容...................................4 三． SystemViem开发工具简介......................4四、实验原理......................................5

1．2ASK信号的功率谱密度表达式............................................5 2．MASK信号的功率谱分析....................................................................6 五．具体设计和实现过程..............................8 六．总结.........................................12 参考文献：.......................................1

2摘 要：

数字幅度调制又称幅度键控（ASK），二进制幅度键控记作2ASK。2ASK是利用代表数字信息“0”或“1”的基带矩形脉冲去键控一个连续的载波，使载波时断时续地输出。有载波输出时表示发送“1”，无载波输出时表示发送“0”。而M进制幅度健控(MASK)则有第点不同。M进制数字解调每个码元可以携带较多的比特信息,因此在信道频带受限时可以增加信息的传输速率,提高频带的利用率.本设计的系统主要的分析2ASK信号和MASK信号的功率谱。关键词：2ASK MASK 功率谱

一． 课程设计目的

1.加深对2ASK和MASK的频谱特性.2.了解2ASK和MASK的功率谱.3.熟悉和使用通信系统仿真软件(systemview),的基本方法.4.随着社会的发展，通信原理知识在通信语音、图像、自动控制、雷达、军事、航空航天、医疗和家用电器等众多领域得到了广泛的应用。特别是M进制数字解调就是为了适应移动通信技术的这一发展要求而提出来的.所以对M进制知识的理解和加深有一定的必要性.同时也通过这通信系统的设计加深对通信知识的理解.二、课程设计内容

关于2ASK和MASK的功率谱的通信系统设计

三．systemview开发工具简介

System View 是一个用于现代工程与科学系统设计及仿真的动态系统分析平台。从滤波器设计、信号处理、完整通信系统的设计与仿真，直到一般的系统数学模型建立等各个领域，System View 在友好而且功能齐全的窗口环境下，为用户提供了一个精密的嵌入式分析工具。

System View是美国ELANIX公司推出的，基于Windows环境下运行的用于系统仿真分析的可视化软件工具，它使用功能模块(Token)描述程序。利用System View，可以构造各种复杂的模拟、数字、数模混合系统和各种多速率系统，因此，它可用于各种线性或非线性控制系统的设计和仿真。用户在进行系统设计时，只需从System View配置的图标库中调出有关图标并进行参数设置，完成图标间的连线，然后运行仿真操作，最终以时域波形、眼图、功率谱等形式给出系统的仿真分析结果。

四、实验原理

1.2ASK信号的功率谱密度表达式 二进制振幅键控信号的时域表达式为

其中:

且为随机变量

则为一随机的单极性矩形脉冲序列，设的功率谱密度为

由上式可知，因

可

由确定。的功率谱密度，则有

(1)的功率谱密度为，是单极性的随机矩形脉冲序列，所以得到为:

(2)设的傅立叶变换为，根据矩形波的频谱特点，对于的所有整数有，所以

(3)5

将(3)式代入(1)式得矩形波调幅时2ASK的功率谱密度为

当概率时，上式可写成

(4)又因为的频谱为

所以

(5)

(6)

（7)将式(5)、式(6)和式(7)代入式(4)，可得

2.MASK信号的功率谱分析:

多进制数字幅度调制（MASK）又称为多电平调制，它是二进制 6

数字幅度调制方式的推广。M进制幅度调制信号的载波振幅有M种取值，在一个码元期间内，发送其中的一种幅度的载波信号。MASK已调信号的表示式为这里，s(t)为M进制数字基带信号

式中，g(t)是高度为

1、宽度为的门函数；有M种取值

且。

左下图（a）、（b）分别为四进制数字基带信号s(t)和已调信号的波形图。可以等效为右图诸波形的叠加，它们幅度互不相等，时间上互不重叠。因此，可以看作由时间上互不重叠的M-1个不同幅度的2ASK信号叠加而成。

MASK信号的功率谱是这M-1个2ASK信号的功率谱之和，因而具有与2ASK功率谱相似的形式。

五.具体设计和实现过程

MASK在原理上是OOK方式的推广形式，但它却比OOK方式传输更具高效率。相对于二进制幅度调制，M电平调制方式是一种高效率的传输方式，其根本原因是：其一，因为它可以比二进制系统有高的多的信息传输效率；其二，在相同的信道传输速率下，M电平调制信号的带宽与二电平相同。对于二进制系统，其最高的信道频带利用率为2(b/s)Hz，而对于M电平调制而言，其最高的信道频带利用率将可达到6(b/s)/Hz，甚至更高。

(1)运用System View仿真系统设计2ASK和MASK的功率谱的框图如下:

(2)图形输出效果:

六.总结

本系统研究的是2ASK和MASK的功率谱.通过这次课程设计使我对2ASK和MASK的知识了解得更加深刻.同时也认识多一个新的软件---SystemView.在设计过程的也收益良多.对通信原理这门课也有了更深的理解.当然在设计的过程中,也遇到了很多问题,碰到了不少不少困难.如对课本知识理解不够深、不会运用SystemViem软件等等.这时我们就需要有更多的耐心、细心,勇于克服困难,不退缩,不放弃.充分利用身边可利用的资源,如请教同学、老师;去图书馆查找资料等,按要求完成课程设计.通过这次课程设计,使我明白无论做什么课程设计都要有一定的理论知识作为基础.那样才能做好.才能事半功倍.同时也提高了我的实践动手和综合分析问题解决问题的能力.参考文献: [1] 通信原理

沈越泓、高媛媛、魏以民 编著.—北京:机械工业出版社,2003.10 [2] 通信原理和数据通信 陈岩编著 机械工业出版社,2007

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')