基于MATLAB的ASK调制解调实验

1、精选优质文档-倾情为你奉上精选优质文档-倾情为你奉上专心-专注-专业专心-专注-专业精选优质文档-倾情为你奉上专心-专注-专业 基于MATLAB的ASK调制解调实验1.实验目的熟悉MATLAB中M文件的使用方法，并在掌握ASK调制解调原理的基础上，编写出ASK调制解调程序。绘制出ASK信号解调前后在时域和频域中的波形，并观察解调前后频谱有何变化以加深对ASK信号解调原理的理解。对信号叠加噪声，并进行解调，绘制出解调前后信号的时频波形，改变噪声功率进行解调，分析噪声对信号传输造成的影响。 2.实验原理（1）ASK调制原理ASK指的是振幅键控方式。这种调制方式是根据信号的不同，调节正弦波的幅度。幅

2、度键控可以通过乘法器和开关电路来实现。载波在数字信号1或0的控制下通或断，在信号为1的状态载波接通，此时传输信道上有载波出现；在信号为0的状态下，载波被关断，此时传输信道上无载波传送。那么在接收端我们就可以根据载波的有无还原出数字信号的1和0。对于二进制幅度键控信号的频带宽度为二进制基带信号宽度的两倍。幅移键控法(ASK)的载波幅度是随着调制信号而变化的，其最简单的形式是，载波在二进制调制信号控制下通断， 此时又可称作开关键控法(OOK)。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

3、载波输出时表示发送“0”。2ASK信号可表示为式中，为载波角频率，s(t)为单极性NRZ矩形脉冲序列其中，g(t)是持续时间、高度为1的矩形脉冲，常称为门函数；为二进制数字 2ASK/OOK信号的产生方法通常有两种：模拟调制（相乘器法）和键控法。本模拟幅度调制的方法用乘法器实现。相应的调制如图5-1和图5-2：乘法器乘法器图5-1模拟相乘法图5-2键控/开关法（2）ASK解调原理2ASK/OOK信号有两种基本的解调方法：非相干解调（包络检波法）和相干解调（同步检测法）。本课程设计要求的是相干解调，如图5-3：带通滤波器相乘器带通滤波器相乘器低通滤波器抽样判决器定时脉冲输出图5-3相干解调3.实

4、验内容产生数字基带信号并绘制时域谱和频域谱；设置载波频率并绘制其时域谱和频域谱；对信号进行数字调制并绘制时域谱和频域谱；对已调信号进行解调并绘制时域谱和频域谱； 对已调信号加入高斯小噪声并绘制时域谱和频域谱；对加小噪声信号进行解调并绘制时域谱和频域谱；对已调信号加入高斯大噪声并绘制时域谱和频域谱；对加大噪声信号进行解调并绘制时域谱和频域谱；比较当信噪比不同时，误码率大小。4.实验程序（1）%产生二进制随机序列x=ceil(rand(1,)-0.5)%产生二进制随机序列并取大于x 的最小整数figure(1)%窗口1，包含时域谱和频域谱subplot(2,1,1)%分块图函数subplot，图形

5、窗口分成2块子窗口的第1个图像stairs(x);%第2个图像xlabel(时间 t);%x轴标注ylabel(序列值);%y轴标注title(二进制随机序列);%添加图像标题axis(1 21 -1 2)%控制坐标轴的范围grid on%图像中添加栅格%对随机序列进行频谱分析FFT1=fft(x,128); %对随机序列进行傅里叶变换FFT1=abs(FFT1);%对傅里叶变换取绝对值figure(1)subplot(2,1,2)%第2个图像plot(FFT1);xlabel(频率 f);ylabel(幅度 FFT1);title(随机序列频谱);axis(0 128 0 50)grid o

6、n（2）%载波信号t=1/360:1/360:20; %载波时间范围Fc=36;%载波频率carry=cos(2*pi*Fc*t); %正弦载波信号figure(2)%窗口2，包含时域谱和频域谱subplot(2,1,1)plot(carry);xlabel(时间 t);ylabel(幅度 carry);title(载波信号); axis(1 600 -2 2)grid on%对载波信号进行频谱分析FFT2=fft(carry,256); %对载波信号进行傅里叶变换FFT2=abs(FFT2);%对傅里叶变换取绝对值figure(2)subplot(2,1,2)plot(FFT2);xlabe

7、l(频率 f);ylabel(幅度 FFT2);title(载波信号频谱); axis(0 256 0 100)grid on（3）%ASK的调制Fd=12;%Fd为码速率，Fs为采样频率Fs=360;y=dmod(x,Fc,Fd,Fs,ask,2);%调用数字带通调制函数dmod进行2ASK调制for i=1:20 if x(i)=0 yy(30*(i-1)+1:30*i)=0; else yy(30*(i-1)+1:30*i)=y(30*(i-1)+1:30*i); end end%对20个随机码元进行判别，若码元为0则该码元周期内调制信号为零figure(3)subplot(2,1,1)

8、plot(yy);xlabel(时间 t);ylabel(幅度 y);title(已调信号);axis(1 600 -2 2)grid on%对已调信号进行频谱分析FFT3=fft(y,256); %对已调信号进行傅里叶变换FFT3=abs(FFT3);%对傅里叶变换取绝对值figure(3)subplot(2,1,2)plot(FFT3);xlabel(频率 f);ylabel(幅度 FFT3);title(已调信号频谱); axis(0 256 0 50)grid on（4）%ASK的解调z=ddemod(y,Fc,Fd,Fs,ask,2); %调用数字带通调制函数dmod进行2ASK解调

9、figure(4)%对傅里叶变换取绝对值subplot(2,1,1)stairs(z);xlabel(时间 t);ylabel(幅度 z);title(解调信号);axis(1 21 -1 2)grid on%对解调信号进行频谱分析FFT4=fft(z,64); %对解调信号进行傅里叶变换FFT4=abs(FFT4);%对傅里叶变换取绝对值figure(4)subplot(2,1,2)plot(FFT4);xlabel(频率 f);ylabel(幅度 FFT4);title(解调信号频谱); axis(0 64 0 50)grid on（5）%加入高斯小噪声,SNR为6Ynt1=awgn(y,

10、6);%加入高斯小噪声，信噪比为6figure(5)subplot(2,1,1) plot(Ynt1);xlabel(时间 t);ylabel(幅度 Ynt1);title(加小噪声信号);axis(1 600 -2 2)grid on%对加小噪声信号进行频谱分析FFT5=fft(Ynt1,256); %对加入小噪声的调制信号进行傅里叶变换FFT5=abs(FFT5);%对傅里叶变换取绝对值figure(5)subplot(2,1,2) plot(FFT5);xlabel(频率 f);ylabel(幅度 FFT5);title(加小噪声信号频谱) axis(0 256 0 50)grid on

11、（6）%ASK加小噪声信号的解调及误码率z1=ddemod(Ynt1,Fc,Fd,Fs,ask,2); %调用数字带通调制函数dmod对加小噪声信号进行解调br,Pe1=symerr(x,z1)%对解调后加小噪声信号误码分析，br为符号误差数，Pe1为符号误差率figure(6)subplot(2,1,1)stairs(z1);xlabel(时间 t);ylabel(幅度 z1);title(加小噪声解调信号);axis(1 21 -1 2)grid on%对加小噪声解调信号进行频谱分析FFT6=fft(z1,64); %对加入小噪声的解调信号进行傅里叶变换FFT6=abs(FFT6);%对傅

12、里叶变换取绝对值figure(6)subplot(2,1,2)plot(FFT6);xlabel(频率 f);ylabel(幅度 FFT6);title(加小噪声解调信号频谱); axis(0 64 0 50)grid on（7）%加入高斯大噪声,SNR为-2Ynt2=awgn(y,3);%加入高斯大噪声，信噪比为-2figure(7)subplot(2,1,1) plot(Ynt2);xlabel(时间 t);ylabel(幅度 Ynt2);title(加大噪声信号);axis(1 600 -2 2)grid on%对加大噪声信号进行频谱分析FFT7=fft(Ynt2,256); %对加入大

13、噪声的调制信号进行傅里叶变换FFT7=abs(FFT7);%对傅里叶变换取绝对值figure(7)subplot(2,1,2) plot(FFT7);xlabel(频率 f);ylabel(幅度 FFT5);title(加大噪声信号频谱) axis(0 256 0 50)grid on（8）%ASK加大噪声信号的解调及误码率z2=ddemod(Ynt2,Fc,Fd,Fs,ask,2); %调用数字带通调制函数dmod对加大噪声信号进行解调br,Pe2=symerr(x,z2)%对解调后加大噪声信号误码分析，br为符号误差数，Pe1为符号误差率figure(8)subplot(2,1,1)sta

14、irs(z2);xlabel(时间 t);ylabel(幅度 z2);title(加大噪声解调信号);axis(1 21 -1 2)grid on%对加大噪声解调信号进行频谱分析FFT8=fft(z2,64); %对加入大噪声的解调信号进行傅里叶变换FFT8=abs(FFT8);%对傅里叶变换取绝对值figure(8)subplot(2,1,2)plot(FFT8);xlabel(频率 f);ylabel(幅度 FFT6);title(加大噪声解调信号频谱); axis(0 64 0 50)grid on（9）%误码分析SNR=-10:10for i=1:length(SNR); Ynt3=awgn(y,SNR(i);%加入高斯小噪声，信噪比从-10dB到10dBZ=ddemod(Ynt3,Fc,Fd,Fs,ask,2);%调用数字带通解调函数ddemod对加噪声信号进行解调 br, Pe(i)=symerr(x,Z);%对解调后加大噪声信号误码分析，br为符号误差数，Pe(i)为符号误差率endfigure(9)semilogy(SNR,Pe);% 调用semilogy函数绘制信噪比与误码率的关系曲线xlabel(信噪比 SNR(r/dB);ylabel(误码率 Pe);title(信噪比与误码率的关