实验一 双边带调制

实验一双边带调制

实验目的1

实验原理2

实验内容3一、实验目的1．掌握幅度调制(AM)中双边带调制(DSB-AM)的原理及MATLAB编程实现方法。2．利用傅里叶变换之间的关系反映出信号的时域和频域之间的关系。二、实验原理

幅度调制(AM)又成为线性调制，幅度调制是由调制信号去控制高频载波的幅度，使之随调制信号作线性变化的过程。DSB-AM是一种高调制效率的调制方式，其载波分量不携带任何信息，信息完全由边带传送。

幅度调制器的一般模型如图所示。其输出已调信号的时域和频域一般表达式为式中是载波信号，而

是消息信号。对以调信号进行傅里叶变换，得到DSB-AM信号的频域：

图1DSB调制器的一般模型式中

是

的傅里叶变换。显然，这种调制方式是将消息信号的频谱作了

的频移，并在幅度上乘以

。三、实验内容

有限长度信号将其调制在载波

上，假设，，1、求出已调制信号

的时域表达式。2、导出

和

的频谱。3、假定消息信号是周期的，周期

，求在已调信号中的功率。4、在3中，若噪声加到已调信号上，所得SNR是10dB，求噪声功率。t0=.15;%signaldurationts=0.001;%samplingintervalfc=250;%carrierfrequencysnr=20;%SNRindB(logarithmic)fs=1/ts;%samplingfrequencydf=0.3;%定义频率分辨率t=[0:ts:t0];%定义采样点数据snr_lin=10^(snr/10);%linearSNR%messagesignalm=[ones(1,t0/(3*ts)),-2*ones(1,t0/(3*ts)),zeros(1,t0/(3*ts)+1)];%消息信号c=cos(2*pi*fc.*t);%载波信号u=m.*c;

%已调信号[M,m,df1]=fftseq(m,ts,df);

%FouriertransformM=M/fs;%scaling[U,u,df1]=fftseq(u,ts,df);%FouriertransformU=U/fs;%scaling[C,c,df1]=fftseq(c,ts,df);%Fouriertransformf=[0:df1:df1*(length(m)-1)]-fs/2;%频率向量signal_power=spower(u(1:length(t)));%powerinmodulatedsignalnoise_power=signal_power/snr_lin;%Computenoisepower.noise_std=sqrt(noise_power);%Computenoisestandarddeviation).noise=noise_std*randn(1,length(u));%Generatenoise.r=u+noise;%Addnoisetothemodulatedsignal.[R,r,df1]=fftseq(r,ts,df);%spectrumofthesignal+noiseR=R/fs;%scalingpause%Pressakeytoshowthemodulatedsignalpower.signal_powerpause%Pressanykeytoseeaplotofthemessage.clfsubplot(2,2,1)plot(t,m(1:length(t)))xlabel('Time')title('Themessagesignal')pause%Pressanykeytoseeaplotofthecarrier.subplot(2,2,2)plot(t,c(1:length(t)))xlabel('Time')title('Thecarrier')pause%Pressanykeytoseeaplotofthemodulatedsignal.subplot(2,2,3)plot(t,u(1:length(t)))xlabel('Time')title('Themodulatedsignal')pause%Pressanykeytoseeplotsofthemagnitudeofthemessageandthemodulatedsignalinthefrequencydomain.subplot(2,1,1)plot(f,abs(fftshift(M)))xlabel('Frequency')title('Spectrumofthemessagesignal')subplot(2,1,2)plot(f,abs(fftshift(U)))subplot(2,1,1)plot(t,noise(1:length(t)))subplot(2,1,1)plot(t,noise(1:length(t)))title('Noisesample')xlabel('Time')pause%Pressakeytoseethemodulatedsignalandnoise.subplot(2,1,2)plot(t,r(1:length(t)))title('Signalandnoise')xlabel('Time')title('Spectrumofthemodulatedsignal')xlabel('Frequency')pause%Pressakeytoseeanoisesample.pause%Pressakeytoseethemodulatedsignalandnoiseinfreq.domain.subplot(2,1,1)plot(f,abs(fftshift(U)))title('Signalspectrum')xlabel('Frequency')subplot(2,1,2)plot(f,abs(fftshift(R)))title('Signalandnoisespectrum')xlabel('Frequency')傅里叶变换函数fftseq.mfs=1/ts;%采样频率ifnargin==2%判断输入参数个数n1=0;elsen1=fs/df;%频率缩放，便于作图endn2=length(m);n=2^(max(nextpow2(n1),nextpow2(n2)));%取n最接近的较大二次幂M=fft(m,n);%M为信号m的傅里叶变换，n为快速傅里叶变换的点数m=[m,zeros