實(shí)驗(yàn)一雙邊帶調(diào)制

實(shí)驗(yàn)?zāi)康?

實(shí)驗(yàn)原理2

實(shí)驗(yàn)內(nèi)容3一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?．掌握幅度調(diào)制(AM)中雙邊帶調(diào)制(DSB-AM)的原理及MATLAB編程實(shí)現(xiàn)方法。2．利用傅里葉變換之間的關(guān)系反映出信號(hào)的時(shí)域和頻域之間的關(guān)系。二、實(shí)驗(yàn)原理

幅度調(diào)制(AM)又成為線性調(diào)制，幅度調(diào)制是由調(diào)制信號(hào)去控制高頻載波的幅度，使之隨調(diào)制信號(hào)作線性變化的過程。DSB-AM是一種高調(diào)制效率的調(diào)制方式，其載波分量不攜帶任何信息，信息完全由邊帶傳送。

幅度調(diào)制器的一般模型如圖所示。其輸出已調(diào)信號(hào)的時(shí)域和頻域一般表達(dá)式為式中是載波信號(hào)，而

是消息信號(hào)。對(duì)以調(diào)信號(hào)進(jìn)行傅里葉變換，得到DSB-AM信號(hào)的頻域：

圖1DSB調(diào)制器的一般模型式中

是

的傅里葉變換。顯然，這種調(diào)制方式是將消息信號(hào)的頻譜作了

的頻移，并在幅度上乘以

。三、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容

有限長(zhǎng)度信號(hào)將其調(diào)制在載波

上，假設(shè)，，1、求出已調(diào)制信號(hào)

的時(shí)域表達(dá)式。2、導(dǎo)出

和

的頻譜。3、假定消息信號(hào)是周期的，周期

，求在已調(diào)信號(hào)中的功率。4、在3中，若噪聲加到已調(diào)信號(hào)上，所得SNR是10dB，求噪聲功率。t0=.15;%signaldurationts=0.001;%samplingintervalfc=250;%carrierfrequencysnr=20;%SNRindB(logarithmic)fs=1/ts;%samplingfrequencydf=0.3;%定義頻率分辨率t=[0:ts:t0];%定義采樣點(diǎn)數(shù)據(jù)snr_lin=10^(snr/10);%linearSNR%messagesignalm=[ones(1,t0/(3*ts)),-2*ones(1,t0/(3*ts)),zeros(1,t0/(3*ts)+1)];%消息信號(hào)c=cos(2*pi*fc.*t);%載波信號(hào)u=m.*c;

%已調(diào)信號(hào)[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;%頻率向量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')傅里葉變換函數(shù)fftseq.mfs=1/ts;%采樣頻率ifnargin==2%判斷輸入?yún)?shù)個(gè)數(shù)n1=0;elsen1=fs/df;%頻率縮放，便于作圖endn2=length(m);n=2^(max(nextpow2(n1),nextpow2(n2)));%取n最接近的較大二次冪M=fft(m,n);%M為信號(hào)m的傅里葉變換，n為快速傅里葉變換的點(diǎn)數(shù)m=[m,zeros