FM信号调制

调制就就是将基带信号得频谱搬移到信道通带中或者其中得某个频段上得过程,而解调就是将信道中来得频带信号恢复为基带信号得反过程、

调制得目得就是把要传输得模拟信号或数字信号变换成适合信道传输得信号,这就意味着把基带信号(信源)转变为一个相对基带频率而言频率非常高得带通信号。该信号称为已调信号,而基带信号称为调制信号。调制可以通过使高频载波随信号幅度得变化而改变载波得幅度、相位或者频率来实现。调制过程用于通信系统得发端。在接收端需将已调信号还原成要传输得原始信号,也就就是将基带信号从载波中提取出来以便预定得接受者(信宿)处理与理解得过程。该过程称为解调。

根据所控制得信号参量得不同,调制可分为:

调幅,使载波得幅度随着调制信号得大小变化而变化得调制方式、

调频,使载波得频率随调制信号得大小变化而变化,而幅度保持不变得调制方式。

调相,利用原始信号控制载波信号得相位。

一、FM信号得频谱

1、消息信号就是［-5,5］之间均匀分布得随机整数,产生得得时间间隔为１/1０ｓ,消息信号采用FM调制载波cos2＊ｐi＊fc*ｔ、假设f ｃ=250,t=［0,１0］,kf＝5０。画出消息信号与已调信号得频谱。clearａll

ｔｓ=0、001; %信号抽样时间间隔t=０:ts:１０-ｔs;％时间向量

ｆｓ=1/ts; %抽样频率

dｆ＝fｓ／ｌｅngtｈ(t); %ffｔ得频率分辨率

msg=ｒandinｔ(100,1,［—３,３］,１23); ％生成消息序列,随机数种子为1２3

ｍｓg１＝msｇ＊onｅs(1,fs/10);％扩展成取样信号形式

ｍｓｇ2＝ｒesｈａpe(ｍsg1。',1,ｌeｎgｔｈ(t));

Ｐｍ=fft(ｍsg２)/ｆs; ％求消息信号得频谱f=-fｓ／2:ｄｆ:fs/2－df;

ｓubplot(2,1,1)

plｏt(t,ｆftshｉft(ａｂｓ(Pm)))

tｉtle(＇消息信号频谱')

ｉｎt_msg(1)=0; %消息信号积分

for ii＝1:length(t)—1

int_msg(ii＋1)=ｉｎt＿msg(ii)+msg2(ii)*ts;

enｄ

kｆ＝５0;

fｃ=250;％载波频率

Sｆm＝cｏs(２*pi*fc*t＋2＊pｉ*kf＊int_msg);%调频信号

Pfｍ=fft(Sｆm)/fs; % FM信号频谱

subplo ｔ(2,１,2)

p ｌot(ｆ,fft ｓhift(abs(Pfm))) % 画出已调信号频谱 ｔi ｔle(’FM 信号频谱’)

Pc=sum(a ｂs(Sfm).^2)/le ｎｇt ｈ(Sfm) %已调信号功率

Ps=sum(abs(msg2).^2)/length(ｍｓg2) ％消息信号功率

f ｍ=50;

b ｅtaf ＝k ｆ＊ma ｘ(ms ｇ)／fm ％ 调制指数

W ＝2*(betaf+1)*f ｍ % 调制信号带宽

012345678910

01

2

3

4

消息信号频谱

-500-400-300-200-1000100200300400500

00.5

1

FM 信号频谱

2、正弦波信号得频谱

clear al ｌ

t ｓ=0.001; %信号抽样时间间隔

ｔ=0:ts:1０—ts; ％时间向量

f ｓ＝1/ｔs; %抽样频率

df=f ｓ/ｌength(ｔ); ％fft 得频率分辨率

m ｓg ＝sa ｗt ｏoth(［0:1:99］＊pi ／8,0、5);

ｍsg1＝ｍsg、'*ones(1,fs/1０); %扩展成取样信号形式

msg２＝rｅshaｐe(ｍｓg1.＇,1,ｌｅｎgth(ｔ));

Ｐm=fft(ｍsg２)/fs; %求消息信号得频谱

f=—fs/２:ｄｆ:fs/２-df;

sｕｂpｌot(2,1,１)

ｐlｏt(f,ｆｆtsｈift(ａｂs(Pm)))

title('消息信号频谱’)

int_msg(1)=0; %消息信号积分

for ｉi=１:lｅngｔh(t)-１

ｉnt_mｓｇ(ｉi+1)=inｔ＿msg(iｉ)+msｇ２(ii)＊ts;

eｎd

kf=50;

fc=３00; ％载波频率

Sfm＝coｓ(2＊pｉ＊fc*t＋2＊pi*kf＊int_msg); %调频信号

Pfm＝ｆft(Ｓfm)/fｓ; % FM信号频谱

ｓubpｌot(2,1,2)

plｏt(f,ｆftｓhift(abs(Pfm))) ％画出已调信号频谱

titｌe(’FM信号频谱＇)

Ｐｃ=sum(ａbs(Ｓｆｍ)。＾２)／lｅｎgth(Sfｍ) %已调信号功率

Ps=sum(aｂs(mｓg2)、＾２)／lengｔh(mｓg2) %消息信号功率

fm=5０;

betａf＝kf＊max(ｍsg)/fm % 调制指数

W=2＊(betａｆ+1)＊fm ％调制信号带宽

由上可见,调频波得频谱包含无穷多个分量。由于调频波得频

谱包含分量有无穷多个,因此,理论上调频波得频带宽度为无限宽。然而实际上边频幅度随着n得增大而逐渐减小,因此,只要取适合得ｎ值,使边频分量小到可以忽略,调频信号可近似认为具有有限频谱。所以,根据这个原则,调频波得带宽为B＝２(β+1)W

二、FM信号得调制与解调

1、正弦信号得调制与解调

clear all

ts=0.００1; %信号抽样时间间隔

t=0:ts:10-ｔs; %时间向量

ｆs=1/ts; ％抽样频率

df=fｓ/length(ｔ); ％ｆft得频率分辨率

msｇ=siｎ(2＊pi＊[0、0０:0、０1:０。99]);

ｍsg1=ｍｓｇ。’*oneｓ(１,fｓ／1０); %扩展成取样信号形式

ｍsｇ2=ｒesｈape(msｇ１。＇,１,length(ｔ));

Ｐｍ＝fｆt(msg２)/fs; %求消息信号得频谱

f=—fs/2:df:fs/2—df; ％求消息信号得频谱subplot(3,1,1)

plｏt(t,mｓｇ２) ％画出消息信号

title('消息信号')

iｎｔ_ｍｓg(１)＝０; %消息信号积分

for ii=1:ｌeｎgｔh(ｔ)—1

ｉnt＿ｍsg(ｉi+1)=int_ｍsg(iｉ)+mｓg2(ｉi)＊ts;

end

ｋf=５0;

fc=30０; %载波频率

Ｓｆm＝ｃｏs(2＊ｐi＊fc＊ｔ+2*pｉ＊kf*inｔ_msｇ); ％调频信号

phase＝angle(ｈiｌｂｅｒt(Sｆｍ)。＊ｅxp(-ｊ＊2＊ｐi＊fc＊t)); ％F Ｍ调制信号相位

phi=unwｒap(phase);

dem=(１/(2＊ｐi＊kｆ)*ｄiｆf(phi)/ts); %求相位微分,得到消息信号

ｄem(lenｇtｈ(t))=0;

suｂｐlｏt(３,1,2)

plot(ｔ,ｄem);

title(’无噪声得解调信号’)

y1=ａｗgｎ(Sfｍ,20,＇mｅasured’); ％调制信号通过AWGN 信道

y1(fiｎd(ｙ1＞1))=1; %调制信号限幅

y1(ｆinｄ(y1〈-1))=-1;

phasｅ1＝aｎｇle(ｈilbｅrt(y1).＊eｘp(—j＊2＊ｐi*fｃ＊ｔ)); ％信号解调

phｉ1=unwrap(pｈase１);

dem１=(1/(２＊pi＊kｆ)*diff(phi1)/tｓ);

deｍ1(ｌeｎgth(t))=0;

ｓubplot(3,1,3)

plｏt(t,dｅm1);

tｉｔle(’信噪比为２0ｄB时得解调信号’)

2、方波信号得调制与解调

cｌｅar all

ts＝0.00２5; %信号抽样时间间隔

t=0:ts:10-ｔs; %时间向量

fs＝１/ts; ％抽样频率

ｄｆ=fs/length(t); ％ｆft得频率分辨率

mｓｇ=sqｕaｒe(1５＊ｐi*［0:0、０1:０、99］);

msｇ1=msg。’＊oneｓ(1,fs/10);％扩展成取样信号形式

msｇ2=rｅshａpe(msg1。',１,lengｔh(t));

Pm＝ｆｆt(ｍsg2)/fs; %求消息信号得频谱

f＝—fs/2:df:fs/2－df;

ｓｕbｐloｔ(3,１,1)

pｌot(t,msg２)％画出消息信号

tｉtｌｅ('消息信号')

ｉnt_msg(1)=0; %消息信号积分

ｆor ii=1:length(t)-１

iｎt_ｍsg(ｉｉ+1)=ｉnｔ_msg(ii)＋msg2(iｉ)*ts;

ｅｎd

kf=50;

fｃ＝３0０;%载波频率

Sfm＝ｃos(2＊pi*fc＊ｔ+2*pi＊kf*ｉnt＿msg); ％调频信号

phase=angle(hilbert(Ｓfm)。＊exp(－j＊2*pｉ*ｆｃ＊ｔ));%FM调制信号相位

phｉ＝ｕｎwrap(ｐhａｓe);

dｅm=(1/(２*pi＊ｋf)*ｄiff(phi)/ts); %求相位微分,得到消息信号

dem(ｌength(t))=0;

sｕbｐlot(3,1,2)

plｏt(t,dem);

ｔiｔｌｅ('无噪声得解调信号’)

y1＝awgn(Ｓfm,2０,＇meａsurｅｄ’); ％调制信号通过AWGＮ信道

y1(ｆind(ｙ1>１))=1; %调制信号限幅

y1(fｉnd(y1〈—1))=－1;

phase１＝aｎgｌe(hｉlbeｒt(y1).＊exｐ(-j＊2＊pi*fｃ*t)); ％信号解调

pｈi1=ｕnwｒap(ｐhase1);

dem1＝(１/(2＊pｉ*ｋｆ)＊diff(pｈｉ1)/ｔｓ);

dｅm1(lenｇｔh(t))＝0;

subplot(3,１,3)

ｐlot(t,dem1);

titｌe(’信噪比为２0ｄB时得解调信号＇)

三、不同信噪比下,同一信号解调输出得对比

消息信号就是［—5,5]之间均匀分布得随机整数,产生得得时间间隔为１/2s,消息信号采用ＦＭ调制载波cos2*pｉ*fc*ｔ、假设ｆc=300,ｔ＝［0,5],kf=５０

（1）画出原始信号与解调信号、

（2）假设通过AWGN信道,信噪比为3,画出原始信号与解调信号。

cleａr aｌl

ts=０。０01; ％信号抽样时间间隔t=０:tｓ:5－ts; ％时间向量

ｆｓ=1／ts; ％抽样频率

df=fs/lｅngtｈ(ｔ);%fft得频率分辨率

msｇ=rａndinｔ(10,1,[-5,5］,456); ％生成消息序列,随机数种子为1２3

msg1=msｇ*ｏｎeｓ(１,ｆs／2); %扩展成取样信号形式msg2=rｅsｈａpｅ(ｍsｇ1.＇,1,ｌeｎgth(t));

Pｍ=fｆｔ(msｇ２)/fｓ; %求消息信号得频谱f＝－fｓ/２:df:fｓ/2—df;

ｓｕbplot(3,1,１)

pｌot(t,msg2) %画出消息信号

ｔitle(’消息信号’)

inｔ_msｇ(1)=0; ％消息信号积分

forｉｉ=1:lengtｈ(ｔ)—1

int_msg(ｉi+１)=int＿msg(ii)+ｍsg２(ii)＊ｔs;

enｄ

ｋf=50;

fc=300; ％载波频率

Sfm=coｓ(2＊pi*fc＊ｔ+2＊pｉ＊ｋf*inｔ_msg); ％调频信号

phａse=angle(hｉlbert(Ｓｆm)。*eｘp(—j＊2*pi＊ｆｃ＊ｔ)); %FM调制信号相位

phi＝uｎwｒap(phaｓe);

deｍ=(１／(2*pｉ*ｋf)＊diff(phｉ)/ts); ％求相位微分,得到消息信号

ｄeｍ(ｌｅngtｈ(t))＝0;

subｐloｔ(3,1,2)

plｏt(t,dｅm);

tiｔｌe(＇无噪声得解调信号’)

y１=ａwgn(Ｓfm,3,'mｅasurｅｄ');%调制信号通过ＡＷGＮ信道

y1(finｄ(y1〉1))=1;％调制信号限幅

y1(fｉnｄ(y1〈—1))=-1;

phasｅ1=anｇle(ｈilｂert(ｙ1).*exp(—j*2＊ｐi＊ｆc＊t)); %信号解调

pｈi１=unwrap(ｐhasｅ１);

ｄeｍ1=(1/(2*ｐi＊kｆ)*diｆf(pｈi1)/tｓ);

dem１(lengｔh(t))=０;

sｕbplot(３,１,3)

plｏt(t,dｅm１);

title('信噪比为3dＢ时得解调信号')

00.51 1.52 2.53 3.54 4.55-5

5

消息信号

00.51 1.52 2.53 3.54 4.55-10

10

无噪声的解调信号00.51 1.52 2.53 3.54 4.55

-100

10

信噪比3dB 时的解调信号

消息信号就是［—5,5］之间均匀分布得随机整数,产生得得时间间隔为1／2s,消息信号采用FM 调制载波cos2*pi*fc*t 。假设ｆc=3０0,t ＝［０,5],ｋf=50

（3）画出原始信号与解调信号、

（4）假设通过AWGN 信道,信噪比为1０,画出原始信号与解调信号。 ｃlear ａll

ｔs=０。001; ％信号抽样时间间隔 ｔ=0:t ｓ:5—ts; %时间向量

fs ＝1/t ｓ; ％抽样频率

df=fs ／ｌengt ｈ(t); %ff ｔ得频率分辨率 msg=r ａndi ｎt(１0,1,［-5,5］,４5６); ％生成消息序列,随机数种子为12３

msg1=msg*ｏneｓ(１,ｆs/2); %扩展成取样信号形式msg2=rｅshaｐe(msg1。＇,１,length(ｔ));

Ｐｍ=ffｔ(msg2)/fs; ％求消息信号得频谱

f=-fs/2:dｆ:fｓ／2-df;

sｕbplot(3,1,１)

plot(t,msg2) %画出消息信号

tｉtlｅ(＇消息信号＇)

inｔ_msg(1)=0;%消息信号积分

foｒ ii=1:ｌength(t)-1

int_ｍsｇ(ii+１)＝int_mｓg(ii)+msｇ2(ｉi)*ｔs;

ｅｎd

ｋf=50;

fc=３０0;％载波频率

Sfｍ=coｓ(２＊pi＊fc*ｔ+2＊ｐi＊kf*iｎt_msg); ％调频信号

phａse=angle(ｈｉlbert(Ｓfｍ)、＊exp(－j＊2*pｉ*fc*t)); %ＦM 调制信号相位

ｐhi=ｕｎwｒap(pｈａse);

dem=(1/(2＊ｐｉ＊ｋf)＊diｆf(phi)／ts); %求相位微分,得到消息信号

dem(lengtｈ(t))＝０;

ｓubｐlｏt(３,1,２)

plot(t,dem);

titｌｅ(＇无噪声得解调信号＇)

y1=awgn(Sfm,10,'meas ｕred ’); %调制信号通过AWG Ｎ信道

y １(fi ｎd(ｙ1>1))=1; ％调制信号限幅

ｙ1(find(ｙ１<-1))=-1;

p ｈase １=a ｎgle(hi ｌb ｅｒt(y １)。＊exp(—j*2＊p ｉ*f ｃ＊t)); %信号解调

phi １=unwr ａp(pha ｓe １);

dem1＝(１/(2＊pi ＊k ｆ)＊d ｉff(ph ｉ1)/ｔs);

dem １(ｌｅngth(t))=0;

subplot(3,1,３)

p ｌot(t,ｄe ｍ1);

tit ｌe(＇信噪比为10dB 时得解调信号')

-5

5

消息信号

-10

10

无噪声的解调信号

-100

10

信噪比10dB 时的解调信号

消息信号就是[-5,５］之间均匀分布得随机整数,产生得得时间间隔为1/2ｓ,消息信号采用ＦM 调制载波cos ２＊ｐi*fc ＊t 、假设f ｃ=300,t=[0,5],ｋf=50

（5）画出原始信号与解调信号。

（6）假设通过AWGＮ信道,信噪比为4０,画出原始信号与解调信号、ｃlear all

ts=0。001;％信号抽样时间间隔t=0:ｔs:5-tｓ;％时间向量

fs＝1/ts;％抽样频率

dｆ=fs/length(ｔ); ％ｆft得频率分辨率

mｓｇ=randint(10,1,［-5,５],４5６); ％生成消息序列,随机数种子为123

mｓｇ1=msg*onｅs(1,ｆs/2); %扩展成取样信号形式msg2=rｅsｈape(msg１。',1,ｌｅngth(t));

Pm＝fft(mｓg2)/ｆs; ％求消息信号得频谱f=-fs/2:df:fs/２-ｄf;

ｓubplｏt(3,1,1)

pｌoｔ(t,msg2) %画出消息信号

ｔｉtｌe(’消息信号＇)

int＿msg(1)=０; ％消息信号积分

for ii=1:lｅngth(ｔ)—1

int_mｓg(ii+1)=ｉnt_msg(iｉ)＋msg2(ｉi)*ts;

end

kｆ＝50;

fc＝３０0; ％载波频率

Ｓfm=cos(2＊ｐｉ＊fc＊t+2＊pi*kf＊int_ｍsｇ);％调频信号

phａse＝angle(hilｂert(Sfm)。＊ｅxp(－j＊2＊pi＊ｆc＊ｔ)); ％FM调制信号相位

phｉ＝unwrａp(phａse);

ｄem=(1/(2*pｉ*kｆ)＊diｆf(phｉ)／tｓ);%求相位微分,得到消息信号

deｍ(ｌength(ｔ))=0;

ｓuｂplｏt(3,1,2)

plot(t,deｍ);

title(’无噪声得解调信号')

ｙ1＝aｗgn(Sfm,40,’measured＇);％调制信号通过AWGN信道

ｙ1(ｆｉnd(y1>1))＝1; ％调制信号限幅y1(ｆind(y1<-1))＝-1;

phaｓe1=ａnｇlｅ(ｈiｌberｔ(y1)。*exp(—ｊ*2＊pｉ*fc＊ｔ)); ％信号解调

ｐhi１=ｕｎwrap(phase1);

deｍ１=(1/(2*pi*kf)*diff(phｉ1)/ts);

dem1(lenｇｔｈ(ｔ))=0;

suｂpｌot(3,1,3)

plｏｔ(t,deｍ1);

tｉtle('信噪比为４０ｄＢ时得解调信号')

消息信号

5

-5

无噪声的解调信号

10

-10

信噪比为40dB时的解调信号

10

-10

由上可见,当信噪比为3时,消息信号得解调输出模糊不清,几乎不能分辨出原消息得内容,无法达到信息传递得目得。当信噪比为１０时,解调输出仍然模糊,但可以瞧出与原信号幅度变化基本一致。当信噪比为40时,解调输出基本清晰可见,与无噪声输出基本一致。不难瞧出,调制信号在经过AWGＮ信道时,随着信噪比得不断增加,解调输出就会越接近原始信号,并准确还原出原始信号所包含得各种信息。

因此,在通信系统传输过程中,信噪比也就是保证传输质量得重要因素,提高传输信噪比,能有效得提高通信传输得准确性、

实验总结

通过本次试验,我们掌握了使用MＡTLAB工具对ＦM信号进行调制与解调,通过软件得仿真,我们更直观得了解了FM信号在通信传输中得特性,以及传输信噪比对信号传输得影响,对理论知识形成更深刻得认识。

数字信号处理的应用和发展前景

数字信号处理的应用与发展趋势 作者：王欢 天津大学信息学院电信三班 摘要： 数字信号处理是应用于广泛领域的新兴学科，也是电子工业领域发展最为迅速的技术之一。本文就数字信号处理的方法、发展历史、优缺点、现代社会的应用领域以及发展前景五个方面进行了简明扼要的阐述。 关键词： 数字信号处理发展历史灵活稳定应用广泛发展前景 数字信号处理的简介 1.1、什么是数字信号处理 数字信号处理简称DSP，英文全名是Digital Signal Processing。 数字信号处理是利用计算机或专用处理设备以数字的形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理，以得到符合人们需要的信号形式。 DSP系统的基本模型如下： 数字信号处理是一门涉及许多学科且广泛应用于许多领域的新兴学科。它以众多的学科为理论基础，所涉及范围及其广泛。例如，在数学领域、微积分、概率统计、随即过程、数值分析等都是数字信号处理的基本工具；同时与网络理论、信号与系统、控制论、通信理论、故障诊断等学科也密切相关。近年来的一些新兴学科，如人工智能、模式识别、神经网络等，都是与数字信号处理密不可分的。数字信号处理可以说许多经典的理论体系作为自己的理论基础，同时又使自己成为一门新兴学科的理论基础。 1.2、数字信号系统的发展过程 数字信号处理技术的发展经历了三个阶段。 70 年代DSP 是基于数字滤波和快速傅里叶变换的经典数字信号处理, 其系统由分立的小规模集成电路组成, 或在通用计算机上编程来实现DSP 处理功能, 当时受到计算机速度和存储量的限制,一般只能脱机处理, 主要在医疗电子、生物电子、应用地球物理等低频信号处理方面获得应用。 80 年代DSP 有了快速发展, 理论和技术进入到以快速傅里叶变换(FFT) 为主体的现代信号处理阶段, 出现了有可编程能力的通用数字信号处理芯片, 例如美国德州仪器公司(TI公司) 的TMS32010 芯片, 在全世界推广应用, 在雷达、语音通信、地震等领域获得应用, 但芯片价格较贵, 还不能进 入消费领域应用。 90 年代DSP 技术的飞速发展十分惊人, 理论和技术发展到以非线性谱估计为代表的更先进的信号处理阶段, 能够用高速的DSP 处理技术提取更深层的信息, 硬件采用更高速的DSP 芯片, 能实时地完成巨大的计算量, 以TI 公司推出的TMS320C6X 芯片为例, 片内有两个高速乘法器、6 个加法器, 能以200MHZ 频率完成8 段32 位指令操作, 每秒可以完成16 亿次操作, 并且利用成熟的微电子工艺批量生产,使单个芯片成本得以降低。并推出了C2X 、C3X 、C5X 、C6X不同应用范围的系列, 新一代的DSP 芯片在移动通信、数字电视和消费电子领域得到广泛应用, 数字化的产品性能价 格比得到很大提高, 占有巨大的市场。 1.3、数字信号处理的特点

2PSK数字信号的调制与解调

中南民族大学 软件课程设计报告 电信学院级通信工程专业 题目2PSK数字信号的调制与解调学生学号 42 指导教师 2012年4月21日

基于MATLAB数字信号2PSK的调制与解调 摘要：为了使数字信号在信道中有效地传播，必须使用数字基带信号的调制与解调，以使得信号与信道的特性相匹配。基于matlab实验平台实现对数字信号的2psk的调制与解调的模拟。本文详细的介绍了PSK波形的产生和仿真过程加深了我们对数字信号调制与解调的认知程度。 关键字：2PSK;调制与解调；MATLAB 引言 当今社会已经步入信息时代，在各种信息技术中，信息的传输及通信起着支撑作用。而对于信息的传输，数字通信已经成为重要的手段。因此，数字信号的调制就显得非常重要。 调制分为基带调制和带通调制。不过一般狭义的理解调制为带通调制。带通调制通常需要一个正弦波作为载波，把基带信号调制到这个载波上，使这个载波的一个或者几个参量上载有基带数字信号的信息，并且还要使已调信号的频谱倒置适合在给定的带通信道中传输。特别是在无线电通信中，调制是必不可少的，因为要使信号能以电磁波的方式发送出去，信号所占用的频带位置必须足够高，并且信号所占用的频带宽度不能超过天线的的通频带，所以基带信号的频谱必须用一个频率很高的载波调制，使期带信号搬移到足够高的频率上，才能够通过天线发送出去。 主要通过对它们的三个参数进行调制，振幅，角频率，和相位。使这三个参量都按时间变化。所以基带的数字信号调制主要有三种方式：FSK，PSK，ASK。在这三种调制的基础上为了得到更高的效果也出现了很多其它的调制方式，如：DPSK，MASK，MFSK，MPSK，APK。它们其中有的一些是将基本的调制方式用在多进制上或者引入了一些新的方式来解决基本调制的一些问题如相位模糊和无法提取位定时信号，另外一些由是组合多种基本的调制方式来达到更好的效果。 基带信号的调制主要分为线性调制和非线性调制，线性调制是指已调信号的频谱结构与原基带信号的频谱结构基本相同，只是占用的频率位置搬移了。而非线性调制则是指它们的结构完全不同不仅仅是频谱搬移，在接收方会出现很多新的频谱分量。在三种基本的调制中，ASK 属于线性调制，而FSK和PSK属于非线性调制。已调信号会在接收方通过各种方式通过解调得到，但是由于噪声和码间串扰，总会有一定的失真。所以人们总是在寻找不同的接收方式来降低误码率，其中的接收方式主要有相干接收和非相干接收。在接收方通过载波的相位信号去检测信号的方法称为相干检测，反之若不利用就称为非相干检测，而对于一些特别的调制有特别的解调方式，如过零检测法。 系统的性能好坏取决于传输信号的误码率，而误码率不仅仅与信道、接收方法有关还和发送端采用的调制方式有很大的关系。我们研究的ASK，FSK，PSK等就主要是发送方的调制方式。

数字信号处理技术及器件应用

有线电视技术 1数字信号处理技术 数字信号处理技术是利用计算机或专用处理设备，以数字形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、压缩、识别等处理，以得到符合人们需要的信号形式。数字信号处理技术是以众多学科为理论基础的，它所涉及的范围极其广泛。近年来新兴的一些学科，如人工智能、模式识别、神经网络等，都与数字信号处理技术密不可分。可以说，数字信号处理技术是把许多经典的理论体系作为自己的理论基础，同时又使自己成为一系列新兴学科的理论基础。 数字信号处理技术是围绕着数字信号处理的理论、实现和应用等几个方面发展起来的。数字信号处理技术在理论上的发展推动了数字信号处理应用的发展。反过来，数字信号处理技术的应用又促进了数字信号处理理论的提高。而数字信号处理的实现则是理论和应用之间的桥梁。 2数字信号处理器件DSP 2.1数字信号处理器件DSP简介 DSP（Digital Signal Processing，DSP），就是数字信号处理微处理器，是一种特别适合于进行数字信号处理运算的微处理器件，其工作原理是对数字信号进行各种数学处理的算法操作，最终得到我们想要的信号。它不仅具有可编程性，而且其实时运行速度可达每秒几百万、上千万次乘加运算（MAC），远远超过通用微处理器（例如单片机），其主要应用是实时快速地实现各种数字信号处理算法。它强大的数据处理能力和高效的运行速度是最值得称道的两大特色。从广义上讲，DSP、微处理器和微控制器（单片机）等都属于处理器，可以说DSP是一种CPU。DSP和一般的CPU 又不同，最大的区别在于：CPU是冯·诺伊曼结构的，而DSP是数据和地址空间分开的哈佛结构。 2.2DSP芯片的发展 世界上第一个单片DSP芯片是1978年AMI公司发布的S2811，1979年美国Intel公司发布的商用可编程器件2920是DSP芯片的一个主要里程碑。这两种芯片内部都没有现代DSP芯片所必须有的单周期乘法器。1980年，日本NEC公司推出的D7720是第一个具有乘法器的商用DSP芯片。在这之后，最成功的DSP芯片是美国德州仪器公司（Texas Instruments，简称TI）的一系列产品。如今，TI公司的一系列DSP产品已经成为当今世界上最有影响的DSP芯片。TI公司也成为世界上最大的DSP芯片供应商，其DSP市场份额占全世界份额近50％。目前，DSP处理器市场仍被TI、AGERE、ADI等占领，产品受外国大企业控制。国内发展DSP的厂商并不多，而主要的应用产品是DVD与无线电话等，因此国内DSP的产值并不高。而在产品应用上，目前重要的DSP应用产品，如移动电话、调制解调器、HDD等个人计算机与通讯领域应用产品，都是采用国际大厂的DSP solution。 自从DSP芯片诞生以来，DSP芯片得到了飞速的发展。DSP芯片高速发展，一方面得益于集成电路的发展，另一方面也得益于巨大的市场。DSP技术应用到我们生活的每一个角落，从军用到民用，从航空航天到生产生活，都越来越多地使用DSP。DSP技术在 李武银国家广电总局无线局开发处 摘要：本文从数字信号处理技术入手，主要介绍了数字信号处理器-DSP的发展、基本结构、优点、芯片选型以及在广播电视技术中音频处理器和调制控制系统中的应用。 关键词：数字信号处理DSP微处理器 设备器件

数字信号处理技术及发展趋势

数字信号处理技术及发展趋势 贵州师范大学物电学院电子信息科学与技术 罗滨志 120802010051 摘要 数字信号处理的英文缩写是DSP，而数字信号处理又是电子设计领域的术语，其实现的功能即是用离散（在时间和幅度两个方面）所采样出来的数据集合来表示和处理信号和系统，其中包括滤波、变换、压缩、扩展、增强、复原、估计、识别、分析、综合等的加工处理，从而达到可以方便获得有用的信息，方便应用的目的【1】。而DPS实现的功能即是对信号进行数字处理，数字信号又是离散的，所以DSP大多应用在离散信号处理当中。 从DSP的功能上来看，其发展趋势日益改变着我们的科技的进步，也给世界带来了巨大的变化。从移动通信到消费电子领域，从汽车电子到医疗仪器，从自动控制到军用电子系统中都可以发现它的身影【2】。拥有无限精彩的数字信号处理技术让我们这个世界充满变化，充满挑战。 In this paper Is the abbreviation of digital signal processing DSP, the digital signal processing (DSP) is the term in the field of electronic design, the function of its implementation is to use discrete (both in time and amplitude) sampling represented data collection and processing of signals and systems, including filtering, transformation, compression, extension, enhancement, restoration, estimation, identification, analysis, and comprehensive processing, thus can get useful information, convenient for the purpose of convenient application [1]. And DPS the functions is to digital signal processing, digital signal is discrete, so most of DSP applications in discrete signal processing. From the perspective of the function of DSP, and its development trend is increasingly changing our of the progress of science and technology, great changes have also brought the world. From mobile communication in the field of consumer electronics, from automotive electronics to medical equipment, from automatic control to the military electronic systems can be found in the figure of it [2]. Infinite wonderful digital signal processing technology to let our world full of changes, full of challenges

FM调制与解调

FM调制与解调系统 一、目的 FM在通信系统中的使用非常广泛。FM广泛应用于高保真音乐广播、电视伴音信号的传输、卫星通信和蜂窝电话系统等。 本设计主要是利用MATLAB集成环境下的M文件，编写程序来实现FM调制与解调过程，并分别绘制出基带信号，载波信号，已调信号的时域波形；再进一步分别绘制出相干解调后解调基带信号的时域波形。该设计使用系统开发平台为Windows XP ,程序运行平台使用Windows XP,程序设计语言采用MATLAB，运行程序完成对FM调制和解调结果的观察。通过该本次设计，达到了实现FM信号调制和解调系统的仿真目的。 二、工作原理与计算 通信系统的作用就是将信息从信息源发送到一个或多个目的地。对于任何个通信系统，均可视为由发送端、信道和接收端三大部分组成（如图1所示）。 图1 通信系统一般模型 信息源的作用是把各种信息转换成原始信号，发送设备的作用产生适合传输的信号，信息源和发送设备统称为发送端。发送端将信息直接转换得到的较低频率的原始电信号称为基带信号。通常基带信号

不宜直接在信道中传输。因此，在通信系统的发送端需将基带信号的频谱搬移（调制）到适合信道传输的频率范围内进行传输。这就是调制的过程。信号通过信道传输后，具有将信号放大和反变换功能的接收端将已调制的信号搬移（解调）到原来的频率范围，这就是解调的过程。 调制过程是一个频谱搬移的过程，它是将低频信号的频谱搬移到载频位置。而解调是将位于载频的信号频谱再搬回来，并且不失真地恢复出原始基带信号。在本仿真的过程中我们选择用非相干解调方法进行解调。 2.1 FM调制原理 调制在通信系统中具有十分重要的作用。一方面，通过调制可以把基带信号的频谱搬移到所希望的位置上去，从而将调制信号转换成适合于信道传输或便于信道多路复用的已调信号。另一方面，通过调制可以提高信号通过信道传输时的抗干扰能力，同时，它还和传输效率有关。具体地讲，不同的调制方式产生的已调信号的带宽不同，因此调制影响传输带宽的利用率。可见，调制方式往往决定一个通信系统的性能 2.2 FM解调原理 调制信号的解调分为相干解调和非相干解调两种。相干解调仅仅适用于窄带调频信号，且需同步信号，故应用范围受限；而非相干解调不需同步信号，且对于NBFM信号和WBFM信号均适用，因此是FM 系统的主要解调方式。。

数字信号处理的新技术及发展

数字信号处理的新技术及发展 摘要：数字信号处理是一门涉及许多学科而又广泛应用于许多领域的新兴学科。本文简述了数字信号处理技术的发展过程，分析了数字信号处理技术在多个领域应用状况，介绍了数字信号处理技术的最新发展，对数字信号处理技术的发展前景进行了展望。 关键词：信号数字信号处理信息技术DSP 0引言 自从数字信号处理（Digital Signal Processor）问世以来，随着计算机和信息技术的飞速发展，数字信号处理技术应运而生，并到迅速的发展。由于它具有高速、灵活、可编程、低功耗和便于接口等特点，已在图形、图像处理，语音、语言处理，通用信号处理，测量分析，通信等领域发挥越来越重要的作用。随着技术成本的降低，控制界已对此产生浓厚兴趣，已在不少场合得到成功应用。 1数字信号处理技术的发展历程 DSP的发展大致分为三个阶段： 在数字信号处理技术发展的初期（二十世纪50-60年代），人们只能在微处理器上完成数字信号的处理。直到70年代，有人才提出了DSP的理论和算法基础。一般认为，世界上第一个单片DSP芯片应当是1978年AMI公司发布的S281l。1979年美国Intel公司发布的商用可编程器件2920是DSP芯片的一个重要里程碑。这两种芯片内部都没有现代DSP芯片所必须有的单周期乘法器。1980年，日本NEC公司推出的mPD7720是第一个具有硬件乘法器的商用DSP芯片，从而被认为是第一块单片DSP器件。 随着大规模集成电路技术的发展，1982年美国德州仪器公司推出世界上第一代DSP芯片TMS32010及其系列产品，标志了实时数字信号处理领域的重大突破。Ti公司之后不久相继推出了第二代和第三代DSP芯片。90年代DSP发展最快。Ti公司相继推出第四代、第五代DSP芯片等。 随着CMOS技术的进步与发展，日本的Hitachi公司在1982年推出第一个基于CMOS工艺的浮点DSP芯片，1983年日本Fujitsu公司推出的MB8764，其指

FM信号的调制与解调

探究FM信号的调制与解调 方波的调制： clear all ts=0.001; %信号抽样时间间隔 t=0:ts:10-ts; %时间向量 fs=1/ts; %抽样频率 df=fs/length(t); %fft的频率分辨率 msg=square(4*t); msg2=reshape(msg.',1,length(t)); Pm=fft(msg2)/fs; %求消息信号的频谱 f=-fs/2:df:fs/2-df; subplot(2,1,1) plot(t,fftshift(abs(Pm))) title('消息信号频谱') int_msg(1)=0; %消息信号积分 for ii=1:length(t)-1 int_msg(ii+1)=int_msg(ii)+msg2(ii)*ts; end kf=50; fc=250; %载波频率 Sfm=cos(2*pi*fc*t+2*pi*kf*int_msg); %调频信号 Pfm=fft(Sfm)/fs; % FM信号频谱 subplot(2,1,2) plot(f,fftshift(abs(Pfm))) % 画出已调信号频谱 title('FM信号频谱') Pc=sum(abs(Sfm).^2)/length(Sfm) %已调信号功率 Ps=sum(abs(msg2).^2)/length(msg2) %消息信号功率 fm=50; betaf=kf*max(msg)/fm % 调制指数 W=2*(betaf+1)*fm % 调制信号带宽

012345678910 02 4 6 消息信号频谱 -500-400-300-200-1000100200300400500 01 2 3 FM 信号频谱 已调信号的功率：Pc =0.5000 消息信号的功率：Ps =1 调制指数：betaf =1 调制信号的带宽：W =200 正弦信号的FM 调制： clear all ts=0.001; %信号抽样时间间隔 t=0:ts:10-ts; %时间向量 fs=1/ts; %抽样频率 df=fs/length(t); %fft 的频率分辨率 msg=sin(2*pi*t); msg2=reshape(msg.',1,length(t)); Pm=fft(msg2)/fs; %求消息信号的频谱 f=-fs/2:df:fs/2-df; subplot(2,1,1) plot(t,fftshift(abs(Pm))) title('消息信号频谱') int_msg(1)=0; %消息信号积分 for ii=1:length(t)-1 int_msg(ii+1)=int_msg(ii)+msg2(ii)*ts; end kf=50;

3数字信号处理器

Words and Expressions follow v.遵循memory n.存储器 register n.寄存器access v.访问 overlap v. 重叠pipelining n. 流水线操作multiplier n. 乘法器accumulator n. 累加器shifter n.移位器reference n. 寻址mantissa n.尾数exponent n. 指数 cycle n. 机器周期customize v.定制，用户化package v.封装 digital signal processor 数字信号处理器von Neumann architecture 冯·诺伊曼结构shared single memory 单一共享存储器program instruction 程序指令 harvard architecture 哈佛结构 fetch from 从…获取 circular buffer 循环缓冲区，环形缓冲区address generator 地址产生器 fixed point 定点 floating point 浮点 binary point 二进制小数点 available precision 可用精度 dynamic range 动态范围 scale range 量程 smallest Resolvable Difference 最小分辨率scientific notation 科学计数法assembly language 汇编语言 multi-function instructions 多功能指令parallel architecture 并行结构 looping scheme 循环机制 sampling frequency 采样频率on-chip memory 片内存储器 well-matched 非常匹配 software tools 软件开发工具 low level programming language 低级编程语言high level programming language 高级编程语言third party software 第三方软件 board level product 板级产品 data register 数据寄存器 ALU=Arithmetic Logical Unit 运算逻辑单元program sequencer 程序定序器 peripheral sections 外设 single integrated circuit 单片集成电路 cellular telephone 蜂窝电话 printed circuit board 印刷电路板 licensing agreement 专利使用权转让协定custom devices 定制器件 extra memory 附加存储器 stand alone 单机 third party developer 第三方开发商multimedia operations 多媒体操作 merged into 融合 calculation-intensive algorithm运算密集型算法

信号的相位调制与解调概要

MATLAB仿真信号的相位调制与解调 专业：通信与信息系统 姓名：赵* 学号:********* 指导老师：****教授

摘要 Psk调制是通信系统中最为重要的环节之一，Psk调制技术的改进也是通信系统性能提高的重要途径。本文首先分析了数字调制系统的基本调制解调方法，然后，运用Matlab及附带的图形仿真工具——Simulink设计了这几种数字调制方法的仿真模型。通过仿真，观察了调制解调过程中各环节时域和频域的波形，并结合这几种调制方法的调制原理，跟踪分析了各个环节对调制性能的影响及仿真模型的可靠性。最后，在仿真的基础上分析比较了各种调制方法的性能，并通过比较仿真模型与理论计算的性能，证明了仿真模型的可行性。另外，本文还利用Matlab的图形用户界面（GUI）功能为仿真系统设计了一个便于操作的人机交互界面，使仿真系统更加完整，操作更加方便。 关键词：数字调制；分析与仿真；Matlab；Simulink；PSK；QPSK；

1.数字调制技术 (2) 2.PSK调制系统 (3) 2.1 QPSK调制部分，原理框图如图七所示 (6) 2.2 QPSK解调部分，原理框图如图八所示： (8) 3.用Simulink实现PSK调制 (9) 3.1 2PSK仿真 (9) 3.1.1调制 (9) 3.1.2 解调仿真 (12) 3.2 QPSK仿真 (13) 3.2.1 QPSK调制框图 (13) 参考文献 (18)

1.数字调制技术 通信按照传统的理解就是信息的传输与交换。在当今信息社会，通信则与遥感，计算技术紧密结合，成为整个社会的高级“神经中枢”。没有通信，人类社会是不可想象的。一般来说，社会生产力水平要求社会通信水平与之相适应。若通信水平跟不上，社会成员之间的合作程度就受到限制。可见，通信是十分重要的。 通信传输的消息是多种多样的，可以是符号的，文字的，数据和图像的等等。各种不同的消息可以分为两类：一类称为离散消息；另一类称为连续消息。离散消息的状态是可数的或离散的，比如符号，文字或数据等。离散消息也称数字消息。而连续消息则是其状态连续变化的消息，例如，连续变化的语音，图像等。连续消息也称模拟消息。因此按照信道中传输的是模拟信号还是数字信号可以将通信系统分为模拟通信系统和数字通信系统。 数字通信有以下突出的特点：第一，数字信号传输时，信道噪声或干扰所造成的差错，原则上是可以控制的。第二，当需要保密的时候，可以有效的对基带信号进行人为的“扰乱”，即加上密码。 数字通信系统可以用下图表示： →→→→→→→→信数信信数信 信源 道 字受道源字信 息编编调 解译译信 源 码码调码码者 制 道 器 器 器 器 器 器 图一 数字通信在近20年来得到了迅速的发展，其原因是： （1） 抗干扰能力强 （2） 便于进行各种数字信号处理 （3） 易于实现集成化 （4） 经济效益正赶上或超过模拟通信 （5） 传输与交换可结合起来，传输电话与传输数据也可结合起来，成为一个 统一整体，有利于实现综合业务通信网。

利用MATLAB实现信号的AM调制与解调

郑州轻工业学院 课程设计任务书 题目利用MATLAB实现信号的AM调制与解调专业、班级电子信息工程级班学号姓名 主要内容、基本要求、主要参考资料等： 主要内容： 利用MATLAB对信号 () () ?? ? ? ?≤ = 其他 ,0 t , 100 2t t Sa t m 进行AM调制，载波信号 频率为1000Hz，调制深度为0.5。t0=0.2;首先在MATLAB中显示调制信号的波形和频谱，已调信号的波形和频谱，比较信号调制前后的变化。然后对已调信号解调，并比较解调后的信号与原信号的区别。 基本要求： 1、掌握利用MATLAB实现信号AM调制与解调的方法。 2、学习MATLAB中信号表示的基本方法及绘图函数的调用，实现对常用连续时间信号的可视化表示。 3、加深理解调制信号的变化；验证信号调制的基本概念、基本理论，掌握信号与系统的分析方法。 主要参考资料： 1、王秉钧等. 通信原理[M].北京：清华大学出版社，2006.11 2、陈怀琛.数字信号处理教程----MATLAB释义与实现[M].北京：电子工业出版社,2004. 完成期限：2014.6.9—2014.6.13 指导教师签名： 课程负责人签名： 2014年6月5日

目录 摘要 (1) 1.matlab简介 (2) 1.1matlab基本功能 (2) 1.2matlab应用 (2) 2.系统总体设计方案 (4) 2.1调制信号 (4) 2.1.1 matlab实现调制信号的波形 (4) 2.1.2 matlab实现调制信号的频谱 (4) 2.1.3 matlab实现载波的仿真 (5) 2.2信号的幅度调制 (6) 2.2.1信号的调制 (6) 2.2.2幅度调制原理 (6) 2.2.3 matlab实现双边带幅度调制 (8) 2.2.4 matlab实现已调信号的频谱图 (8) 2.2.5 幅度调制前后的比较 (9) 2.3已调信号的解调 (9) 2.3.1 AM信号的解调原理及方式 (9) 2.3.2 matlab实现已调信号的解调 (11) 2.3.3信号解调前后的比较 (12) 结论与展望 (13) 参考文献 (14) 附录 (15)

数字信号处理

电气与电子信息工程学院 数字信号处理课程设计报告 设计题目：IIR数字滤波器 专业班级：******* 学生姓名：************* 学号：**************** 指导教师：******************* 设计时间：2014.01.06－2014.01.10 一、设计目的 数字滤波是数字信号分析中最重要的组成部分之一，与模拟滤波相比，它具有精度和稳定性高、系统函数容易改变、灵活性强、便于大规模集成和可实现多维滤波等特点。

课程设计是理论学习的延伸，是掌握所学知识的一种重要手段，对于贯彻理论联系实际、提高学习质量、塑造自身能力等于有特殊作用。本次课程设计一方面通过MATLAB 仿真设计内容，使我们加深对理论知识的理解，同时增强其逻辑思维能力，另一方面对课堂所学理论知识作一个总结和补充。 二、设计内容 1. 设计题目：IIR 数字滤波器的设计 设计内容：已知通带截止频率kHz f p 2.0=,通带最大衰减dB P 1=α,阻带截止频率kHz f s 3.0=，阻带最小衰减dB s 25=α，T=1ms ，按照以上技术要求，用脉冲响应不变法和双线性变换法设计巴特沃斯数字低通滤波器，并观察所设计数字滤波器的幅频特性曲线。 三、设计原理 3.1数字低通滤波器的设计原理 滤波器从广义上来说对特定的频点或频点以外的频率进行有效滤波的电路，这种电路保留输入信号中的有用信息，滤除不需要的信息，从而达到信号的检测、提取、识别等不同的目的。如果处理的信号是时域离散信号，那么相应的处理系统就称为数字滤波器，由于在实际工作中被处理的信号都是幅度量化的数字信号，因此，数字滤波器实际上是用有限精度的算法实现一个线性时不变的时域离散系统。 在许多科学技术领域中，广泛应用线性滤波和频谱分析对信号进行加工处理，模拟滤波是处理连续信号，数字滤波则是处理离散信号，而后者是在前者的基础上发展起来的。我们知道，无源或有源模拟滤波器是分立元件构成的线性网络，他们的性能可以用线性微分方程来描述，而数字滤波器是个离散线性系统， 要用差分方程来描述，并以离散变换方法来分析。这些方程组可以用专用的或通用的数字计算机进行数字运算来实现。因此，数字滤波器的滤波过程是一个计算过程，它将输入信号的序列数字按照预定的要求转换成输出数列。 数字滤波器是一种用来过滤时间离散信号的数字系统，通过对抽样数据进行数学处理来达到频域滤波的目的。数字滤波器，是指输入、输出均为数字信号，通过数值运算处理改变输入信号所含频率成分的相对比例，或者滤除某些频率成分的数字器件或程序。因此，数字滤波的概念和模拟滤波相同，只是信号的形式和实现滤波方法不同。正因为数字滤波通过数值运算实现滤波，所以数字滤波器处理精度高、稳定、体积小、重量轻、灵活、不存在阻抗匹配问题，可以实现模拟滤波器无法实现的特殊滤波功能。如果要处理的是模拟信号，可以通过A/DC 和D/AC ，在信号形式上进行匹配转换，同样可以使用数字滤波器对模拟信号进行滤波。 数字滤波器的种类很多，分类方法也不同，滤波器在功能上总的可分为四 类，即低通(LP)、高通(HP)、带通(BP)、带阻(BS)滤波器等，每一种又有模拟滤波器和数字滤波器两种形式。如果滤波器的输人和输出都是离散时间信号，则该滤波器的冲击响应也必然是离散的，这种滤波器称之为数字滤波器。 3.2变换方法的原理

dsp公司各主流芯片比较.doc

DSP芯片介绍及其选型 引言 DSP芯片也称数字信号处理器，是一种特别适合于进行数字信号处理运算的微处理器具，其主机应用是实时快速地实现各种数字信号处理算法。根据数字信号处理的要求，DSP芯片一般具有如下主要特点： （1）在一个指令周期内可完成一次乘法和一次加法； （2）程序和数据空间分开，可以同时访问指令和数据； （3）片内具有快速RAM，通常可通过独立的数据总线在两块中同时访问； （4）具有低开销或无开销循环及跳转的硬件支持； （5）快速的中断处理和硬件I/O支持； （6）具有在单周期内操作的多个硬件地址产生器； （7）可以并行执行多个操作； （8）支持流水线操作，使取指、译码和执行等操作可以重叠执行。 在我们设计DSP应用系统时，DSP芯片选型是非常重要的一个环节。在DSP系统硬件设计中只有选定了DSP芯片，才能进一步设计其外围电路及系统的其他电路。因此说，DSP芯片的选择应根据应用系统的实际需要而确定，做到既能满足使用要求，又不浪费资源，从而也达到成本最小化的目的。 DSP实时系统设计和开发流程如图1所示。

主要DSP芯片厂商及其产品 德州仪器公司 众所周知，美国德州仪器（Texas Instruments，TI）是世界上最知名的DSP芯片生产厂商，其产品应用也最广泛，TI公司生产的TMS320系列DSP芯片广泛应用于各个领域。TI公司在1982年成功推出了其第一代DSP芯片TMS32010，这是DSP应用历史上的一个里程碑，从此，DSP 芯片开始得到真正的广泛应用。由于TMS320系列DSP芯片具有价格低廉、简单易用、功能强大等特点，所以逐渐成为目前最有影响、最为成功的DSP系列处理器。 目前，TI公司在市场上主要有三大系列产品： （1）面向数字控制、运动控制的TMS320C2000系列，主要包括TMS320C24x/F24x、TMS320LC240x/LF240x、TMS320C24xA/LF240xA、TMS320C28xx等。 （2）面向低功耗、手持设备、无线终端应用的TMS320C5000系列，主要包括TMS320C54x、TMS320C54xx、TMS320C55x等。 （3）面向高性能、多功能、复杂应用领域的TMS320C6000系列，主要包括TMS320C62xx、TMS320C64xx、TMS320C67xx等。

SSB信号调制解调(滤波法)

%SSB信号调制解调 clear;clc; f0 = 1; %信源信号频率(Hz) E0 = 1; %信源信号振幅(V) E = 1; %载波分量振幅(V) fc = 10; %载波分量频率（Hz） t0 = 1; %信号时长 snr = 15; %解调器输入信噪比dB dt = 0.003; %系统时域采样间隔 fs = 1/dt; %系统采样频率 df = 0.001; %所需的频率分辨率 t = 0:dt:t0; Lt = length(t); %仿真过程中，信号长度 snr_lin = 10^(snr/10);%解调器输入信噪比 %-------------画出调制信号波形及频谱 %产生模拟调制信号 m = E*cos(2*pi*f0*t); L = min(abs(m));%包络最低点 R = max(abs(m));%包络最高点 %画出调制信号波形和频谱 clf; figure(1); %% %画出调制信号波形 subplot(411); plot(t,m(1:length(t))); axis([0,t0,-R-0.3,R+0.3]);%设置坐标范围 xlabel('t');title('调制信号'); set(gca,'YTick',-R:1:R); subplot(412); [M,m,df1,f] = T2F_new(m,dt,df,fs); %求出调制信号频谱 [Bw_eq] = signalband(M,df,t0); %求出信号等效带宽 f_start_low = fc - Bw_eq; %求出产生下边带信号的带通滤波器的起始频率f_cutoff_low = fc; %求出产生下边带信号的带通滤波器的截止频率f_start_high = fc; %求出产生上边带信号的带通滤波器的起始频率f_cutoff_high = fc + Bw_eq; %求出产生上边带信号的带通滤波器的截止频率 plot(f,fftshift(abs(M))); %画出调制信号频谱%M：傅里叶变换后的频谱序列

MATLAB实现信号的调制与解调

实验8 信号调制与解调 [实验目的] 1． 了解用MATLAB 实现信号调制与解调的方法。 2． 了解几种基本的调制方法。 [实验原理] 由于从消息变换过来的原始信号具有频率较低的频谱分量，这种信号在许多信道中不适宜传输。因此，在通信系统的发送端通常需要有调制过程，而在接收端则需要有反调制过程——解调过程。 所谓调制，就是按调制信号的变化规律去改变某些参数的过程。调制的载波可以分为两类：用正弦信号作载波；用脉冲串或一组数字信号作为载波。最常用和最重要的模拟调制方式是用正弦波作为载波的幅度调制和角度调制。本实验中重点讨论幅度调制。 幅度调制是正弦型载波的幅度随调制信号变化的过程。设正弦载波为 )cos()(o c t A t S ??+= 式中 c ?——载波角频率 o ?——载波的初相位 A ——载波的幅度 那么，幅度调制信号（已调信号）一般可表示为 )cos()()(o c m t t Am t S ??+= 式中，m(t)为基带调制信号。 在MATLAB 中，用函数y=modulate(x,fc,fs,’s’)来实现信号调制。其中fc 为载波频率，fs 为抽样频率，’s’省略或为’am -dsb-sc’时为抑制载波的双边带调幅，’am -dsb-tc’为不抑制载波的双边带调幅，’am -ssb’为单边带调幅，’pm’为调相，’fm’为调频。 [课上练习] 产生AM FM PM signals [实验内容] 0. 已知信号sin(4)()t f t t ππ=，当对该信号取样时，求能恢复原信号的最大取样周期。

设计MATALB 程序进行分析并给出结果。 1． 有一正弦信号)256/2sin()(n n x π=, n=[0:256]，分别以100000Hz 的载波和 1000000Hz 的抽样频率进行调幅、调频、调相，观察图形。 2． 对题1中各调制信号进行解调（采用demod 函数），观察与原图形的区别 3． 已知线性调制信号表示式如下： ⑴ t t c ?cos cos Ω ⑵ t t c ?cos )sin 5.01(Ω+ 式中Ω=6c ?，试分别画出它们的波形图和频谱图 4． 已知调制信号)4000cos()200cos()(t t t m ππ+=，载波为cos104t ，进行单边带 调制，试确定单边带信号的表示式，并画出频谱图。 [实验要求] 1 自行编制完整的实验程序，实现对信号的模拟，并得出实验结果。 2 在实验报告中写出完整的自编程序，并给出实验结果和分析，学习demod 函数对调制信号进行解调的分析。 对1，2题解答，程序如下： clc;close all;clear; % Fm=10;Fs=1000;Fc=100;N=1000;k=0:N-1; % t=k/Fs; n=[0:256];Fc=100000;Fs=1000000;N=1000; xn=abs(sin(2*pi*n/256)); % x=abs(sin(2.0*pi*Fm*t));xf=abs(fft(x,N)); xf=abs(fft(xn,N)); y2=modulate(xn,Fc,Fs,'am'); subplot(211); plot(n(1:200),y2(1:200)); xlabel('时间(s)');ylabel('幅值');title('调幅信号'); yf=abs(fft(y2,N)); subplot(212);stem(yf(1:200));xlabel('频率(H)');ylabel('幅值');

DSP及其系统实现(精)

DSP及其系统实现 数字信号处理(Digital Signal Processing，简称DSP是一门涉及许多学科而又广泛应用于许多领域的新兴学科。20世纪60年代以来，随着计算机和信息技术的飞速发展，数字信号处理技术应运而生并得到迅速的发展。数字信号处理是一种通过使用数学技巧执行转换或提取信息，来处理现实信号的方法，这些信号由数字序列表示。在过去的二十多年时间里，数字信号处理已经在通信等领域得到极为广泛的应用。德州仪器、Freescale等半导体厂商在这一领域拥有很强的实力。 DSP的开发工具 数字信号处理器（DSP）作为一种可编程专用芯片，是数字信号处理理论实用化过程的重要技术工具，在语音处理、图像处理等技术领域得到了广泛的应用。但对于算法设计人员来讲，利用汇编语言或C 语言进行DSP 功能开发，具有周期长、效率低的缺点，不利于算法验证和产品的快速开发。 由Ti公司提供专业的开发工具CCS，自带DSP/BIOS操作系统，能够直接编写适合DSP开发工程及文件，满足DSP程序设计要求。 由MathWorks 公司和TI 公司联合开发的DSPMATLAB Link for CCS Development Tools（简称CCSLink）是MATLAB6.5 版本（Release13）中增加的一个全新的工具箱，它提供了MATLAB、CCS 和DSP 目标板的接口，利用此工具可以像操作MATLAB变量一样来操作DSP 器件的存储器和寄存器，使开发人员在MATLAB 环境下完成对DSP 的操作，从而极大地提高DSP 应用系统的开发进程。 MATLAB 具有强大的分析、计算和可视化功能，利用MATLAB 提供的数十个专业工具箱，可以方便、灵活地实现对自动控制、信号处理、通信系统等的算法分析和仿真，是算法设计人员和工程技术人员必不可少的软件工具。 DSP系统的设计过程 DSP系统的设计还没有非常好的正规设计方法。 在设计DSP系统之前，首先必须根据应用系统的目标确定系统的性能指标、信号处理的要求，通常可用数据流程图、数学运算序列、正式的符号或自然语言来描述。第二步是根据系统的要求进行高级语言的模拟。一般来说，为了实现系统的最终目标，需要对输入的信号进行适当的处理，而处理方法的不同会导致不同的系统性能，要得到最佳的系统性能，就必须在这一步确定最佳的处理方法，即数字信号处理的算法（Algo rithm），因此这一步也称算法模拟阶段。例如，语音压缩编码算法就是要在确定的压缩比条件下，获得最佳的合成语音。算法模拟所用的输入数据是实际信号经采集而获得的，通常以计算机文件的形式存储为数据文件。如语音压缩编码算法模拟时所用的语音信号就是实际采集而获得并存储为计算机文件形式的语音数据文件。有些算法模拟时所用的输入数据并不一定要是实际采集的信号数据，只要能够验证算法的可行性，输入假设的数据也是可以的。 在完成第二步之后，接下来就可以设计实时DSP系统，实时DSP系统的设计包括硬件设计和软件设计两个方面。硬件设计首先要根据系统运算量的大小、对运算精度的要求、系统成本限制以及体积、功耗等要求选择合适的DSP芯片。然后设计DSP芯片的外围电路及其他电路。软件设计和编程主要根据系统要求和所选的DSP芯片编写相应的DSP汇编程

PSK数字信号的调制与解调分享

信息对抗大作业 一、实验目的。 使用MATLAB构成一个加性高斯白噪声情况下的2psk调制解系统，仿真分析使用信道编码纠错和不使用信道编码时，不同信道噪声比情况下的系统误码率。 二、实验原理。 数字信号的传输方式分为基带传输和带通传输，在实际应用中，大多数信道具有带通特性而不能直接传输基带信号。为了使数字信号在带通信道中传输，必须使用数字基带信号对载波进行调制，以使信号与信道的特性相匹配。这种用数字基带信号控制载波，把数字基带信号变换为数字带通信号的过程称为数字调制。 数字调制技术的两种方法：①利用模拟调制的方法去实现数字式调制，即把数字调制看成是模拟调制的一个特例，把数字基带信号当做模拟信号的特殊情况处理；②利用数字信号的离散取值特点通过开关键控载波，从而实现数字调制。这种方法通常称为键控法，比如对载波的相位进行键控，便可获得相移键控（PSK）基本的调制方式。 图1相应的信号波形的示例 101 作为360180度，也就是反相。当传输数字信号时，"1" 也就带上了信息。 相移键控是利用载波的相位变化来传递数字信息，而振幅和频率保持不变。在2PSK中，通常用初始相位0和π分别表示二进制“1”和“0”。因此，2PSK信号的时域表达式为 (t)=Acost+) 其中，表示第n个符号的绝对相位： = 因此，上式可以改写为 图22PSK信号波形 解调原理 2PSK信号的解调方法是相干解调法。由于PSK信号本身就是利用相位传递信息的，所以在接收端必须利用信号的相位信息来解调信号。下图2-3中给出了一种2PSK信号相干接收设备的原理框图。图中经过带通滤波的信号在相乘器中与本地载波相乘，然后用低通滤波器滤除高频分量，在进行抽样判决。判决器是按极性来判决的。即正抽样值判为1，负抽样值判为0. 2PSK信号相干解调各点时间波形如图3所示.当恢复的相干载波产生180°倒相时,解调出的数字基带信号将与发送的数字基带信号正好是相反,解调器输出数字基带信号全部出错. 图32PSK信号相干解调各点时间波形