2025年通信原理课程设计报告(五篇)

通信原理课程设计报告篇一

塔里木大学信息工程学院课程设计

前言

matlab语言由于其语法的简洁性，代码接近于自然数学描述方式，以及具有丰富的专业函数库等诸多优点，吸引了众多科学研究工作者，越来越成为科学研究、数值计算、建模仿真，以及学术交流的事实标准。

simulink作为matlab语言上的一个可视化建模仿真平台，起源于对自动控制系统的仿真需求，它采用方框图建模的形式，更加贴近于工程习惯。

simulink 是基于 matlab的框图设计环境，可以用来对各种动态系统进行建模、分析和仿真，它的建模范围广泛，可以针对任何能够用数学来描述的系统进行建模，如航空航天动力学系统、卫星控制制导系统、通信系统、船舶及汽车等，其中包括了连续、离散、条件执行、事件驱动、单速率、多速率和混杂系统等。

simulink 提供了利用鼠标拖动的方法建立系统框图模型的图形界面，而且 simulink 还提供了丰富的功能块以及不同的专业模块集合，利用 simulink 几乎可以做到不用写一行代码完成整个动态系统的建模工作。

随着matlab/simulink通信、信号处理专业函数库和专业工具箱的成熟，它们逐渐为广大通信技术领域的专家学者和工程师所熟悉，在通信理论研究、算法设计、系统设计、建模仿真和性能分析验证等方面的应用也更加广泛。

利用simulink实现模拟信号数字化，能够以非常直观的方框图方式形象地对通信系统进行建模，通信系统可以分为模拟通信系统和数字通信系统两类。与模拟通信系统相比，数字通信系统具有抗干扰能力强、便于同计算机连接、保密性强、易于集成化等优点，其应用日益广泛，已成为现代通信发展的主流。然而自然界的信息源多数产生的是模拟信号。那么在利用数字通信系统传输模拟信号时，首先要将模拟信号抽样，使其成为一系列时间上离散的抽样值，再将抽样值量化、编码，从而完成模拟信号的数字化，然后再用数字通信方式传输。在接受端则要进行相反的变换，将接受到的数字信号恢复成模拟信号即可。最终实现模拟信号的数字化。

工程概况

本次课程设计的主要概况是了解模拟信号转换成数字信号的过程。主要概况是利用 matlab中的simulink 进行模拟仿真设计，对模拟信号进行抽样、量化、编码，从而实现模拟信号数字化，完成调制信号分析，并绘制相关的波形图及频谱图，分析信号波形及其频谱特点。

正文

3.1 设计目的与意义

利用matlab/simulink模拟仿真，熟悉该仿真工具。通过课程设计来更好的掌握课本的相关知识，对模拟信号进行抽样、量化、编码，从而实现模拟信号数字化，掌握模拟信号转换成数字信号的基本过程，从而了解通信原理的相关知识，提高自己分析问题、实践创新等各方面能力，进一步巩固课本上的知识。

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3.2 设计方法和内容

3.2.1 抽样定理与仿真

抽样是把时间上连续的模拟信号变成一系列时间上离散的抽样值的过程。连续信号在时间上离散化的抽样过程如图1所示。

图1 抽样过程

设时间连续信号f(t)，其最高截止频率为f

m如果用时间间隔为

ts1/2fm的开关信号对f(t)进行抽样，则f(t)就可被样值信号fs(t)f(nts)来唯一地表示。或者说，要从样值序列无失真地恢复原时间连续信号，其抽样频率应选为fs2fm，这就是著名的奈奎斯特抽样定理、简称抽样定理。

根据信号是低通型的还是带通型的，抽样定理分低通抽样定理和带通抽样定理；根据用来抽样的脉冲序列是等间隔的还是非等间隔的，又分均匀抽样定理和非均匀抽样；根据抽样的脉冲序列是冲击序列还是非冲击序列，又可分理想抽样和实际抽样。

下面是对抽样信号进行matlab/simulink仿真，原理图如图2所示,sine wave来自simulik模块的sources部分，pulse generator来自simulik模块的sources部分，product来自simulik模块的commonly used blocks部分，constant来自simulik模块的sources部分，scope自simulik模块的commonly used blocks部分。

图2 抽样信号原理图

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图中各个模块的作用、参数设置如下：

(1)sine wave是一个正弦波信号，正弦波的频率设置为f=1赫兹，幅值a=1。

（2）pulse generator是一个脉冲发生器，产生脉冲信号，其中的参数amplitude代表 脉冲（方波）的幅值，period代表周期（一个完整波的长度），pulse width代表脉冲宽度，用%表示在这个周期里占的比重，phase delay代表初始相位偏离原点的距离，此图中周期为0.025，幅值为1.5。脉冲宽度为50%，偏离原点的距离是0。

（3）produt是乘运器。

（4）constant是一个常数信号。

（5）scope示波器，用来显示各个仿真信号的时域波形图。信号的仿真时域波形图为如图3所示

图3 仿真时域波形图

图3所示为平顶抽样的仿真图，图中黄色的线是原始正弦波信号，蓝色线为原始方波脉冲信号，正弦波信号与脉冲信号通过相乘器，经过取样形成如红色曲线所示的叠加信号，实现了一个简单的取样过程。3.2.2 量化原理与仿真

量化是把幅度上仍连续（无穷多个取值）的抽样信号进行幅度离散，即指定m个规定的电平，把抽样值用最接近的电平表示；利用预先规定的有限个电平来表示模拟信号抽样值的过程称为量化。时间连续的模拟信号经抽样后的样值序列，虽然在时间上离散，但在幅度上仍然是连续的，即抽样值m(kt)可以取无穷多个可能值，因此仍属模拟信号。如果用n位二进制码组来表示该样值的大小，以便利用数字传输系统来传输的话，那么, n位二进制码组只能同m=2n个电平样值相对应，而不能同无穷多个可能取值相对应。这就需要把取值无限的抽样值划分成有限的m个离散电平，此电平被称为量化电平。

量化间隔是均匀的，这种量化称为均匀量化。还有一种是量化间隔不均匀的非均匀量化，非均匀量化克服了均匀量化的缺点，是语音信号实际应用的量化方式。

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1、均匀量化

把输入信号的取值域按等距离分割的量化称为均匀量化。在均匀量化中，每个量化区间的量化电平均取在各区间的中点，其量化间隔δi取决于输入信号的变化范围和量化电平数。若设输入信号的最小值和最大值分别用a和b表示, 量化电平数为m，则均匀量化时的量化间隔为iba，量化器输出为mqqi，mi1mmi，式中, mi是第i个量m化区间的终点（也称分层电平），可写成miai，qi是第i个量化区间的量化电平，可表示为qim1mi12，i1,2,...,m。

2、非均匀量化

非均匀量化是一种在整个动态范围内量化间隔不相等的量化。换言之，非均匀量化是根据输入信号的概率密度函数来分布量化电平，以改善量化性能。由均方误差式即nqe[(mmq)](xmq)2f(x)d(x)。

2非均匀量化的特点是：

信号幅度小时，量化间隔小其量化误差也小；信号幅度大时，量化间隔大，其量化误差也大。采用非均匀量化可以改善小信号的量化信噪比，可以做到在不增大量化级数n的条件下，使信号在较宽的动态范围内的（s/nq)db达到指标的要求。

利用matlab /simulink模拟量化的仿真原理图如图4所示，singal generrater来自simulink模块中的sources部分,a-law compressor来自communications blockset模块中的sourcecoding部分,quantizer decode来自siqnal processinq blockset模块中的quantizer部分,scalar quantizer来自siqnal processinq blockset模块中的quantizer部分,a—law expandershi来自communicationsblockset模块中的sourcecoding部分，integer to bit converter来自communications blockset模块中的utility blocks部分，to workspac来自simulink模块中的 sinks部分，scope来自simulink模块中的 sinks部分，terminator来自simulink模块中的 commonly used blocks部分。

图4 量化的仿真原理图

图中各个模块的作用、参数设置如下：

（1）singal generrater信号信号发生器。其主要作用是可以产生正弦、方波、锯齿波及 第4页，共8页

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任意波。本次实验中产生的是正弦波信号。正弦波的频率设置为f=1赫兹，幅值a=1。

（2）a—law compressor是a律压缩器，其主要作用是对信号进行压缩。取值为90。（3）quantizer decode是量化解码器，主要是对信号进行量化解码。（4）scalar quantizer是一个抽样量化编码器，抽样时间为0.1。（5）a—law expandershi a律解压器，取值为90。

（6）integer to bit converter是一个整型位变换器，每个字节数为20。（7）terminator是连接到没有连接的输入端。(8)simout是输出的数据

利用matlab /simulink模拟量化仿真后，信号发生器产生的正弦波和a律解压器产生的波形图即量化前信号如图5所示，利用抽样量化编码器，a律压缩器和量化解码器量化出来的信号如图6所示。

图5 量化前的信号

图6 量化后的信号

3.2.3 编码与仿真

把量化后的信号电平值变换成二进制码组的过程称为编码，其逆过程称为解码或译码。模拟信息源输出的模拟信号m(t)经抽样和量化后得到的输出脉冲序列是一个m进制（一般 第5页，共8页

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常用128或256）的多电平数字信号，如果直接传输的话，抗噪声性能很差，因此还要经过编码器转换成二进制数字信号(pcm信号)后，再经数字信道传输。在接收端，二进制码组经过译码器还原为m进制的量化信号，再经低通滤波器恢复原模拟基带信号，完成这一系列过程的系统如图7所示的脉冲编码调制（pcm）系统。其中，量化与编码的组合称为模/数变换器(a/d变换器)。

a / d变化m(t)抽样ms(t)低通滤波译码mq(t)

图7 pcm系统原理框图

量化mq(t)编码信道干扰m(t)抽样是按抽样定理把时间上连续的模拟信号转换成时间上离散的抽样信号；量化是把幅度上仍连续（无穷多个取值）的抽样信号进行幅度离散，即指定m个规定的电平，把抽样值用最接近的电平表示；编码是用二进制码组表示量化后的m个样值脉冲。综上所述，pcm信号的形成是模拟信号经过“抽样、量化、编码”三个步骤实现的。

在pcm中，每个波形样值都独立编码，与其他样值无关，这样，样值的整个幅值编码需要较多位数，比特率较高，造成数字化的信号带宽大大增加。

然而，大多数以奈奎斯特或更高速率抽样的信源信号在相邻抽样间表现出很强的相关性，有很大的冗余度。

利用信源的这种相关性，一种比较简单的解决方法是对相邻样值的差值而不是样值本身进行编码。

由于相邻样值的差值比样值本身小，可以用较少的比特数表示差值。

这样，用样点之间差值的编码来代替样值本身的编码，可以在量化台阶不变的情况下（即量化噪声不变），编码数显著减少，信号带宽大大压缩。

这种利用差值的pcm编码称为差分pcm（dpcm）。

如果将样值之差仍用n位编码传送，则dpcm的量化信噪比显然优于pcm系统。

实现差分编码的一个好办法是根据k个样值预测当前时刻的样值。

编码信号只是当前样值与预测值之间的差值的量化编码。

dpcm系统总的量化信噪比远大于量化器的信噪比。

因此, 要求dpcm系统达到与pcm系统相同的信噪比，则可降低对量化器信噪比的要求，即可减小量化级数，从而减少码位数，降低比特率。

下面主要利用matlab /simulink中的dpcm模块实现模拟信号数字化的仿真原理图如图8所示。

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图8 dpcm模拟信号数字化的仿真原理图

图中各个模块的作用、参数设置如下：

（1）singal generrater信号发生器。其主要作用是产生各种信号。本次实验中采用的正弦波信号。正弦波的频率设置为f=1赫兹。幅值a=1。（2）dpcm encoder是一个解码器，抽样时间为0.01。

（3）scope示波器，用来显示各个仿真信号的时域波形图。

（4）to workspace是将需要绘制波形的变量，通过to workspace传到工作区，时与其变量都要设置为同样的存储类型。

仿真波形图如图9所示，singal generrater来自simulink模块中的sources部分，to workspac来自simulink模块中的 sinks部分，terminator来自simulink模块中的co mmonly used blocks部分，constant来自simulink模块中的comm only used blocks部分，scope来自simulink模块中的 sinks部分。

图9 仿真波形图

如图所示基带信号为正弦波信号，调制后的信号为上图中红色的信号，量化编码后的信号为图中蓝色的信号。

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3.3 结论

这次课程设计，主要是利用matlab/simulink进行模拟信号数字化仿真，实现了模拟信号的数字化，其过程分三步走：一是抽样，按一定的抽样速率，把时间上一些连续的模拟信号变成时间上离散的抽样过程。二是量化，把幅度上仍连续（无穷多个取值）的抽样信号进行幅度离散，其中量化又有均匀量化和非均匀量化。均匀量化是输入信号的取值域等间隔划分的方法，它与信号的大小无关。在非均匀量化时，量化间隔是随信号抽样值的不同而变化的，它能提高小信号的信号量噪比。三是编码，把量化后的信号电平值变换成二进制码组，最终实现模拟信号的数字化。

致谢

在这次的课程设计过程中，我对matlab/simulink软件有了更熟悉的掌握并且我懂得了很多，课程设计不光是让我们去“设计”，更重要的是培养我们的能力！

本次课程设计我查阅书籍的重要性，通过翻阅书籍我找到了与我课设题目有关的内容，顺利进行了课程设计，我希望通过更多这样有价值的课设来充实自己。虽然课设中有很多困难，但经过指导老师的帮助和我的努力都一一克服了，增强了自信心。此外，在此特别感谢王会鲜老师，她耐心的给我讲解，仔细地给我分析，不厌其烦的帮我调适仿真，我非常感谢老师在课程设计中对我的帮助，如果没有老师的精心指导，我的课设也不会顺利完成，在次特别感谢王会鲜老师的耐心指导。

参考文献

[1]工程数学应用.北京:清华大学出版社，2002：92～99 [2]谭杨林.数字通信原理.北京:电子工业出版社，2001：69～70 [3] 吴家安.数字通信系统原理.西安:陕西教育出版社，2000 [4] 罗新民.现代通信原理.北京：电子工业出版社，2002 [5] 陈仁发.数字通信原理.北京：科学技术文献出版社，1994 [6] 通信仿真及应用实例.北京：人民邮电出版社,2003：89～96 [7] nk建模与仿真基础.北京：西安电子科技大学出版社,2002：97～120 [8] nk4建模及动态仿真.北京：电子工业出版社,2001:46～64

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通信原理课程设计报告篇二

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.............................................................................................1。

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pwelc。

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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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沈阳理工大学通信系统课程设计报告。

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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，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。

通信原理课程设计报告篇四

武汉理工大学《通信原理》课程设计说明书 增量调制的基本概念

在pcm系统中，为了得到二进制数字序列，要对量化后的数字信号进行编码，每个抽样量化值用一个码组（码字）表示其大小。码长一般为7位或8位，码长越大，可表示的量化级数越多，但编、解码设备就越复杂。那么能否找到其它更为简单的方法完成信号的模/数转换呢？

如图1.1所示：

f(t)′t)f（

0t11010111111000t二进制码序列t

编码后的数字信号图1.1 增量调制波形示意图

图中在模拟信号f(t)的曲线附近，有一条阶梯状的变化曲线f′(t),f′(t)与f(t)的形状相似。显然，只要阶梯“台阶”σ和时间间隔δt足够小，则f′(t)与f(t)的相似程度就会提高。对f′(t)进行滤波处理，去掉高频波动，所得到的曲线将会很好地与原曲线重合，这意味着f′(t)可以携带f(t)的全部信息（这一点很重要）。因此，f′(t)可以看成是用一个给定的“台阶”σ对f(t)进行抽样与量化后的曲线。我们把“台阶”的高度σ称为增量，用“1”表示正增量，代表向上增加一个σ；用“0”表示负增量，代表向下减少一个σ。

则这种阶梯状曲线就可用一个“0”、“1”数字序列来表示（如图1.1所示），也就是说，对f′(t)的编码只用一位二进制码即可。此时的二进制码序列不是代表某一时刻的抽样值，每一位码值反映的是曲线向上或向下的变化趋势。这种只用一位二进制编码将模拟信号变为数字序列的方法（过程）就称为增量调制（delta modulation），缩写为dm或δm调制。

增量调制最早由法国人de loraine于1946年提出，目的是简化模拟信号的武汉理工大学《通信原理》课程设计说明书

数字化方法。其主要特点是：

(1)在比特率较低的场合，量化信噪比高于pcm。

(2)抗误码性能好，能工作在误比特率为102～103的信道中，而pcm则要求信道的误比特率为104～106。

(3)设备简单，制造容易。

增量调制与pcm的本质区别是只用一位二进制码进行编码，但这一位码不表示信号抽样值的大小，而是表示抽样时刻信号曲线的变化趋向。

武汉理工大学《通信原理》课程设计说明书 δm的调制原理

如何在发送端形成f′(t)信号并编制成相应的二元码序列呢？仔细分析一下图1.1，比较在每个抽样时刻δt处的f(t)和f′(t)的值可以发现：（1）当f(iδt)>f′(iδt_)时，上升一个σ，发“1”码（2）当f(iδt)

根据上述分析，我们给出增量调制器框图如图2.1所示：

t(t)

f(t)＋∑－e(t)抽样 判决po(t)rc′t)f(积分器(a)增量调制器(编码器)框图(b)rc积分器图2.1 增量调制原理框图

f′(iδt)可以由编码输出的二进制序列反馈到一个理想的积分器以后得到。由于该积分器又具有解码功能，因此又称为本地解码器（译码器）。f(iδt)和f′(iδt)的差值，可以用一个比较电路（减法器）来完成。量化编码可以用一个双稳判决器来执行，并生成双极性二进制码序列。具体调制过程描述如下：

设f′(0-)=0（即t=0时刻前一瞬间的量化值为零），因此有： t=0时，e(0)=f(0)-f′(0-)>0，则po(0)=1 t=δt时，e(δt)=f(δt)-f′(δt_)>0，则po(δt)=1； t=2δt时，e(2δt)=f(2δt)-f′(2δt_)<0，则po(2δt)=0； t=3δt时，e(3δt)=f(3δt)-f′(3δt_)>0，则po(3δt)=1； t=4δt时，e(4δt)=f(4δt)-f′(4δt_)<0，则po(4δt)=0； t=5δt时，e(5δt)=f(5δt)-f′(5δt_)>0，则po(5δt)=1； t=6δt时，e(6δt)=f(6δt)-f′(6δt_)>0，则po(6δt)=1。

以此类推，即可得到如图2.2所示的波形。

武汉理工大学《通信原理》课程设计说明书

f(t)′t)f(t(t)(a)抽样脉冲0t2t3t4t5t6t7t8t9t10t11t12t13t14tt

(b)样值信号2t0t3t4t11t12t13t14t5t6t7t8t9t10tt图2.2 增量调制过程示意图

发现图2.2中的f′(t)和图1.1的波形不一样。其实，图1.1的阶梯波只是为了形象地说明增量调制原理，而实际积分器的输出波形如图2.3所示：

0t00t2t3t4t5t6t7t8t9t10t11t12t13t14tpo(t)11010111111000t′t)f((d)积分器输出信号

图2.3 积分器输出信号

武汉理工大学《通信原理》课程设计说明书 δm的解调原理

为了完成整个通信过程，发送端调制出的信号必须在接收端通过解调恢复出原始模拟信号。δm信号的解调比较简单，用一个和本地解码器一样的积分器即可。在接收端和发送端的积分器一般都是一个rc积分器。解调过程就是图2.2和图2.3中的积分过程。当积分器输入“1”码时，积分器输出产生一个正斜变的电压并上升一个量化台阶σ；而当输入“0”码时，积分器输出电压就下降一个量化台阶σ。

为了保证解调质量，对解码器有两个要求：

（1）每次上升或下降的大小要一致，即正负斜率大小一样。

（2）解码器应具有“记忆”功能，即输入为连续“1”或“0”码时，输出能连续上升或下降。

对积分器的输出信号进行低通滤波，滤除波形中的高频成分，即可得到与原始模拟信号十分近似的解调信号，如图3.1所示：

(a)增量解调器(译码器)框图0(b)各点波形tpo(t)fo(t)积分器′t)f(低通滤波fo(t)′t)f（图3.1 增量调制译码(解调)示意图

武汉理工大学《通信原理》课程设计说明书 增量调制存在的问题

增量调制尽管有前面所述的不少优点，但它也有两个不足：一个是一般量化噪声问题；另一个是过载噪声问题。两者可统一称为量化噪声。

观察图1.1可以发现，阶梯曲线（调制曲线）的最大上升和下降斜率是一个定值，只要增量σ和时间间隔δt给定，它们就不变。那么，如果原始模拟信号的变化率超过调制曲线的最大斜率，则调制曲线就跟不上原始信号的变化，从而造成误差。我们把这种因调制曲线跟不上原始信号变化的现象叫做过载现象，由此产生的波形失真或者信号误差叫做过载噪声。

另外，由于增量调制是利用调制曲线和原始信号的差值进行编码，也就是利用增量进行量化，因此在调制曲线和原始信号之间存在误差，这种误差称为一般量化误差或一般量化噪声。两种噪声示意图如图4.1所示：

′t)f（f(t)′t)f(f(t)

n(t)tn(t)t图4.1 两种量化噪声的示意图

仔细分析两种噪声波形我们发现，两种噪声的大小与阶梯波的抽样间隔δt和增量σ有关。我们定义k为阶梯波一个台阶的斜率，式中,fs是抽样频率，该斜率被称为最大跟踪斜率，当信号斜率大于跟踪斜率时，称为过载条件，此时就会出现过载现象；当信号斜率等于跟踪斜率时，称为临界条件；当信号斜率小于跟踪斜率时，称为不过载条件。

可见，通过增大量化台阶（增量）σ进而提高阶梯波形的最大跟踪斜率，就可以减小过载噪声；而降低σ则可减小一般量化噪声。显然，通过改变量化台阶

ktf（4.1）

s武汉理工大学《通信原理》课程设计说明书

进行降噪出现了矛盾，因此，σ值必须两头兼顾，适当选取。不过，利用增大抽样频率（即减小抽样时间间隔δt），却可以“左右逢源”，既能减小过载噪声，又可降低一般量化噪声。因此，实际应用中，δm系统的抽样频率要比pcm系统高得多（一般在两倍以上，对于话音信号典型值为16khz和32khz）。

另外，如果模拟信号为交流信号，且信号峰-峰值小于σ时，增量调制器的输出将不随信号的变化而变化，只输出“1”和“0”交替出现的数字序列。只有当信号峰值大于σ/2时，调制器才输出随交流信号的变化而变化的数字序列,因此，把σ/2电平称为增量调制器的起始编码电平。

武汉理工大学《通信原理》课程设计说明书 电路设计

δm调制与解调系统电路如图5.1所示:

图5.1 δm调制与解调系统电路

δm调制与解调系统组成框图如图5.2所示：

图5.2 δm调制与解调系统组成框图

比较器电路原理图如图5.3所示：

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图5.3 比较器电路

本地译码器电路图如图5.4所示：

图5.4 本地译码器电路

抽样脉冲发生器和抽样判决器电路图如图5.5所示：

图5.5 抽样脉冲发生器和抽样判决器电路

武汉理工大学《通信原理》课程设计说明书

低通滤波器电路图如图5.6所示：

图5.6 低通滤波器电路

武汉理工大学《通信原理》课程设计说明书 心得体会

这次通信原理的课程设计，我们的题目是δm通信系统设计，经过翻阅《通信原理》的课本，以及相关资料，还有在网上搜集的类似设计，最终我们确定了设计思路和电路原理图。

增量调制可以看成pcm的一个特例，因为它们都是用二进制代码形式去表示模拟信号的方式。但是在pcm中，信号的代码表示模拟信号的抽样值，而且，为了减小量化噪声，一般需要较长的代码及较复杂的编译码设备。而δm是将模拟信号变换成仅由一位二进制码组成的数字信号序列，并且在接收端也只需要用一个线性网络，便可复制出原模拟信号。

首先跟据设计思路，设计各个模块的电路，再将各模块连接起来，通过再次的翻阅课本及相关资料，确定对应的参数，从而得到这个电路设计图。

接下来就是调试。通过硬件的调试，修改相关元件的参数，最终达到设计要求。

通过这次通信原理的课程设计，我从中不仅学到了δm通信系统设计的设计原理和基本思路，深入了解了增量调制通信系统，而且也加深了对理论的认识，进一步理解了增量调制的原理，了解了如何设计硬件，通过硬件测试，如何发现问题并通过修改而解决问题，更学会了如何通过各种途径收集资料，从中获取需要的信息，并为我所用，成为自己的能力，这对于今后的学习还是工作都有着积极的影响。

武汉理工大学《通信原理》课程设计说明书

参考文献

[1] 樊昌信，张甫翊，徐炳祥，吴成柯.通信原理.第5版.北京：国防工业出版社，2003.9 [2] 贺贵明.通信原理概论.武汉：华中科技大学出版社，2000.8 [3] 马海武，刘毓，达新宇.通信原理.北京：北京邮电大学出版社，2004.1

武汉理工大学《通信原理》课程设计说明书

致谢

在本次课程设计中，我从中学到了不少东西，不仅加强了动手能力，也加深了对理论的认识，其中离不开同组同学的帮助和支持，在此表示感谢。

课程设计不仅能检验我们对理论知识的掌握，也了解了设计的思路，在此我要感谢学校开设的这门课程，以及对我们的培养。

在课程设计过程中，当我们遇到困难时，指导老师的认真指导指引我们成功完成设计，在此表示万分的感谢！

通信原理课程设计报告篇五

目录

前言....................................................................1 正文....................................................................1 2.1目的与总体方案：.....................................................1 2.2幅度调制的一般模型...................................................1 2.3 普通调幅（am）的基本原理............................................1 信号的表达式、频谱及带宽.......................................1 2.3.2 am信号的解调.....................................................2 2.4 双边带调制（dsb）的基本原理.........................................3 2.4.1 dsb信号的表达式、频谱及带宽.......................................3 2.4.2 dsb信号的解调.....................................................3 2.5单边带调制（ssb）的基本原理..........................................3 2.5.1 ssb信号的产生.....................................................3 2.5.2ssb信号的解调......................................................4 simulink仿真与分析......................................................5 3.1 普通调幅（am）的仿真与分析..........................................5 3.2双边带调制（dsb）的仿真与分析........................................7 3.3 单边带调制（ssb）的仿真与分析.......................................8 致谢....................................................................9 参考文献...............................................................1。

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前言

在通信技术的发展中，通信系统的仿真是一个技术重点。这次课程设计的重点就是模拟通信系统中的调制解调系统的基本原理以及仿真，并在matlab软件平台上的仿真实现几种常见的模拟调制方式。最常用最重要的模拟方式是用正弦波作为载波的幅度调制和角度调制。常见的调幅（am）,双边带（dsb）和单边带（ssb）等调制就是幅度的几个典型实例。

此次课程设计主要用调幅（am）,双边带（dsb）和单边带（ssb）等调制为说明对象，从原理等方面进行分析阐述并进行仿真分析，说明其调制原理，并进行仿真分析。利用matlab对模拟调制系统进行仿真，结合matlab模块和simulink工具箱的实现，对仿真结果进行分析，从而能够更深入地掌握通信原理中掌握模拟调制系统的相关知识。

在模拟调制中，调制信号的取值是连续的：而数字调制中的调制信号的取值则为离散的。调制在通信系统中具有重要的作用。通过调制，不仅可以进行频谱搬移，把调制信号的频谱搬移到所希望的位置上，从而将调制信号转换成合适于信道传输或便于信道多路复用的已调信号，而且它对系统的传输有效性和传输可靠性有着很大的影响。调制方式往往决定了一个通信系统的性能。

正文

2.1目的与总体方案：

1.建立通信系统的数学模型

根据通信系统的基本原理，确定总的系统功能，将各部分功能模块化，并找出各部分之间的关系，画出系统框图。

2.熟悉仿真工具，采用m编程和simulink模块化设计，组建通信系统 首先新建一个m文件，再根据系统原理框图画出软件实现流程图，然后根据流程编写相应程序，最后对代码进行修正优化，最终实现系统功能

3.根据系统新能指标，设置和调整各模块参量及初始变量值

4.实现系统运行仿真，观察分析结果（计算的数据，显示的图形）；根据线性幅度调制原理，确定调制系统设计方案；画出am,dsb,ssb调制解调信号时域波形和频谱图；对数据结果进行分析。

2.2幅度调制的一般模型

幅度调制时用调制信号去控制高频正弦载波的幅度，使其按调制信号的规律变化的过程。幅度调制器的一般模型如图所示：

图2-1 幅度调制器的一般模型

图中，mt为调制信号，smt为已调信号，ht为滤波器的冲激响应，则已调信号的时域和频域一般表达式分别为

smtm(t)cosct*ht

sm12mcmchw

式中，m为调制信号mt的频谱，hht，c为载波角频率。

由以上表达式可见，对于幅度调制信号，在波形上，它的幅度随基带信号规律而变化；在频谱结构上，它的频谱完全是基带信号频谱在频域内的简单搬移。由于这种搬移是线性的，因此幅度调制通常又称为线性调制，相应地，幅度调制系统也称为线性调制系统。

在上图的一般模型中，适当选择滤波器的特性h，便可得到各种幅度调制信号，例如：常规双边带调幅（am）、抑制载波双边带调幅（dsb-sc）、单边带调制（ssb）和残留边带调制（vsb）信号等。

2.3 普通调幅（am）的基本原理

信号的表达式、频谱及带宽

在上图中，若假设滤波器为全通网络（＝1），调制信号叠加直流后再与载波相乘，则输出的信

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号就是常规双边带调幅（am）信号。am调制器模型如下图所示。

图2-2 am调制器模型

am信号的时域和频域表达式分别为

samta0mtcoscta0cosctmtcosct

sama0cc12mcmc

式中，a0为外加的直流分量；mt可以是确知信号也可以是随机信号，但通常认为其平均值为0，即mt0

am信号的典型波形和频谱分别如下图（a）、（b）所示，图中假定调制信号显然，调制信号的带宽为bmfh。的上限频率为h。

图2-3 am信号的典型波形和频谱图

由图（a）可见，am信号波形的包络与输入基带信号mt成正比，故用包络检波的方法很容易恢复原始调制信号。但为了保证包络检波时不发生失真，必须满足a0mtmax，否则将出现过调幅现象而带来失真。

由它的频谱图可知，am信号的频谱samt是由载频分量和上、下两个边带组成（通常称频谱中画斜线的部分为上边带，不画斜线的部分为下边带）。上边带的频谱与原调制信号的频谱结构相同，下边带是上边带的镜像。显然，无论是上边带还是下边带，都含有原调制信号的完整信息。故am信号是带有载波的双边带信号，它的带宽为基带信号带宽的两倍，即

bam2fh2bm式中，bmfh为调制信号的带宽，fh为调制信号的最高频率。2.3.2 am信号的解调

调制过程的逆过程叫做解调。am信号的解调是把接收到的已调信号samt还原为调制信号mt。am信号的解调方法有两种：相干解调和包络检波解调。这里用的是相干解调。

由am信号的频谱可知，如果将已调信号的频谱搬回到原点位置，即可得到原始的调制信号频谱，从而恢复出原始信号。解调中的频谱搬移同样可用调制时的相乘运算来实现。相干解调的原理框图。

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图2-4 相干解调原理图

将已调信号乘上一个与调制器同频同相的载波，得：

samtcoscta0mtcosct212a0mta0mtcos2ct

由上式可知，只要用一个低通滤波器，就可以将

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用滤波法实现单边带调制的原理图如图所示，图中的hssb为单边带滤波器。产生ssb信号最直观方法的是，将hssb设计成具有理想高通特性的hh或理想低通特性hl的单边带滤波器，从而只让所需的一个边带通过，而滤除另一个边带。产生上边带信号时hssb即为hh，产生下边带信号时hssb即为hl。

图2-6 ssb信号的滤波法产生

显然，ssb信号的频谱可表示为：

sssbsdsbhssb12mcmchssb

用滤波法实现ssb信号，原理框图简洁、直观，但存在的一个重要问题是单边带滤波器不易制作。

这是因为，理想特性的滤波器是不可能做到的，实际滤波器从通带到阻带总有一个过渡带。

滤波器的实现难度与过渡带相对于载频的归一化值有关，过渡带的归一化值愈小，分割上、下边带就愈难实现。

而一般调制信号都具有丰富的低频成分，经过调制后得到的dsb信号的上、下边带之间的间隔很窄，要想通过一个边带而滤除另一个，要求单边带滤波器在fc附近具有陡峭的截止特性――即很小的过渡带，这就使得滤波器的设计与制作很困难，有时甚至难以实现。

为此，实际中往往采用多级调制的办法，目的在于降低每一级的过渡带归一化值，减小实现难度。

2.5.2ssb信号的解。

从ssb信号调制原理图中不难看出，ssb信号的包络不再与调制信号mt成正比，因此ssb信号的解调也不能采用简单的包络检波，需采用相干解调，如图所示。

图2-7 ssb信号的相干解调

此时，乘法器输出： sptsssb(t)cosct121mtcosct212m(t)cosctmtsinctcosct1mtcosctsinct2

1mtcosctmtsin2ct44经过低通滤波后的解调输出为：

1motmt

4因而可得到无失真的调制信号。

综上所述，单边带幅度调制的好处是，节省了载波发射功率，调制效率高；频带宽度只有双边带的一半，频带利用率提高一倍。缺点是单边带滤波器实现难度大。

mtcos2ct

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simulink仿真与分析

3.1 普通调幅（am）的仿真与分析

dsb amsignalgeneratordsb ammodulatorpassbandzero-orderholdb-fftspectrumscope图3-1 am频谱模块

图3-2 am频谱图

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3constantdividescopedivide1sine wavebuttersine wave1sine wave2analogfilter design图3-3 am调制解调模块

图3-4 am调制解调波形图

分析：由频谱可以看出，am信号的频谱由载频分量、上边带、下边带三部分组成。上边带的频谱结构与原调制信号的频谱结构相同，下边带是上边带的镜像。因此，am信号是带有载波分量的双边带信号，它的带宽是基带信号带宽的2倍。对am信号的解调采取乘积型同步检波。实现方式是使调制信号与相干载波相乘，然后通过低通滤波器。

由am仿真分析可得出：

（1）此调制方式占用频带较宽，已调信号的频带宽度是调制信号的频带的两倍；

（2）由于被调信号的包络就是调制信号叠加一个直流，所以容易实现峰值包络解调；（3）含有正弦载波分量，即有部分功率耗用在载波上，而没有用于信息的传送；（4）从效率上看，常规调幅幅度方式效率较低，但调制和解调过程简单。

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3.2双边带调制（dsb）的仿真与分析

scopebuttersine wave2productproduct1analogfilter designsine wavesine wave1图3-5 双边带调制（dsb）调制解调模块

图3-6 dsb调制解调波形图

分析：由图可以看出dsb调制有如下特点：

（1）dsb信号的幅值仍随调制信号变化，但与普通调幅波不同，它的包络不再在载波振幅上下变化；

（2）dsb信号的高频载波相位在调制电压零交点处（调制电压正负交替时候）要突变180度；（3)dsb调制，信号仍集中在载频附近，由于dsb调制抑制了载波，它的全部功率为边带占有，输出功率都是有用信号，它比普通调幅波经济，但在频带利用率上没有改进；

进一步观察dsb信号的仿真图形可见，上下半轴对称，这是因为上下两个边带所含的消息完全相同，故从消息传送的角度看，发送一个边带即可，这样不仅可以节省发射功率，而且频带的宽度也缩小一半。

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3.3 单边带调制（ssb）的仿真与分析

butterssb amsignalgeneratorssb ammodulatorpassband1ssb amssb amdemodulatorpassbandanalogfilter designscope1zero-orderholdb-fftspectrumscope图3-7 ssb调制解调频谱模块

图3-8 ssb频谱

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图3-9 ssb调制解调波形图

分析：ssb信号的解调和dsb一样，不能采用简单的包络检波，因为ssb信号也是抑制载波的已调信号，它的包络不能直接反映调制信号的变化，所以采用相干解调法，即对ssb信号的解调采取乘积型同步检波。实现方法是使调制信号与相干载波相乘，然后通过低通滤波器。

单频调制信号仍是等幅波，但它与原载波的电压是不同的。ssb的振幅与调制信号的幅度成正比，它的频率随调制信号的频率不同而不同，因而它含消息特征。单边带信号的包络与调制信号的包络形状相同。

致谢

这次课程设计进行了一个星期。

在运行matlab和simulink仿真的过程中，我对matlab和simulink的相关知识及其应用也一定的了解，从而达到了各类调制解调系统的仿真实现。

这次设计中接触了很多新的知识，扩展了我的知识面，更加锻炼了我的动手能力，使我受益匪浅。

本次的课程设计到此暂时结束了，设计中仍存在很多的瑕疵与不足，由于时间仓促，我学习的能力也有限，没能够做到尽善尽美.这次能够勉强完成任务，主要是在靠老师的帮助，在此表示感谢。

当然，还有和我共同解决困难的搭档，在设计过程中，我们遇到了很多问题，大大小小的，我们不懂的互相讨论，我学到了很多知识，同时也加深了我们之间共同解决问题的默契，这就是团队精神吧。

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参考文献

【1】樊昌信.曹丽娜等.通信原理（