基于MATLAB的单边带电台仿真-通信系统设计报告(共15页).doc

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1、精选优质文档-倾情为你奉上通信系统课程设计报告 专心-专注-专业单边带电台仿真摘 要这篇文章介绍了使用MATLAB软件编制程序，以实现单边带信号的调制和解调。首先，利用相移法从语音信号的双边带信号得到单边带信号，再编写MATLAB程序，使单边带信号得到调制和调解。分析调制前后的时域和频域波形图，以更加深入理解单边带信号的调制和解调的原理。关键词：单边带；调制和解调；MATLAB Single sideband radio simulationAbstract： This article introduces the way to modulate and demodulate the sing

2、le side band with the soft program from MATLAB . First, get the single side band signal from the speech signals couple sides band , then wright the MATLAB program to modulate and demodulate the signal. Analyze the pictures ,and understand the theory furtherly.Keywords：single side band , modulation a

3、nd demodulation , MATLAB目录一设计任务与要求这个仿真以真实的音频信号作为输入，设计一个单边带发信机。将基带信号调制为SSB信号后送入带通型高斯噪声信道，加入给定功率的噪声之后，再送入单边带接收机。单边带接收机将型号解调下来，通过计算机声卡将解调信号播放出来试听效果，从而对信道信噪比与解调音质之间的关系进行主观测试。现设计一个单边带发信机、带通信道和相应的接收机，参数定位如下值。1.输入信号为一个话音信号，采样率为 8000Hz。话音输入后首先进行预滤波，滤波器是一个频率范围在300, 3400Hz的带通滤波器，其目的是将话音频频谱限制在3400Hz以下。单边带调制的载波

4、频率设计为 10kHz，调制输出上边带。要求观测单边带调制前后的信号功率谱。2.信道是一个带限高斯噪声信道，其通带频率范围是10000, 13500Hz。能够根据信噪比 SNR 的要求加入高斯噪声。3.接收机采用相干解调方式。为了模拟载波频率误差对解调话音音质的影响，相干解调，设本地载波频率分别为为 9.8kHz，9.9kHz,10kHz。解调滤波器设计为 3003400Hz的带通滤波器。二开发环境操作系统：Microsoft Windows 7 Ultimate（64位）交互工具：键盘/鼠标开发工具：MATLAB2010a三电台设计原理及方案 3.1发送模块的设计方案 有限语音信号可以采用直

5、接用程序读取，当读取一次之后，可以把音频文件保存起来，当用到没有麦克风的电脑时可以备用，发送的语音信号首先进行希尔比特变化，然后用函数可以进行单边带调制，保存单边带语音信号。 3.2信道模块的设计方案 读取发送模块保存的语音信号，然后加入高斯白噪声，然后改变信噪比，通常情况下加入的信噪比为20，然后滤波，模拟现实当中的信道传输，并保存得到的语音信号。 3.3接收模块的设计方案 首先读取信道传输过来的语音信号，加入不同频率的载波，然后解调，并观察分析不同载波解调出来的语音信号和原语音信号的区别，分析失真度。四电台详细设计4.1对音频输入与调制的仿真根据设置的参数，系统中信号最高频率约为 14kH

6、z。为了较好地显示调制波形，系统仿真采样率设为 50kHz，满足取样定理。由于话音信号的采样率为 8000Hz，与系统仿真采样率不等，因此，在进行信号处理之前，必须将话音的采样率提高到 50kHz，用插值函数来做这一任务。先编写程序将基带音频信号读入，进行300，3400Hz的带通滤波，并将信号采样率提高到 50kHz，进行单边带调制之后，将调制输出结果保存为 wav 文件，文件名为 SSB_OUT.wav。图1 基带信号和SSB波形和功率谱4.2对指定信噪比信道的仿真 信道是一个带限高斯噪声信道，其带通频率范围是10000,13500Hz.，目前输入的信噪比SNR为20。仿真指定信噪比信道计

7、算信噪比为20dB时的信道输出，将结果保存为 Chanel_out.wav 文件。方便以后的实用。运行结束：计算出的信噪比结果SNR_dB=19.91264.3 话音信号的解调 4.3.1 载频9.8KHz解调 接收机采用想干解调方式。为了模拟载波频率误差对解调话音音质的影响，社本地载波的频率为9.8KHz，与发信机载波频率相差200Hz。解调滤波器设计为300Hz到3400Hz。图2 9.8KHz解调后波形和功率谱解调输出信号被保存为音频文件 SSBDemo_OUT9.8KHz.wav，并由 sound 函数播放。聆听播放解调输出信号的声音可知，在20dB信道信噪比条件下，即使解调本地载波频

8、率误差达到 200Hz，声音仍然是清晰可懂的。4.3.2 载频9.9KHz解调 接收机采用想干解调方式。为了模拟载波频率误差对解调话音音质的影响，社本地载波的频率为9.9KHz，与发信机载波频率相差100Hz。解调滤波器设计为300Hz到3400Hz。将得到的波形和波形的功率谱输出。图3 9.9KHz解调后波形和功率谱解调输出信号被保存为音频文件 SSBDemo_OUT9.9KHz.wav，并由 sound 函数播放。聆听播放解调输出信号的声音可知，在20dB信道信噪比条件下，即使解调本地载波频率误差达到 100Hz，声音仍然是清晰可懂的。4.3.3 载频10KHz解调 接收机采用想干解调方式

9、。为了与上述不同载波解调出的结果相对比，这次的在载波和原来调制的载波相同。解调滤波器设计为300Hz到3400Hz。将得到的波形和波形的功率谱输出图4 10KHz解调后波形和功率谱解调输出信号被保存为音频文件 SSBDemo_OUT10KHz.wav，并由 sound 函数播放。聆听播放解调输出信号的声音可知，在解调波和载波频率相同，20dB信道信噪比条件下，声音是很清晰的。4.4 原信号和解调后的信号对比 4.4.1 原信号和解调后信号波形对比图5 原信号波形与解调后信号波形对比 4.4.2 原信号和解调后信号频率对比图6 原信号波形与解调后信号频谱对比五设计总结通过这门实验使我学习掌握了许

10、多知识。首先是对matlab有了一个全新的认识，其次是对matlab的更多操作和命令的使用有了更高的掌握，最重要的事对matlab的处理能力有了一个更高的飞跃尤其是对相关函数的使用及相关问题的处理。就对matlab相关的命令操作而言，通过这次实验的亲身操作和实践，学习掌握了许多原本不知道的或者不太熟悉的命令。比如说相关m文件的建立，画图用到的标注，配色，坐标控制，同一张图里画几幅不同的图像，相关参数的设置以及相关函数的调用格式等等。就拿建立一个数学方程而言，通过设置不同的参数达到所需要的要求和结果，而且还可以在不同的窗口建立不同的函数而达到相同的效果。而自己对于矩阵及闭环传递函数的建立原本所掌

11、握的知识几乎为零，而通过这次实验使我彻底的掌握了相关的命令操作和处理的方法，在这里我们不仅可以通过建立函数和参数来达到目标效果，而且还可以通过可视化的编程达到更快更方便，更简洁的效果。就拿可视化编程而言原本根本就只是听说而已罢了，从来就没有亲身去尝试过，然而现在自己却可以和容易的通过搭建不同功能木块来实现相关的函数及功能。这些在原本根本就不敢相信，然而通过学习和实验亲身操作这些原本看似不可能的操作在此就变的轻而易举的事了。通过对同一个模块分析其对应的不同的参数分析图的建立去分析和解释其对应的相关功能和技术指标和性能分析是非常重要的，我们不可能只需要建立相关的模块和功能就说自己掌握了所有的相关知

12、识和技术，真正的技术和知识是怎么去分析和解释相关的技术指标和功能参数才是重中之重。就此而言，我坦诚的说自己所掌握的还是十分的有限的，但是老师给我们介绍的相关方法和技巧还是十分有效果的，如果自己真的想在这方面有什么建树对自己以后的要求还是需要更改的要求的，万不可以就此止步不前，自命不凡，我们还需掌握和了解还有许多许多，我们真正所掌握的只是皮毛，要想取得更大的成绩就得不断的去努力学习和汲取相关的知识和技巧。万不可自以为傲，裹足不前，matlab真的是个非常强大和有用的工具我们真正的能把它学懂学透的话还是需要下非常大的功夫和努力的。参考文献：1孙祥，徐流美，吴清.MATLAB7.0基础教程.北京：清

13、华大学出版社2006。2王兴亮.数字通信原理与技术.M西安电子科技大学出版社。3.孙学军，王秉钧.通信原理.电子工业出版社，2005。4.曹志刚，钱亚生.现代通信原理.M清华大学出版社。5. 余成波.数字信号处理及其MATLAB实现.清华大学出版社，1995附录：%FileName:ForSSB.mclc;clear all;%功能，采样点数40000，采样率为8000%jilu = wavrecord(5*8000, 8000, double);%wavwrite(jilu, GDGvoice8000.wav);wav, fs = wavread(GDGvoice8000.wav);%计算声

14、音时间长度t_end = 1/fs * length(wav);%仿真系统采样时间点Fs = 50000;t = 1/Fs:1/Fs:t_end;%设计3003400hz的带通滤波器fenzi, fenmu = butter(3, 300 3400/(fs/2);%对音频信号进行滤波wav = filter(fenzi, fenmu, wav);%输出滤波后的声音wavwrite(wav, LVBO_OUT.wav);%利用插值函数将音频的采样率提升为50khzwav = interp1(1/fs:1/fs:t_end, wav, t, spline);%音频信号的希尔伯特变换wav_hilb

15、ert = imag(hilbert(wav);%载波频率fc = 10000;%单边带调制SSB_OUT = wav.*cos(2*pi*fc*t) - wav_hilbert.*sin(2*pi*fc*t);%输出波形figure(1);subplot(2, 2, 1); plot(wav(53550:53750); axis(0 200 -0.5 0.5);title(基带信号波形);xlabel(时间（样值数）);subplot(2, 2, 2); psd(wav, 10000, Fs); axis(0 2500 -20 10);title(基带信号功率谱);xlabel(频率/Hz)

16、;ylabel(功率谱/(dB);subplot(2, 2, 3); plot(SSB_OUT(53550:53750); axis(0 200 -0.5 0.5);title(SSB信号波形);xlabel(时间（样值数）);subplot(2, 2, 4); psd(SSB_OUT, 10000, Fs);axis(0 25000 -20 10);title(SSB信号功率谱);xlabel(频率/Hz);ylabel(功率谱/(dB);%将 SSB 调制输出存盘备用wavwrite(0.5*SSB_OUT,Fs, SSB_OUT.wav);%FileName:ForSNB.m%功能;计算

17、实际信噪比%clear;in, Fs = wavread(SSB_OUT.wav);%设定信噪比为20时的新到输出SNR_db = 20;out = ChanelSimulink(in, SNR_db);wavwrite(out, Fs, Chanel_OUT.wav);%FileName:ChanelSimulink.mfunction out = ChanelSimulink(in, SNR_db)% SNR_db 设定信噪比% in 输入信号序列% out 信道输出序列% 系统采样率Fs = 50000;Power_of_in = var(in);Power_of_noise = Pow

18、er_of_in/(10.(SNR_db/10);% 信道带宽bandwidth = 13500 - 10000;% 噪声功率谱密度值 W/HzNO = Power_of_noise/bandwidth;Gause_noise = sqrt(NO*Fs/2) .* randn(size(in);% 噪声通道 1013.5kHznum, den = butter(4, 10000 13500/(Fs/2);signal_of_filter_out = filter(num, den, in);noise_of_filter_out = filter(num, den, Gause_noise);

19、SNR_dB = 10*log10(var(signal_of_filter_out)/var(noise_of_filter_out);% 测量得出信噪比% 信道输出out = signal_of_filter_out + noise_of_filter_out;SNR_dB% FileName:Forjietiao 9.8K.m% clear;Fs=50000;% 读入信道输出信号数据recvsignal, Fs = wavread(Chanel_OUT.wav);t = (1/Fs:1/Fs:length(recvsignal)/Fs);% 本地载波频率fc_local1 = 10000

20、 -200;% fc_local = 10000 -100;% fc_local = 10000;% 本地载波local_carrier1 = cos(2*pi*fc_local1.*t);% 相干解调xianggan_out1 = recvsignal.*local_carrier1;% 设计 3003400Hz 的带通滤波器fenzi, fenmu = butter(3, 300 3400/(Fs/2);demod_out1 = filter(fenzi, fenmu, xianggan_out1);%sound(demod_out1/max(demod_out1), Fs);wavwri

21、te(demod_out1, Fs, SSBDemod_OUT_9.8k.wav);figure(2);subplot(1, 2, 1); plot(5*demod_out1(53550:53750); axis(0 200 -0.3 0.3);title(解调信号波形);xlabel(时间（样值数）);subplot(1, 2, 2); psd(5*demod_out1, 10000, Fs); axis(0 2500 -20 10);title(解调信号功率谱);xlabel(频率/Hz);ylabel(功率谱/(dB);%FileName:Forjietiao 9.9K.m%clear;

22、Fs=50000;% 读入信道输出信号数据recvsignal, Fs = wavread(Chanel_OUT.wav);t = (1/Fs:1/Fs:length(recvsignal)/Fs);% 本地载波频率%fc_local = 10000 -200;fc_local2 = 10000 -100;%fc_local = 10000;% 本地载波local_carrier2 = cos(2*pi*fc_local2.*t);% 相干解调xianggan_out2 = recvsignal.*local_carrier2;% 设计 3003400Hz 的带通滤波器fenzi, fenmu

23、 = butter(3, 300 3400/(Fs/2);demod_out2 = filter(fenzi, fenmu, xianggan_out2);%sound(demod_out2/max(demod_out2), Fs);wavwrite(demod_out2, Fs, SSBDemod_OUT_9.9k.wav);figure(3);subplot(1, 2, 1); plot(5*demod_out2(53550:53750); axis(0 200 -0.3 0.3);title(解调信号波形);xlabel(时间（样值数）);subplot(1, 2, 2); psd(5*

24、demod_out2, 10000, Fs); axis(0 2500 -20 10);title(解调信号功率谱);xlabel(频率/Hz);ylabel(功率谱/(dB);%FileName:Forjietiao 10K.m%clear;Fs=50000;% 读入信道输出信号数据recvsignal, Fs = wavread(Chanel_OUT.wav);t = (1/Fs:1/Fs:length(recvsignal)/Fs);% 本地载波频率%fc_local = 10000 -200;%fc_local = 10000 -100;fc_local3 = 10000;% 本地载波

25、local_carrier3 = cos(2*pi*fc_local3.*t);% 相干解调xianggan_out3 = recvsignal.*local_carrier3;% 设计 3003400Hz 的带通滤波器fenzi, fenmu = butter(3, 300 3400/(Fs/2);demod_out3 = filter(fenzi, fenmu, xianggan_out3);%sound(demod_out/max(demod_out), Fs);wavwrite(demod_out3, Fs, SSBDemod_OUT_10k.wav);figure(4);subplo

26、t(1, 2, 1); plot(5*demod_out3(53550:53750); axis(0 200 -0.3 0.3);title(解调信号波形);xlabel(时间（样值数）);subplot(1, 2, 2); psd(5*demod_out3, 10000, Fs); axis(0 2500 -20 10);title(解调信号功率谱);xlabel(频率/Hz);ylabel(功率谱/(dB);%插值函数interp1的用法hours=1:12;temps=5 8 9 15 25 29 31 30 22 25 27 24;h=1:0.1:12;t=interp1(hours,

27、temps,h,spline);%(直接输出将是很多的，spline三次样条插值)plot (hours,temps,+,h,t,hours,temps,r);%作图xlabel(hour),ylabel(degrees celsius);%filename:Forduibi.m%将原来信号的频谱和三次解调出来的频谱结果作对比，并分析结果figure(5);subplot(2, 2, 1); psd(wav, 10000, Fs); axis(0 2500 -20 10);title(基带信号功率谱);xlabel(频率/Hz);ylabel(功率谱/(dB);subplot(2, 2, 2)

28、; psd(5*demod_out1, 10000, Fs); axis(0 2500 -20 10);title(9.8KHz解调信号功率谱);xlabel(频率/Hz);ylabel(功率谱/(dB);subplot(2, 2, 3); psd(5*demod_out2, 10000, Fs); axis(0 2500 -20 10);title(9.9KHz解调信号功率谱);xlabel(频率/Hz);ylabel(功率谱/(dB);subplot(2, 2, 4); psd(5*demod_out3, 10000, Fs); axis(0 2500 -20 10);title(10KH

29、z解调信号功率谱);xlabel(频率/Hz);ylabel(功率谱/(dB);%将原来信号的波形和三次解调出来的信号波形结果作对比，并分析结果figure(6);subplot(2, 2, 1); plot(wav(53550:53750); axis(0 200 -0.3 0.3);title(基带信号波形);xlabel(时间（样值数）);subplot(2, 2, 2); plot(5*demod_out1(53550:53750); axis(0 200 -0.3 0.3);title(9.8KHz解调信号波形);xlabel(时间（样值数）);subplot(2, 2, 3); plot(5*demod_out2(53550:53750); axis(0 200 -0.3 0.3);title(9.9KHz解调信号波形);xlabel(时间（样值数）);subplot(2, 2, 4); plot(5*demod_out3(53550:53750); axis(0 200 -0.3 0.3);title(10KHz解调信号波形);xlabel(时间（样值数）);