title('调制信号'); T2=fft(mes); %傅里叶变换 subplot(5,2,4);
plot(abs(T2)); %画出调制信号频谱 title('调制信号频谱');
axis([198000,202000,0,1000000]); %坐标区间
Uam1=A2*(1+mes/A2).*cos((w0).*t); %AM 已调信号 subplot(5,2,5);
plot(t,Uam1);%画出已调信号 title('已调信号');
T3=fft(Uam1); %已调信号傅里叶变换 subplot(5,2,6);
plot(abs(T3)); ;%画出已调信号频谱 title('已调信号频谱');
axis([5950,6050,0,900000]); %坐标区间
sn1=20; %信噪比
db1=A1^2/(2*(10^(sn1/10))); %计算对应噪声方差 n1=sqrt(db1)*randn(size(t)); %生成高斯白噪声 Uam=n1+Uam1; %叠加噪声后的已调信号 Dam=Uam.*cos(w0*t); %对AM已调信号进行解调 subplot(5,2,7);
plot(t,Dam);% 滤波前的AM解调信号 title('滤波前的AM解调信号波形'); T4=fft(Dam); %求AM信号的频谱 subplot(5,2,8);
plot(abs(T4));% 滤波前的AM解调信号频谱 title('滤波前的AM解调信号频谱'); axis([187960,188040,0,600000]); Ft=2000; %采样频率
fpts=[100 120]; %通带边界频率fp=100Hz 阻带截止频率fs=120Hz mag=[1 0];
dev=[0.01 0.05]; %通带波动1%，阻带波动5% [n21,wn21,beta,ftype]=kaiserord(fpts,mag,dev,Ft);
成绩： 6
%kaiserord估计采用凯塞窗设计的FIR滤波器的参数
b21=fir1(n21,wn21,Kaiser(n21+1,beta)); %由fir1设计滤波器 z21=fftfilt(b21,Dam); %FIR低通滤波 subplot(5,2,9);
plot(t,z21,'r');% 滤波后的AM解调信号 title('滤波后的AM解调信号波形'); axis([0,1,-1,10]);
T5=fft(z21); %求AM信号的频谱 subplot(5,2,10);
plot(abs(T5),'r');%画出滤波后的AM解调信号频谱 title('滤波后的AM解调信号频谱'); axis([198000,202000,0,500000]);
运行结果:
成绩： 7
成绩：
8
2.2 相干解调的抗噪声性能分析
2.2.1抗噪声性能分析原理
AM线性调制系统的相干解调模型如下图所示。
图3.5.1 线性调制系统的相干解调模型
图中Sm(t)可以是AM调幅信号，带通滤波器的带宽等于已调信号带宽[10]。下面讨论AM调制系统的抗噪声性能[11]。
AM信号的时域表达式为
SAM(t)?[A0?m(t)]coswct 通过分析可得AM信号的平均功率为
(Si)AMN?nB2A0m2(t)??22
0又已知输入功率i, 其中B表示已调信号的带宽。
由此可得AM信号在解调器的输入信噪比为
(SiNi)AMAM信号经相干解调器的输出信号为
2A0?m2(t)A02?m2(t)??2n0BAM4n0fH
m0(t)?因此解调后输出信号功率为
1m(t)2
12(S0)AM?m0(t)?m2(t)4
在上图中输入噪声通过带通滤波器之后，变成窄带噪声ni(t)，经乘法器相乘后的输出噪声为
np(t)?ni(t)coswct?[nc(t)coswct-ns(t)sinwct]coswct?经LPF后，
11nc(t)?[nc(t)cos2wct-ns(t)sin2wct]22
n0(t)?因此解调器的输出噪声功率为
1nc(t)2
1212N0?n0(t)?nc(t)?Ni44
可得AM信号经过解调器后的输出信噪比为
成绩：
9
(S0N0)AM
由上面分析的解调器的输入、输出信噪比可得AM信号的信噪比增益为
m2(t)m2(t)??n0B2n0fHGAMS0N02m2(t)??2SiNiA?m2(t)
2.2.2 调试过程
clf; t=0:0.01:2; fc=50; A=10; fa=5; mt=A*cos(2*pi*fa.*t); xzb=5; snr=10.^(xzb/10);
db=A^2./(2*snr); nit=sqrt(db).*randn(size(mt)); psmt=(A+mt).*cos(2*pi*fc.*t); psnt=psmt+nit; xzb1=30; snr1=10.^(xzb1/10);
db1=A^2./(2*snr1); nit1=sqrt(db1).*randn(size(mt) ); psnt1=psmt+nit1; subplot(2,2,1); plot(t,nit,'g'); title('小信噪比高斯白躁声'); xlabel(' t'); ylabel(' nit'); subplot(2,2,2); plot(t,psnt,'b');
title('叠加小信噪比已调信号波形'); xlabel('时间');
0
%清除窗口中的图形 %定义变量区间
%给出相干载波的频率 %定义输入信号幅度 %定义调制信号频率 %输入调制信号表达式 %输入小信躁比(dB)
%由信躁比求方差
%产生小信噪比高斯白躁声 %输出调制信号表达式
%输出叠加小信噪比已调信号波形
%输入大信躁比(dB) %由信躁比求方差
%产生大信噪比高斯白躁声 %输出已调信号波形 %划分画图区间 %画出输入信号波形 成绩：
10