武汉理工大学matlab原理与应用课程设计报告
图3.2.3 mf=3
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3.3抗噪声性能
调制系数分别为0.5、1、3时解调器输入 和输出信噪比的关系曲线如图所示
图3.3.1 输出信噪比与输入信噪比曲线
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4 结果分析
4.1仿真结果分析
从第三章的仿真结果可以得出以下结论：
从FM的调制仿真绘制的波形可以看出，无论是正弦波还是三角波，已调信号的频率会随着原信号的幅度大小而变。而这种频率随原信号大小改变的程度会随着调制系数的不同而出现差异。所以，在调制系数不同的条件下，已调信号以及已调信号的频谱都会不同。
从FM的解调仿真绘制的波形可以看出，调制系数为0.5的时候，解调输出的信号有很大程度的失真，原因是调制系数太小，解调器的抗噪声性能太差，导致解调输出的波形失真，随着调制系数的增大，调制系数为1时，解调输出的波形基本上与原调制信号相同。解调信号的频谱也很清晰。
从不同调制系数下的解调器输出信噪比与输入信噪比的曲线可以看出，随着输入信噪比的增大，输出信噪比也会增大，同时调制系数增大时，输出信噪比随输入信噪比增大的程度会更明显，对相同的输入信噪比，输出信噪比会更大，这时系统的抗噪声性能就越强。
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4.2 仿真设计的完整代码
t0=0; t1=0.01; %调制信号的时域范围 fs=100000; %抽样频率 ts=1/fs; %采样率 t=t0:ts:t1;
fc=30000; %设定载波频率 x=cos(2*pi*fc*t); %生成载波 fm=300; %设定调制信号频率 % mf=0.5; % mf=3; mf=1;
m=cos(2*pi*fm*t); %生成调制信号（正弦信号） % m=sawtooth(2*pi*300*t,0.5);%三角波信号
s=modulate(m,fc,fs,'fm',(fc/fs)*2*pi/mf);%生成已调信号 figure(1); plot(t,s,t,m);
df=fs/(length(t)-1); f=(0:length(t)-1)*df; figure(2);
plot(f,abs(fftshift(fft(s))));%已调信号的频谱 y=demod(s,fc,fs,'fm'); figure(3); plot(t,y); figure(4);
plot(f,abs(fftshift(fft(y))));%解调信号的频谱
x3=(0.1:0.05:22.05)'; mf=[0.5 1 3];
y3(:,1:3)=3*mf.^2.*(1+mf).*x3; figure(5);
plot(x3,y3(:,1),'b'); hold on
plot(x3,y3(:,2),'r');
plot(x3,y3(:,3),'g');%不同调制系数下的输出信噪比与输入信噪比的曲线 legend('mf=0.5','mf=1','mf=3'); xlabel('输入信噪比'); ylabel('输出信噪比');[5]
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5 总结
本次课程设计，我使用matlab仿真软件对FM调制进行了仿真探究，根据设计的要求完成了各项仿真分析，感觉自己收获颇丰。首先，我再次熟悉了matlab这样一款强大的仿真软件，学习到了很多在信号处理方面需要掌握的常用函数，也学到了一些关于矩阵运算的方法，如进行运算时应该要保证矩阵维度的一致。在这次课程设计中，我使用的是最新版的matlab仿真软件，发现运行时可能会出现软件崩溃的现象，在要求的功能不是很多的情况下，使用老版本的matlab软件更容易熟悉上手。此外，在本次设计过程中，我又复习了一遍FM调制和解调的整个过程，根据通信原理以及信号与系统课程所学到的知识，从建立调制和解调的模型到如何在matlab上创建M文件编写程序来实现仿真。我对FM的调制与解调有了更加深刻的理解。这对于我们对通信调制方面知识的积累很有帮助。当然，本次课程设计中我也遇到了很多困难，在程序编写的时候，我起初用课本上的调制方法编写程序对调制信号进行调制，后来发现绘制出的波形并不理想，原因是矩阵维度不一致导致出错或者是图形设置不够好，后来我找到了专门用于调制的函数modulate函数，我通过自己在帮助手册上查到了函数的使用方法，然后把它用于FM的调制，最终得到了较好的波形结果，这再次让我体会到了matlab这款软件的强大之处。在老师的指导和同学的帮助以及我自己积极的查阅相关资料的条件下，最终完成了本次课程设计，将课本的知识与实际应用设计结合，这是我本次课程设计的最大收获。
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