10、观察经过低通滤波器后无扩频与扩频系统的时域波形
figure(10) subplot(2,1,1)
yrebl=real(ifft(bs.*yreb,400000)); %对无扩频系统频谱做ifft变换 tm=(1:N)/N*4; plot(tm,yrebl); xlabel('t');
title('扩频前经过凯萨尔窗函数滤波后时域波形'); subplot(2,1,2)
yrel=real(ifft(bs.*yre,400000)); %对扩频系统频谱做ifft变换 plot(tm,yrel); xlabel('t');
title('扩频后经过凯萨尔窗函数滤波后时域波形');
如图，经过低通滤波器后，高频分量基本消失，剩下的信号已经能够进行采样判决，时域波形与原信息基本吻合。
- 16 -
11、对扩频系统进行解扩，观察其时域频域
figure(11) subplot(2,1,1)
jj=rectpulse(M,1000); %扩频信号乘以解扩序列 yrej=jj.*yrel(1:350000); plot(ts(1:350000),yrej); xlabel('t');
axis([0,4,-0.5,0.5]);
title('解扩后信号波形'); subplot(2,1,2) yj=fft(yrej,N); magj=abs(yj);
plot(freb,magj(1:N/2)*2/N); axis([0,500,0,0.2]);
title('解扩后信号频谱'); xlabel('Hz');
由于扩频信号与m序列具有良好的相关性，故乘以m序列以后，能基本还原出原信号波形。同时可以看出，频谱已经由扩展带宽再次缩短，还原出原信号频谱。
- 17 -
12、比较扩频系统解扩前后信号带宽
figure(12)
title('解扩前后信号频偏对比'); subplot(2,1,1)
plot(freb,magrel(1:N/2)*2/N); axis([0,200,0,0.4]);
title('解扩前信号频偏'); subplot(2,1,2)
plot(freb,magj(1:N/2)*2/N); axis([0,200,0,0.4]);
title('解扩后信号频偏');
可以清楚看出，解扩前信号主瓣约为100Hz，解扩后恢复为100/7Hz，与发送信息吻合。
- 18 -
13、比较解扩前后信号功率谱密度
figure(13) subplot(2,1,1) yjb=fft(yrel,N);
prelb=yjb.*conj(yjb)/N; plot(freb,prelb(1:N/2)*2/N); axis([0,200,0,0.01]);
title('解扩前信号功率谱');xlabel('Hz'); subplot(2,1,2) yj=fft(yrej,N);
prel=yj.*conj(yj)/N;
plot(freb,prel(1:N/2)*2/N); axis([0,200,0,0.01]);
title('解扩后信号功率谱'); xlabel('Hz');
如图，解扩后信号的频谱被压缩，功率幅度增加，符合理论分析结果。
- 19 -
14、对解扩信号进行采样、判决
figure(14) subplot(2,1,1) for i=1:1:350
ij=i*1000-500; ss(i)=yrej(ij); end
stem(ss);
title('解扩信号采样'); subplot(2,1,2) for i=1:1:350 %判决信号算法 if ss(i)>0.2 ss(i)=1; elseif ss(i)<-0.2 ss(i)=-1; else ss(i)=0; end end
for i=1:1:50 ij=7*i-6; if ss(ij)==0
ss(ij)=ss(ij+4); end end
for i=1:1:348 if ss(i)==0
ss(i)=ss(i+2); end end
for i=1:1:50
S(i)=ss(i*7-3); if S(i)==0 S(i)=S(i)+1; end
S(i)=(1-S(i))/2; end stem(S);
title('判决后的最终信号');