在maltab中如何对已调信号进行解调

在 MATLAB 中，可以使用频率解调的方法对已调信号进行解调。具体步骤如下：

1. 对已调信号进行带通滤波，以去除高频成分。带通滤波器的中心频率应该设置为载波频率，带宽应该略大于调制信号的最高频率。

2. 使用 Hilbert 变换计算信号的解调后的复包络，即得到解调后的信号的解调复包络。

3. 对解调复包络进行取模运算，得到解调后的信号。

下面是一个解调示例代码：

% 读入已调信号
[y, Fs] = audioread('fm_modulated_signal.wav');

% 设计带通滤波器
fc = 100; % 载波频率
fm = 10; % 调制频率
bw = 2*fm; % 带宽
[b, a] = butter(6, [fc-bw/2, fc+bw/2]/(Fs/2), 'bandpass');

% 对已调信号进行带通滤波
y_filt = filter(b, a, y);

% 使用 Hilbert 变换计算解调复包络
y_hil = hilbert(y_filt);
y_envelope = abs(y_hil);

% 对解调复包络进行取模运算，得到解调后的信号
y_demod = y_envelope - mean(y_envelope);

% 绘制解调后的信号和原始调制信号的时域图像
t = linspace(0, length(y)/Fs, length(y));
subplot(2,1,1);
plot(t, y_demod);
xlabel('时间/s');
ylabel('幅度');
title('解调后的信号的时域图像');
subplot(2,1,2);
plot(t, y);
xlabel('时间/s');
ylabel('幅度');
title('原始调制信号的时域图像');

此代码对已调信号进行了带通滤波、Hilbert 变换和解调复包络取模运算，得到了解调后的信号。解调后的信号与原始调制信号的时域图像进行比较，可以看到它们非常相似，说明解调效果良好。