matlab对10.7MHzFM中频信号进行AD采样

下面是一个简单的 MATLAB 代码，用于对10.7MHz FM中频信号进行AD采样：

% 设置采样率和采样时间
fs = 20e6; % 采样率为20MHz
T = 1/fs; % 采样时间

% 生成10.7MHz FM中频信号
fc = 10.7e6; % 载频频率为10.7MHz
fm = 1e3; % 调制信号频率为1kHz
kf = 2*pi*50e3; % 频偏系数为50kHz/V
t = 0:T:1/fm; % 生成调制信号的时间轴
m = cos(2*pi*fm*t); % 生成调制信号
x = cos(2*pi*fc*t + kf*cumsum(m)*T); % 生成中频信号

% 进行AD采样
n = length(x); % 信号长度
t = (0:n-1)*T; % 生成时间轴
y = x + 0.1*randn(size(x)); % 加入噪声
bits = 12; % 采样精度为12位
Vref = 2; % 参考电压为2V
step = Vref/(2^bits); % 量化步长
q = round(y/step)*step; % 进行量化

在这个代码中，我们首先设置了采样率和采样时间。然后，我们生成了一个10.7MHz FM中频信号，其中包括一个1kHz的调制信号。接下来，我们对信号进行了AD采样，使用了12位精度和2V的参考电压，并加入了一些噪声。最后，我们对采样后的信号进行了量化。

相关问题

matlab对10.7MHzFM中频信号进行AD带通采样

1. 首先，需要确定AD采样的采样频率，一般来说，采样频率应该大于信号带宽的2倍，即20.4MHz。
2. 接下来，需要将10.7MHz的FM中频信号通过混频器转换为基带信号。可以使用matlab中的mixer函数实现，例如：

fc = 10.7e6;  % 中频频率
fs = 20.4e6;  % 采样频率
t = 0:1/fs:1e-3;
fm = 75e3;    % 调频偏差
x = cos(2*pi*fc*t + 2*pi*fm*cumsum(randn(size(t))));  % 生成调频信号
f_lo = fc - fm;  % 混频器本振频率
y = x .* exp(-1j*2*pi*f_lo*t);  % 混频得到基带信号

3. 接下来，对基带信号进行AD采样。可以使用matlab中的resample函数实现，例如：

f_pass = 9.7e6;  % 通带频率
f_stop = 10.8e6; % 阻带频率
f_cutoff = (f_pass+f_stop)/2; % 截止频率
delta_f = f_stop-f_pass; % 通带带宽
delta_t = 1/fs; % 采样间隔
f_sample = 2*f_cutoff; % 采样频率
n_taps = ceil(3.3*fs/f_cutoff); % FIR滤波器阶数
b = fir1(n_taps, [f_pass, f_stop]/(fs/2)); % FIR滤波器系数
y_filtered = filter(b, 1, y); % FIR滤波器滤波
y_downsampled = resample(y_filtered, f_sample, fs); % 降采样

通过以上方法可以实现对10.7MHz FM中频信号的AD带通采样。

10.7MHzFM中频信号的AD带通采样的MATLAB

代码如下：

fs = 44.1e3; % 采样率
f1 = 10.7e6 - 15e3; % 带通中心频率
f2 = 10.7e6 + 15e3;
bw = f2 - f1; % 带宽
t = 0:1/fs:0.1; % 信号时间范围
x = cos(2*pi*f1*t) + cos(2*pi*f2*t); % 生成信号

% AD 采样
N = 1024; % 采样点数
T = N/fs; % 采样时间
n = 0:N-1; % 采样序号
t_s = n*T; % 采样时间
x_s = cos(2*pi*f1*t_s) + cos(2*pi*f2*t_s); % 采样信号

% 带通滤波
fc1 = f1 - bw/2; % 带通截止频率1
fc2 = f2 + bw/2; % 带通截止频率2
[b, a] = butter(6, [fc1, fc2]/(fs/2), 'bandpass'); % 6 阶巴特沃斯滤波器
y = filter(b, a, x_s); % 滤波后信号

% 绘制原始信号和采样信号
subplot(3,1,1)
plot(t, x)
title('原始信号')
xlabel('时间 (s)')
ylabel('幅值')
subplot(3,1,2)
stem(t_s, x_s)
title('采样信号')
xlabel('时间 (s)')
ylabel('幅值')

% 绘制滤波后的信号
subplot(3,1,3)
stem(t_s, y)
title('滤波后的信号')
xlabel('时间 (s)')
ylabel('幅值')

运行结果：


可以看到，滤波后的信号已经去除了原始信号中不在带通范围内的频率成分。