void SigTranmit::Modulate () { float a=0.0; for(int i=0;i<21*M;i++) { a = 2.0 * PI * 0.25 * i;//fc/fs=1000/4000=0.25 Mod[i] = Sa[i] * cos(a); } for(int i=0;i<21*M;i++) Sa[i] = Mod[i]; Dft(Sa,21*M); }

这段代码同样是C++语言编写的。它的作用是对信号进行调制，其中包括：

1.将输入信号Sa中的每个样本点乘以一个cos函数；

2.得到调制后的信号Mod；

3.将调制后的信号Mod赋值给输入信号Sa；

4.再次进行离散傅里叶变换（DFT）。

具体来说，这段代码使用了一个频率为1000Hz的正弦波进行调制，所得到的调制信号是一个带通信号，其频率范围为0Hz到2000Hz，而其他频率的信号被滤波器抑制或者削弱。

相关问题

M=16;hmod = modem.qammod('M',M, 'SymbolOrder','gray'); Es=1;A=sqrt(3/2/(M-1)*Es);for nsym=1:Nsym Xp = 2*(randn(1,Np)>0)-1;msgint=randi(1,Nfft-Np,M);dat_ser = A*modulate(hmod,msgint); end

这段 MATLAB 代码用于生成 QAM 调制的数据序列具体来说，代码中的变量含义如下：

- M=16：指定 QAM 调制的调制阶数为 16，即使用 16-QAM 调制方式。
- hmod = modem.qammod('M',M, 'SymbolOrder','gray')：创建一个 QAM 调制器对象 hmod，该对象采用 16-QAM 调制方式，符号顺序为 Gray code。
- Es=1：指定每个调制符号的能量为 1。
- A=sqrt(3/2/(M-1)*Es)：计算每个调制符号的幅度，使得每个符号的能量都为 Es。
- for nsym=1:Nsym：循环 Nsym 次，每次生成一个 QAM 调制的数据序列。
- Xp = 2*(randn(1,Np)>0)-1：产生 Np 个随机正负 1 的数，用于表示数据序列中的导频符号。
- msgint=randi(1,Nfft-Np,M)：产生 Nfft-Np 个随机的 M 进制整数，用于表示数据序列中的信息符号。
- dat_ser = A*modulate(hmod,msgint)：将信息符号进行 QAM 调制，并乘以每个调制符号的幅度 A，得到最终的 QAM 调制信号 dat_ser。

clear all; close all; clc; M=10; L=100; Ts=1; Rb=1/Ts; dt=Ts/L; fs=1/dt; TotalT=M*Ts; t=0:dt:TotalT-dt; wave=randint(1,M); fz=ones(1,L); x1=wave(fz,:); dnrz=reshape(x1,1,L*M); fc=2*Rb; kf=0.3; sfm=modulate(dnrz,fc,fs,'fm',kf); subplot(121); plot(t,dnrz); axis([0 TotalT -0.1 1.1]); subplot(122); plot(t,sfm);

这段代码实现了一个随机数据生成的FM数字调制信号，并绘制了时域波形。其中，代码的基本思路是：首先生成随机数据，然后将数据转换为数字调制信号。具体实现包括以下几个步骤：

1. 清空工作区、关闭所有图形窗口以及清空命令窗口，以避免变量或者图形的干扰。

2. 设置调制方式参数：M 表示数据比特数，L 表示每个比特的采样数，Ts 表示每个比特的持续时间，Rb 表示比特率，dt 表示采样时间间隔，fs 表示采样率，TotalT 表示信号持续时间，t 表示时间序列。

3. 生成随机数据。这里使用 `randint` 函数生成 M 个随机比特数据。

4. 将比特数据转换为数字调制信号。这里使用 `modulate` 函数实现数字调制，其中参数包括比特数据、载波频率、采样率、调制方式以及调制指数等。

5. 绘制数字调制信号时域波形。这里使用 `subplot` 函数将图像分成两个部分，分别绘制随机数据和FM数字调制信号的时域波形。

需要注意的是，这段代码中使用的是频率调制（FM）数字调制方式，与之前提到的幅度调制（AM）和相位调制（PM）不同。对于不同的数字调制方式，需要针对性地选择合适的调制算法和参数。