Matlab 2MFSK调制解调仿真代码

Matlab 中的 2MFSK (2-level Frequency Shift Keying) 调制解调是一个常见的数字通信信号处理示例。它涉及两个不同的频率，通常选择一个基带信号（如二进制序列），将该信号通过两个不同的载波信号进行调制，形成可以传输的宽带信号。以下是简化的 MATLAB 代码片段，用于2MFSK调制和解调的基本步骤：

% 生成随机二进制数据
data = randi([0 1], 1, 1e3); % 假设有1000比特的数据

% 定义载波频率和间隔
carrier_freq = [0; pi]; % 两个载波频率，假设一个0Hz，另一个π Hz
carrier_spread = 0.5*pi; % 载波间隔

% 生成2MFSK信号
fsk_signal = pskmod(data, carrier_freq, carrier_spread);

% 创建发送/接收系统模型
t = 0:1/fs:1; % 时间轴，假设采样频率为1 kHz
modulator = comm.PSKModulator('BitInput', true, 'SymbolMapping', 'Binary');
demodulator = comm.PSKDemodulator('BitOutput', true, 'PhaseOffset', 0, 'SymbolMapping', 'Binary');

% 调制过程
modulated_signal = modulator(fsk_signal, t);

% 假设存在加噪声的无线信道模型（这里简化为AWGN）
received_signal = modulated_signal + awgn(1, 10, 'measured'); % 添加一定SNR的白噪声

% 解调过程
demodulated_data = demodulator(received_signal, t);
demodulated_data = double(demodulated_data > 0); % 将解调后的数据转换回二进制

% 计算误码率
ber = sum(xor(data, demodulated_data))/length(data);

% 显示结果
disp(['误码率: ', num2str(ber)])

请注意，这只是一个基本的示例，实际应用中可能需要考虑更复杂的信号处理、同步、以及错误检测和纠正等步骤。此外，`awgn`函数在这里假设了固定信噪比，实际通信环境中会需要更精确的噪声模型。