相干解调+matlab

相干解调是一种调制解调技术，它可以将调制信号和载波信号进行相乘，然后进行低通滤波，从而得到原始信号。相干解调在通信领域有着广泛的应用，例如在FM广播中，接收机使用相干解调来解调音频信号。而matlab是一种强大的数学计算软件，它可以用于信号处理、图像处理、神经网络预测等多种领域。在相干解调的实现中，matlab可以提供方便的工具和函数，例如低通滤波器和FFT函数等。同时，matlab还可以通过GUI界面来实现相干解调的可视化操作，使得用户可以更加方便地进行调制解调的实验和仿真。

相关问题

AM调制相干解调代码matlab

AM (Amplitude Modulation) 调制是一种通过改变信号的幅度来传递信息的通信技术。在MATLAB中，实现AM信号的相干解调通常涉及以下几个步骤：

1. **生成载波和基带信号**：首先，你需要创建一个载波信号（通常是一个正弦波）和一个基带信号（你要传输的数据信号）。例如：

fs = 1000; % 采样频率
t = 0:1/fs:1 - 1/fs; % 时间向量
carrier_freq = 100; % 载波频率
baseband_signal = sin(2*pi*5*t); % 基带信号，假设是5Hz的方波

2. **幅度调制**：将基带信号加到载波上，得到AM信号：

am_signal = carrier_signal .* cos(2*pi*carrier_freq*t + phase_offset); % phase_offset可以调整相位偏移

3. **模拟信道影响**：为了演示相干解调，你可以考虑添加一些噪声或模拟信道失真，如随机衰减或相位失真。

4. **相干解调**：这涉及到对AM信号进行乘法并低通滤波来恢复原基带信号。可以使用FFT等工具来实现：

demodulated_signal = ifft(fft(am_signal).*fft(carrier_signal)); % 离散傅立叶变换（IFFT）用于复数共轭乘法，然后再次取IFFT
demodulated_signal = demodulated_signal./abs(fft(carrier_signal)); % 除以载波幅度，近似于相干解调

5. **观察结果**：查看`demodulated_signal`是否接近原始的基带信号 `baseband_signal`。

2fsk相干解调法matlab代码

### 2FSK 相干解调 MATLAB 实现

在MATLAB中实现2FSK（二进制频移键控）相干解调涉及多个步骤，包括信号生成、载波同步、相位恢复和判决。下面提供了一个完整的2FSK相干解调的MATLAB代码示例。

#### 1. 参数设置与信号生成

Fs = 8000;                    % 采样频率
Tb = 0.02;                     % 符号周期
t = 0:1/Fs:Tb-1/Fs;            % 时间向量
f1 = 600;                      % 载波频率1
f2 = 1400;                     % 载波频率2
A = 1;                         % 幅度
Nbits = 100;                   % 发送比特数
data = randi([0 1], Nbits, 1); % 随机数据流

#### 2. BFSK 调制过程

tx_signal = [];
for k = 1:Nbits
    if data(k) == 0
        tx_signal = [tx_signal A*cos(2*pi*f1*t)];
    else
        tx_signal = [tx_signal A*cos(2*pi*f2*t)];
    end
end
noise_power = 0.01;
rx_signal = awgn(tx_signal, noise_power, 'measured');

#### 3. 同步与匹配滤波器设计
为了简化处理，假设已经完成了粗略的时间同步，并且知道两个可能的载波频率。这里采用简单的相关法来进行精确同步：

% 设计本地振荡器用于下变频
local_oscillator_f1 = cos(2*pi*f1*[0:length(rx_signal)-1]/Fs);
local_oscillator_f2 = cos(2*pi*f2*[0:length(rx_signal)-1]/Fs);

% 下变频后的I/Q分量计算
demodulated_I_f1 = rx_signal .* local_oscillator_f1;
demodulated_Q_f1 = -rx_signal .* sin(2*pi*f1*[0:length(rx_signal)-1]/Fs);

demodulated_I_f2 = rx_signal .* local_oscillator_f2;
demodulated_Q_f2 = -rx_signal .* sin(2*pi*f2*[0:length(rx_signal)-1]/Fs);

#### 4. 积分并取绝对值作为决策依据

decision_statistic_f1 = abs(sum(demodulated_I_f1.^2 + demodulated_Q_f1.^2));
decision_statistic_f2 = abs(sum(demodulated_I_f2.^2 + demodulated_Q_f2.^2));

received_bits = zeros(Nbits, 1);
for i = 1:Nbits
    start_idx = (i-1)*length(t)+1;
    stop_idx = i*length(t);
    
    decision_statistic_f1(i) = sum(abs(hilbert(demodulated_I_f1(start_idx:stop_idx))));
    decision_statistic_f2(i) = sum(abs(hilbert(demodulated_I_f2(start_idx:stop_idx))));

    received_bits(i) = double(decision_statistic_f2(i)>decision_statistic_f1(i));  
end

此段程序实现了基于希尔伯特变换的能量比较来完成最终的数据恢复[^1]。