不使用 Communications Toolbox 中的 GMSK 调制和解调函数,实现GMSK调制与解调
时间: 2023-11-14 15:07:14 浏览: 41
GMSK调制和解调可以通过频率调制和解调实现。以下是一个简单的实现方法:
GMSK调制:
1. 将数字信号转换为基带信号。
2. 将基带信号通过高通滤波器。
3. 对高通滤波后的信号进行相位调制,即将信号乘以一个相位调制信号。
4. 通过低通滤波器将调制后的信号进行平滑处理,得到最终的GMSK调制信号。
GMSK解调:
1. 将接收到的信号通过低通滤波器。
2. 对滤波后的信号进行相位解调,即将信号除以一个相位调制信号。
3. 将解调后的信号通过高通滤波器,得到基带信号。
需要注意的是,相位调制信号的频率要比基带信号的频率高,这样才能将基带信号频率的变化转换为相位的变化。常用的相位调制信号为高斯函数。
需要注意的是,这只是一个简单的实现方法,实际应用中还需要考虑很多因素,比如调制指数、滤波器设计等。建议您在实现之前先进行相关的理论学习和实验验证。
相关问题
不使用 Communications Toolbox 中的 GMSK 调制和解调函数,实现matlab中GMSK调制与解调
以下是一个简单的matlab代码实现GMSK调制和解调的示例:
GMSK调制:
```matlab
% 设置参数
fs = 100e3; % 采样率
T = 1/fs; % 采样时间间隔
fc = 500e3; % 载波频率
B = 50e3; % 带宽
BT = 0.5; % 带限乘积
fc_dev = B/2/BT; % 频偏
Ts = 1/fs; % 符号时间
fc_mod = 10*fc_dev/Ts; % 调制信号频率
% 产生数字信号
n = 0:999; % 采样点数
bits = randi([0 1], 1, length(n)); % 产生随机比特流
% 将数字信号转换为基带信号
t = n*T;
s = 2*bits-1;
bb = cumsum(s).*T;
% 高通滤波
[b, a] = butter(6, 2*fc/fs, 'high');
bb_filt = filter(b, a, bb);
% 相位调制
ph = cumsum(2*pi*fc_mod*bb_filt);
x = cos(2*pi*fc*t + ph);
% 低通滤波
[b, a] = butter(6, 2*B/fs, 'low');
x_filt = filter(b, a, x);
% 绘图
subplot(2,1,1);
plot(t, bits, 'b');
axis([0 t(end) -1.5 1.5]);
title('数字信号');
subplot(2,1,2);
plot(t, x_filt, 'r');
axis([0 t(end) -1.5 1.5]);
title('GMSK调制信号');
```
GMSK解调:
```matlab
% 设置参数
fs = 100e3; % 采样率
T = 1/fs; % 采样时间间隔
fc = 500e3; % 载波频率
B = 50e3; % 带宽
BT = 0.5; % 带限乘积
fc_dev = B/2/BT; % 频偏
Ts = 1/fs; % 符号时间
fc_mod = 10*fc_dev/Ts; % 调制信号频率
% 产生数字信号
n = 0:999; % 采样点数
bits = randi([0 1], 1, length(n)); % 产生随机比特流
% GMSK调制
t = n*T;
s = 2*bits-1;
bb = cumsum(s).*T;
[b, a] = butter(6, 2*fc/fs, 'high');
bb_filt = filter(b, a, bb);
ph = cumsum(2*pi*fc_mod*bb_filt);
x = cos(2*pi*fc*t + ph);
[b, a] = butter(6, 2*B/fs, 'low');
x_filt = filter(b, a, x);
% GMSK解调
[b, a] = butter(6, 2*B/fs, 'low');
y_filt = filter(b, a, x_filt);
ph_diff = diff(ph);
ph_diff = [ph_diff(1); ph_diff];
y = y_filt.*sin(ph_diff);
% 绘图
subplot(3,1,1);
plot(t, bits, 'b');
axis([0 t(end) -1.5 1.5]);
title('数字信号');
subplot(3,1,2);
plot(t, x_filt, 'r');
axis([0 t(end) -1.5 1.5]);
title('GMSK调制信号');
subplot(3,1,3);
plot(t, y, 'g');
axis([0 t(end) -1.5 1.5]);
title('解调后的数字信号');
```
需要注意的是,这只是一个简单的实现方法,实际应用中还需要考虑很多因素,比如调制指数、滤波器设计等。建议您在实现之前先进行相关的理论学习和实验验证。
怎样使用matlab simulink来进行2FSK调制与解调仿真实验
首先,需要打开 MATLAB 并创建一个新的 Simulink 模型。然后,按照以下步骤进行 2FSK 调制与解调仿真实验:
1. 添加信号源:从 Simulink 库中拖动 Sine Wave 模块,并设置频率为调制信号的频率。将其输出连接到 FSK 模块的输入端口。
2. 添加 FSK 调制模块:从 Communications Toolbox 库中拖动 FSK Modulator Baseband 模块,并设置其中的 ModulationOrder 参数为 2,FrequencySeparation 参数为两个频率之间的差值。将其输入连接到信号源的输出端口。
3. 添加 AWGN 信道模块:从 Communications Toolbox 库中拖动 AWGN 模块,并设置其中的 EbNo 参数为所需的信噪比。将其输入连接到 FSK 调制模块的输出端口。
4. 添加 FSK 解调模块:从 Communications Toolbox 库中拖动 FSK Demodulator Baseband 模块,并设置其中的 ModulationOrder 参数为 2,FrequencySeparation 参数为两个频率之间的差值。将其输入连接到 AWGN 信道模块的输出端口。
5. 添加误码率计算器:从 Communications Toolbox 库中拖动 Error Rate Calculation 模块,并将其输入连接到 FSK 解调模块的输出端口。
6. 设置仿真参数:设置仿真时间、采样频率等参数,并运行仿真。
通过以上步骤,即可完成 2FSK 调制与解调仿真实验。