写一段AM调制及相干解调的matlab代码

以下是一段简单的AM调制及相干解调的Matlab代码：

% AM调制
fc = 1000; % 载波频率
fm = 200; % 调制信号频率
fs = 8000; % 采样率
t = 0:1/fs:1; % 时间序列
msg = sin(2*pi*fm*t); % 调制信号
carrier = sin(2*pi*fc*t); % 载波信号
am = msg .* carrier; % AM调制信号

% AM相干解调
demod = am .* carrier; % 相干解调信号
[b, a] = butter(6, 2*fm/fs, 'low'); % 低通滤波器设计
demod_filtered = filter(b, a, demod); % 低通滤波
subplot(3,1,1);plot(t, msg);title('调制信号');
subplot(3,1,2);plot(t, am);title('AM调制信号');
subplot(3,1,3);plot(t, demod_filtered);title('解调信号');

其中，第一部分是AM调制的代码，第二部分是AM相干解调的代码。在相干解调中，我们使用了一个低通滤波器来过滤掉高频噪声和载波信号。最后，我们将三个图像绘制在一个窗口中以进行比较。

相关问题

写一段AM调制及相干解调的matlab代码，包含调制指数和信噪比

以下是一个简单的 AM 调制及相干解调的 MATLAB 代码示例，包含调制指数和信噪比：

% 设置参数
fc = 1000;          % 载波频率
fm = 100;           % 调制信号频率
fs = 10000;         % 采样频率
t = 0:1/fs:1;       % 时间向量

% 生成调制信号
m = 0.5;            % 调制指数
x = sin(2*pi*fm*t); % 原始信号
y = sin(2*pi*fc*t); % 载波信号
z = (1 + m*x).*y;   % AM 调制信号

% 添加噪声
SNR = 10;           % 信噪比
P_signal = mean(z.^2);  % 信号功率
P_noise = P_signal / 10^(SNR/10);   % 噪声功率
noise = sqrt(P_noise) * randn(size(z));  % 生成噪声
s = z + noise;      % 添加噪声后的信号

% 相干解调
I = s .* cos(2*pi*fc*t);    % I路信号
Q = s .* sin(2*pi*fc*t);    % Q路信号
I_lp = lowpass(I, fm, fs);  % 低通滤波
Q_lp = lowpass(Q, fm, fs);  % 低通滤波
demodulated = I_lp.^2 + Q_lp.^2; % 解调后的信号

% 绘图
subplot(3,1,1);
plot(t,x);
title('原始信号');
xlabel('时间');
ylabel('幅值');

subplot(3,1,2);
plot(t,z);
title('AM调制信号');
xlabel('时间');
ylabel('幅值');

subplot(3,1,3);
plot(t,demodulated);
title(['相干解调信号, 调制指数=',num2str(m),', 信噪比=',num2str(SNR),'dB']);
xlabel('时间');
ylabel('幅值');

在上述代码中，首先定义了载波频率、调制信号频率、采样频率和时间向量等参数。然后使用 sin 函数生成原始信号和载波信号，并根据调制指数 m 将它们相乘得到 AM 调制信号。接下来，生成指定信噪比的高斯白噪声并将其加到 AM 调制信号中，得到最终的带噪声信号。最后，使用相干解调公式分别计算 I、Q 两路信号，进行低通滤波后得到解调后的信号，并绘制原始信号、AM 调制信号和相干解调信号的波形图。

需要注意的是，上述代码中的解调方式是相干解调，即要求解调信号和载波信号保持相位同步。如果信号中的载波频率和相位未知，则需要使用非相干解调方法，如包络检测法或抑制载波法。

am调制与解调仿真matlab

### AM 调制与解调的MATLAB仿真

在现代通信系统中，幅度调制(AM)是一种基本技术，在MATLAB中可以通过其通信工具箱来实现完整的模拟过程[^2]。

#### 创建AM信号
为了创建一个简单的AM已调波形，可以按照下面的方法编写代码：

% 参数设置
Fs = 100e3; % 采样频率 (Hz)
Fc = 10e3;  % 载波频率 (Hz)
Fm = 500;   % 消息信号频率 (Hz)
t = linspace(0, 0.1, Fs*0.1); % 时间向量
Ac = 1;     % 载波振幅
Am = 0.75;  % 调制度

% 生成载波和消息信号
carrier = Ac * cos(2*pi*Fc*t);
message = sin(2*pi*Fm*t);

% 应用AM公式得到已调信号
modulatedSignal = (Ac + Am * message).*cos(2*pi*Fc*t);

% 绘图展示原始消息、载波以及已调信号
figure;
subplot(3,1,1), plot(t,message,'r'), title('Message Signal');
subplot(3,1,2), plot(t,carrier,'b'), title('Carrier Waveform');
subplot(3,1,3), plot(t,modulatedSignal,'g'), title('Modulated Signal');

这段脚本定义了一个正弦波作为消息源，并将其应用于标准AM方程以产生相应的已调输出。最后通过图形化界面展示了各个阶段的结果。

#### 解调过程
对于接收端来说，通常采用包络检波器来进行同步检测。这里给出一种简单的方式来做相干解调:

% 假设接收到的是之前产生的 modulatedSignal 变量中的数据
receivedSignal = modulatedSignal;

% 使用低通滤波器恢复原消息
[b,a] = butter(4,Fm/(Fs/2)); % 设计四阶巴特沃斯LPF
demodulatedSignal = filtfilt(b,a,receivedSignal.*cos(2*pi*Fc*t));

% 显示解调后的结果
figure;
plot(t,demodulatedSignal/max(abs(demodulatedSignal)),'k'); hold on;
plot(t,message,'r--'); legend('Demodulated','Original Message');
title('Comparison of Original vs Demodulated Signals');
hold off;

此部分先乘上本地复制出来的纯净载波再经过低通滤波处理从而提取出基带信息。最终对比显示了解码前后的波形差异。

上述两段程序提供了基础版本的AM调制及其对应的解调流程演示。实际应用可能涉及更多细节调整和技术优化。