FSK调制对仪器有什么要求

FSK调制需要一个能够调制信号的发射器和一个能够解调信号的接收器。因此，对于发射器和接收器仪器都有一些要求：

1. 发射器需要能够产生可靠的频率调制信号，并将其通过天线传输出去。因此，对于发射器来说，需要具备产生高质量、稳定的频率信号的能力。

2. 接收器需要能够准确地检测并解调接收到的信号，并将其转化为数字信号进行后续处理。因此，对于接收器来说，需要具备高灵敏度、高抗干扰能力和高速率的信号检测和解调能力。

3. 发射器和接收器之间的连接线路和天线需要具备低损耗、高效率的能力，以确保信号的传输质量。

总之，FSK调制对仪器的要求包括产生高质量、稳定的频率信号的能力，高灵敏度、高抗干扰能力和高速率的信号检测和解调能力，以及低损耗、高效率的连接线路和天线。

相关问题

如何对ascii码做fsk调制

要对ASCII码进行FSK调制，首先需要将每个字符转换为二进制。然后，将每个二进制位映射到两个不同的频率，例如，将0映射到一个低频率，将1映射到一个高频率。接下来，使用FSK调制器将这些频率转换为模拟信号。最后，将模拟信号传输到接收端，并使用解调器将其转换回数字数据。

以下是一个基本的ASCII码转换为FSK信号的Python代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# ASCII码转二进制
def ascii_to_bin(msg):
    return ''.join(format(ord(i), '08b') for i in msg)

# FSK调制
def fsk_modulation(binary_str, low_freq, high_freq, sample_rate):
    time = np.arange(0, len(binary_str)/sample_rate, 1/sample_rate)
    signal = np.zeros(len(time))
    for i, bit in enumerate(binary_str):
        if bit == '0':
            signal[i*sample_rate:(i+1)*sample_rate] = np.sin(2*np.pi*low_freq*time[i*sample_rate:(i+1)*sample_rate])
        else:
            signal[i*sample_rate:(i+1)*sample_rate] = np.sin(2*np.pi*high_freq*time[i*sample_rate:(i+1)*sample_rate])
    return signal

# 信号可视化
def plot_signal(signal, sample_rate):
    time = np.arange(0, len(signal)/sample_rate, 1/sample_rate)
    plt.plot(time, signal)
    plt.xlabel('Time (s)')
    plt.ylabel('Amplitude')
    plt.show()

# 示例
msg = 'hello'
binary_str = ascii_to_bin(msg)
signal = fsk_modulation(binary_str, 1000, 2000, 44100)
plot_signal(signal, 44100)

在这个示例中，我们将“hello”转换为二进制，并使用低频率1000Hz和高频率2000Hz进行FSK调制。我们使用采样率为44100Hz，因此每个二进制位被采样为44100个样本。最后，我们绘制了模拟信号的时间域波形。

2FSK的调制原理是什么

2FSK是一种数字调制技术，它的调制原理是将数字信号转换为频率调制的信号。在2FSK中，两个不同的数字信号被映射到两个不同的载频上，这两个载频的频率之间相差一个固定的频率偏移量。当数字信号为1时，调制信号的频率为f1，当数字信号为0时，调制信号的频率为f2。因此，2FSK信号的频率可以表示为f(t) = Acos(2πf1t)或f(t) = Acos(2πf2t)，其中A是振幅，t是时间。这样，2FSK信号就可以通过调制器将数字信号转换为频率调制的信号。