demod函数解调
时间: 2023-10-18 10:16:00 浏览: 215
解调的过程就是把调制信号恢复成原信号的过程。在这里,我们可以利用解调函数`demod`来实现。假设我们已经得到了调制信号`y`,我们可以用以下代码进行解调:
```python
# 解调函数
def demod(y, mu, fc, fs):
# 采样周期
Ts = 1 / fs
# 解调信号
z = np.log(y) / mu
w = 2 * np.pi * fc * Ts * np.arange(0, len(z))
x_hat = np.real(np.exp(-1j * w) * z)
return x_hat
# 解调得到原始信号
x_hat = demod(y, 0.5, 1000, 8000)
```
其中,`mu`、`fc`、`fs`表示调制指数、载波频率和采样频率,与调制时的参数相同。最终得到的信号`x_hat`即为解调后的信号,与原始信号`x`相同。
相关问题
请你帮我设计一个上式的demon函数来提取DEMON谱特征
好的,以下是一个简单的DEMON函数代码:
```matlab
function demon_spectrum = demon(signal, nfft, fs)
% signal: 输入信号,每列为一帧信号
% nfft: FFT点数
% fs: 采样频率
% 计算信号的自相关函数
autocorr_signal = xcorr(signal, 'biased');
% 计算自相关函数的FFT
autocorr_fft = fft(autocorr_signal, nfft);
% 计算DEMON谱特征
demon_spectrum = zeros(nfft/2+1, size(signal, 2), size(signal, 2));
for i = 1:size(signal, 2)
for j = 1:size(signal, 2)
if i == j
demon_spectrum(:,i,j) = ones(nfft/2+1, 1);
else
crosscorr_signal = xcorr(signal(:,i), signal(:,j), 'biased');
crosscorr_fft = fft(crosscorr_signal, nfft);
demon_spectrum(:,i,j) = abs(crosscorr_fft ./ autocorr_fft);
end
end
end
% 取前一半的频率
demon_spectrum = demon_spectrum(1:nfft/2+1,:,:);
% 归一化幅值
demon_spectrum = demon_spectrum ./ max(max(max(demon_spectrum)));
end
```
注:该函数的实现是基于DEMON算法的原理,即通过计算信号的自相关函数和信号之间的交叉相关函数,来提取DEMON谱特征。在实际应用中,可能需要根据具体情况进行调整。
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