微分交叉相乘解调算法python代码

微分交叉相乘解调是一种常见的信号处理技术，通常用于解调调制信号。下面是使用Python编写的微分交叉相乘解调算法的示例代码：

import numpy as np

def cross_multiply_demodulation(signal):
    # 将信号进行差分处理
    diff_signal = np.diff(signal)

    # 对差分信号进行求绝对值
    abs_diff_signal = np.abs(diff_signal)
    
    # 对差分信号和绝对值信号进行相乘得到解调信号
    demodulated_signal = diff_signal[:-1] * abs_diff_signal[1:]

    return demodulated_signal

# 生成测试信号
t = np.linspace(0, 1, 100)
modulated_signal = np.cos(2 * np.pi * 5 * t)  # 调制信号为5Hz的余弦波
noisy_signal = modulated_signal + 0.1 * np.random.randn(len(t))  # 添加高斯白噪声

# 应用微分交叉相乘解调算法
demodulated_signal = cross_multiply_demodulation(noisy_signal)

# 可视化结果
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 4))

plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(t, noisy_signal)
plt.title('Noisy Signal')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Amplitude')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(t[:-1], demodulated_signal)
plt.title('Demodulated Signal')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Amplitude')

plt.tight_layout()
plt.show()

以上代码中，`cross_multiply_demodulation`函数实现了微分交叉相乘解调算法。首先对输入信号进行差分处理，然后对差分信号求绝对值，最后将差分信号和绝对值信号进行相乘得到解调信号。代码中还生成了一个测试信号，添加了高斯白噪声，并将解调前后的信号进行了可视化展示。