如何利用MATLAB 7.0软件来模拟FM调制和解调过程，并评估在高斯白噪声背景下的信号质量？请提供详细步骤和代码示例。

为了解答如何使用MATLAB 7.0进行FM调制信号的模拟以及如何分析其在高斯白噪声背景下的性能，首先推荐您阅读《MATLAB实现的FM信号调制解调分析》这份文档。这份资源不仅涉及FM调制解调的基本理论，还包含详细的仿真实验步骤和MATLAB代码，非常适合您的需求。

参考资源链接：[MATLAB实现的FM信号调制解调分析](https://wenku.csdn.net/doc/6k42iyapaa?spm=1055.2569.3001.10343)

要使用MATLAB 7.0模拟FM调制过程，您需要按照以下步骤操作：
1. 生成基带信号，例如使用MATLAB内置函数生成正弦波信号。
2. 设计载波信号，通常为一个频率固定的余弦波。
3. 利用FM调制公式将基带信号和载波信号结合，得到调制信号。
4. 在调制信号中添加高斯白噪声，以模拟实际通信环境中的干扰。
5. 实现解调算法，通常有包络检测和鉴频器等方法，将调制信号还原为基带信号。
6. 计算并分析信噪比（SNR），评估噪声对信号质量的影响。

下面是一个简化的代码示例，用于执行FM调制和添加噪声：

    % 参数设置
    Ac = 1;             % 载波幅度
    fc = 100;           % 载波频率
    fm = 5;             % 信息信号频率
    delta_f = 2*fm;     % 频率偏移
    Fs = 1000;          % 采样频率
    t = 0:1/Fs:1;       % 时间向量
    
    % 基带信号和载波信号
    message = cos(2*pi*fm*t); % 信息信号
    carrier = Ac*cos(2*pi*fc*t); % 载波信号
    
    % FM调制信号
    modulated_signal = Ac*cos(2*pi*fc*t + 2*pi*delta_f*integral(message)/Fs);
    
    % 添加高斯白噪声
    noise = randn(size(t)); % 生成高斯白噪声
    noisy_signal = modulated_signal + noise; % 加入噪声的已调信号
    
    % FM解调过程（简化示例，实际应用中需更复杂的处理）
    demodulated_signal = ... % 实现FM解调算法
    
    % 分析信噪比
    SNR = 10*log10(var(demodulated_signal) / var(noise));
    
    % 绘制信号波形（示例）
    figure;
    subplot(3,1,1); plot(t, message); title('基带信号');
    subplot(3,1,2); plot(t, modulated_signal); title('FM调制信号');
    subplot(3,1,3); plot(t, demodulated_signal); title('解调后的信号');

通过上述步骤和代码，您可以模拟FM调制信号的生成和解调，并通过信噪比来评估信号在噪声环境下的质量。为了进一步深入理解FM调制解调的原理和优化仿真过程，您可以参考《MATLAB实现的FM信号调制解调分析》这份资料，其中包含了更多关于仿真环境的设置、解调算法的详细实现以及结果分析等深入内容。

参考资源链接：[MATLAB实现的FM信号调制解调分析](https://wenku.csdn.net/doc/6k42iyapaa?spm=1055.2569.3001.10343)