2fsk调制和解调matlab代码仿真

时间: 2023-09-26 10:09:05 浏览: 31
以下是2FSK调制和解调的MATLAB代码示例: 调制: ```matlab clear all; close all; clc; % 定义参数 fc1 = 500; % 第一个载波频率 fc2 = 1500; % 第二个载波频率 fs = 8000; % 采样频率 T = 1/fs; % 采样时间 t = 0:T:1-T; % 时间序列 fdev = 100; % 频偏 A = 1; % 振幅 % 输入二进制信号 M = 10; % 信息位数 data = randi([0 1],1,M); % 随机生成信息序列 % 2FSK调制 f = zeros(1,length(t)); % 频率序列 for i = 1:M if data(i) == 0 f = f + (fc1 + fdev*sin(2*pi*(fc2-fc1)/T*t))*T; % 发送频率为fc1+fdev else f = f + (fc2 + fdev*sin(2*pi*(fc2-fc1)/T*t))*T; % 发送频率为fc2+fdev end end % 显示发送信号 plot(t,f) xlabel('时间(s)') ylabel('信号幅度') title('2FSK调制信号波形') % 音频播放 sound(A*sin(2*pi*f),fs); ``` 解调: ```matlab clear all; close all; clc; % 定义参数 fc1 = 500; % 第一个载波频率 fc2 = 1500; % 第二个载波频率 fs = 8000; % 采样频率 T = 1/fs; % 采样时间 t = 0:T:1-T; % 时间序列 fdev = 100; % 频偏 A = 1; % 振幅 W = 2*pi*fdev/(fc2-fc1); % 调制指数 N = length(t); % 采样点数 % 2FSK调制 M = 10; % 信息位数 data = randi([0 1],1,M); % 随机生成信息序列 f = zeros(1,length(t)); % 频率序列 for i = 1:M if data(i) == 0 f = f + (fc1 + fdev*sin(2*pi*(fc2-fc1)/T*t))*T; % 发送频率为fc1+fdev else f = f + (fc2 + fdev*sin(2*pi*(fc2-fc1)/T*t))*T; % 发送频率为fc2+fdev end end % 接收信号 y = A*sin(2*pi*f); % 接收到的信号 sound(y,fs); % 播放接收到的声音 % 2FSK解调 data_hat = zeros(1,M); % 估计的信息序列 for i = 1:M % 解调第i个符号 yt = y((i-1)*N/M+1:i*N/M); % 获取第i个符号的采样点 f1 = fc1 + fdev*sin(2*pi*(fc2-fc1)/T*t((i-1)*N/M+1:i*N/M)); % 发送频率为fc1+fdev f2 = fc2 + fdev*sin(2*pi*(fc2-fc1)/T*t((i-1)*N/M+1:i*N/M)); % 发送频率为fc2+fdev D1 = sum(yt.*sin(2*pi*f1*T)); % 计算接收信号在fc1上的投影 D2 = sum(yt.*sin(2*pi*f2*T)); % 计算接收信号在fc2上的投影 if D1 > D2 data_hat(i) = 0; else data_hat(i) = 1; end end % 显示估计的信息序列 disp('发送的信息序列:'); disp(data); disp('估计的信息序列:'); disp(data_hat); ``` 在运行以上代码时,请确保已经安装了MATLAB并正确配置了音频设备。

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首先,我们需要了解2FSK数字调制和解调的基本原理。2FSK是一种频移键控调制(FSK)技术,它将数字信息转换为频率信号。在2FSK调制中,两个数字信号分别被映射到两个不同的频率上,因此它也被称为二进制频率键控(BFSK)调制。在接收端,通过检测信号频率的变化来实现解调。 以下是基于MATLAB的2FSK数字调制和解调仿真的步骤: 1.生成数字信息信号 使用MATLAB的randi函数生成随机的二进制数字信息信号,并将其转换为+1/-1的数字信号。例如,我们可以生成一个长度为100的二进制数字信号: matlab info = randi([0 1],1,100); info(info==0) = -1; 2.生成调制信号 将数字信息信号映射到两个不同的频率上,生成调制信号。在2FSK调制中,这些频率通常是两个固定的值。例如,我们可以将数字1映射到频率f1=100 Hz,数字0映射到频率f2=200 Hz: matlab f1 = 100; %Hz f2 = 200; %Hz fs = 2000; %采样率 t = 0:1/fs:length(info)/fs-1/fs; mod_signal = zeros(1,length(t)); for i=1:length(info) if info(i) == 1 mod_signal((i-1)*fs+1:i*fs) = cos(2*pi*f1*t((i-1)*fs+1:i*fs)); else mod_signal((i-1)*fs+1:i*fs) = cos(2*pi*f2*t((i-1)*fs+1:i*fs)); end end 3.加入噪声 在实际通信中,信号会受到各种干扰和噪声的影响。因此,我们需要在调制信号中加入一定程度的高斯白噪声。例如,我们可以使用MATLAB的awgn函数在调制信号中加入10 dB的噪声: matlab snr = 10; %dB mod_signal_noise = awgn(mod_signal,snr,'measured'); 4.解调信号 在接收端,我们需要对接收到的信号进行解调,以恢复数字信息信号。在2FSK解调中,我们可以通过检测信号频率的变化来实现。例如,我们可以将接收到的信号与频率f1和f2的正弦波进行相乘,然后对结果进行积分,以得到解调后的数字信号: matlab demod_signal = zeros(1,length(info)); for i=1:length(info) t = (i-1)*fs+1:i*fs; x_t = mod_signal_noise(t); m1 = x_t.*sin(2*pi*f1*t); m2 = x_t.*sin(2*pi*f2*t); if sum(m1) > sum(m2) demod_signal(i) = 1; else demod_signal(i) = -1; end end 5.绘制结果 我们可以使用MATLAB的plot函数绘制数字信息信号、调制信号、加噪声后的调制信号和解调后的数字信号: matlab subplot(4,1,1); plot(info); title('数字信息信号'); subplot(4,1,2); plot(mod_signal); title('调制信号'); subplot(4,1,3); plot(mod_signal_noise); title('加噪声后的调制信号'); subplot(4,1,4); plot(demod_signal); title('解调后的数字信号'); 完整的MATLAB代码如下: matlab clear all; clc; close all; info = randi([0 1],1,100); info(info==0) = -1; f1 = 100; %Hz f2 = 200; %Hz fs = 2000; %采样率 t = 0:1/fs:length(info)/fs-1/fs; mod_signal = zeros(1,length(t)); for i=1:length(info) if info(i) == 1 mod_signal((i-1)*fs+1:i*fs) = cos(2*pi*f1*t((i-1)*fs+1:i*fs)); else mod_signal((i-1)*fs+1:i*fs) = cos(2*pi*f2*t((i-1)*fs+1:i*fs)); end end snr = 10; %dB mod_signal_noise = awgn(mod_signal,snr,'measured'); demod_signal = zeros(1,length(info)); for i=1:length(info) t = (i-1)*fs+1:i*fs; x_t = mod_signal_noise(t); m1 = x_t.*sin(2*pi*f1*t); m2 = x_t.*sin(2*pi*f2*t); if sum(m1) > sum(m2) demod_signal(i) = 1; else demod_signal(i) = -1; end end subplot(4,1,1); plot(info); title('数字信息信号'); subplot(4,1,2); plot(mod_signal); title('调制信号'); subplot(4,1,3); plot(mod_signal_noise); title('加噪声后的调制信号'); subplot(4,1,4); plot(demod_signal); title('解调后的数字信号');
以下是一份基于MATLAB的蒙特卡罗仿真代码,可以用于2FSK调制误码性能分析: matlab clear all; close all; % 系统参数 fc1 = 10^6; % 第一个载波频率 fc2 = 2*10^6; % 第二个载波频率 fs = 10*fc2; % 采样频率 T = 1/fs; % 采样周期 Ts = 1/fc2; % 符号周期 fm = 1/Ts; % 调制信号的最大频率 kf = 10^6; % 调制指数 % 仿真参数 nbit = 10^4; % 比特数 SNRdB = 0:2:20; % 信噪比范围 SNR = 10.^(SNRdB/10); % 信噪比 nsim = 100; % 仿真次数 % 生成随机比特序列 data = randi([0 1], 1, nbit); % 2FSK调制 t = 0:T:(nbit*Ts-T); % 时间序列 s = zeros(1, length(t)); % 2FSK调制信号 for i = 1:nbit if data(i) == 0 s((i-1)*fs/fm+1:i*fs/fm) = cos(2*pi*fc1*(i-1)*Ts+t((i-1)*fs/fm+1:i*fs/fm))'; else s((i-1)*fs/fm+1:i*fs/fm) = cos(2*pi*fc2*(i-1)*Ts+t((i-1)*fs/fm+1:i*fs/fm))'; end end % 误码率分析 for k = 1:length(SNR) err = 0; for j = 1:nsim % 添加噪声 Psignal = mean(s.^2); Pnoise = Psignal/SNR(k); noise = sqrt(Pnoise/2)*(randn(1,length(s))+1i*randn(1,length(s))); r = s + noise; % 解调 x1 = r.*cos(2*pi*fc1*t)'; x2 = r.*cos(2*pi*fc2*t)'; y1 = hilbert(x1).*exp(-1i*2*pi*fc1*t)'; y2 = hilbert(x2).*exp(-1i*2*pi*fc2*t)'; z = y2.*conj(y1); z = z(1:fs/fm:end); % 采样 z = z./abs(z); % 译码 % 统计误码数 err = err + sum(abs(z-data)); end ber(k) = err/nbit/nsim; end % 误码率性能分析结果 semilogy(SNRdB, ber, 'o-'); xlabel('SNR (dB)'); ylabel('BER'); title('2FSK调制误码性能分析'); grid on; 该代码首先定义了系统参数和仿真参数,然后生成随机比特序列,并对序列进行2FSK调制。接下来,针对不同的信噪比,进行100次仿真,统计误码率,并绘制误码率性能分析结果。 请注意,该代码仅作为参考,实际应用时需要根据具体系统参数进行修改。
好的,以下是一个简单的Matlab代码,可以帮助你完成2FSK/2ASK的仿真: matlab % 定义调制参数 fc = 1000; % 载波频率 f1 = 500; % 调制频率1 f2 = 1000; % 调制频率2 fs = 8000; % 取样率 T = 1/fs; % 取样周期 Ts = 1/f1; % 符号周期 A = 1; % 信号幅度 EbNo = 10; % 信噪比 % 生成基带信号 t = 0:T:1-T; % 时间序列 s1 = A*sin(2*pi*f1*t); % 调制信号1 s2 = A*sin(2*pi*f2*t); % 调制信号2 data = randi([0,1],1,length(t)/Ts); % 随机生成数据序列 data(data==0) = -1; % 将0换成-1 signal = zeros(size(t)); for i=1:length(data) if data(i) == 1 signal((i-1)*Ts/T+1:i*Ts/T) = s1; else signal((i-1)*Ts/T+1:i*Ts/T) = s2; end end % 进行调制 modulated_signal = signal.*cos(2*pi*fc*t); % 加噪声 SNR = EbNo + 10*log10(Ts/fs); noisy_signal = awgn(modulated_signal, SNR); % 进行解调 demodulated_signal1 = noisy_signal.*cos(2*pi*f1*t); demodulated_signal1 = lowpass(demodulated_signal1, fc/2, fs); demodulated_signal2 = noisy_signal.*cos(2*pi*f2*t); demodulated_signal2 = lowpass(demodulated_signal2, fc/2, fs); demodulated_signal = demodulated_signal1 - demodulated_signal2; % 绘制图形 figure; subplot(3,1,1); plot(t, signal); title('基带信号'); xlabel('时间(秒)'); ylabel('幅度'); subplot(3,1,2); plot(t, modulated_signal); title('调制信号'); xlabel('时间(秒)'); ylabel('幅度'); subplot(3,1,3); plot(t, demodulated_signal); title('解调信号'); xlabel('时间(秒)'); ylabel('幅度'); 这个代码可以生成基带信号、进行2FSK/2ASK调制、加入高斯白噪声、进行解调,并且绘制出基带信号、调制信号和解调信号的图形。 当你运行该代码时,你可以调整调制参数,例如载波频率、调制频率、符号速率、信噪比等,来观察不同参数下的仿真结果。
FSK (Frequency Shift Keying)是一种利用载波的频率来表示基带信息的调制技术。在FSK调制中,不同的频率代表不同的信息。例如,在2FSK系统中,使用一个频率f1表示信息0,使用另一个频率f2表示信息1。FSK调制可以通过FPGA来实现。 在ISE 14.7环境下,可以完成2FSK (CPFSK)的调制,并进行仿真。系统的时钟频率为32MHz,码元速率为1MHz,载波频率为6MHz,频移指数h为3.5,f1为4.25MHz,f2为7.75MHz。通过设置合适的参数和使用适当的调制算法,可以在FPGA上实现FSK调制。 至于FSK解调部分的实验,具体的实现方法可能因具体的应用而有所不同。一种常见的解调方法是使用相干解调器,通过比较接收到的信号与两个预定频率的载波信号的相位差来判断接收到的信息是0还是1。通过合适的解调算法和参数设置,可以在FPGA上实现FSK解调。 综上所述,FSK调制和解调可以通过FPGA来实现,具体的实现方法和参数设置需要根据具体的应用需求进行调整。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [FPGA 数字信号处理之 FSK 调制、解调的实现与仿真基于 verilog + ise + modelsim + matlab (保姆级)](https://blog.csdn.net/wanyeye/article/details/125041769)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
以下是一个简单的64FSK调制仿真误码率和理论误码率波形图的Matlab代码示例: matlab % 设置调制参数 fc = 1000; %载波频率 fs = 10000; %采样率 Tb = 0.001; %比特时间 M = 64; %调制符号数 % 生成随机数据 data = randi([0 M-1], 1, 1000); % 生成基带信号 t = 0:1/fs:Tb-1/fs; %一个比特时间内的时间轴 baseband = zeros(1, length(data)*length(t)); for i=1:length(data) baseband((i-1)*length(t)+1:i*length(t)) = sin(2*pi*(fc+(data(i)-M/2)*Tb)/fs*t); end % 生成带通信号 fpass = 20; %带宽 [b, a] = butter(2, 2*fpass/fs); passband = filter(b, a, baseband); % 添加高斯白噪声 SNR = 10; %信噪比 noise = randn(size(passband)); noise = noise./norm(noise).*norm(passband)./10.^(SNR/20); %计算噪声功率 received = passband + noise; % 解调信号 demodulated = zeros(size(data)); for i=1:length(data) tstart = (i-1)*length(t)+1; tend = i*length(t); fc_est = (fc+data(i)*Tb)/fs; [b, a] = butter(2, 2*fpass/fs, [fc_est-0.5/Tb, fc_est+0.5/Tb]); filtered = filter(b, a, received(tstart:tend)); demodulated(i) = round((fc_est-fc)*fs/Tb + M/2); end % 计算误码率 BER = sum(demodulated~=data)/length(data) % 绘制波形图 subplot(2,1,1); plot(t, baseband(1:length(t))); title('Baseband Signal'); xlabel('Time (s)'); ylabel('Amplitude'); subplot(2,1,2); plot(0:1/fs:length(passband)/fs-1/fs, passband); hold on; plot(0:1/fs:length(received)/fs-1/fs, received); plot(0:1/fs:Tb*(length(data)-0.5), data*max(passband)); title('Passband Signal'); xlabel('Time (s)'); ylabel('Amplitude'); legend('Transmitted', 'Received', 'Data'); 代码中,先设置调制参数,然后生成随机数据,生成基带信号,进行64FSK调制,生成带通信号,添加高斯白噪声,解调信号,计算误码率,最后绘制波形图。注意,这里的误码率是在添加了噪声后计算的,与理论误码率略有不同。如果需要计算理论误码率,可以使用公式进行计算。

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