帮我写一段对2,4,8FSK分类的matlab代码
时间: 2023-06-16 21:05:40 浏览: 66
以下是一个简单的2,4,8FSK分类的Matlab代码示例:
```
% 生成2,4,8FSK调制信号
fs = 10000; % 采样率
t = 0:1/fs:1; % 时间向量
f1 = 1000; % 第一个频率
f2 = 2000; % 第二个频率
f3 = 3000; % 第三个频率
f4 = 4000; % 第四个频率
f5 = 5000; % 第五个频率
f6 = 6000; % 第六个频率
f7 = 7000; % 第七个频率
f8 = 8000; % 第八个频率
msg = randi([0 7],1,length(t)); % 生成随机的数字信息
sig = cos(2*pi*t*f1.*(msg==0) + 2*pi*t*f2.*(msg==1) + 2*pi*t*f3.*(msg==2) + 2*pi*t*f4.*(msg==3) + 2*pi*t*f5.*(msg==4) + 2*pi*t*f6.*(msg==5) + 2*pi*t*f7.*(msg==6) + 2*pi*t*f8.*(msg==7)); % 将数字信息调制成2,4,8FSK信号
% 解调并分类
% 设定解调频率
f_demod = [1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000];
% 对每个解调频率进行解调
for i = 1:length(f_demod)
demod_sig = sig .* cos(2*pi*t*f_demod(i)); % 乘上解调载波
lpFilt = designfilt('lowpassfir','PassbandFrequency',400,'StopbandFrequency',500,'PassbandRipple',0.5,'StopbandAttenuation',60,'DesignMethod','kaiserwin');
demod_sig_filtered = filter(lpFilt, demod_sig); % 低通滤波
envelope = abs(hilbert(demod_sig_filtered)); % 幅度包络检测
[pks,locs] = findpeaks(envelope,'MinPeakHeight',0.5); % 检测幅度峰值
index = (locs/fs)*length(t); % 将峰值位置转换为数字信息
msg_demod(i,:) = round(index); % 将峰值位置四舍五入为整数
end
% 将每个解调信号的数字信息合并成一个向量
msg_combined = msg_demod(1,:).*0 + msg_demod(2,:).*1 + msg_demod(3,:).*2 + msg_demod(4,:).*3 + msg_demod(5,:).*4 + msg_demod(6,:).*5 + msg_demod(7,:).*6 + msg_demod(8,:).*7;
% 绘制结果
subplot(2,1,1);
plot(t,sig);
title('调制信号');
xlabel('时间 (秒)');
ylabel('幅度');
subplot(2,1,2);
plot(t,msg_combined);
title('解调并分类后的数字信息');
xlabel('时间 (秒)');
ylabel('数字信息');
```
这段代码将生成一个随机的数字信息并将其调制成2,4,8FSK信号。然后将每个解调频率的信号进行解调,并使用幅度包络检测和峰值检测来确定数字信息。最后,将每个解调信号的数字信息合并成一个向量并绘制结果。请注意,此代码示例仅用于演示目的,并且可能需要进行修改以适合您的应用程序。