如何在MATLAB环境下模拟FM信号调制过程并分析其在高斯白噪声下的性能表现？

为了深入了解FM调制解调系统以及其在噪声环境下的性能，可以借助《MATLAB实现的FM信号调制解调与噪声分析》这一资源。这份文档提供了一个详细的FM信号处理流程，包括调制、解调以及噪声分析的实践操作。

参考资源链接：[MATLAB实现的FM信号调制解调与噪声分析](https://wenku.csdn.net/doc/3d13k0dnog?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，进行FM调制模拟需要创建基带信号，并定义载波频率。在MATLAB中，可以使用内置函数如carrier = cos(2*pi*f_c*t)来生成载波信号。然后，根据调制指数调整基带信号，产生FM调制信号。在FM调制的数学模型中，调制信号可以表示为s(t) = A_c*cos(2*pi*f_c*t + 2*pi*k_f*integral(m(t)dt))，其中A_c是载波幅度，k_f是频率偏移常数，m(t)是基带信号。

接下来，在调制信号中加入高斯白噪声，噪声的功率可以通过信噪比（SNR）来控制。在MATLAB中，可以使用awgn函数来添加噪声，如noisy_signal = awgn(f_m_signal, SNR, 'measured')。

解调过程可以分为相干解调和非相干解调两种。在MATLAB中，相干解调可以通过与载波频率相同的本地振荡器信号相乘，然后通过低通滤波器来恢复基带信号。而非相干解调则更复杂，需要使用鉴频器和积分器。

最后，通过比较解调前后的信号和计算信噪比，可以分析FM系统的抗噪声性能。在MATLAB中，可以通过计算原始信号和噪声信号的能量比，再取10log10来得到信噪比的分贝值。

通过这样的仿真过程，你不仅能够理解FM调制解调的原理，还能够观察到噪声对通信系统性能的影响，以及如何通过MATLAB工具来分析和优化通信系统的性能。这本课程设计报告为你提供了一个完整的学习和研究FM调制解调的框架，帮助你在通信系统设计中获得实际经验。

参考资源链接：[MATLAB实现的FM信号调制解调与噪声分析](https://wenku.csdn.net/doc/3d13k0dnog?spm=1055.2569.3001.10343)