把每一部分的代码给出

很抱歉，由于您之前没有提供具体的项目或技术背景，我无法直接给出每部分代码。但是，我可以为您概括一下一般调幅通信系统的代码结构：

1. **信号预处理（Python）**：

import wave
# 读取音频文件
audio = wave.open("source.wav", "r")
raw_audio = audio.readframes(-1)

2. **信号数字化（Python）**：

from scipy.io import wavfile
sample_rate, audio_data = wavfile.read('source.wav')

3. **载波生成（Python）**：

carrier_freq = 1000 # 或根据需求调整
t = np.arange(0, len(audio_data))/sample_rate
carrier_signal = np.sin(carrier_freq * 2 * np.pi * t)

4. **幅度调制（Python）**：

amplitude_modulation = amplitude * carrier_signal

5. **信噪比设置（Python）**：

noise_level = signal_to_noise_ratio * np.std(carrier_signal) # 根据SNR计算噪声量
noisy_signal = amplitude_modulation + noise_level * np.random.randn(len(amplitude_modulation))

6. **模拟发送（Python）**：

# 将模拟信号转换成适合通信的数据格式
digital_signal = ...
send_data(digital_signal)

7. **接收与解调（Python）**：

received_signal = receive_data()
demodulated_signal = demodulate(carrier_signal, received_signal)

8. **信号处理与重构（Python）**：

reconstructed_audio = low_pass_filter(demodulated_signal)

9. **性能评估（Python）**：

mse = np.mean((reconstructed_audio - original_audio)**2)

10. **仿真与分析（Python）**：

results = []
for snr in snrs:
    mse_values.append(perform_simulation(snr))
plot_snr_mse(snr_values)

请注意，这只是一个基本示例，实际代码可能需要根据所使用的库（例如NumPy、SciPy、Matplotlib等）、通信协议和硬件限制进行调整。如果您有特定的技术栈或框架的要求，请告诉我，我会更精确地提供代码片段。如果你需要更详细的部分，请告诉我你在哪个阶段遇到困惑，我可以提供更具针对性的帮助。