用MATLAB仿真GMSK的调制解调图像

下面是用MATLAB进行GMSK调制解调的图像，可以更好地展示整个过程。

首先，我们生成一个随机的二进制数字序列作为需要调制的数字信号。

N = 1000; % 信号长度
x = randi([0,1],1,N); % 生成随机的二进制数字序列

然后，我们使用fir1函数生成一个长度为21的高斯滤波器，并将数字信号通过该滤波器进行滤波。

fs = 100; % 采样率
T = 1/fs; % 采样时间间隔
bt = 0.3; % 带宽-符号率乘积
L = 10; % 滤波器长度
t = -L*T:T:L*T; % 滤波器时间序列
g = sqrt(2*pi*bt/log(2))*exp(-2*(pi*bt*t).^2/log(2)); % 高斯滤波器
y = conv(x,g,'same'); % 滤波

接着，我们使用phase函数将滤波后的信号进行相位调制，得到调制后的信号。

fc = 10; % 载波频率
phi = cumsum(y)*2*pi*fc*T; % 相位调制

最后，我们使用diff函数计算相位差，并使用unwrap函数将相位差进行展开，最终得到解调后的数字信号。

phi_diff = diff(phi); % 计算相位差
phi_diff_unwrap = unwrap(phi_diff); % 相位展开
z = (phi_diff_unwrap > pi); % 判断相位差是否大于pi，得到解调后的数字信号

最终，我们可以使用subplot函数将原始数字信号、滤波后的信号和解调后的数字信号绘制在同一个图像中，以便进行比较。

figure;
subplot(3,1,1);
plot(x);
title('原始数字信号');
subplot(3,1,2);
plot(y);
title('滤波后的信号');
subplot(3,1,3);
plot(z);
title('解调后的数字信号');

下面是完整的MATLAB代码和图像。

% 生成需要调制的数字信号
N = 1000; % 信号长度
x = randi([0,1],1,N); % 生成随机的二进制数字序列

% 高斯滤波
fs = 100; % 采样率
T = 1/fs; % 采样时间间隔
bt = 0.3; % 带宽-符号率乘积
L = 10; % 滤波器长度
t = -L*T:T:L*T; % 滤波器时间序列
g = sqrt(2*pi*bt/log(2))*exp(-2*(pi*bt*t).^2/log(2)); % 高斯滤波器
y = conv(x,g,'same'); % 滤波

% 相位调制
fc = 10; % 载波频率
phi = cumsum(y)*2*pi*fc*T; % 相位调制

% 相位解调
phi_diff = diff(phi); % 计算相位差
phi_diff_unwrap = unwrap(phi_diff); % 相位展开
z = (phi_diff_unwrap > pi); % 判断相位差是否大于pi，得到解调后的数字信号

% 绘制结果
figure;
subplot(3,1,1);
plot(x);
title('原始数字信号');
subplot(3,1,2);
plot(y);
title('滤波后的信号');
subplot(3,1,3);
plot(z);
title('解调后的数字信号');