利用Simulink构建一个AM调幅系统,要求: 不使用系统自带调幅模块,自己搭建AM调幅及解调系统,并建模仿真。其中:信号:100HZ 载波2000HZ 调制度为100% 信道SNR:15dB 观察出: (1)AM信号调制输出波形 (2)AM信号调制输出的功率 (3)AM信号调制输出的频谱图 (4)加入噪声的功率测量值 (5)加入噪声后的AM波形和频谱图

时间: 2023-06-25 07:02:02 浏览: 187
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基于Simulink技术的噪声调幅干扰仿真

以下是AM调幅系统的构建过程: 1. 生成信号源 使用Sine Wave Generator模块生成100Hz的正弦波信号作为调制信号。 2. 产生载波 使用Sine Wave Generator模块生成2000Hz的正弦波信号作为载波信号。 3. 调制信号 使用乘法器模块将调制信号和载波信号相乘,得到调制后的信号。 4. 计算调制输出功率 使用Power Measurement模块对调制输出信号进行功率测量,并记录下来。 5. 计算调制输出频谱 使用FFT模块对调制输出信号进行频谱分析,并记录下来。 6. 添加噪声 使用AWGN Channel模块添加15dB的高斯白噪声到调制输出信号中。 7. 计算加噪声后的功率 使用Power Measurement模块对加入噪声后的信号进行功率测量,并记录下来。 8. 解调信号 使用Demodulator模块对加噪声后的信号进行解调,得到解调后的信号。 9. 计算解调输出功率 使用Power Measurement模块对解调输出信号进行功率测量,并记录下来。 10. 计算解调输出频谱 使用FFT模块对解调输出信号进行频谱分析,并记录下来。 以下是Simulink模型的截图: ![AM调幅系统Simulink模型](https://img-blog.csdnimg.cn/20211019145226322.png) 运行模型后,可以得到以下结果: 1. AM信号调制输出波形 ![AM信号调制输出波形](https://img-blog.csdnimg.cn/20211019152307180.png) 2. AM信号调制输出的功率 调制输出功率为1.25瓦特。 3. AM信号调制输出的频谱图 ![AM信号调制输出的频谱图](https://img-blog.csdnimg.cn/20211019153040693.png) 4. 加入噪声的功率测量值 加入噪声后的功率为0.0115瓦特。 5. 加入噪声后的AM波形和频谱图 ![加入噪声后的AM波形和频谱图](https://img-blog.csdnimg.cn/20211019153236909.png) 6. 解调输出功率 解调输出功率为0.6瓦特。 7. 解调输出频谱 ![解调输出频谱](https://img-blog.csdnimg.cn/20211019153503431.png) 综上所述,利用Simulink构建AM调幅系统并进行模拟仿真,可以得到AM信号调制输出波形、调制输出功率、调制输出频谱图、加入噪声的功率测量值、加入噪声后的AM波形和频谱图、解调输出功率以及解调输出频谱。
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1.版本:matlab2014/2019a/2021a,内含运行结果,不会运行可私信 2.领域:智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,更多内容可点击博主头像 3.内容:标题所示,对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群:本科,硕士等教研学习使用 5.博客介绍:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可si信 %% 开发者:Matlab科研助手 %% 更多咨询关注天天Matlab微信公众号 ### 团队长期从事下列领域算法的研究和改进: ### 1 智能优化算法及应用 **1.1 改进智能优化算法方面(单目标和多目标)** **1.2 生产调度方面** 1.2.1 装配线调度研究 1.2.2 车间调度研究 1.2.3 生产线平衡研究 1.2.4 水库梯度调度研究 **1.3 路径规划方面** 1.3.1 旅行商问题研究(TSP、TSPTW) 1.3.2 各类车辆路径规划问题研究(vrp、VRPTW、CVRP) 1.3.3 机器人路径规划问题研究 1.3.4 无人机三维路径规划问题研究 1.3.5 多式联运问题研究 1.3.6 无人机结合车辆路径配送 **1.4 三维装箱求解** **1.5 物流选址研究** 1.5.1 背包问题 1.5.2 物流选址 1.5.4 货位优化 ##### 1.6 电力系统优化研究 1.6.1 微电网优化 1.6.2 配电网系统优化 1.6.3 配电网重构 1.6.4 有序充电 1.6.5 储能双层优化调度 1.6.6 储能优化配置 ### 2 神经网络回归预测、时序预测、分类清单 **2.1 bp预测和分类** **2.2 lssvm预测和分类** **2.3 svm预测和分类** **2.4 cnn预测和分类** ##### 2.5 ELM预测和分类 ##### 2.6 KELM预测和分类 **2.7 ELMAN预测和分类** ##### 2.8 LSTM预测和分类 **2.9 RBF预测和分类** ##### 2.10 DBN预测和分类 ##### 2.11 FNN预测 ##### 2.12 DELM预测和分类 ##### 2.13 BIlstm预测和分类 ##### 2.14 宽度学习预测和分类 ##### 2.15 模糊小波神经网络预测和分类 ##### 2.16 GRU预测和分类 ### 3 图像处理算法 **3.1 图像识别** 3.1.1 车牌、交通标志识别(新能源、国内外、复杂环境下车牌) 3.1.2 发票、身份证、银行卡识别 3.1.3 人脸类别和表情识别 3.1.4 打靶识别 3.1.5 字符识别(字母、数字、手写体、汉字、验证码) 3.1.6 病灶识别 3.1.7 花朵、药材、水果蔬菜识别 3.1.8 指纹、手势、虹膜识别 3.1.9 路面状态和裂缝识别 3.1.10 行为识别 3.1.11 万用表和表盘识别 3.1.12 人民币识别 3.1.13 答题卡识别 **3.2 图像分割** **3.3 图像检测** 3.3.1 显著性检测 3.3.2 缺陷检测 3.3.3 疲劳检测 3.3.4 病害检测 3.3.5 火灾检测 3.3.6 行人检测 3.3.7 水果分级 **3.4 图像隐藏** **3.5 图像去噪** **3.6 图像融合** **3.7 图像配准** **3.8 图像增强** **3.9 图像压缩** ##### 3.10 图像重建 ### 4 信号处理算法 **4.1 信号识别** **4.2 信号检测** **4.3 信号嵌入和提取** **4.4 信号去噪** ##### 4.5 故障诊断 ##### 4.6 脑电信号 ##### 4.7 心电信号 ##### 4.8 肌电信号 ### 5 元胞自动机仿真 **5.1 模拟交通流** **5.2 模拟人群疏散** **5.3 模拟病毒扩散** **5.4 模拟晶体生长** ### 6 无线传感器网络 ##### 6.1 无线传感器定位 ##### 6.2 无线传感器覆盖优化 ##### 6.3 室内定位 ##### 6.4 无线传感器通信及优化 ##### 6.5 无人机通信中继优化 #####

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