matlab基带信号 基带信号反码

在Matlab中，可以使用 `complement` 函数来实现基带信号的反码操作。`complement` 函数将输入的整数转换为二进制数，并将每个二进制位取反，最后将结果转换回整数。具体用法如下：

假设 `x` 是一个基带信号，需要对其进行反码操作，则可以使用如下代码：

x_complement = complement(x);

其中，`x_complement` 是反码后的基带信号。如果需要将反码信号转换回原始信号，可以再次对其进行反码操作，即：

x_original = complement(x_complement);

需要注意的是，`complement` 函数的输入必须是整数，如果输入的是浮点数，则需要先将其转换为整数再进行反码操作。

相关问题

%% 产生基带信号 i=10;%基带信号码元数 j=5000; t=linspace(0,5,j);%0-5之间产生5000个点行矢量，即将[0,5]分成5000份 f1=10;%载波1频率 f2=5;%载波2频率 fm=i/5;%基带信号频率 码元数是10，而时域长度是5，也就是一个单位2个码元 a=round(rand(1,i));%产生随机序列 st1=t; for n=1:10 if a(n)<1 for m=j/i*(n-1)+1:j/i*n st1(m)=0; end else for m=j/i*(n-1)+1:j/i*n st1(m)=1; end end end figure(1); subplot(411); plot(t,st1); title('基带信号st1'); axis([0,5,-1,2]); %% FSK调制 %基带信号求反 st2=t; for n=1:j if st1(n)==1 st2(n)=0; else st2(n)=1; end end subplot(412); plot(t,st2); title('基带信号反码st2'); axis([0,5,-1,2]); %载波信号 s1=cos(2*pi*f1*t); s2=cos(2*pi*f2*t); subplot(413),plot(s1); title('载波信号s1'); subplot(414),plot(s2); title('载波信号s2'); %调制 F1=st1.*s1;%加入载波1 F2=st2.*s2;%加入载波2 figure(2); subplot(411); plot(t,F1); title('F1=s1*st1'); subplot(412); plot(t,F2); title('F2=s2*st2'); e_fsk=F1+F2; subplot(413); plot(t,e_fsk); title('2FSK信号');%键控法产生的信号在相邻码元之间相位不一定连续 f = linspace(-1000, 1000, length(e_fsk)); Y = fftshift(abs(fft(e_fsk))); subplot(414); plot(f, Y); title('2FSK频域图'); %% 加入噪声 snr = 10 % 信噪比 fsk_noisy = awgn(e_fsk, snr, 'measured'); % 加入噪声 figure(3) plot(t, fsk_noisy); % 绘制加入噪声后的时域波形 title('受干扰时域波形');

这段代码存在一些小问题，主要是缺少一些变量的定义，例如 `awgn` 函数中的 `snr` 变量需要定义。另外，还需要添加一些注释来解释代码的作用。

以下是添加了注释并修正了 `snr` 变量定义的代码：

%% 产生基带信号
i=10; % 基带信号码元数
j=5000;
t=linspace(0,5,j); % 0-5之间产生5000个点行矢量，即将[0,5]分成5000份
f1=10; % 载波1频率
f2=5; % 载波2频率
fm=i/5; % 基带信号频率，码元数是10，而时域长度是5，也就是一个单位2个码元
a=round(rand(1,i)); % 产生随机序列
st1=t;
for n=1:10
    if a(n)<1
        for m=j/i*(n-1)+1:j/i*n
            st1(m)=0;
        end
    else
        for m=j/i*(n-1)+1:j/i*n
            st1(m)=1;
        end
    end
end

figure(1); 
subplot(411); plot(t,st1); title('基带信号st1'); axis([0,5,-1,2]);

%% FSK调制
% 基带信号求反
st2=t;
for n=1:j
    if st1(n)==1
        st2(n)=0;
    else
        st2(n)=1;
    end
end
subplot(412); plot(t,st2); title('基带信号反码st2'); axis([0,5,-1,2]);

% 载波信号
s1=cos(2*pi*f1*t);
s2=cos(2*pi*f2*t);
subplot(413),plot(s1); title('载波信号s1');
subplot(414),plot(s2); title('载波信号s2');

% 调制
F1=st1.*s1; % 加入载波1
F2=st2.*s2; % 加入载波2
figure(2); 
subplot(411); plot(t,F1); title('F1=s1*st1');
subplot(412); plot(t,F2); title('F2=s2*st2');
e_fsk=F1+F2;
subplot(413); plot(t,e_fsk); title('2FSK信号'); % 键控法产生的信号在相邻码元之间相位不一定连续
f = linspace(-1000, 1000, length(e_fsk));
Y = fftshift(abs(fft(e_fsk)));
subplot(414); plot(f, Y); title('2FSK频域图');

%% 加入噪声
snr = 10; % 信噪比
fsk_noisy = awgn(e_fsk, snr, 'measured'); % 加入噪声
figure(3); 
plot(t, fsk_noisy); % 绘制加入噪声后的时域波形
title('受干扰时域波形');

希望这可以帮到你！

模拟信号转变为数字信号的原理

模拟信号转换为数字信号的过程称为模数转换或者称为采样和量化。其基本步骤如下：

1. 采样：将连续的模拟信号在时间轴上按照一定的时间间隔（采样周期）取样，得到一系列的采样值，形成离散的时间序列。

2. 量化：将每个采样值近似地用一个有限的二进制数表示，即将连续的模拟信号转换为离散的数字信号。

3. 编码：将量化后的数字信号用一定的编码方式表示为二进制数，以便于传输和处理。

采样的频率决定了数字信号的采样精度，采样频率越高，采样精度越高，但相应的数据量也会增加。量化的精度决定了数字信号的分辨率，量化精度越高，分辨率越高，但相应的数据量也会增加。编码方式可以采用各种编码方式，如二进制补码编码、反码编码等。

通过模数转换，模拟信号可以被转换为数字信号，从而可以被数字系统处理和传输。在数字信号处理系统中，数字信号可以被进行各种数字信号处理，如滤波、变换、编码、解码等。