fsk仿真代码

以下是一个简单的 FSK 信号的仿真代码示例，使用 MATLAB 实现：

% 设置基本参数
fs = 2000; % 采样率
fc1 = 100; % 第一个频率
fc2 = 200; % 第二个频率
A = 1; % 振幅
T = 1; % 信号持续时间
t = 0:1/fs:T-1/fs; % 时间向量

% 生成两个正弦波信号
x1 = A*sin(2*pi*fc1*t);
x2 = A*sin(2*pi*fc2*t);

% 生成 FSK 信号
f = [fc1*ones(1,length(t)/2), fc2*ones(1,length(t)/2)]; % 频率向量
x_fsk = A*sin(2*pi*f.*t);

% 绘制信号波形图
figure;
subplot(3,1,1);
plot(t, x1);
title('信号1');
subplot(3,1,2);
plot(t, x2);
title('信号2');
subplot(3,1,3);
plot(t, x_fsk);
title('FSK信号');

该代码生成了两个不同频率的正弦波信号，并将它们组合成一个 FSK 信号。最后，绘制了三个信号的波形图，以便于观察它们之间的差异。

相关问题

2fsk的matlab仿真代码

以下是一个简单的2FSK调制和解调的MATLAB仿真代码：

% 设置参数
fc1 = 100; % 第一个载波频率
fc2 = 200; % 第二个载波频率
fs = 1000; % 采样频率
T = 1; % 信号持续时间
A = 1; % 信号幅度
fdev = 50; % 频偏

% 生成调制信号
t = 0:1/fs:T-1/fs; % 时间向量
message = square(2*pi*5*t); % 一个简单的方波作为调制信号
f1 = fc1 + fdev*message; % 第一个载波频率加上频偏
f2 = fc2 + fdev*message; % 第二个载波频率加上频偏
s1 = A*sin(2*pi*f1.*t); % 第一个调制信号
s2 = A*sin(2*pi*f2.*t); % 第二个调制信号
s = s1 + s2; % 混合两个调制信号

% 显示调制信号
figure
subplot(3,1,1)
plot(t,message)
title('调制信号')

% 显示第一个调制信号
subplot(3,1,2)
plot(t,s1)
title('第一个调制信号')

% 显示第二个调制信号
subplot(3,1,3)
plot(t,s2)
title('第二个调制信号')

% 解调信号
s_demod = abs(hilbert(s)); % 使用包络检测解调信号

% 显示解调信号
figure
subplot(2,1,1)
plot(t,s)
title('调制信号')
subplot(2,1,2)
plot(t,s_demod)
title('解调信号')

这个代码使用一个简单的方波信号作为调制信号，然后使用两个不同的载波频率进行2FSK调制。解调信号使用包络检测法进行解调。你可以修改代码来尝试不同的调制信号和频偏，以及使用其他解调方法。

ask fsk psk matlab仿真代码

以下是FSK和PSK的MATLAB仿真代码示例：

FSK：

clear all;
close all;
clc;

% 设置参数
Tb = 1; % 位时间
fb = 1/Tb; % 带宽
f0 = 2*fb; % 0的频率
f1 = 4*fb; % 1的频率
fs = 10*fb; % 采样率
N = 100; % 位数

% 生成随机二进制序列
data = randi([0 1],1,N);

% FSK调制
t = 0:1/fs:N*Tb-1/fs;
s = zeros(1,length(t));
for i = 1:N
    if data(i) == 0
        s((i-1)*fs*Tb+1:i*fs*Tb) = cos(2*pi*f0*t((i-1)*fs*Tb+1:i*fs*Tb));
    else
        s((i-1)*fs*Tb+1:i*fs*Tb) = cos(2*pi*f1*t((i-1)*fs*Tb+1:i*fs*Tb));
    end
end

% 添加高斯白噪声
SNR = 10; % 信噪比
noise = randn(1,length(t));
noise = noise./max(abs(noise));
noise = noise./sqrt(2*10^(SNR/10));
r = s + noise;

% FSK解调
data_hat = zeros(1,N);
for i = 1:N
    x = r((i-1)*fs*Tb+1:i*fs*Tb);
    f = abs(fft(x));
    [~,ind] = max(f);
    if ind == f0*fs+1
        data_hat(i) = 0;
    else
        data_hat(i) = 1;
    end
end

% BER计算
ber = sum(xor(data,data_hat))/N;
disp(['BER = ' num2str(ber)]);

PSK：

clear all;
close all;
clc;

% 设置参数
Tb = 1; % 位时间
fb = 1/Tb; % 带宽
f = 2*fb; % 载波频率
fs = 10*fb; % 采样率
N = 100; % 位数
phi = pi/4; % 初始相位

% 生成随机二进制序列
data = randi([0 1],1,N);

% PSK调制
t = 0:1/fs:N*Tb-1/fs;
s = zeros(1,length(t));
for i = 1:N
    if data(i) == 0
        s((i-1)*fs*Tb+1:i*fs*Tb) = cos(2*pi*f*t((i-1)*fs*Tb+1:i*fs*Tb)+phi);
    else
        s((i-1)*fs*Tb+1:i*fs*Tb) = cos(2*pi*f*t((i-1)*fs*Tb+1:i*fs*Tb)-phi);
    end
end

% 添加高斯白噪声
SNR = 10; % 信噪比
noise = randn(1,length(t));
noise = noise./max(abs(noise));
noise = noise./sqrt(2*10^(SNR/10));
r = s + noise;

% PSK解调
data_hat = zeros(1,N);
for i = 1:N
    x = r((i-1)*fs*Tb+1:i*fs*Tb);
    y = x.*cos(2*pi*f*t((i-1)*fs*Tb+1:i*fs*Tb));
    z = y + j*x.*sin(2*pi*f*t((i-1)*fs*Tb+1:i*fs*Tb));
    if angle(sum(z)) > 0
        data_hat(i) = 1;
    else
        data_hat(i) = 0;
    end
end

% BER计算
ber = sum(xor(data,data_hat))/N;
disp(['BER = ' num2str(ber)]);

这些代码仅供参考，您可以根据自己的需要进行修改和优化。