clear all; close all; f=1000; fs=100000; N=5000; Ts=1/fs; t=(0:Ts:(N*Ts)-Ts); f1=100; msg=sin(2*pi*f1*t); kf=.0628; Signal=exp(j*(2*pi*f*t+2*pi*kf*cumsum(msg))); Signal1=exp(j*(2*pi*f*t)); phi_hat(1)=30; e(1)=0; phd_output(1)=0; vco(1)=0; kp=0.15; ki=0.1; for n=2:length(Signal) vco(n)=conj(exp(j*(2*pi*n*f/fs+phi_hat(n-1)))); phd_output(n)=imag(Signal(n)*vco(n)); e(n)=e(n-1)+(kp+ki)*phd_output(n)-ki*phd_output(n-1); phi_hat(n)=phi_hat(n-1)+e(n); end; startplot=1; endplot=1000; figure(1); subplot(3,2,1); plot(t(startplot:endplot),msg(startplot:endplot)); title('消息信号（频率100Hz）'); ylabel('幅度'); grid; figure(1); subplot(3,2,2); plot(t(startplot:endplot),real(Signal(startplot:endplot))); title('FM已调信号（用100Hz的消息信号调制1KHz的载波）'); ylabel('幅度'); grid; figure(1); subplot(3,2,3); plot(t(startplot:endplot),e(startplot:endplot)); title('环路滤波器的输出'); ylabel('幅度'); grid; subplot(3,2,4); plot(t(startplot:endplot),real(vco(startplot:endplot))); title('压控振荡器'); ylabel('幅度'); grid; subplot(3,2,5); plot(t(startplot:endplot),phd_output(startplot:endplot)); title('鉴相器的输出'); xlabel('时间（seconds）'); ylabel('幅度'); grid; subplot(3,2,6); plot(t(startplot:endplot),real(Signal(startplot:endplot))); title('载波（频率）'); xlabel('时间（seconds）'); ylabel('幅度'); grid;

这是一段 MATLAB 代码，主要是实现了一个基于锁相环的频率调制（FM）解调器。代码的主要流程如下：

1. 定义基本参数：包括消息信号频率、采样率、采样点数、采样时间等。

2. 生成 FM 调制信号：根据消息信号进行 FM 调制，生成已调信号。

3. 定义锁相环参数：包括环路滤波器的增益、积分时间、比例时间等。

4. 实现锁相环：根据锁相环的基本工作原理，计算环路滤波器的输出、鉴相器的输出和压控振荡器的输出等。

5. 绘制结果图形：通过 MATLAB 绘图函数，绘制消息信号、已调信号、环路滤波器的输出、压控振荡器的输出、鉴相器的输出和载波等信号的波形图。

该代码的主要作用是演示锁相环在 FM 解调中的应用，通过调整锁相环的参数，可以实现不同的解调效果。

相关问题

clear all; close all; clc; M=10; L=100; Ts=1; Rb=1/Ts; dt=Ts/L; fs=1/dt; TotalT=M*Ts; t=0:dt:TotalT-dt; wave=randint(1,M); fz=ones(1,L); x1=wave(fz,:); dnrz=reshape(x1,1,L*M); fc=2*Rb; kf=0.3; sfm=modulate(dnrz,fc,fs,'fm',kf); subplot(121); plot(t,dnrz); axis([0 TotalT -0.1 1.1]); subplot(122); plot(t,sfm);

这段代码实现了一个随机数据生成的FM数字调制信号，并绘制了时域波形。其中，代码的基本思路是：首先生成随机数据，然后将数据转换为数字调制信号。具体实现包括以下几个步骤：

1. 清空工作区、关闭所有图形窗口以及清空命令窗口，以避免变量或者图形的干扰。

2. 设置调制方式参数：M 表示数据比特数，L 表示每个比特的采样数，Ts 表示每个比特的持续时间，Rb 表示比特率，dt 表示采样时间间隔，fs 表示采样率，TotalT 表示信号持续时间，t 表示时间序列。

3. 生成随机数据。这里使用 `randint` 函数生成 M 个随机比特数据。

4. 将比特数据转换为数字调制信号。这里使用 `modulate` 函数实现数字调制，其中参数包括比特数据、载波频率、采样率、调制方式以及调制指数等。

5. 绘制数字调制信号时域波形。这里使用 `subplot` 函数将图像分成两个部分，分别绘制随机数据和FM数字调制信号的时域波形。

需要注意的是，这段代码中使用的是频率调制（FM）数字调制方式，与之前提到的幅度调制（AM）和相位调制（PM）不同。对于不同的数字调制方式，需要针对性地选择合适的调制算法和参数。

clc;clear all;close all; fs = 500; % 采样频率 Ts = 1 / fs; % 采样间隔 N=400;%观测时长 由于滤波需要时间稳定，多空余一些点数 Nt = 2N; % 总时长 t = (0 : Nt-1) * Ts; w0 = 50; % 信号频率 xt =10sin(1 * pi * w0 * t)+0.3sin(2 * pi * w0 * t)+0.5sin(3 * pi * w0 * t)+0.2sin(4 * pi * w0 * t)+0.4sin(5 * pi * w0 * t)+ 0.1sin(6 * pi * w0 * t)+ 0.01randn(1, Nt); % 周期函数叠加噪声 figure(); plot(xt(end-N+1:end));title('原始信号');ylim([-10 10]); output=xt; 伪代码

这段代码的伪代码如下：

1. 设置采样频率和采样间隔
2. 设置观测时长和总时长
3. 定义信号频率和周期函数，包括6个正弦波和噪声
4. 绘制原始信号图像
5. 将输出信号先赋值为原始信号
6. 进入循环，循环1000次进行周期陷波处理
7. 定义周期陷波处理函数
8. 取后面N个点的信号
9. 计算自相关函数
10. 截取一半自相关函数，去掉R(0)
11. 将自相关函数的最低频率设为25Hz
12. 寻找除R(0)以外的最大值索引，作为周期
13. 如果周期小于等于2，则输出原始信号
14. 如果周期大于2，则计算截止频率和带宽，使用iirnotch滤波器进行陷波
15. 输出陷波后的信号