2dpsk调制解调实验matlab

2DPSK调制解调可以通过matlab进行实现，以下是一个简单的示例代码：

调制部分：

% 定义调制参数
M = 2; % 调制阶数
fc = 1000; % 载波频率
fs = 8000; % 采样频率
T = 1/fs; % 采样时间
Ns = 10000; % 采样点数
t = (0:Ns-1)*T; % 时间序列

% 生成随机二进制码
data = randi([0 1],1,Ns);

% 2DPSK调制
s = exp(1j*2*pi*fc*t + pi*(2*data-1));

解调部分：

% 解调
r = s.*conj(exp(1j*2*pi*fc*t));
r = lowpass(r, 2*fc, fs); %低通滤波
r = sign(real(r)); %取实部并判决

以上代码中，调制部分使用了二进制随机码，并通过相位调制的方式实现了2DPSK调制，解调部分则通过共轭相乘并低通滤波的方式实现了解调，并使用实部判决得到二进制随机码。需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中需要考虑更多的因素如信道噪声等。

相关问题

2DPSK调制解调实验matlab

2DPSK调制解调可以通过matlab进行实现，以下是一个简单的示例代码：

调制部分：

% 定义调制参数
M = 2; % 调制阶数
fc = 1000; % 载波频率
fs = 8000; % 采样频率
T = 1/fs; % 采样时间
Ns = 10000; % 采样点数
t = (0:Ns-1)*T; % 时间序列

% 生成随机二进制码
data = randi([0 1],1,Ns);

% 2DPSK调制
s = exp(1j*2*pi*fc*t + pi*(2*data-1));

解调部分：

% 解调
r = s.*conj(exp(1j*2*pi*fc*t));
r = lowpass(r, 2*fc, fs); %低通滤波
r = sign(real(r)); %取实部并判决

以上代码中，调制部分使用了二进制随机码，并通过相位调制的方式实现了2DPSK调制，解调部分则通过共轭相乘并低通滤波的方式实现了解调，并使用实部判决得到二进制随机码。需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中需要考虑更多的因素如信道噪声等。

2dpsk调制解调matlab

### 2DPSK 调制解调 MATLAB 实现

#### 1. 数字序列生成
为了实现2DPSK调制，在MATLAB中首先需要创建一个二进制数据流作为待传输的信息源。此操作可以通过`randi`函数来完成，该函数用于生成指定范围内的随机整数。

% 参数设定
dataLength = 10; % 数据长度
binaryData = randi([0, 1], 1, dataLength); % 随机生成比特序列
disp('原始二进制数据:');
disp(binaryData);

#### 2. 绝对编码转相对编码
由于2DPSK采用的是差分相位键控方式，因此发送端需先将输入的数据转换成相对码形式。这里通过计算相邻两个符号之间的差异来进行处理[^3]。

relativeCode = diff([0 binaryData]); % 将绝对码变换成相对码
relativeCode(relativeCode == -1) = 0; % 把-1映射到0上保持逻辑一致性
disp('相对编码后的数据:');
disp(relativeCode);

#### 3. DPSK 调制过程
接下来执行实际的调制工作，即把上述得到的相对码映射至特定角度变化上来表示不同的状态，并据此构建相应的载波信号[^4]。

carrierFreq = 1e3; % 设置载波频率为1kHz
sampleRate = 8 * carrierFreq; % 定义采样率
timeVector = (0:length(binaryData)-1)/sampleRate;

modulatedSignal = cos(2*pi*carrierFreq*timeVector + pi*cumsum(relativeCode));
figure;
subplot(2,1,1), plot(timeVector, modulatedSignal), title('已调制信号');
xlabel('时间(s)'), ylabel('幅度');

% 显示部分频谱特性
[frequencyDomain magnitudeSpectrum] = periodogram(modulatedSignal,[],[], sampleRate,'power');
subplot(2,1,2), semilogy(frequencyDomain,magnitudeSpectrum), grid on;
title('功率谱密度'), xlabel('频率(Hz)'), ylabel('功率/Hz(dB)');

#### 4. 噪声信道模拟
考虑到现实环境中存在干扰因素的影响，可以在接收之前向已经过调制的信号加入高斯白噪声以更贴近实际情况测试系统性能[^5]。

noisePower = .01; % 控制加性高斯白噪水平
noisyModulatedSignal = awgn(modulatedSignal, noisePower);

figure;
plot(timeVector,noisyModulatedSignal), title('含噪已调制信号');
xlabel('时间(s)'), ylabel('幅度');

#### 5. DPSK 解调过程
最后一步是对接收到的含有噪声成分在内的信号实施解调恢复出原信息。这通常涉及到同步检测以及后续的量化判决步骤。

receivedPhaseDifference = angle(hilbert(noisyModulatedSignal)) .* sign(cos(pi*[0:length(binaryData)])); 
demodulatedBinaryData = round((unwrap(receivedPhaseDifference)+pi)/(2*pi));

% 进行逆变换回到最初的绝对编码格式
recoveredOriginalData = demodulatedBinaryData - circshift(demodulatedBinaryData,[0,-1]);
recoveredOriginalData(isnan(recoveredOriginalData))=0;% 处理首位置NaN情况

figure;
stem(double(logical(binaryData)), 'filled', 'b'); hold all;
stem(double(logic(al)(recoveredOriginalData))+0.1, 'r.');
legend({'原始数据','重建后数据'});
title('对比：原始 vs 恢复后的二进制数据');
xlabel('样本索引'), ylabel('电平值');
hold off;