用matlab2018b进行am调制，调制信号并加入噪声并进行功率谱绘制

好的，我可以帮你解决这个问题。首先，我们需要生成一个调制信号。在 AM 调制中，调制信号是一个低频信号，通常是音频信号。为了生成一个音频信号，我们可以使用 `audioread` 函数从一个音频文件中读取数据。例如，假设我们有一个名为 `audio.wav` 的音频文件，可以使用以下代码读取它：

[s, fs] = audioread('audio.wav');

这将返回音频信号 `s` 和采样率 `fs`。接下来，我们需要将调制信号与载波信号相乘，以生成 AM 调制信号。假设我们的载波信号频率为 `fc`，则可以使用以下代码生成 AM 调制信号：

fc = 100000; % 载波信号频率
t = 0:1/fs:(length(s)-1)/fs; % 时间轴
c = cos(2*pi*fc*t); % 载波信号
m = s.'; % 调制信号
am = (1 + m) .* c; % AM 调制信号

现在我们已经生成了 AM 调制信号，接下来我们需要添加噪声。可以使用 MATLAB 中的 `awgn` 函数来添加高斯白噪声。例如，我们可以添加 10 dB 的噪声，代码如下：

snr = 10; % 信噪比为 10 dB
am_noisy = awgn(am, snr, 'measured');

最后，我们可以使用 `pwelch` 函数绘制功率谱密度图。例如，我们可以使用以下代码绘制 AM 调制信号和加噪声后的信号的功率谱密度图：

window = hamming(512); % 窗口函数
noverlap = 256; % 重叠长度
nfft = 1024; % FFT 长度
[P_am, f_am] = pwelch(am, window, noverlap, nfft, fs);
[P_am_noisy, f_am_noisy] = pwelch(am_noisy, window, noverlap, nfft, fs);
plot(f_am/1000, 10*log10(P_am), f_am_noisy/1000, 10*log10(P_am_noisy));
legend('AM 调制信号', '加噪声后的 AM 调制信号');
xlabel('频率 (kHz)');
ylabel('功率谱密度 (dB)');

这将绘制 AM 调制信号和加噪声后的信号的功率谱密度图，如下图所示：