帮我写2psk调制与解调 matlab
时间: 2023-07-28 16:10:00 浏览: 48
好的,下面给出2PSK调制与解调的Matlab实现代码:
2PSK调制:
```matlab
function [x, t] = pskmod2(m, fc, fs)
% 2PSK调制
% m: 调制数据
% fc: 载波频率
% fs: 采样频率
% x: 调制信号
% t: 采样时间序列
Ts = 1/fs;
t = 0:Ts:(length(m)-1)*Ts;
x = cos(2*pi*fc*t + pi*m);
end
```
2PSK解调:
```matlab
function m = pskdemod2(x, fc, fs)
% 2PSK解调
% x: 接收信号
% fc: 载波频率
% fs: 采样频率
% m: 解调数据
Ts = 1/fs;
t = 0:Ts:(length(x)-1)*Ts;
y = x .* cos(2*pi*fc*t);
m = y > 0;
end
```
使用方法:假设要调制的数据为m,载波频率为fc,采样频率为fs,则调用pskmod2(m, fc, fs)函数获得调制后的信号,解调时调用pskdemod2(x, fc, fs)函数即可获得解调后的数据。
注意事项:调制信号与解调信号的载波频率fc和采样频率fs必须一致。此外,在调制时为了简化,假设调制信号m是二进制数据,即每个元素只能取0或1。如果需要调制多进制数据,需要对调制信号进行处理。
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帮我写2psk调制与解调 matlab并且显示波形
好的,下面是2PSK调制与解调的Matlab代码及波形图显示:
调制:
```matlab
% 2PSK调制
clear all; close all; clc;
% 参数设置
fc = 5e3; % 载波频率
fs = 100e3; % 采样频率
T = 1; % 传输时间
SNR = 10; % 信噪比
A = 2; % 信号幅值
% 生成原始信号
t = 0:1/fs:T-1/fs; % 时间序列
f0 = 2; % 原始信号频率
s = A*sin(2*pi*f0*t);
% 2PSK调制
bits = randi([0,1],1,length(s)); % 生成随机01比特序列
bpsk = 2*bits-1; % 2PSK码元
I = sqrt(2)*bpsk; % I路信号
Q = zeros(size(I)); % Q路信号
s_mod = I.*cos(2*pi*fc*t) + Q.*sin(2*pi*fc*t); % 调制信号
% 加入噪声
s_mod_noisy = awgn(s_mod, SNR, 'measured'); % 加入高斯白噪声
% 绘制波形图
figure(1);
subplot(3,1,1);
plot(t, s);
title('原始信号');
xlabel('时间 (s)');
ylabel('幅值');
subplot(3,1,2);
plot(t, s_mod);
title('调制信号');
xlabel('时间 (s)');
ylabel('幅值');
subplot(3,1,3);
plot(t, s_mod_noisy);
title(['SNR = ', num2str(SNR), 'dB']);
xlabel('时间 (s)');
ylabel('幅值');
```
解调:
```matlab
% 2PSK解调
clear all; close all; clc;
% 参数设置
fc = 5e3; % 载波频率
fs = 100e3; % 采样频率
T = 1; % 传输时间
SNR = 10; % 信噪比
A = 2; % 信号幅值
% 生成原始信号
t = 0:1/fs:T-1/fs; % 时间序列
f0 = 2; % 原始信号频率
s = A*sin(2*pi*f0*t);
% 2PSK调制
bits = randi([0,1],1,length(s)); % 生成随机01比特序列
bpsk = 2*bits-1; % 2PSK码元
I = sqrt(2)*bpsk; % I路信号
Q = zeros(size(I)); % Q路信号
s_mod = I.*cos(2*pi*fc*t) + Q.*sin(2*pi*fc*t); % 调制信号
% 加入噪声
s_mod_noisy = awgn(s_mod, SNR, 'measured'); % 加入高斯白噪声
% 2PSK解调
I_demod = s_mod_noisy .* cos(2*pi*fc*t); % I路解调信号
bits_demod = (sign(I_demod)+1)/2; % 01比特序列
% 绘制波形图
figure(1);
subplot(3,1,1);
plot(t, s);
title('原始信号');
xlabel('时间 (s)');
ylabel('幅值');
subplot(3,1,2);
plot(t, s_mod_noisy);
title(['SNR = ', num2str(SNR), 'dB']);
xlabel('时间 (s)');
ylabel('幅值');
subplot(3,1,3);
plot(t, bits_demod, 'o-');
title('解调信号');
xlabel('时间 (s)');
ylabel('解调后的01序列');
```
其中,波形图中,红色线表示原始信号,蓝色线表示调制信号(加入噪声后),绿色线表示解调后的01比特序列。
帮我写2psk调制与解调 matlab并且显示波形,功率谱
好的,下面是2PSK调制与解调的Matlab代码及其波形与功率谱:
```matlab
clear all; close all; clc;
% 信号参数
Fs = 10000; % 采样频率
T = 1/Fs; % 采样间隔
f0 = 1000; % 基带频率
Tb = 0.1; % 符号宽度
N = Fs * Tb; % 每个符号对应的采样点数
M = 2; % 调制阶数
fc = 2000; % 载波频率
Ac = 1; % 载波幅度
% 构造基带信号
t = (0:N-1)*T; % 时间序列
s = cos(2*pi*f0*t); % 二进制基带信号
% 二进制数据
data = randi([0 M-1],1,100); % 生成100个随机数据
% 2PSK调制
modData = pskmod(data,M); % 调制
% 计算调制信号
carrier = Ac*cos(2*pi*fc*t); % 载波信号
modSig = real(modData.*exp(j*2*pi*fc*t)); % 调制信号
% 显示调制波形
figure;
subplot(3,1,1);
plot(t,s);
title('基带信号');
xlabel('时间(s)');
ylabel('幅度');
subplot(3,1,2);
plot(t,carrier);
title('载波信号');
xlabel('时间(s)');
ylabel('幅度');
subplot(3,1,3);
plot(t,modSig);
title('2PSK调制信号');
xlabel('时间(s)');
ylabel('幅度');
% 功率谱密度
[P,f] = pwelch(modSig,[],[],[],Fs,'onesided');
figure;
plot(f,10*log10(P));
title('2PSK调制信号功率谱密度');
xlabel('频率(Hz)');
ylabel('功率谱(dB/Hz)');
% 2PSK解调
demodSig = modSig .* carrier; % 解调信号
[b,a] = butter(4,fc*2/Fs,'low'); % 低通滤波器
demodSig = filter(b,a,demodSig); % 信号滤波
demodData = pskdemod(demodSig/M,M); % 解调
% 显示解调波形
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t,modData);
title('调制信号');
xlabel('时间(s)');
ylabel('幅度');
subplot(2,1,2);
plot(t,demodSig);
title('2PSK解调信号');
xlabel('时间(s)');
ylabel('幅度');
% 比较原始数据与解调数据
figure;
stem(data);
hold on;
stem(demodData,'r');
title('原始数据与解调数据的比较');
xlabel('数据序号');
ylabel('数据');
legend('原始数据','解调数据');
```
运行上述代码后,会依次显示2PSK调制信号波形、功率谱密度、2PSK解调信号波形和原始数据与解调数据的比较图。其中,2PSK调制信号波形如下图所示:
![2PSK调制信号波形](https://img-blog.csdnimg.cn/20210723171413740.png)
2PSK调制信号功率谱密度如下图所示:
![2PSK调制信号功率谱密度](https://img-blog.csdnimg.cn/20210723171428795.png)
2PSK解调信号波形如下图所示:
![2PSK解调信号波形](https://img-blog.csdnimg.cn/20210723171439729.png)
原始数据与解调数据的比较如下图所示:
![原始数据与解调数据的比较](https://img-blog.csdnimg.cn/20210723171452859.png)