clear,close,clc, Fs = 8000; fc = 400; n = 30; % b = ones(1,n-1); b=[1 zeros(1,n-1) -1]; qb=b/max(abs(b)) qb=round(qb*(2^12-1)) f1 = 800; f2 = 1600; f3 = 200; n=0:255; x=zeros(1,length(n)); x = sin(2pif1n/Fs) + sin(2pif2n/Fs) + sin(2pif3n/Fs); y = filter(qb, 1, x); figure(1); subplot(2,1,1); %plot(t, x); plot(n, x); title('输入波形'); xlabel('时间 (s)'); ylabel('幅值'); subplot(2,1,2); % plot(t, y); plot(n, y); title('输出波形'); xlabel('时间 (s)'); ylabel('幅值'); figure(2); freqz(qb, 1); xk=fft(x); m=linspace(0,Fs,length(x)); figure(3) subplot(211) plot(m,abs(xk)) yn=conv(x,b); yk=fft(yn,length(x)); subplot(212) plot(m,abs(yk)) x=floor(x8191) fid = fopen('C:\ti\myprojects\2020101097_2\work3.da t','w'); fprintf(fid,'1651 2 0x8000 0 256\n'); fprintf(fid,'%d\n',x(1:256)); fclose(fid);的基本概念

这段代码是一个数字信号处理的例子，通过滤波器处理输入波形x得到输出波形y，其中滤波器的系数为qb，使用了filter函数进行滤波操作。代码中还包括对输入和输出波形的可视化展示，以及频谱分析等操作。最后将处理后的信号写入到文件中。其中，Fs表示采样率，fc表示截止频率，n表示滤波器的长度，x表示输入的信号，y表示输出的信号。此外，还有一些基本的MATLAB语句，如clear、close、clc等用于清空变量和命令窗口。

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。

IQ_256qam=zeros(N,L,2); for i=1:N x=randi([0,255],L,1); y_com=qammod(x,256); y_com = raylrnd(1).*y_com.*exp(1i*rand()*pi/16); snr = 40*rand()-20; y_noise = awgn(y_com, snr, 'measured'); y_noise = y_noise./std(y_noise); x = real(y_noise); y = imag(y_noise); IQ_256qam(i,:,1)=x; IQ_256qam(i,:,2)=y; end 根据这段代码仿写MSK调制

以下是根据给出的代码仿写的MSK调制的MATLAB代码：

%% MSK调制，仿真IQ数据
clear all;close all;clc;
% 设置参数
fc=1e4; %载波频率
Tb=1/100; %比特周期
Ts=Tb/2; %符号周期
fs=1/Ts; %采样频率
N=1000; %仿真周期数
L=100; %每个周期包含的符号数
% 生成二进制数据
data=rand(1,N*L)>0.5; %产生随机二进制数据
% 调制
t=0:1/fs:N*Tb*L-1/fs; %时间轴
data_upsample=kron(data,ones(1,fs/Tb)); %上采样
phi=zeros(1,length(data_upsample)); %初始相位
for i=2:length(data_upsample)
    phi(i)=phi(i-1)+pi*data_upsample(i-1)*(1+data_upsample(i))/2;
end
s=sqrt(2/Tb)*cos(2*pi*fc*t+phi); %MSK信号
s_I=real(s); %实部
s_Q=imag(s); %虚部
% 仿真IQ数据
IQ_msk=zeros(N,L,2); %存储IQ数据
for i=1:N
    y_com=s(i*L-L+1:i*L); %取出一段MSK信号
    y_com=y_com(:); %转化为列向量
    y_com=y_com.*exp(1i*pi/2); %将MSK信号转化为BPSK信号
    snr=40*rand()-20; %随机生成信噪比
    y_noise=awgn(y_com,snr,'measured'); %加入高斯白噪声
    y_noise=y_noise./std(y_noise); %信号标准化
    x=real(y_noise); %实部
    y=imag(y_noise); %虚部
    IQ_msk(i,:,1)=x; %存储实部
    IQ_msk(i,:,2)=y; %存储虚部
end
% 画图
figure;
subplot(3,1,1);plot(t,phi);title('相位');
subplot(3,1,2);plot(t,s);title('MSK信号');
subplot(3,1,3);plot(s_I,s_Q);title('IQ图像');

注：以上代码仅供参考，实际应用中可能需要根据具体情况进行修改。需要注意的是，MSK调制和256QAM调制有很大的不同，因此在仿写的过程中，需要根据MSK调制的原理来进行编写。