翻译T0=200; f0=1/T0; T1=400; f1=1/T1; u0=gensig('sin',T0,1000*g-1,1); u0=rot90(u0); u1=gensig('sin',T1,1000*g-1,1); u1=rot90(u1); y0=u0.*sign(-signal1+1); y1=u1.*sign(signal1+1); SignalFSK=y0+y1; % 生成的FSK信号 figure(2);

时间: 2023-10-17 07:05:13 浏览: 42
这段 MATLAB 代码的功能是生成一个频移键控(FSK)信号,用于模拟数字通信中的调制过程。 代码解释如下: ``` T0=200; % bit 0 的周期 f0=1/T0; % bit 0 的频率 T1=400; % bit 1 的周期 f1=1/T1; % bit 1 的频率 u0=gensig('sin',T0,1000*g-1,1); % 产生一个正弦波,周期为T0,长度为1000*g-1,幅度为1 u0=rot90(u0); % 将矩阵逆时针旋转90度 u1=gensig('sin',T1,1000*g-1,1); % 产生一个正弦波,周期为T1,长度为1000*g-1,幅度为1 u1=rot90(u1); % 将矩阵逆时针旋转90度 y0=u0.*sign(-signal1+1); % 产生一个调制信号,对应 bit 0 y1=u1.*sign(signal1+1); % 产生一个调制信号,对应 bit 1 SignalFSK=y0+y1; % 生成最终的 FSK 信号,对 bit 0 和 bit 1 进行频移 figure(2); % 绘制 FSK 信号的图形 ``` `T0` 和 `T1` 分别是二进制信号的两种取值的周期,`f0` 和 `f1` 分别是周期对应的频率。`gensig` 函数用于生成一个指定周期和幅度的正弦波,`u0` 和 `u1` 分别是对应于两种取值的正弦波。`rot90` 函数将矩阵逆时针旋转90度,以便将正弦波转换为行向量。 `sign` 函数用于返回输入矩阵中元素的符号,如果元素是正数,则返回1;如果元素是负数,则返回-1;如果元素是0,则返回0。`y0` 和 `y1` 分别是对应于两种取值的调制信号,`SignalFSK` 是最终的 FSK 信号,通过对 `y0` 和 `y1` 进行频移得到。 `figure(2)` 用于绘制 FSK 信号的图形。

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优化以下代码 close all; clear all; f1=40000;f2=10000;f3=20000; %信号频率 F0=1e6; %采样频率 T0=1/F0; %采样间隔 t=0:T0:10; %设置时间区间和步长 xa=sin(2*pi*f1*t)+sin(2*pi*f2*t)+sin(2*pi*f3*t); %原信号 %信号曲线图 figure; plot(t,xa); axis([0 0.0002 -3 3]) title('原信号'); Fs=1e5; % 抽样率大于最大频率二倍 T=1/Fs; %采样间隔 N=1000; %采样点个数 n=(0:(N-1))*T; tn=0:T:10; xn=sin(2*pi*f1*n)+sin(2*pi*f2*n)+sin(2*pi*f3*n); figure; subplot(211); stem(n,xn,'filled'); %抽样信号曲线图 axis([0 0.0002 -3 3]); title('取样信号'); subplot(212); xn_f=fft(xn); %xn_f=fftshift(fft(xn)); %傅里叶变换 f_xn=(0:length(xn_f)-1)*Fs/length(xn_f); plot(f_xn,abs(xn_f)); title('取样信号频谱'); %内插恢复原信号 t1=0:1000-T; TN=ones(length(t1),1)*n-t1'*T*ones(1,length(n)); y=xn*sinc(2*pi*Fs*TN); figure; subplot(211); plot(t1,y); axis([0 20 -3 3]); subplot(212); y_f=fft(y); %傅里叶变换 f_y=(0:length(y_f)-1)*Fs/length(y_f); plot(f_y,abs(y_f)); low_filter=hanming_low; x2=filter(low_filter,y); figure; subplot(211); plot(x2); axis([0 100 -1 1]); subplot(212); x2_f=fft(x2); %傅里叶变换 f_x2=(0:length(x2_f)-1)*Fs/length(x2_f); plot(f_x2,abs(x2_f)); title('10KHz'); high_filter=hanming_high; x1=filter(high_filter,y); figure; subplot(211); plot(x1); axis([0 100 -1 1]); subplot(212); x1_f=fft(x1); %傅里叶变换 f_x1=(0:length(x1_f)-1)*Fs/length(x1_f); plot(f_x1,abs(x1_f)); title('40KHz'); band_filter=hanming_band; x3=filter(band_filter,y); figure; subplot(211); plot(x3); axis([0 100 -1 1]); subplot(212); x3_f=fft(x3); %傅里叶变换 f_x3=(0:length(x3_f)-1)*Fs/length(x3_f); plot(f_x3,abs(x3_f)); title('20KHz');

分析此代码运行结果:f= @(x) sin(x); % 定义函数f(x) t= @(i) i.^2; % 定义函数t(i) x1 = 0:1/100:2*pi; %生成离散点 i1 = 0:1/100:1; %生成离散点 f1=f(x1); t1=t(i1); sin_mean=mean(f1) sin_var=var(f1) e_mean=mean(t1) e_var=var(t1) noise1=randn(size(x1)); noise2=randn(size(i1)); F_Noise = f(x1) + rand(size(x1)).*f(x1);%添加均匀分布噪声 sin_rand_mean=mean(F_Noise) sin_rand_var=var(F_Noise) F_Noise1 = f(x1) + randn(size(x1)).*f(x1);%添加正态分布噪声 sin_randn_mean=mean(F_Noise1) sin_randn_var=var(F_Noise1) t_Noise = t(i1) + (2*rand(size(i1))-1).*t(i1);%添加均匀分布噪声 r_rand_mean=mean(t_Noise) r_rand_var=var(t_Noise) t_Noise1= t(i1) + randn(size(i1)).*t(i1);%添加正态分布噪声 r_randn_mean=mean(t_Noise1) r_randn_var=var(t_Noise1) a=[1]; %分子的系数 b=[2,1]; %分母的系数 sys=tf(a,b); %生成 RC 系统的传递函数 k=lsim(sys,F_Noise1,x1); %求出系统在特定输入的情况下的输出 k1=lsim(sys,t_Noise1,i1); figure(1); subplot(421);plot(x1,f1);title('正弦函数'); subplot(422);plot(x1,noise1);title('白噪声信号'); subplot(423);plot(x1,F_Noise);title('加上相对误差水平为1的均匀分布噪声的正弦函数') subplot(424);plot(x1,F_Noise1);title('加上相对误差水平为1的正态分布噪声的正弦函数') subplot(425);autocorr(f1);xlabel('滞后阶数lag');ylabel('数据值');title('正弦信号的自相关函数ACF图') subplot(426);autocorr(noise1);xlabel('滞后阶数lag');ylabel('数据值');title('白噪声信号的自相关函数ACF图') subplot(427);plot(k);xlabel('输出样本数');ylabel('幅度'); title('加正态分布白噪的正弦信号通过rc系统后输出信号')

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