【实战演练】MATLAB进行无线信号的捕获与分析

# 2.1 无线信号捕获硬件介绍

无线信号捕获硬件主要包括：

- **射频前端 (RFE)：**负责接收和放大无线信号，并将其转换为数字信号。
- **模数转换器 (ADC)：**将模拟信号转换为数字信号。
- **数字信号处理 (DSP)：**执行信号处理算法，例如滤波、解调和参数估计。
- **存储器：**存储捕获的信号数据。
- **接口：**与计算机或其他设备通信。

常见的无线信号捕获硬件包括：

- **软件无线电 (SDR)：**可编程的硬件平台，可捕获和处理各种无线信号。
- **示波器：**用于测量和分析电子信号，包括无线信号。
- **频谱分析仪：**用于测量和分析无线信号的频谱。
- **网络分析仪：**用于测量和分析网络的特性，包括无线网络。

# 2. MATLAB无线信号捕获

### 2.1 无线信号捕获硬件介绍

无线信号捕获需要专门的硬件，以接收和数字化无线信号。常见的无线信号捕获硬件包括：

- **频谱分析仪：**用于测量和分析无线信号的频谱特性，提供频域视图。
- **矢量信号分析仪（VSA）：**比频谱分析仪更高级，不仅提供频域视图，还提供时域视图，支持更深入的信号分析。
- **软件定义无线电（SDR）：**灵活且可编程的无线电平台，可用于接收和处理各种无线信号。

### 2.2 MATLAB无线信号捕获工具箱

MATLAB提供了无线信号捕获工具箱，用于从各种硬件设备捕获和处理无线信号。该工具箱包含以下主要功能：

- **支持多种硬件：**支持连接到 MATLAB 的频谱分析仪、VSA 和 SDR 等硬件。
- **数据采集：**提供用于从硬件捕获无线信号数据的函数，包括 I/Q 数据和元数据。
- **信号处理：**包含用于处理捕获信号的各种函数，包括滤波、解调和参数估计。
- **可视化：**提供用于可视化捕获信号的函数，包括频谱图、星座图和时域图。

### 2.3 无线信号捕获实践

使用 MATLAB 无线信号捕获工具箱捕获无线信号涉及以下步骤：

1. **连接硬件：**将无线信号捕获硬件连接到计算机并配置 MATLAB 以识别它。
2. **配置捕获参数：**设置捕获频率范围、采样率、带宽和增益等参数。
3. **开始捕获：**使用 `spectrumCapture` 函数开始捕获无线信号数据。
4. **停止捕获：**使用 `spectrumCapture` 函数停止捕获。
5. **处理捕获数据：**使用 MATLAB 无线信号捕获工具箱中的函数处理捕获的数据，包括滤波、解调和参数估计。

**代码块：**

% 连接硬件
spectrumAnalyzer = spectrumAnalyzer('Vendor', 'Keysight', 'Model', 'N9020A');
connect(spectrumAnalyzer);

% 配置捕获参数
captureParameters = struct(...
    'FrequencyRange', [900e6, 1100e6], ...
    'SampleRate', 10e6, ...
    'Bandwidth', 10e6, ...
    'Gain', 0 ...
);

% 开始捕获
data = spectrumCapture(spectrumAnalyzer, captureParameters, 10);

% 停止捕获
stop(spectrumAnalyzer);

**代码逻辑分析：**

* `spectrumAnalyzer` 函数连接到 Keysight N9020A 频谱分析仪。
* `captureParameters` 结构体设置了捕获参数，包括频率范围、采样率、带宽和增益。
* `spectrumCapture` 函数以 10 秒的持续时间开始捕获数据。
* `stop` 函数停止捕获。

**表格：**

| 参数 | 描述 |
|---|---|
| FrequencyRange | 捕获频率范围 |
| SampleRate | 采样率 |
| Bandwidth | 捕获带宽 |
| Gain | 捕获增益 |

# 3. MATLAB无线信号分析

### 3.1 无线信号频谱分析

**频谱分析**是无线信号分析中的一项基本任务，它可以揭示信号的频谱特征，包括带宽、中心频率、功率谱密度等。MATLAB提供了强大的频谱分析工具，包括`pspectrum`、`spectrogram`和`periodogram`等函数。

**`pspectrum`函数**用于计算信号的功率谱密度（PSD），它可以显示信号的频率分布和功率水平。其语法如下：

[Pxx,F] = pspectrum(x,Fs)

其中：

* `x`：输入信号
* `Fs`：采样频率
* `Pxx`：功率谱密度
* `F`：频率向量

**代码逻辑分析：**

`pspectrum`函数使用 Welch 方法计算功率谱密度。它将信号分段，对每一段进行加窗处理，然后计算每一段的功率谱。最后，将所有段的功率谱取平均得到最终的功率谱密度。

**`spectrogram`函数**用于计算信号的时频谱，它可以显示信号随时间变化的频谱特征。其语法如下：

spectrogram(x,window,noverlap,Fs)

其中：

* `x`：输入信号
* `window`：窗函数
* `noverla