QPSK调制原理及python实现_pythonqpsk,python实现qpsk - CSDN文库

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QPSK调制原理及调制原理及python实现实现

文章目录文章目录QPSK调制原理及python实现QPSK调制原理python实现调制过程1、导入相关库函数2、调制过程3、作图过程

QPSK调制原理及调制原理及python实现实现

QPSK调制原理调制原理

QPSK调制过程及原理在前面的博客中以及详细分析过。在本文中将简单介绍实现代码的数学原理。

代码实现QPSK调制，是运用了IQ调制原理，将数字基带信号分为I、Q两路，再分别与载波想乘，最后相加从而得到调制信

号。实现过程中的难点是如何实现信号的极性转换、实现串并转换将奇偶位分开。

IQ调制调制：

python实现调制过程实现调制过程

1、导入相关库函数、导入相关库函数

from scipy import signal, special

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.ticker as mticker

from matplotlib.font_manager import FontProperties

font = FontProperties(fname="/root/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/mpl-data/fonts/ttf/simhei.ttf")

plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei']#设置作图中文显示

2、调制过程、调制过程

前面部分是基带信号产生过程，在上一篇博客中已经介绍过。后面部分则是调制过程，完全是根据IQ调制原理实现的。

T = 1 #基带信号宽度，也就是频率

nb = 100 #定义传输的比特数

delta_T = T/200 #采样间隔

fs = 1/delta_T #采样频率

fc = 10/T #载波频率

SNR = 0 #信噪比

t = np.arange(0, nb*T, delta_T)

N = len(t)

# 产生基带信号

data = [1 if x > 0.5 else 0 for x in np.random.randn(1, nb)[0]] #调用随机函数产生任意在0到1的1*nb的矩阵，大于0.5显示为

1，小于0.5显示为0

data0 = [] #创建一个1*nb/delta_T的零矩阵

for q in range(nb):

data0 += [data[q]]*int(1/delta_T) #将基带信号变换成对应波形信号

# 调制信号的产生

data1 = [] #创建一个1*nb/delta_T的零矩阵

datanrz = np.array(data)*2-1 #将基带信号转换成极性码,映射

for q in range(nb):

data1 += [datanrz[q]]*int(1/delta_T) #将极性码变成对应的波形信号

idata = datanrz[0:(nb-1):2] #串并转换，将奇偶位分开，间隔为2，i是奇位 q是偶位

qdata = datanrz[1:nb:2] ich = [] #创建一个1*nb/delta_T/2的零矩阵，以便后面存放奇偶位数据

qch = [] for i in range(int(nb/2)):

ich += [idata[i]]*int(1/delta_T) #奇位码元转换为对应的波形信号

qch += [qdata[i]]*int(1/delta_T) #偶位码元转换为对应的波形信号

a = [] #余弦函数载波

b = [] #正弦函数载波

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