实现二进制数字调制与解调信号的仿真是我的MATLAB课程设计的一部分，我参考了网上的一些资料，并加入了一些自己的想法，代码已在本地MATLAB编译通过且能正常运行
 
 
       2FSK——二进制频移键控
 
 
i=10;%基带信号码元数
j=5000;
t=linspace(0,5,j);%0-5之间产生5000个点行矢量，即将[0,5]分成5000份
f1=10;%载波1频率
f2=5;%载波2频率
fm=i/5;%基带信号频率    码元数是10，而时域长度是5，也就是一个单位2个码元
a=round(rand(1,i));%产生随机序列

%产生基带信号
st1=t;
for n=1:10
    if a(n)<1
        for m=j/i*(n-1)+1:j/i*n
            st1(m)=0;
        end
    else
        for m=j/i*(n-1)+1:j/i*n
            st1(m)=1;
        end
    end
end

figure(1);
subplot(411);
plot(t,st1);
title('基带信号st1');
axis([0,5,-1,2]);

%基带信号求反
st2=t;
for n=1:j
    if st1(n)==1
        st2(n)=0;
    else
        st2(n)=1;
    end
end
subplot(412);
plot(t,st2);
title('基带信号反码st2');
axis([0,5,-1,2]);

%载波信号
s1=cos(2*pi*f1*t);
s2=cos(2*pi*f2*t);
subplot(413),plot(s1);
title('载波信号s1');
subplot(414),plot(s2);
title('载波信号s2');

%调制
F1=st1.*s1;%加入载波1
F2=st2.*s2;%加入载波2
figure(2);
subplot(411);
plot(t,F1);
title('F1=s1*st1');
subplot(412);
plot(t,F2);
title('F2=s2*st2');
e_fsk=F1+F2;
subplot(413);
plot(t,e_fsk);
title('2FSK信号');%键控法产生的信号在相邻码元之间相位不一定连续

%加噪
nosie=rand(1,j);
fsk=e_fsk+nosie;
subplot(414);
plot(t,fsk);
title('加噪声后信号')

%相干解调
st1=fsk.*s1; %与载波1相乘
[f,sf1] = T2F(t,st1);%傅里叶变换
[t,st1] = lpf(f,sf1,2*fm);%通过低通滤波器
figure(3);
subplot(311);
plot(t,st1);
title('加噪后的信号与s1相乘后波形');
st2=fsk.*s2;%与载波2相乘
[f,sf2] = T2F(t,st2);%通过低通滤波器
[t,st2] = lpf(f,sf2,2*fm);
subplot(312);
plot(t,st2);
title('加噪后的信号与s2相乘后波形');

%抽样判决
for m=0:i-1
    if st1(1,m*500+250)>st2(1,m*500+250)
        for j=m*500+1:(m+1)*500
            at(1,j)=1;
        end
    else
        for j=m*500+1:(m+1)*500
            at(1,j)=0;
        end
    end
end
subplot(313);
plot(t,at);
axis([0,5,-1,2]);
title('抽样判决后波形')
 
 
 
 
 
用到的函数
 
 
①T2F.m
 
 
function [f,sf]= T2F(t,st)
%利用FFT计算信号的频谱并与信号的真实频谱的抽样比较。
%脚本文件T2F.m定义了函数T2F，计算信号的傅立叶变换。
%Input is the time and the signal vectors,the length of time must greater
%than 2
%Output is the frequency and the signal spectrum
dt = t(2)-t(1);
T=t(end);
df = 1/T;
N = length(st);
f=-N/2*df : df : N/2*df-df;
sf = fft(st);
sf = T/N*fftshift(sf);
 
 
②F2T.m
 
 
function [t,st]=F2T(f,sf)
%脚本文件F2T.m定义了函数F2T，计算信号的反傅立叶变换。
%This function calculate the time signal using ifft function for the input
df = f(2)-f(1);
Fmx = ( f(end)-f(1) +df);
dt = 1/Fmx;
N = length(sf);
T = dt*N;
%t=-T/2:dt:T/2-dt;
t = 0:dt:T-dt;
sff = fftshift(sf);
st = Fmx*ifft(sff);
 
 
③lpf.m
 
 
function [t,st]=lpf(f,sf,B)
%This function filter an input data using a lowpass filter
%Inputs: f: frequency samples
% sf: input data spectrum samples
% B: lowpass bandwidth with a rectangle lowpass
%Outputs: t: time samples
% st: output data time samples
df = f(2)-f(1);
T = 1/df;
hf = zeros(1,length(f));%全零矩阵
bf = [-floor( B/df ): floor( B/df )] + floor( length(f)/2 );
hf(bf)=1;
yf=hf.*sf;
[t,st]=F2T(f,yf);
st = real(st);
 
 
 
 

 
 
        实现二进制数字调制与解调信号的仿真是我的MATLAB课程设计的一部分，我参考了网上的一些资料，并加入了一些自己的想法，代码已在本地MATLAB编译通过且能正常运行
 
 
       2ASK——二进制振幅键控
 
 
i=10;%10个码元
j=5000;
t=linspace(0,5,j);%0-5之间产生5000个点行矢量，即将[0,5]分成5000份
fc=10;%载波频率
fm=i/5;%码元速率
%产生基带信号
x=(rand(1,i));%rand函数产生在0-1之间随机数，共1-10个
%figure(2)l;plot(x);
a=round(x);%随机序列，round取最接近小数的整数
%>0.5的值就为1，<0.5的值就为0
%figure(3);stem(a);%火柴梗状图

st=t;
for n=1:10
    if a(n)<1
        disp(j/i*(n-1))
        for m=j/i*(n-1)+1:j/i*n  %a(1)是1的话,就将0-1赋值为1
            st(m)=0;
        end
    else
        for m=j/i*(n-1)+1:j/i*n
            st(m)=1;
        end
    end
end
figure(1);
subplot(421);
plot(t,st);

axis([0,5,-1,2]);
title('基带信号st');
%载波
s1=cos(2*pi*fc*t);
subplot(422);
plot(s1);
title('载波信号s1');

%调制
e_2ask=st.*s1;%st是基带信号,s1是载波
subplot(423);
plot(t,e_2ask);
title('已调信号');

noise =rand(1,j);
e_2ask=e_2ask+noise;%加入噪声
subplot(424);
plot(t,e_2ask);
title('加入噪声的信号');

%相干解调
at=e_2ask.*cos(2*pi*fc*t);%这里用的cos必须和载波s1完全同步
%subplot(428);plot(t,at);
at=at-mean(at);%因为是单极性波形，还有直流分量，应去掉
subplot(425);
plot(t,at);
title('与载波相乘后信号');

[f,af] = T2F(t,at);%通过低通滤波器
[t,at] = lpf(f,af,2*fm);
subplot(426);
plot(t,at);
title('相干解调后波形');

%抽样判决
for m=0:i-1 %i=10   i是码元个数
    if (at(1,m*500+250)+0.5)<0.5%500是1个码元的长度，+250就是正好每次都定位到每个码元中部
        for j=m*500+1:(m+1)*500%如果判决这位码元的值<0.5,那么这个码元判为0
            at(1,j)=0;
        end
    else
        for j=m*500+1:(m+1)*500
            at(1,j)=1;%否则判为1
        end
    end
end
subplot(427);
plot(t,at);
axis([0,5,-1,2]);
title('抽样判决后波形')
 
 
 
用到的函数
 
 
①T2F.m
 
 
function [f,sf]= T2F(t,st)
%利用FFT计算信号的频谱并与信号的真实频谱的抽样比较。
%脚本文件T2F.m定义了函数T2F，计算信号的傅立叶变换。
%Input is the time and the signal vectors,the length of time must greater
%than 2
%Output is the frequency and the signal spectrum
dt = t(2)-t(1);
T=t(end);
df = 1/T;
N = length(st);
f=-N/2*df : df : N/2*df-df;
sf = fft(st);
sf = T/N*fftshift(sf);
 
 
②F2T.m
 
 
function [t,st]=F2T(f,sf)
%脚本文件F2T.m定义了函数F2T，计算信号的反傅立叶变换。
%This function calculate the time signal using ifft function for the input
df = f(2)-f(1);
Fmx = ( f(end)-f(1) +df);
dt = 1/Fmx;
N = length(sf);
T = dt*N;
%t=-T/2:dt:T/2-dt;
t = 0:dt:T-dt;
sff = fftshift(sf);
st = Fmx*ifft(sff);
 
 
③lpf.m
 
 
function [t,st]=lpf(f,sf,B)
%This function filter an input data using a lowpass filter
%Inputs: f: frequency samples
% sf: input data spectrum samples
% B: lowpass bandwidth with a rectangle lowpass
%Outputs: t: time samples
% st: output data time samples
df = f(2)-f(1);
T = 1/df;
hf = zeros(1,length(f));%全零矩阵
bf = [-floor( B/df ): floor( B/df )] + floor( length(f)/2 );
hf(bf)=1;
yf=hf.*sf;
[t,st]=F2T(f,yf);
st = real(st);
 
 
 
 
 
 

 
 
      实现二进制数字调制与解调信号的仿真是我的MATLAB课程设计的一部分，我参考了网上的一些资料，并加入了一些自己的想法，代码已在本地MATLAB编译通过且能正常运行
 
 
       2DPSK——二进制差分相移键控
 
 
i=10;
j=5000;
t=linspace(0,5,j);%0-5之间产生5000个点行矢量，即将[0,5]分成5000份
fc=5;%载波频率
fm=i/5;%码元速率
B=2*fm;%信号带宽

%产生基带信号
a=round(rand(1,i));
%figure(4);stem(a);
st1=t;
for n=1:10
    if a(n)<1;
        for m=j/i*(n-1)+1:j/i*n
            st1(m)=0;
        end
    else
        for m=j/i*(n-1)+1:j/i*n
            st1(m)=1;
        end
    end
end
figure(1);
subplot(321);
plot(t,st1);
title('绝对码');
axis([0,5,-1,2]);

%差分变换
%设0为参考位
b=zeros(1,i);%全零矩阵
if(a(1)==0)
    b(1)=0;
else
    b(1)=1;
end
for n=2:10
    if a(n)==b(n-1)
        b(n)=0;
    else
        b(n)=1;
    end
end
st1=t;
for n=1:10
    if b(n)==0
        for m=j/i*(n-1)+1:j/i*n
            st1(m)=0;
        end
    else
        for m=j/i*(n-1)+1:j/i*n
            st1(m)=1;
        end
    end
end
subplot(323);
plot(t,st1);
title('相对码st1');
axis([0,5,-1,2]);

st2=t;
for k=1:j;
    if st1(k)==1;
        st2(k)=0;
    else
        st2(k)=1;
    end
end;
subplot(324);
plot(t,st2);
title('相对码反码st2');
axis([0,5,-1,2]);

%载波信号
s1=sin(2*pi*fc*t);
subplot(325);
plot(s1);
title('载波信号s1');
s2=sin(2*pi*fc*t+pi);%移了一个相位
subplot(326);
plot(s2);
title('载波信号s2');

%信号调制
d1=st1.*s1;
d2=st2.*s2;
figure(2);
subplot(411);
plot(t,d1);
title('st1*s1');
subplot(412);
plot(t,d2);
title('st2*s2');
e_dpsk=d1+d2;
subplot(413);
plot(t,e_dpsk);
title('调制后波形');

%加噪
noise=rand(1,j);
dpsk=e_dpsk+noise;%加入噪声
subplot(414);
plot(t,dpsk);
title('加噪声后信号');

%相干解调
dpsk=dpsk.*s1;%与载波s1相乘
figure(3);
subplot(411);
plot(t,dpsk);
title('与载波s1相乘后波形');

[f,af]=T2F(t,dpsk);%傅里叶变换
[t,dpsk]=lpf(f,af,B);%通过低通滤波器,滤除部分噪声
subplot(412);
plot(t,dpsk);
title('低通滤波后波形');

%抽样判决
%正值判成1，负值判成0
st=zeros(1,i);%%全零矩阵
for m=0:i-1
    if dpsk(1,m*500+250)<0
        st(m+1)=0;
        for j=m*500+1:(m+1)*500
            dpsk(1,j)=0;
        end
    else
        for j=m*500+1:(m+1)*500
            st(m+1)=1;
            dpsk(1,j)=1;
        end
    end
end
subplot(413);
plot(t,dpsk);
axis([0,5,-1,2]);
title('抽样判决后波形')

%码反变换 2DPSK特有
dt=zeros(1,i);%%全零矩阵
dt(1)=st(1);
for n=2:10;
   % if (st(n)-st(n-1))<=0&&(st(n)-st(n-1))>-1;
    if (st(n)~=st(n-1))
        dt(n)=1;
    else
        dt(n)=0;
    end
end
st=t;
for n=1:10
    if dt(n)<1;
        for m=j/i*(n-1)+1:j/i*n
            st(m)=0;
        end
    else
        for m=j/i*(n-1)+1:j/i*n
            st(m)=1;
        end
    end
end
subplot(414);
plot(t,st);
axis([0,5,-1,2]);
title('码反变换后波形');
 
 
 
用到的函数
 
 
①T2F.m
 
 
function [f,sf]= T2F(t,st)
%利用FFT计算信号的频谱并与信号的真实频谱的抽样比较。
%脚本文件T2F.m定义了函数T2F，计算信号的傅立叶变换。
%Input is the time and the signal vectors,the length of time must greater
%than 2
%Output is the frequency and the signal spectrum
dt = t(2)-t(1);
T=t(end);
df = 1/T;
N = length(st);
f=-N/2*df : df : N/2*df-df;
sf = fft(st);
sf = T/N*fftshift(sf);
 
 
②F2T.m
 
 
function [t,st]=F2T(f,sf)
%脚本文件F2T.m定义了函数F2T，计算信号的反傅立叶变换。
%This function calculate the time signal using ifft function for the input
df = f(2)-f(1);
Fmx = ( f(end)-f(1) +df);
dt = 1/Fmx;
N = length(sf);
T = dt*N;
%t=-T/2:dt:T/2-dt;
t = 0:dt:T-dt;
sff = fftshift(sf);
st = Fmx*ifft(sff);
 
 
③lpf.m
 
 
function [t,st]=lpf(f,sf,B)
%This function filter an input data using a lowpass filter
%Inputs: f: frequency samples
% sf: input data spectrum samples
% B: lowpass bandwidth with a rectangle lowpass
%Outputs: t: time samples
% st: output data time samples
df = f(2)-f(1);
T = 1/df;
hf = zeros(1,length(f));%全零矩阵
bf = [-floor( B/df ): floor( B/df )] + floor( length(f)/2 );
hf(bf)=1;
yf=hf.*sf;
[t,st]=F2T(f,yf);
st = real(st);
 

 
 
        实现二进制数字调制与解调信号的仿真是我的MATLAB课程设计的一部分，我参考了网上的一些资料，并加入了一些自己的想法，代码已在本地MATLAB编译通过且能正常运行。
 
 
       2PSK——二进制相移键控
 
 
i=10;%基带信号码元数
j=5000;
t=linspace(0,5,j);%0-5之间产生5000个点行矢量，即将[0,5]分成5000份
fc=5;%载波频率
fm=i/5;%码元速率
B=2*fm;%信号带宽

%产生基带信号
a=round(rand(1,i));%随机序列,基带信号
%figure(3);stem(a);
st1=t;
for n=1:10
    if a(n)<1
        for m=j/i*(n-1)+1:j/i*n
            st1(m)=0;
        end
    else
        for m=j/i*(n-1)+1:j/i*n
            st1(m)=1;
        end
    end
end
figure(1);
subplot(411);
plot(t,st1);
title('基带信号st1');
axis([0,5,-1,2]);

%基带信号求反
%由于PSK中的是双极性信号，因此对上面所求单极性信号取反来与之一起构成双极性码
st2=t;
for k=1:j
    if st1(k)>=1
        st2(k)=0;
    else
        st2(k)=1;
    end
end
subplot(412);
plot(t,st2);
title('基带信号反码st2');
axis([0,5,-1,2]);

st3=st1-st2;
subplot(413);
plot(t,st3);
title('双极性基带信号st3');
axis([0,5,-2,2]);

%载波信号
s1=sin(2*pi*fc*t);
subplot(414);
plot(s1);
title('载波信号s1');

%调制
e_psk=st3.*s1;
figure(2);
subplot(511);
plot(t,e_psk);
title('调制后波形e-2psk');

%加噪
noise=rand(1,j);
psk=e_psk+noise;%加入噪声
subplot(512);
plot(t,psk);
title('加噪后波形');

%相干解调
psk=psk.*s1;%与载波相乘
subplot(513);
plot(t,psk);
title('与载波s1相乘后波形');
[f,af] = T2F(t,psk);%傅里叶变换
[t,psk] = lpf(f,af,B);%通过低通滤波器
subplot(514);
plot(t,psk);
title('低通滤波后波形');

%抽样判决
for m=0:i-1
    if psk(1,m*500+250)<0
        for j=m*500+1:(m+1)*500
            psk(1,j)=0;
        end
    else
        for j=m*500+1:(m+1)*500
            psk(1,j)=1;
        end
    end
end
subplot(515);
plot(t,psk);
axis([0,5,-1,2]);
title('抽样判决后波形');
 
 
 
用到的函数
 
 
①T2F.m
 
 
function [f,sf]= T2F(t,st)
%利用FFT计算信号的频谱并与信号的真实频谱的抽样比较。
%脚本文件T2F.m定义了函数T2F，计算信号的傅立叶变换。
%Input is the time and the signal vectors,the length of time must greater
%than 2
%Output is the frequency and the signal spectrum
dt = t(2)-t(1);
T=t(end);
df = 1/T;
N = length(st);
f=-N/2*df : df : N/2*df-df;
sf = fft(st);
sf = T/N*fftshift(sf);
 
 
②F2T.m
 
 
function [t,st]=F2T(f,sf)
%脚本文件F2T.m定义了函数F2T，计算信号的反傅立叶变换。
%This function calculate the time signal using ifft function for the input
df = f(2)-f(1);
Fmx = ( f(end)-f(1) +df);
dt = 1/Fmx;
N = length(sf);
T = dt*N;
%t=-T/2:dt:T/2-dt;
t = 0:dt:T-dt;
sff = fftshift(sf);
st = Fmx*ifft(sff);
 
 
③lpf.m
 
 
function [t,st]=lpf(f,sf,B)
%This function filter an input data using a lowpass filter
%Inputs: f: frequency samples
% sf: input data spectrum samples
% B: lowpass bandwidth with a rectangle lowpass
%Outputs: t: time samples
% st: output data time samples
df = f(2)-f(1);
T = 1/df;
hf = zeros(1,length(f));%全零矩阵
bf = [-floor( B/df ): floor( B/df )] + floor( length(f)/2 );
hf(bf)=1;
yf=hf.*sf;
[t,st]=F2T(f,yf);
st = real(st);