第一篇：通信原理課程設計心得體會

《通信原理》課程是通信專業(yè)一門重要的核心課程，是我們后續(xù)專業(yè)課的基礎。下面是小編整理的通信原理課程設計心得體會，歡迎閱讀。

通信原理課程設計心得體會一

一學期的通信原理課程結束了，但我對通信原理的學習永遠不會結束。經(jīng)過一個學期的學習我對通信原理有了深刻的認識，我知道這還遠遠不夠，今后的日子里我要更加努力學習通信原理。學習是個艱難的過程，厭煩過，沮喪過，但同時也是充滿著激情和快樂的。我想不管干什么都要自信,千萬不要輕易的放棄,只要堅持不懈,一定會有結果的。

按照我的傳統(tǒng)理解，通信就是信息的傳輸，在當今高度信息化的社會，信息和通信已經(jīng)成為現(xiàn)代社會的命脈。所以我們要好好學習通信原理，可以預見，未來的通信系統(tǒng)對人們的生活方式和社會的發(fā)展將會產生更加重大和意義深遠的影響。

通信原理是電子、通信、計算機網(wǎng)絡專業(yè)的一門理論性較強的專業(yè)基礎課程,課程的重點是通信系統(tǒng)的性質、信號的傳輸、檢測、處理的基本原理和方法以及信號調制，量化，編碼，處理和傳輸?shù)膽谩Ｔ撜n程的特點是概念比較抽象，分析求解所用的數(shù)學知識較多。該課程的難點是理論性較強和比較抽象，然而我的數(shù)學基礎并不夠扎實，因此在數(shù)學分析與計算方面是一個難點，還有就是缺乏工程背景，而這門課又結合實際比較多，所以學這門課程并不容易，但我們要好好學習通信原理。

對于通信原理這門課，一開始覺得很難，而且聽學長們說通信原理是很難的課程，平時一定要好好學，不然自己學習習的日子根本就抓不到要點了。事實上好像也是如此，當然對于我這樣的人，上課時也不算是比較認真的，但是半學期的學習，我對通信原理確實有了一定的了解和認識。我知道學好通信原理需要一定的數(shù)學基礎，所以我又翻閱了一下高數(shù)課本。翻閱高數(shù)課本之后，感覺輕松了一些。我認識到要完成通信，首先要對信號有一個充分的了解與認識，為了對這個信號進行傳輸我們要進行調制，并選擇合適的信道，當然還要考慮噪聲的干擾；在接收端我們通過解調把原始信號解調出來以完成我們的通信。

雖然該課程在學習上很困難，但我發(fā)現(xiàn)該課程在組織上遵循由特殊到一般、再由一般到特殊的符合認識規(guī)律的順序，由通信系統(tǒng)性能分析到實際調制解調框圖的設計等具體問題的應用的規(guī)律，后來又結合上機實驗學習了MATLAB工具軟件，通過Simulink或者MATLAB程序進行通信系統(tǒng)仿真，加深了我對通信系統(tǒng)的理解。

以上是我的學習心得，對于本門課程本想提出課程建議，但是老師講的挺好的，基本沒有什么建議可提。并且感覺老師講的越來越好了，顏淵曾經(jīng)這樣評價自己的老師孔子，“仰之彌高，鉆之彌堅，瞻之在前，忽焉在后?！爆F(xiàn)在我的感覺就是越來越發(fā)覺老師不但學識淵博，而且講課很好，對待學生也是循循善誘。在這里感謝老師的栽培，以后我要更加努力學習，我知道成功不是那么隨隨便便，不過，我相信，我可以做到！

通信原理課程設計心得體會二

這門課程主要研究如何有效可靠地傳輸信息。本課程特點是系統(tǒng)性強、概念抽象、數(shù)學含量大。首先建立了通信系統(tǒng)的概念和組成，其次在各章深入介紹各個部分的性能。從整體到局部，思路明確，框架結構清晰。

這門課程理論性較強，主要側重研究通信系統(tǒng)中每個模塊的實現(xiàn)和性能分析。在這門課程中，主要講解了通信系統(tǒng)基本概念，確定信號和隨機信號分析，信道研究，模擬調制系統(tǒng)，數(shù)字基帶，帶通傳輸系統(tǒng)以及信源，信道編碼等內容。

通信原理這門課，一開始就覺得很難，看到好厚的書、一大堆的數(shù)學推導公式就慌了。剛開始聽課時，涉及到很多信號與線性系統(tǒng)、工程數(shù)學里的知識，老師講課時，我們一臉茫然。后來通過下來復習前期課程，將以前知識重新拾起，而且老師在課堂上也不斷引導我們回顧，慢慢地我們適應了通信原理的學習。學習過程中主要使用了以下幾種學習方法。

1、建立數(shù)學模型的學習方法。將通信系統(tǒng)模塊化，我們并不需要了解各個部分具體的電路連接和實現(xiàn)，我們將其用一個模型來代替，研究這個模型的性能。例如在調制解調時，我們注重的是調制的幾種分類，他們分別在帶寬，抗噪聲性能，實現(xiàn)難易程度上的特點。根據(jù)不同的條件需要來采用不同的調制。

2、總結分類對比的學習方法。學習過程中，我們不能死記硬背的記模塊的性能，相互對比有助于更好理解。模擬調幅波學習時，我們可以將AM，DSB，SSB幾種性能做一個簡單的總結，將他們優(yōu)缺點相互對比，既簡單又明了還記憶印象深刻。

3、簡單邏輯推理的方法。在通信系統(tǒng)中，每種技術的使用都是有原因的。通過簡單的推理可以將各種措施方法將相互聯(lián)系，將各部分之間聯(lián)系起來，更好的從整體上把握。在數(shù)字基帶通信中，很容易產生碼間串擾，為了消除這種現(xiàn)象，我們采取理想低通和余弦滾降特性的設計。根據(jù)他們各自優(yōu)缺點，我們又引進部分響應這一改進技術。這樣我們很容易將這幾個知識點聯(lián)系起來并更好地理解。

4、數(shù)學工具的應用。本課程數(shù)學推導多且繁瑣，但是我們要記得，數(shù)學推導過程是我們借助的工具，并不是我們的重點。很多時候我們只要掌握了推導方法即可，千萬不要陷入數(shù)學計算的漩渦中。

很幸運李世銀教授帶領我們學習這門課程。老師講課很有經(jīng)驗，非常有特點。他系統(tǒng)概念很強，善于總結。每堂課前總會帶領我們回顧上節(jié)課講過的重點內容，將每章節(jié)之間都聯(lián)系在一起。老師注重啟發(fā)式教育，每次講解新的概念時，他不會直接給出而是通過前序章節(jié)的學習帶我們分析現(xiàn)有系統(tǒng)的狀態(tài)存在的問題，以此來引入新的概念。通信原理理論性強又比較抽象，李老師經(jīng)常會舉日常生活中例子讓我們更好地理解知識點。他人和藹可親，上課與大家互動特別多，帶動上課的積極性，避免一味講課灌輸式學習。課堂上我們的思想是活躍開放的，不斷思考老師提出的問題并和老師互動交流，提高了學習的熱情和積極性。

《通信原理》有極強的理論性,有大量、嚴密的數(shù)學推導和公式,而且分析推導的方法往往從時域和頻域同時展開,要求我們從時域和頻域的不同側面全面、準確、方便地理解信號,掌握系統(tǒng)處理的特點和結果。這些充分體現(xiàn)了它作為專業(yè)核心課程的特點。雖然課程學習已經(jīng)結束，但是在學習本課程中學到的學習方法將會使我們受益匪淺。

第二篇：通信原理課程設計

目錄

一、設計目的和意義????????????????????2

二、設計原理???????????????????????2

1.2FSK的介紹?????????????????????????2

2.2FSK的產生?????????????????????????2

3.2FSK濾波器的調解及抗噪聲性能????????????????4

4.2FSK解調原理????????????????????????7

三、詳細設計步驟????????????????????^7 1.信號產生??????????????????????????7

2.信號調制??????????????????????????7 3.信號解調??????????????????????????8

四、設計結果及分析????????????????????8 1.信號產生??????????????????????????8 2.信號調制??????????????????????????8 3.信號解調??????????????????????????9 4.課程設計程序???????????????????????11

五、心得體會??????????????????????15

六、參考文獻???????????????????????16

2FSK的調制解調仿真實現(xiàn)

一、設計目的和意義

1.熟練地掌握matlab在數(shù)字通信工程方面的應用； 2.了解信號處理系統(tǒng)的設計方法和步驟；

3.理解2FSK調制解調的具體實現(xiàn)方法，加深對理論的理解，并實現(xiàn)2FSK的調制解調，畫出各個階段的波形；

4.學習信號調制與解調的相關知識；

5.通過編程、調試掌握matlab軟件的一些應用，掌握2FSK調制解調的方法，激發(fā)學習和研究的興趣。

二、設計原理

1.2FSK的介紹

二進制頻率調制是用二進制數(shù)字信號控制正弦波的頻率隨二進制數(shù)字信號的變化而變化。由于二進制數(shù)字信息只有兩個不同的符號，所以調制后的已調信號有兩個不同的頻率f1和f2，f1對應數(shù)字信息“1”，f2對應數(shù)字信息“0”。二進制數(shù)字信息及已調載波如圖2-1所示。

圖2-1 2FSK信號

2.2FSK的產生

在2FSK信號中，當載波頻率發(fā)生變化時，載波的相位一般來說是不連續(xù)的，這種信號稱為不連續(xù)2FSK信號。相位不連續(xù)的2FSK通常用頻率選擇法產生，如圖2-2所示：

圖2-2 2FSK信號調制器

兩個獨立的振蕩器作為兩個頻率發(fā)生器，他們受控于輸入的二進制信號。二進制信號通過兩個與門電路，控制其中的一個載波通過。調制器各點波形如圖2-3所示：

圖2-3 2FSK調制器各點波形

由圖2-3可知，波形g是波形e和f的疊加。所以，二進制頻率調制信號2FSK可以看成是兩個載波頻率分別為f1和f2的2ASK信號的和。由于“1”、“0”

統(tǒng)計獨立，因此，2FSK信號功率譜密度等于這兩個2ASK信號功率譜密度之和，即

（2-1）

2FSK信號的功率譜如圖2-4所示：

圖2-4 2FSK信號的功率譜

由圖2-4看出，2FSK信號的功率譜既有連續(xù)譜又有離散譜，離散譜位于兩個載波頻率f1和f2處，連續(xù)譜分布在f1和f2附近，若取功率譜第一個零點以內的成分計算帶寬，顯然2FSK信號的帶寬為

（2-2）為了節(jié)約頻帶，同時也能區(qū)分f1和f2，通常取|f1-f2|=2fs，因此2FSK信號的帶寬為

（2-3）當|f1-f2|=fs時，圖2-4中2FSK的（2-4）對于功率譜是

功率譜由雙峰變成單峰，此時帶寬為

單峰的2FSK信號，可采用動態(tài)濾波器來解調。此處介紹功率譜為雙峰的2FSK信號的解調。

3.2FSK濾波器的調解及抗噪聲性能

2FSK信號的解調也有相干解調和包絡解調兩種。由于2FSK信號可看做是兩個2ASK信號之和，所以2FSK解調器由兩個并聯(lián)的2ASK解調器組成。圖2-5為相干2FSK和包絡解調。

圖2-5 2FSK信號調解器

相干2FSK抗噪聲性能的分析方法和相干2ASK很相似。現(xiàn)將收到的2FSK信號表示為（2-5）當發(fā)送數(shù)字信息為“1”時，2FSK信號的載波頻率為f1，信號能通過上支路的帶通濾波器。上支路帶通濾波器的輸出是信號和窄帶噪聲ni1(t)的疊加(噪聲中的下標1表示上支路窄帶高斯噪聲)，即

（2-6）此信號與同步載波cos2πf1t相乘，再經(jīng)低通濾波器濾除其中的高頻成分，送給取樣判決器的信號為

（2-7）上式中未計入系數(shù)1/2。與此同時，頻率為f1的2FSK信號不能通過下支路中的帶通濾波器，因為下支路中的帶通波器的中心頻率為f2，所以下支路帶通濾波器的輸出只有窄帶高斯噪聲，即

πf2t相乘，再經(jīng)低通濾波器濾波后輸出為

（2-8）此噪聲與同步載波cos2（2-9）上式中未計入系數(shù)1/2。定義

（2-10）取樣判決器對x(t)取樣，取樣值為為

（2-11）其中，nI1、nI2都是均值為0、方差的高斯隨機變量，所以x是均值為a、方差為的高斯隨機變量，x的概率密度函數(shù)為 概率密度曲線如圖2-6所示：

（2-12）

圖2-6 判決值的函數(shù)示意圖

判決器對x進行判決，當x>0時，判發(fā)送信息為“1”，此判決是正確的； 當x<0時，判決發(fā)送信息為“0”，顯然此判決是錯誤的。由此可見，x<0的概率就是發(fā)“1”錯判成“0”的概率，即（2-13）

當發(fā)送數(shù)字信號“0”時，下支路有信號，上支路沒有信號。用與上面分析完全相同的方法，可得到發(fā)“0” 碼時錯判成“1”碼的概率P(1/0)，容易發(fā)現(xiàn)，此概率與上式表示的P(0/1)相同，所以解調器的平均誤碼率為

Pe=P(1)P(0/1)+P(0)P(1/0)=P(0/1)［P(1)+P(0)］=P(0/1)(2-14)所以

(2-15)式中

注意，式中無需“1”、“0”等概這一條件。

4．2FSK解調原理

2FSK的解調方式有兩種:相干解調方式和非相干解調方式，本次課程設計采用的是相干解調方式。根據(jù)已調信號由兩個載波f1、f2調制而成，相干解調先用兩個分別對f1、f2帶通的濾波器對已調信號進行濾波，然后再分別將濾波后的信號與相應的載波f1、f2相乘進行相干解調，再分別低通濾波、用抽樣信號進行抽樣判決器即可其原理如下：

圖2-7 解調原理框圖

輸入的信號為：S（t）=[∑аn*g(t-nTs)]cosω1t+[ān*g(t-nTs)]cosω1t（ān是аn的反碼）來設計仿真。

三、詳細設計步驟

1．信號產生：二進制隨機序列和兩列頻率不等的載波

1)利用matlab 庫函數(shù)產生10個二進制隨機數(shù)，也就是我們的基波調制信號a。并畫出其波形。

2)產生兩列余弦波tuf1和tuf2，頻率分別為f1=20hz,f2=100hz；并畫出其波形。

2．信號調制：產生2FSK信號和加入高斯噪聲后的2FSK信號

1)用二進制序列a去調制f1和f2，產生2fsk信號，具體做法是用以a生成的方波信號g1a直接與tuf1相乘，用a取反后的方波g2a與tuf2相乘，再將兩列信號相加。并畫出其波形。

2)調用matlab 庫函數(shù)產生高斯噪聲no，并與2fsk信號相加得到加入噪聲后的sn信號。并畫出其波形。

3．信號解調：

1)對于兩列讓sn通過兩個帶通濾波器H1和H2，他們分別以f1和f2為中心頻率，并畫出經(jīng)過帶通濾波器后的波形。

2)對這兩列波形分別相干解調乘以與他們同頻同相的余弦波tuf1和tff2，畫出此時的波形。

3)讓這兩列波形再通過低通濾波器sw1和sw2得到這兩列基帶調制波形g1a和g2a.畫出其波形。

4)最后將兩列波g1a和g2a通過抽樣判決器，畫出其波形st，并與之前調制后的波形sn做對比。

四、設計結果及分析

1．信號產生 波形figure(1)

圖4-1 figure(1)

figure(1)分析：第一幅圖現(xiàn)實了此時產生的二進制序列是1011011011，第二和第三幅圖片是頻率為20hz的載波tuf1和頻率為100hz的載波tuf2的波形。2．信號調制 波形figure(2)

圖4-2 figure(2)

figure(2)分析：由于產生的隨即序列是1011011011，對比上面figure2可以看出，波形較疏的是tuf1，波形較密的是tuf2，上圖呈現(xiàn)的序列是：1011011011，與調制波相符。3.信號解調 波形figure(3)

圖4-3 figure(3)

figure(3)分析：經(jīng)過帶通濾波器之后濾出了頻率為f1和f2的載波，從figure(2)和figure(3)的對比可以看出這一步做對了。波形figure(4)

圖4-4 figure(4)

figure(4)分析：這是兩列信號經(jīng)過相干解調乘以同頻同相的載波之后得到的波形，可以看出figure(4)比figure(3)的波形更密了。波形figure(5)

圖4-5 figure(5)figure(5)分析：經(jīng)過低通濾波器之后，調制信號被濾出來了，第一幅為tuf1，濾波后的序列為：1011011011，與之前的調制信號相同。第二幅圖為：0100100100，與調制信號相反，這是因為在程序中隊調制信號取反之后才和tuf2相乘的。波形figure(6)

圖4-6 figure(6)figure(6)分析：經(jīng)過抽樣判決之后，恢復出來的基帶信號是：1011011011，與調制信號一樣，從原始波形也可以看出，解調后的波形與調制信號相同。2FSK調制解調實現(xiàn)。4.課程設計程序： fs=2000;%抽樣頻率 dt=1/fs;f1=20;%定義兩列載波的頻率 f2=100;a=round(rand(1,10));%產生二進制隨機序列 g1=a;g2=~a;g11=(ones(1,2000))'*g1;%產生方波信號 g1a=g11(:)';g21=(ones(1,2000))'*g2;g2a=g21(:)';t=0:dt:10-dt;t1=length(t);tuf1=cos(2*pi*f1.*t)tuf2=cos(2*pi*f2.*t)

subplot(311)n=0:9;x=square(1,50);stem([0:9],a*x);grid;xlabel('二進制隨機序列')ylabel('幅度')

subplot(312);plot(t,tuf1);title('頻率為f1的余弦波')ylabel('幅度')

subplot(313);plot(t,tuf2);title('頻率為f2的余弦波')ylabel('幅度')

figure(2)fsk1=g1a.*tuf1;fsk2=g2a.*tuf2;fsk=fsk1+fsk2;no=0.01*randn(1,t1);%噪聲 sn=fsk+no;subplot(211);plot(t,fsk);title('2fsk波形')ylabel('幅度')

subplot(212);plot(t,sn);title('加入高斯噪聲后的2fsk波形')ylabel('幅度的大小')xlabel('t')

figure(3)%FSK解調

b1=fir1(101,[10/800 20/800]);b2=fir1(101,[90/800 110/800]);%設置帶寬參數(shù)

H1=filter(b1,1,sn);%b1為分子，1為分母，sn為濾波器輸入序列 H2=filter(b2,1,sn);%噪聲信號同時通過兩個濾波器 subplot(211);plot(t,H1);

title('經(jīng)過帶通濾波器H1后的波形')%畫出經(jīng)過H1濾波器后的波形 ylabel('幅度');subplot(212);plot(t,H2);%畫出經(jīng)過濾波器二后的波形 title('經(jīng)過帶通濾波器H2后的波形')ylabel('幅度')xlabel('t')sw1=H1.*H1;%相干解調乘以同頻同相的載波 sw2=H2.*H2;%經(jīng)過相乘器

figure(4)subplot(211);plot(t,sw1);title('經(jīng)過相乘器h1后的波形')%畫出乘以同頻同相載波后的波形 ylabel('幅度')subplot(212);plot(t,sw2);13

title('經(jīng)過相乘器h2后的波形')ylabel('.幅度')xlabel('t')bn=fir1(101,[2/800 10/800]);%經(jīng)過低通濾波器

figure(5)st1=filter(bn,1,sw1);st2=filter(bn,1,sw2);subplot(211);plot(t,st1);title('經(jīng)過低通濾波器sw1后的波形')%ylabel('幅度')%subplot(212);plot(t,st2);title('經(jīng)過低通濾波器sw2后的波形')ylabel('幅度')xlabel('t')%判決

for i=1:length(t)if(st1(i)>=st2(i))st(i)=0;else st(i)=st2(i);end end

figure(6)st=st1+st2;subplot(211);plot(t,st);title('經(jīng)過抽樣判決器后的波形')%ylabel('幅度')14

經(jīng)過低通濾波器，濾出頻率為f1,f2的基帶調制信號波形 畫出經(jīng)過抽樣判決的波形

subplot(212);plot(t,sn);title('原始的波形')ylabel('幅度')xlabel('t')

五、心得體會

課程設計不僅是對前面所學知識的一種檢驗，而且也是對自己能力的一種提高。下面我對整個課程設計過程做一下簡單的總結。第一，查資料室做課程設計的前期準備工作，好的開端就相當于成功了一半，到圖書館或上網(wǎng)找相關資料雖說是比較原始的方式，但也有可取之處。不管通過哪種方式查的資料都是有利用價值的，要一一記錄下來以備后用。第二，通過上面的過程，已經(jīng)積累了不少資料，對所給的課程也大概有了一些了解，這一步就在這樣的基礎上，綜合已有的資料來更透徹的分析題目。第三，有了研究方向，就該動手實現(xiàn)了。其實以前的兩步都是為這一步作的鋪墊。

本次課程設計主要涉及到了通信原理和MATLB的相關知識與運用，主要有基帶信號的調制原理及方法、低通和帶通濾波器等等，加深了對上述相關知識的了解，使自己更深刻理解了調制與解調的原理和實現(xiàn)方法，以及基本掌握了MATLAB的基本應用。因為是以所學理論為基礎，所以在課程設計的過程中，我又重溫2FSK的調制與解調等知識，更加熟悉了MATLB里面的Simulink工具箱，學會了獨立建立模型，分析調制與解調結果，和加入噪聲之后的情況，通過自己不斷的調試，更好的理解加入噪聲對信道的影響。

這次課程設計對我的自身能力有了進一步了解。第一點，這進一步端正了我的學習態(tài)度，學會了實事求是、嚴謹?shù)淖黠L，提高了動手能力。也要對自己嚴格要求，不能夠一知半解，要力求明明白白。浮躁的性格對于搞設計來說或者學習是致命的，一定要靜下心來，踏實的做事。第二點，我覺得動手之前，頭腦里必須清楚應該怎么做，這一點是很重要的，所謂三思而后行。

在這次課程設計中我們遇到了許多的困難，由于粗心大意出了一些簡單的錯誤，浪費了許多時間去改正。還好在同學和老師的幫組下，給我指出了錯誤的原因以及改正的方法，我們組才順利的完成了本次課程設計。通過這次課程設計，15

我學到了很多書本上沒有的知識。鍛煉了我們獨立思考問題、分析問題、解決問題的能力。而且本次設計有自己和本組成員共同完成。加強了和別人溝通的能力以及團隊精神，對我們走向社會是個很好的鍛煉。這個課程設計完成倉促，在編程過程中，我發(fā)現(xiàn)自己的程序還有很多地方可以完善，其中若有不足之前，請老師指出，我將及時改正。

六、參考文獻

[1] 王興亮 編著，《數(shù)字通信原理與技術》，西安電子科技大學出版社，第二版

[2] 徐明遠 邵玉斌 編著，《MATLAB仿真在通信與電子工程中的應用》，西安電子科技大學出版社，2005 [3] 孫屹 吳磊編著, 《Simulink通信仿真開發(fā)手冊》,國防工業(yè)出版社,2003 [4] 黃葆華 牟華坤編著，《通信原理》，先電子科技大學出版社

第三篇：通信原理課程設計

沈陽理工大學通信系統(tǒng)課程設計報告

1.課程設計目的

（1）掌握抑制載波調幅信號(AM)的調制原理。（2）學會Matlab仿真軟件在通信中的應用。（3）掌握AM系統(tǒng)在同步檢波下的性能分析。（4）根據(jù)實驗中的波形，學會分析實驗現(xiàn)象。

2.課程設計要求

（1）掌握課程設計的相關知識、概念清晰。

（2）利用Matlab軟件進行AM仿真及程序設計，并對性能進行分析。

3.相關知識

3.1開發(fā)工具和編程語言

開發(fā)工具：

基于MATLAB通信工具箱的線性分組碼漢明碼的設計與仿真 編程語言：

MATLAB是一個交互式的系統(tǒng)，其基本數(shù)據(jù)元素是無須定義維數(shù)的數(shù)組。這讓你能解決很多技術計算的問題，尤其是那些要用到矩陣和向量表達式的問題。而要花的時間則只是用一種標量非交互語言(例如C或Fortran)寫一個程序的時間的一小部分。.名稱“MATLAB”代表matrix laboratory（矩陣實驗室）。MATLAB最初是編寫來提供給對由LINPACK和EINPACK工程開發(fā)的矩陣軟件簡易訪問的。今天，MATLAB使用由LAPACK和ARPACK工程開發(fā)的軟件，這些工程共同表現(xiàn)了矩陣計算的軟件中的技術發(fā)展。

3.2AM調制原理

所謂調制，就是在傳送信號的一方將所要傳送的信號附加在高頻振蕩波上，沈陽理工大學通信系統(tǒng)課程設計報告

再由信道傳送出去。這里的高頻振蕩波就是攜帶信號的運載工具，也叫載波。振幅調制就是有調制信號去控制載波信號的振幅。

幅度調制(Amplit ude Modulation ,AM)簡稱調幅 ,是正弦型高頻載波的幅度隨調制信號幅度變化的一種調制方式 ,為全世界傳統(tǒng)模擬中短波廣播技術所采用。中短波廣播 AM 信號主要靠地波和天波傳播,這種傳播路徑屬于典型的隨參信道傳播。隨參信道對信號傳輸?shù)挠绊懯遣淮_定的 ,故信號的影響比較嚴重。隨參信道中包含著除媒質外的其他轉換器(解調器),但從對信號傳輸?shù)挠绊憗砜?,傳輸媒質的影響較為主要,而轉換器特性的影響較為次要。本文主要討論不同情況下 AM 系統(tǒng)的抗噪聲性能。鑒于 AM 信號的傳輸特性 ,在分析其抗噪聲性能時 ,主要應考慮加性噪聲對 AM 系統(tǒng)的影響。加性噪聲獨立于有用信號 ,但卻始終干擾有用信號 ,它是一種隨機噪聲 ,相對于 AM 系統(tǒng)的高頻載波而言 ,可以看作是窄帶隨機過程。加性噪聲被認為只對信號的接收產生影響 ,故 AM 系統(tǒng)的抗噪聲性能往往利用解調器的抗噪聲能力來衡量,而抗噪聲能力通常用信噪比和調制制度增益來度量。

4.課程設計分析

4.1 AM系統(tǒng)性能分析模型

圖 1 給出了分析 AM 解調器性能的模型。

模型輸入端的 AM 信號用 sAM(t)表示,信道用相加器表示,而加性噪聲用 n(t)表示,噪聲在經(jīng)過帶通濾波器后變?yōu)閹ㄐ驮肼?ni(t), 相對于 AM 信號的載波 ,它是一個窄帶隨機過程 ,可以表示成:ni(t)= nc(t)cos(ω c t)-ns(t)sin(ω c t)(1)式中: nc(t)和 ns(t)分別稱為 ni(t)的同相分量和正分量。由于 ni(t), nc(t)和 ns(t)均值都為零 ,方差和平均功率都相同 ,于是取統(tǒng)計平均有:

如果解調器輸入的噪聲 ni(t)具有帶寬 B , 則可規(guī) 定輸入的噪聲平均功率為:

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式中: no 是一個實常數(shù) ,單位為 W/ Hz ,表示噪聲單邊功率譜密度 ,它在通帶 B 內是恒定的。根據(jù)圖 1 ,解調后的有用信號為 mo(t),輸出噪聲為no(t), 則解調器輸出的信噪比為:

由求得的解調器輸入及輸出信噪比 ,可以對該解調器的抗噪聲性能作出評估。為此 ,定義解調器的調制制度增益為輸出信噪比與輸入信噪比的比值 G:

G表示檢波器能夠得到的信噪比改善值,其值越大 ,表明解調器的抗噪聲性能越好。

4.2 同步檢波下的 AM系統(tǒng)性能

AM 信號可用同步檢波(實際上是同步檢測)和包絡檢波兩種方法解調。因為不同的解調方將可能有不同的信噪比,所以分析 AM 系統(tǒng)的性能應根據(jù)不同的解調方法來進行。先分析同步檢波下的 AM 系統(tǒng)性能。設 AM 信號:sAM(t)= [ A + m(t)]cos(ω c t)(6)式中: A 為載波的幅度;m(t)是直流分量為零的調制信號,且 A ≥| m(t)| max。輸入噪聲可用式(1)表示。則:解調器輸入的信號功率為:

解調器輸入的噪聲功率為:

同步檢波時的相干載波為cos(ω c t),則解調器的輸出信號為:

式 中: A/ 2[ A + m(t)]cos(2ω c t), nc(t)/ 2cos(2ω c t), ns(t)/ 2sin(2ω c t)和直流分量 A/ 2 都被濾波器濾除[5 ]。顯然 ,解調器的輸出信號功率為:

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解調器的輸出噪聲功率為:

所以 ,在采用同步檢波法進行解調時,AM 信號的調制制度增益為:

可見 ,同步檢波時的調制制度增益并不受噪聲的影響。當用正弦型信號進行 100 %調制時有

, 代入式(11)可得: G = 2/ 3 這就是同步檢波器能夠得到的最大信噪比改善值。

5.仿真

程序：

clc;fm=100;fc=500;fs=5000;Am=1;A=2;N=512;K=N-1;n=0:N-1;t=(0:1/fs:K/fs);yt=Am*cos(2*pi*fm*t);figure(1)subplot(1,1,1),plot(t,yt),title('頻率為3000的調制信號f1的時時域波');y0=A+yt;y2=y0.*cos(2*pi*fc*n/fs);

y3=fft(y2,N);% fft 變換

q1=(0:N/2-1)*fs/N;mx1=abs(y3(1:N/2));figure(2)subplot(2,1,1);

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plot(t,y2);title('已調信號的時時域波');subplot(2,1,2);plot(q1,mx1);title('f1已調信號的頻譜');

%繪圖 yc=cos(2*pi*fc*t);

figure(3)subplot(2,1,1),plot(t,yc),title('載波fc時域波形')N=512;n=0:N-1;yc1=Am*cos(2*pi*fc*n/fs);y3=fft(yc1,N);q=(0:N/2-1)*fs/N;mx=abs(y3(1:N/2));

figure(3)subplot(2,1,2),plot(q,mx),title('載波fc頻譜')y4=0.01*randn(1,length(t));%用RANDN產生高斯分布序列

w=y4.^2;

%噪聲功率 figure(4)subplot(2,1,1);plot(t,y4);title('高斯白噪聲時域波形')y5=fft(y4,N);q2=(0:N/2-1)*fs/N;mx2=abs(y5(1:N/2));subplot(2,1,2),plot(q2,mx2),title('高斯白噪聲頻域波形')y6=y2+y4;

figure(5)subplot(2,1,1),plot(t,y6),title('疊加后的調制信號時域波形')q3=q1;mx3=mx1+mx2;subplot(2,1,2),plot(q3,mx3),title('疊加后的調制信號頻譜波形')%調制 yv=y6.*yc;%乘以載波進行解調 Ws=yv.^2;p1=fc-fm;[k,Wn,beta,ftype]=kaiserord([p1 fc],[1 0],[0.05 0.01],fs);%Fir數(shù)字低通濾波

window=kaiser(k+1,beta);%使用kaiser窗函數(shù)

b=fir1(k,Wn,ftype,window,'noscale');%使用標準頻率響應的加窗設計函數(shù) yt=filter(b,1,yv);yssdb=yt.*2-2;

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figure(6)subplot(2,1,1),plot(t,yssdb),title('經(jīng)過低通已調信號的時域波形采樣')y9=fft(yssdb,N);q=(0:N/2-1)*fs/N;mx=abs(y9(1:N/2));subplot(2,1,2),plot(q,mx),title('經(jīng)過低通已調信號頻域波形')%解調

ro=y9-yt;

W=(yt.^2).*(1/2);

R=W/w

r=W/ro

G=r/R 6.結果分析

程序運行的結果如圖：

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7.參考文獻

[1] 飛思科技產品研發(fā)中心．神經(jīng)網(wǎng)絡理論與MATLAB7實現(xiàn)．電子工業(yè)出版社，2005.3 [2] 韓力群.人工神經(jīng)網(wǎng)絡理論、設計及應用:第二版.化學工業(yè)出版社，1990.1

[3] 聞新，周露，李翔，張寶偉.MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡仿真與應用.科學出版社，2003.7

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第四篇：通信原理課程設計

數(shù)字信號處理課程設計

學院：信息工程學院 專業(yè)：09通信工程

姓名：伍國超

學號： 0967119224

指導老師：張超

第一章...............................................................................................3 第二章...............................................................................................5 第三章...............................................................................................7 第四章.............................................................................................10 第五章.............................................................................................15

第一章

(2)x(n)=(0.9)n [sin(0.25πn)+cos(0.25πn)] A=0.9;w=pi/4;n=-5:5;y=A.^n.*[sin(w.*n)+cos(w.*n)];stem(n,y);

1.510.50-0.5-1-1.5-2-5-4-3-2-1012345

(4)已知x(t)=e –2 tu(t), y(t)=e-tu(t), 求：x(t)* y(t)t=0:0.01:5;u=(t>=0);x=exp(-2.*t).*u;y=exp(-1.*t).*u;q=1:1001;z=conv(x,y);plot(q,z);

302520******0

第二章

?1?1． 利用DFT計算序列x(n)???u(n)的頻譜；

?2?n

N=60;n=0:N-1;u=(n>=0);x=(1/2).^n.*u X=fft(x,N);omega=2*pi/N*(n-N/2);subplot(2,1,1);stem(omega,abs(fftshift(X)));axis([-pi,pi,0,4]);ylabel('Magnitude');xlabel('Frequency(rad)');subplot(2,1,2);stem(omega,angle(fftshift(X)));axis([-pi,pi,-1,1]);ylabel('Phase');xlabel('Frequency(rad)');

43210-1Magnitude-0.500.511.5Frequency(rad)22.5310.5Phase0-0.5-1-1-0.500.511.5Frequency(rad)22.53

3． 有限長序列x(n)?cos(頻譜。要求：

(1)確定DFT計算的各參數(shù)；

(2)進行理論值與計算值比較，分析各信號頻譜分析的計算精度；

(3)詳細列出利用DFT分析離散信號頻譜的步驟；

(4)寫出實驗原理。

N1=32;N2=60;N3=120;n=0:31;n1=0:N1-1;n2=0:N2-1;n3=0:N3-1;x=cos(3*pi/8*n);X1=fft(x,N1);omega1=2*pi/N1*(n1-N1/2);subplot(6,2,1);stem(omega1,abs(fftshift(X1)));ylabel('Magnitude');xlabel('Frequency(rad)');subplot(6,2,2);stem(omega1,angle(fftshift(X1)));ylabel('Phase');xlabel('Frequency(rad)');X2=fft(x,N2);omega2=2*pi/N2*(n2-N2/2);subplot(6,2,3);stem(omega2,abs(fftshift(X2)));ylabel('Magnitude');xlabel('Frequency(rad)');subplot(6,2,4);stem(omega2,angle(fftshift(X2)));ylabel('Phase');xlabel('Frequency(rad)');X3=fft(x,N3);omega3=2*pi/N3*(n3-N3/2);subplot(6,2,5);stem(omega3,abs(fftshift(X3)));ylabel('Magnitude');xlabel('Frequency(rad)');subplot(6,2,6);stem(omega3,angle(fftshift(X3)));ylabel('Phase');xlabel('Frequency(rad)');

3?8n)，0≤n≤31，分別用N=32，N=60，N=120點DFT計算其

第三章

1.已知一個LTI系統(tǒng)的差分方程為：

y[n]-1.143*y[n-1]+0.4128*y[n-2]=0.0675*x[n]+0.1349*x[n-1]+0.0675*x[n-2]

1、(1)初始條件y(-1)=1,y(-2)=2，輸入x(n)=u(n)，計算系統(tǒng)的零輸入響應 N=11;n=0:N-1;x=[n>=0];b=[0.0675,0.1349,0.0675];a=[1,-1.143,0.4128];zi=filtic(b,a,[1,2]);y=filter(b,a,zi);stem(y)

(2)當下面三個信號分別通過系統(tǒng)，分別計算系統(tǒng)的響應：

1.輸入信號x1[n]=cos((pi/10)*n)*u[n] N=11;n=0:N-1 x1=cos((pi/10)*n)b=[0.0675,0.1349,0.0675];a=[1,-1.143,0.4128];zi=filtic(b,a,[1,2]);y=filter(b,a,x1)stem(n,y)n = 0

x1 =

Columns 1 through 9

1.0000

0.9511

0.8090

0.5878

0.3090

0.0000

-0.3090

-0.5878

-0.8090 Columns 10 through 11-0.9511

-1.0000 y = Columns 1 through 9

0.0675

0.2762

0.5383

0.7142

0.7489

0.6426

0.4253

0.1395

-0.1709 Columns 10 through 11-0.4659

-0.7124

2.輸入信號:x2[n]=cos((pi/5)*n)*u[n] N=11;n=0:N-1 x2=cos((pi/5)*n)b=[0.0675,0.1349,0.0675];a=[1,-1.143,0.4128];zi=filtic(b,a,[1,2]);y=filter(b,a,x2,zi)stem(n,y)n = 0

x2 =

Columns 1 through 8

1.0000

0.8090

0.3090

-0.3090

-0.8090

-1.0000

-0.8090 Columns 9 through 11

0.3090

0.8090

1.0000 y = Columns 1 through 8

0.3849

0.2166

0.2862

0.3132

0.1644

-0.1389

-0.4707

-0.3090-0.6782

Columns 9 through 11

-0.6563

-0.3948

0.0172

3.輸入信號:x3[n]=cos((7*pi/10)*n)*u[n] N=11;n=0:N-1 x3=cos((7*pi/10)*n)b=[0.0675,0.1349,0.0675];a=[1,-1.143,0.4128];zi=filtic(b,a,[1,2]);y=filter(b,a,x3,zi)stem(n,y)n = 0 x3 = Columns 1 through 9

1.0000

-0.5878

-0.3090

0.9511

-0.8090

-0.0000 0.3090 Columns 10 through 11 0.5878

-1.0000 y = Columns 1 through 9

0.3849

0.1224

-0.0517

-0.1267

-0.0707

-0.0734-0.0157 Columns 10 through 11

（3）系統(tǒng)特性分析

b=[0.0675,0.1349,0.0675];a=[1,-1.143,0.4128];z=roots(b)p=roots(a)

0.8090-0.0548-0.9511 0.0127

zplane(b,a)

此系統(tǒng)為因果穩(wěn)定系統(tǒng)

第四章

2.分別使用矩形窗、哈明窗、海寧窗設計一個N=10的FIR低通和高通濾波器，截頻為?c??3rad。

1)作出各濾波器的單位脈沖響應

2)作出各濾波器的幅頻響應并比較各濾波器的通帶紋波和阻帶紋波。

3)若當輸入為x(n)?1?2cos?n4?cos?n2，計算各濾波器的輸出并作出響應波形。

N=10;M=N-1;wc=pi/3;

% LP % rectangular window

b1=fir1(M,wc/pi,boxcar(N));[H1,w]=freqz(b1,wc,512);H1_db=20*log10(abs(H1));

% hamming window

b2=fir1(M,wc/pi,hamming(N));

[H2,w]=freqz(b2,wc,512);H2_db=20*log10(abs(H2));

% hanning window

b3=fir1(M,wc/pi,hanning(N));[H3,w]=freqz(b3,wc,512);H3_db=20*log10(abs(H3));

figure(1)c=plot(w,H1_db,w,H2_db,'y',w,H3_db,'r');

figure(2)subplot(3,1,1);stem(n1,real(h1));axis([0 25-0.2 0.2]);subplot(3,1,2);stem(n1,real(h2),'y');axis([0 25-0.2 0.2]);subplot(3,1,3);stem(n1,real(h3),'r');axis([0 25-0.2 0.2]);

% HP % rectangular window

b4=fir1(M,wc/pi,'high',boxcar(N+1));[H4,w]=freqz(b4,wc,512);

H4_db=20*log10(abs(H4));

% hamming window

b5=fir1(M,wc/pi,'high',hamming(N+1));[H5,w]=freqz(b5,wc,512);H5_db=20*log10(abs(H5));

% hanning window

b6=fir1(M,wc/pi,'high',hanning(N+1));[H6,w]=freqz(b6,wc,512);H6_db=20*log10(abs(H6));

figure(3)c=plot(w,H4_db,w,H5_db,'y',w,H6_db,'r');figure(4)subplot(3,1,1);stem(n1,real(h4));axis([0 25-0.2 0.2]);subplot(3,1,2);stem(n1,real(h5),'y');axis([0 25-0.2 0.2]);subplot(3,1,3);stem(n1,real(h6),'r');axis([0 25-0.2 0.2]);

x=1+2*cos(pi/4*n1)+cos(pi/2*n1);y1=conv(x,h1);y2=conv(x,h2);

y3=conv(x,h3);y4=conv(x,h4);y5=conv(x,h5);y6=conv(x,h6);figure(5)subplot(3,2,1);stem(n2,y1);axis([0 50-0.2 1]);subplot(3,2,2);stem(n2,y2);axis([0 50-0.2 1]);subplot(3,2,3);stem(n2,y3);axis([0 50-0.2 1]);subplot(3,2,4);stem(n2,y4);axis([0 50-2 2]);subplot(3,2,5);stem(n2,y5);axis([0 50-2 2]);subplot(3,2,6);stem(n2,y6);axis([0 50-2 2]);

200-20-40-60-80-10000.511.522.533.5

0.20-0.20.20-0.20.20-0.20510******

100-10-20-30-40-50-60-7000.511.522.533.5

0.20-0.20.20-0.20.20-0.20510******

10.50010.50020-21020304050-220-***03040502010.******04050

第五章

1．某隨機信號由兩余弦信號與噪聲構成：

x[k]= cos(20πk)+cos(40πk)+ s [k]，s[k]為均值為0，方差為1的高斯白噪聲。(1)繪出此隨機信號的時域波形；

(2)試分別用周期圖法、平均周期圖法和Welch法分析該序列的功率譜估計。Fs = 1000;% 抽樣頻率 t = 0:1/Fs:1;% 抽樣時間

xn = cos(20*pi*t)+ cos(40*pi*t)+ randn(size(t));

%粗略地估計xn的功率譜，做N=1024點FFT：

Pxx = abs(fft(xn,1024)).^2/1001;subplot(3,3,1);plot(t,xn);xlabel('隨機信號');grid on;subplot(3,3,2);plot([0:1023]*Fs/1024,10*log10(Pxx));xlabel('利用公式');grid on;window=boxcar(1001);[Pxx1,F1] = periodogram(xn,window,1024,Fs);subplot(3,3,3);plot(F1, 10*log10(Pxx1));xlabel('利用函數(shù)periodogram');grid on;noverlap=500;[Pxx2,F2] = psd(xn, 1024,Fs, window, noverlap);subplot(3,3,4);plot(F2, 10*log10(Pxx2));xlabel('利用函數(shù)psd');grid on;noverlap=500;[Pxx3,F3] = pwelch(xn, window', noverlap, 1024,Fs);subplot(3,3,5);plot(F3, 10*log10(Pxx3));xlabel('利用函數(shù)pwelch');grid on;50-5500-500-50-10000.5隨機信號10500利用公式10000500利用函數(shù)periodogram500-500-50-1000利用函數(shù)psd5000500利用函數(shù)pwelch

第五篇：通信原理課程設計

課設一

一、設計題目

信號特性分析（如正弦波信號的波形與頻譜）

二、設計目的

通信原理課程設計是《通信原理》理論課的輔助環(huán)節(jié)。著重體現(xiàn)通信原理教學知識的運用，培養(yǎng)學生主動研究的能力.它以小型課題方式來加深、擴展通信原理所學知識。其主要通過 matlab 仿真進一步深化對通信原理知識的學習。

三、設計內容

采用matlab產生不同頻率，不同幅度的兩種正弦波信號，并將這兩個信號疊加為一個信號，觀察這三個信號的波形。對疊加后的信號用FFT作譜分析。要求：

1、繪出正弦信號的時域波形

2、掌握傅立葉變換及其逆變換

3、利用傅立葉變換繪出正弦信號的頻譜

四、實驗原理

正弦序列

x(n)?As2i?fnn/Fs(??)，在MATLAB中n?0:N?1x?A*sin(2*pi*f*n/Fs?fai)

將信號源發(fā)出的信號強度按頻率順序展開，使其成為頻率的函數(shù)，并考察變化規(guī)律，稱為頻譜分析。對信號進行頻譜分析，往往對其進行傅里葉變換，觀察其頻譜幅度與頻譜相位。對于信號來說，分模擬信號與數(shù)字信號。對于模擬信號來說，往往對其進行抽樣，然后進行快速傅里葉變換（fft），然后對其幅度（abs）和相位（angle）的圖像進行分析。對于數(shù)字信號，則可直接進行快速傅里葉變換。

五、程序截圖

六、源程序代碼

clear all clc;f1=100;%信號頻率Hz f2=150;%信號頻率Hz fs=1000;%采樣頻率Hz N=20;%采樣點數(shù)

t=(0:N-1)/fs;%采樣時間s x1=5*sin(2*pi*f1*t);%信號采樣值 x2=10*sin(2*pi*f2*t);%信號采樣值 subplot(231);stem(t,x1,'.')

subplot(232);stem(t,x2,'.');subplot(233);stem(t,x1+x2,'.');y1=fft(x1,512);subplot(234);plot(abs(y1).^2);xlabel('頻率(Hz)');ylabel('幅值');y2=fft(x1,512);subplot(235);plot(abs(y2).^2);xlabel('頻率(Hz)');ylabel('幅值');y3=fft(x1+x2,512);subplot(236);plot(abs(y3).^2);xlabel('頻率(Hz)');ylabel('幅值');

課設二

一、設計題目

1、正弦波信號的波形與頻譜分析

2、AM模擬調制

二、設計目的

1、熟悉matlab的編程環(huán)境及使用；

2、學會利用matlab進行信號處理及分析；

3、掌握傅立葉變換及其逆變換；

4、學會利用傅立葉變換繪出正弦信號的頻譜；

5、學會用matlab產生特定頻率及功率的正弦信號；

6、學會利用matlab對信號進行載波、解調處理；

三、設計要求

1、信號特性分析（如正弦波信號的波形與頻譜）

采用matlab產生不同頻率，不同幅度的兩種正弦波信號，并將這兩個信號

疊加為一個信號，觀察這三個信號的波形。對疊加后的信號用FFT作譜分析。

要求：

1、繪出正弦信號的時域波形

2、掌握傅立葉變換及其逆變換

3、利用傅立葉變換繪出正弦信號的頻譜

疊加后的正弦信號經(jīng)傅立葉變換后的頻譜8642-4-3-2012f(KHz)傅立葉逆變換后得到原信號-134|S(f)|(V/KHz)a(t)(V)50-5-1-0.8-0.6-0.4-0.20t(ms)0.20.40.60.81

四、源程序代碼

%% waveform and spectrum of sin signal close all k=10;f1=1;f2=2;N=2^k;dt=0.01;

%ms df=1/(N*dt);

% KHz T=N*dt;

% 截短時間 Bs=N*df/2;

% 系統(tǒng)帶寬 f=[-Bs:df:Bs-df];

%頻域橫坐標 t=[-T/2:dt:T/2-dt];

%時域橫坐標 s1=2*sin(2*pi*f1*t);s2=3*sin(2*pi*f2*t);s=s1+s2;[f,S]=T2F(t,s);

% S是s的傅氏變換 [t,a]=F2T(f,S);% a是S的傅氏反變換 a=real(a);as=abs(S);f0=max(f1,f2);

figure(1)subplot(3,1,1);plot(t,s1);grid axis([-2*f0,+2*f0,min(s1),max(s1)])xlabel('t');ylabel('s1')title('正弦信號s1')subplot(3,1,2);plot(t,s2);grid axis([-2*f0,+2*f0,min(s2),max(s2)])xlabel('t');ylabel('s2')title('正弦信號s2')subplot(3,1,3);plot(t,s);grid axis([-2*f0,+2*f0,min(s),max(s)])xlabel('t');ylabel('s')title('疊加后的信號s')

figure(2)subplot(2,1,1)%輸出的頻譜

plot(f,as,'b');grid axis([-2*f0,+2*f0,min(as),max(as)])xlabel('f(KHz)');ylabel('|S(f)|(V/KHz)')

title('疊加后的正弦信號經(jīng)傅立葉變換后的頻譜')subplot(2,1,2)plot(t,a,'black')

%輸出信號波形畫圖 grid axis([-2/f0,+2/f0,-5,5])xlabel('t(ms)');ylabel('a(t)(V)')title('傅立葉逆變換后得到原信號')