下面是范文网小编整理的肖朝军通信原理课程设计详解大全3篇 通信原理课程设计目的，供大家赏析。
肖朝军通信原理课程设计详解大全1
课设一
一、设计题目
信号特性分析（如正弦波信号的波形与频谱）
二、设计目的
通信原理课程设计是《通信原理》理论课的辅助环节。着重体现通信原理教学知识的运用，培养学生主动研究的能力.它以小型课题方式来加深、扩展通信原理所学知识。其主要通过 matlab 仿真进一步深化对通信原理知识的学习。
三、设计内容
采用matlab产生不同频率，不同幅度的两种正弦波信号，并将这两个信号叠加为一个信号，观察这三个信号的波形。对叠加后的信号用FFT作谱分析。要求：
1、绘出正弦信号的时域波形
2、掌握傅立叶变换及其逆变换
3、利用傅立叶变换绘出正弦信号的频谱
四、实验原理
正弦序列
x(n)?As2i?fnn/Fs(??)，在MATLAB中n?0:N?1x?A*sin(2*pi*f*n/Fs?fai)
将信号源发出的信号强度按频率顺序展开，使其成为频率的函数，并考察变化规律，称为频谱分析。对信号进行频谱分析，往往对其进行傅里叶变换，观察其频谱幅度与频谱相位。对于信号来说，分模拟信号与数字信号。对于模拟信号来说，往往对其进行抽样，然后进行快速傅里叶变换（fft），然后对其幅度（abs）和相位（angle）的图像进行分析。对于数字信号，则可直接进行快速傅里叶变换。
五、程序截图
六、源程序代码
clear all clc;f1=100;%信号频率Hz f2=150;%信号频率Hz fs=1000;%采样频率Hz N=20;%采样点数
t=(0:N-1)/fs;%采样时间s x1=5*sin(2*pi*f1*t);%信号采样值 x2=10*sin(2*pi*f2*t);%信号采样值 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('频率(Hz)');ylabel('幅值');y2=fft(x1,512);subplot(235);plot(abs(y2).^2);xlabel('频率(Hz)');ylabel('幅值');y3=fft(x1+x2,512);subplot(236);plot(abs(y3).^2);xlabel('频率(Hz)');ylabel('幅值');
课设二
一、设计题目
1、正弦波信号的波形与频谱分析
2、AM模拟调制
二、设计目的
1、熟悉matlab的编程环境及使用；
2、学会利用matlab进行信号处理及分析；
3、掌握傅立叶变换及其逆变换；
4、学会利用傅立叶变换绘出正弦信号的频谱；
5、学会用matlab产生特定频率及功率的正弦信号；
6、学会利用matlab对信号进行载波、解调处理；
三、设计要求
1、信号特性分析（如正弦波信号的波形与频谱）
采用matlab产生不同频率，不同幅度的两种正弦波信号，并将这两个信号
叠加为一个信号，观察这三个信号的波形。对叠加后的信号用FFT作谱分析。
要求：
1、绘出正弦信号的时域波形
2、掌握傅立叶变换及其逆变换
3、利用傅立叶变换绘出正弦信号的频谱
叠加后的正弦信号经傅立叶变换后的频谱8642-4-3-2012f(KHz)傅立叶逆变换后得到原信号-134|S(f)|(V/KHz)a(t)(V)(ms)
四、源程序代码
%% waveform and spectrum of sin signal close all k=10;f1=1;f2=2;N=2^k;dt=;
%ms df=1/(N*dt);
% KHz T=N*dt;
% 截短时间 Bs=N*df/2;
% 系统带宽 f=[-Bs:df:Bs-df];
%频域横坐标 t=[-T/2:dt:T/2-dt];
%时域横坐标 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的傅氏变换 [t,a]=F2T(f,S);% a是S的傅氏反变换 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('正弦信号s1')subplot(3,1,2);plot(t,s2);grid axis([-2*f0,+2*f0,min(s2),max(s2)])xlabel('t');ylabel('s2')title('正弦信号s2')subplot(3,1,3);plot(t,s);grid axis([-2*f0,+2*f0,min(s),max(s)])xlabel('t');ylabel('s')title('叠加后的信号s')
figure(2)subplot(2,1,1)%输出的频谱
plot(f,as,'b');grid axis([-2*f0,+2*f0,min(as),max(as)])xlabel('f(KHz)');ylabel('|S(f)|(V/KHz)')
title('叠加后的正弦信号经傅立叶变换后的频谱')subplot(2,1,2)plot(t,a,'black')
%输出信号波形画图 grid axis([-2/f0,+2/f0,-5,5])xlabel('t(ms)');ylabel('a(t)(V)')title('傅立叶逆变换后得到原信号')
肖朝军通信原理课程设计详解大全2
数字信号处理课程设计
学院：信息工程学院 专业：09通信工程
姓名：伍国超
学号： 0
指导老师：张超
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)=()n [sin(πn)+cos(πn)] A=;w=pi/4;n=-5:5;y=A.^n.*[sin(w.*n)+cos(w.*n)];stem(n,y);
(4)已知x(t)=e –2 tu(t), y(t)=e-tu(t), 求：x(t)* y(t)t=0::5;u=(t>=0);x=exp(-2.*t).*u;y=exp(-1.*t).*u;q=1:1001;z=conv(x,y);plot(q,z);
******0
第二章
?1?1． 利用DFT计算序列x(n)???u(n)的频谱；
?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)');
-(rad)(rad)
3． 有限长序列x(n)?cos(频谱。要求：
(1)确定DFT计算的各参数；
(2)进行理论值与计算值比较，分析各信号频谱分析的计算精度；
(3)详细列出利用DFT分析离散信号频谱的步骤；
(4)写出实验原理。
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，分别用N=32，N=60，N=120点DFT计算其
第三章
1.已知一个LTI系统的差分方程为：
y[n]-*y[n-1]+*y[n-2]=*x[n]+*x[n-1]+*x[n-2]
1、(1)初始条件y(-1)=1,y(-2)=2，输入x(n)=u(n)，计算系统的零输入响应 N=11;n=0:N-1;x=[n>=0];b=[,,];a=[1,-,];zi=filtic(b,a,[1,2]);y=filter(b,a,zi);stem(y)
(2)当下面三个信号分别通过系统，分别计算系统的响应：
1.输入信号x1[n]=cos((pi/10)*n)*u[n] N=11;n=0:N-1 x1=cos((pi/10)*n)b=[,,];a=[1,-,];zi=filtic(b,a,[1,2]);y=filter(b,a,x1)stem(n,y)n = 0
x1 =
columns 1 through 9
-
-
- Columns 10 through
- y = Columns 1 through 9
- Columns 10 through
-
2.输入信号:x2[n]=cos((pi/5)*n)*u[n] N=11;n=0:N-1 x2=cos((pi/5)*n)b=[,,];a=[1,-,];zi=filtic(b,a,[1,2]);y=filter(b,a,x2,zi)stem(n,y)n = 0
x2 =
columns 1 through 8
-
-
-
- Columns 9 through 11
y = Columns 1 through 8
-
-
-
columns 9 through 11
-
-
3.输入信号:x3[n]=cos((7*pi/10)*n)*u[n] N=11;n=0:N-1 x3=cos((7*pi/10)*n)b=[,,];a=[1,-,];zi=filtic(b,a,[1,2]);y=filter(b,a,x3,zi)stem(n,y)n = 0 x3 = Columns 1 through 9
-
-
-
- Columns 10 through 11
- y = Columns 1 through 9
-
-
-
- Columns 10 through 11
（3）系统特性分析
b=[,,];a=[1,-,];z=roots(b)p=roots(a)
zplane(b,a)
此系统为因果稳定系统
第四章
2.分别使用矩形窗、哈明窗、海宁窗设计一个N=10的FIR低通和高通滤波器，截频为?c??3rad。
1)作出各滤波器的单位脉冲响应
2)作出各滤波器的幅频响应并比较各滤波器的通带纹波和阻带纹波。
3)若当输入为x(n)?1?2cos?n4?cos?n2，计算各滤波器的输出并作出响应波形。
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 ]);subplot(3,1,2);stem(n1,real(h2),'y');axis([0 ]);subplot(3,1,3);stem(n1,real(h3),'r');axis([0 ]);
% 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 ]);subplot(3,1,2);stem(n1,real(h5),'y');axis([0 ]);subplot(3,1,3);stem(n1,real(h6),'r');axis([0 ]);
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 1]);subplot(3,2,2);stem(n2,y2);axis([0 1]);subplot(3,2,3);stem(n2,y3);axis([0 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]);
******
******
10..--220-***0.******04050
第五章
1．某随机信号由两余弦信号与噪声构成：
x[k]= cos(20πk)+cos(40πk)+ s [k]，s[k]为均值为0，方差为1的高斯白噪声。(1)绘出此随机信号的时域波形；
(2)试分别用周期图法、平均周期图法和Welch法分析该序列的功率谱估计。Fs = 1000;% 抽样频率 t = 0:1/Fs:1;% 抽样时间
xn = cos(20*pi*t)+ cos(40*pi*t)+ randn(size(t));
%粗略地估计xn的功率谱，做N=1024点FFT：
pxx = abs(fft(xn,1024)).^2/1001;subplot(3,3,1);plot(t,xn);xlabel('随机信号');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('利用函数periodogram');grid on;noverlap=500;[Pxx2,F2] = psd(xn, 1024,Fs, window, noverlap);subplot(3,3,4);plot(F2, 10*log10(Pxx2));xlabel('利用函数psd');grid on;noverlap=500;[Pxx3,F3] = pwelch(xn, window', noverlap, 1024,Fs);subplot(3,3,5);plot(F3, 10*log10(Pxx3));xlabel('利用函数pwelch');grid on;随机信号利用公式利用函数periodogram500-500-50-1000利用函数psd利用函数pwelch
肖朝军通信原理课程设计详解大全3
沈阳理工大学通信系统课程设计报告
1.课程设计目的
（1）掌握抑制载波调幅信号(AM)的调制原理。（2）学会Matlab仿真软件在通信中的应用。（3）掌握AM系统在同步检波下的性能分析。（4）根据实验中的波形，学会分析实验现象。
2.课程设计要求
（1）掌握课程设计的相关知识、概念清晰。
（2）利用Matlab软件进行AM仿真及程序设计，并对性能进行分析。
3.相关知识
开发工具和编程语言
开发工具：
基于MATLAB通信工具箱的线性分组码汉明码的设计与仿真 编程语言：
MATLAB是一个交互式的系统，其基本数据元素是无须定义维数的数组。这让你能解决很多技术计算的问题，尤其是那些要用到矩阵和向量表达式的问题。而要花的时间则只是用一种标量非交互语言(例如C或Fortran)写一个程序的时间的一小部分。.名称“MATLAB”代表matrix laboratory（矩阵实验室）。MATLAB最初是编写来提供给对由LINPACK和EINPACK工程开发的矩阵软件简易访问的。今天，MATLAB使用由LAPACK和ARPACK工程开发的软件，这些工程共同表现了矩阵计算的软件中的技术发展。
调制原理
所谓调制，就是在传送信号的一方将所要传送的信号附加在高频振荡波上，沈阳理工大学通信系统课程设计报告
再由信道传送出去。这里的高频振荡波就是携带信号的运载工具，也叫载波。振幅调制就是有调制信号去控制载波信号的振幅。
幅度调制(Amplit ude Modulation ,AM)简称调幅 ,是正弦型高频载波的幅度随调制信号幅度变化的一种调制方式 ,为全世界传统模拟中短波广播技术所采用。中短波广播 AM 信号主要靠地波和天波传播,这种传播路径属于典型的随参信道传播。随参信道对信号传输的影响是不确定的 ,故信号的影响比较严重。随参信道中包含着除媒质外的其他转换器(解调器),但从对信号传输的影响来看 ,传输媒质的影响较为主要,而转换器特性的影响较为次要。本文主要讨论不同情况下 AM 系统的抗噪声性能。鉴于 AM 信号的传输特性 ,在分析其抗噪声性能时 ,主要应考虑加性噪声对 AM 系统的影响。加性噪声独立于有用信号 ,但却始终干扰有用信号 ,它是一种随机噪声 ,相对于 AM 系统的高频载波而言 ,可以看作是窄带随机过程。加性噪声被认为只对信号的接收产生影响 ,故 AM 系统的抗噪声性能往往利用解调器的抗噪声能力来衡量,而抗噪声能力通常用信噪比和调制制度增益来度量。
4.课程设计分析
AM系统性能分析模型
图 1 给出了分析 AM 解调器性能的模型。
模型输入端的 AM 信号用 sAM(t)表示,信道用相加器表示,而加性噪声用 n(t)表示,噪声在经过带通滤波器后变为带通型噪声 ni(t), 相对于 AM 信号的载波 ,它是一个窄带随机过程 ,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)分别称为 ni(t)的同相分量和正分量。由于 ni(t), nc(t)和 ns(t)均值都为零 ,方差和平均功率都相同 ,于是取统计平均有:
如果解调器输入的噪声 ni(t)具有带宽 B , 则可规 定输入的噪声平均功率为:
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式中: no 是一个实常数 ,单位为 W/ Hz ,表示噪声单边功率谱密度 ,它在通带 B 内是恒定的。根据图 1 ,解调后的有用信号为 mo(t),输出噪声为no(t), 则解调器输出的信噪比为:
由求得的解调器输入及输出信噪比 ,可以对该解调器的抗噪声性能作出评估。为此 ,定义解调器的调制制度增益为输出信噪比与输入信噪比的比值 G:
G表示检波器能够得到的信噪比改善值,其值越大 ,表明解调器的抗噪声性能越好。
同步检波下的 AM系统性能
AM 信号可用同步检波(实际上是同步检测)和包络检波两种方法解调。因为不同的解调方将可能有不同的信噪比,所以分析 AM 系统的性能应根据不同的解调方法来进行。先分析同步检波下的 AM 系统性能。设 AM 信号:sAM(t)= [ A + m(t)]cos(ω c t)(6)式中: A 为载波的幅度;m(t)是直流分量为零的调制信号,且 A ≥| m(t)| max。输入噪声可用式(1)表示。则:解调器输入的信号功率为:
解调器输入的噪声功率为:
同步检波时的相干载波为cos(ω c t),则解调器的输出信号为:
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 都被滤波器滤除[5 ]。显然 ,解调器的输出信号功率为:
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解调器的输出噪声功率为:
所以 ,在采用同步检波法进行解调时,AM 信号的调制制度增益为:
可见 ,同步检波时的调制制度增益并不受噪声的影响。当用正弦型信号进行 100 %调制时有
, 代入式(11)可得: G = 2/ 3 这就是同步检波器能够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('频率为3000的调制信号f1的时时域波');y0=A+yt;y2=y0.*cos(2*pi*fc*n/fs);
y3=fft(y2,N);% fft 变换
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('已调信号的时时域波');subplot(2,1,2);plot(q1,mx1);title('f1已调信号的频谱');
%绘图 yc=cos(2*pi*fc*t);
figure(3)subplot(2,1,1),plot(t,yc),title('载波fc时域波形')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('载波fc频谱')y4=*randn(1,length(t));%用RANDN产生高斯分布序列
w=y4.^2;
%噪声功率 figure(4)subplot(2,1,1);plot(t,y4);title('高斯白噪声时域波形')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('高斯白噪声频域波形')y6=y2+y4;
figure(5)subplot(2,1,1),plot(t,y6),title('叠加后的调制信号时域波形')q3=q1;mx3=mx1+mx2;subplot(2,1,2),plot(q3,mx3),title('叠加后的调制信号频谱波形')%调制 yv=y6.*yc;%乘以载波进行解调 Ws=yv.^2;p1=fc-fm;[k,Wn,beta,ftype]=kaiserord([p1 fc],[1 0],[ ],fs);%Fir数字低通滤波
window=kaiser(k+1,beta);%使用kaiser窗函数
b=fir1(k,Wn,ftype,window,'noscale');%使用标准频率响应的加窗设计函数 yt=filter(b,1,yv);yssdb=yt.*2-2;
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figure(6)subplot(2,1,1),plot(t,yssdb),title('经过低通已调信号的时域波形采样')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('经过低通已调信号频域波形')%解调
ro=y9-yt;
w=(yt.^2).*(1/2);
r=W/w
r=W/ro
G=r/R 6.结果分析
程序运行的结果如图：
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7.参考文献
[1] 飞思科技产品研发中心．神经网络理论与MATLAB7实现．电子工业出版社， [2] 韩力群.人工神经网络理论、设计及应用:第二版.化学工业出版社，
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