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模拟AM与FM调制解调系统

于 2021-05-06 发布
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实验 1 :模拟AM调制解调系统幅度调制解调技术是一种最简单的模拟调制方法,而且通过幅度调制容易理解调制的概念。本实验通过 LabVIEW 编程产生信号频率、幅度等参数可变的基带信号和载波信号,实现 AM 调制和解调,观察参数变化对已调信号的影响。并通过仿真运行整个 AM 调制解调系统,学习掌握代码调试方法,验证程序的正确性。实验 2 :模拟FM调制解调系统利用 LABVIEW 仿真,产生基带信号频率、载波频率及频偏等参数可变的 FM 调制解调系统,观察参数变化对被调制信号以及其 FFT 功率谱的影响。并通过仿真运行整个 FM 调制解调系统,学习掌握代码调试方法,验证程序代码的正确性。通信原狸与系统实验报告【程序设计】1、总体程序实验1:模拟AM调制解调系统AM信亏波形翌(时)波信号上边带下边带正弦波形(时域)载波幅值制信号湖形图(时域)调制值颗谱测量AM洞制信号波形因(罚信号「·(峰值100000实验2:模拟FM调制解调系统载波率f(Hz)仿真信号3网回區最大偏移量f(Hz仿真信号2信号基带率和b(HzPower SpectruA圆周信号域仿真信号FM调制信号弦10000001000000导数dxdt)Simulate正弦通信原理与系统实验报告2、部分函数图音分函数图Hilbert变换函数部至复数转换复数至极坐标转换交流和直流分量估计归一化波形【实验内容】实验1:模拟AM调制解调系统1、按(P2713)的实验步骤1完成AM调制2、按(P2)的AM解调原理的提示完成AM解调根据实验教程,仿真信号快速ⅥI与频谱测量快速Ⅵ发其最终对话框选项设置如下:信号关型O幅(均方慢)加后的辅轴入信号5.583643幅度(峰直盐r变谱功增密赏占空比5.5050450D2040.60B口加难声声型099999阳果览种子值验时识相对于更开时间吧对(日期与时于均数日100000仍真平集时轴更信号采枉盈重置相位,种子和时标识乐月连续生成生递每次环口整数需吗数信号名称实玩无样数10o信号名称取商在前面板中设置参数如卜:载波幅值调制幅值11.:1戴冷200m1……4006008001000020406080100120140160180200调制频率0250500750100012501500175020000204060801001201401601802004通信原理与系统实验报告设置好参数后,运行程序,结果如图所示载波信号波形(时域)弦M4M制信号波形(时域正弦20020015050-15020020000.020.040.060.080.100.020.040.060.080.1时间时间AM调制信号形图(数城)开F:(值)四4M解号形(时城)5002050150200-15010020030040050000.020.040.060.080.1频率时间分析:观察“AM调制信号波形图(时域)”图可知:经过AM调制将调制信号加载到载波信号上后,形成的包络恰好与基带信号一致。观察“ΔM调制信号波形图(频域)”图可知:最左边的频谱为基带信号的频谱,而右边的三个频谱从左到右依次为下边带fc-fb,载波fe,上边带fc+fb的频谱。观察“AM解调信号波形图(时域)”图可知:解调后的信号与基带信号基本重合,说明运用包络检波法解调信号成功。改变实验参数增大基带信号的幅度,其他参数不变分析:如下图所示,前两幅图分別为增大基带信号幅度前的调制信号的时域图和频域图,后面两幅图为增大基带信号幅度后的调制信号的吋域图和频域图。通过观察图像可发现:增大基带信号樞度,其他参数不变的情况下:调制信号在时域上的幅度随基带信号幅度的增大而増大,而频域上不发生变化。5通信原狸与系统实验报告AM调制信号波形图(时域)AM调制信号波形(频域)应(F·(值)3005020050100200150300200-00.020.040.060.080.1100200300400500时间AM调周制信号波形图(时城)AM调制信号波形图(频域)正弦(FT·(峰值)50200100-1001002003000.020.040.060.080.10100200300400500时间频率增大基带信号的频率,其他参数不变分析:如下图所示,前两幅图分别为增大基带信号频率前旳调訇信号的时域图和频域图,后面两幅图为增大基带信号频率后的调制信号的时域图和频域图。通过观察图像可发现:增大基带信号频率,其他参数不变的情况下:调制信号在时域上的频率随基带信号频率的增大而增大,而频域上也发生了右移。AM调制信号波形图(时域MAM调制信号波形图(城)F·(峰值))M5020010050100200150-30020000.020.040.060.080.10100200300400500时间频率通信原理与系统实验报告AM调制信号波形图(时域)AM调制信号波形图(颈域)正弦·(峰值)50-200100500100-10020030020000.020.040.060.080.10100200300400500时间增大载波信号的幅度,其他参数不变分析:如下图所示,前两幅图分别为增大载波幅度前的调制信号的时域图和频域图,后面两幅图为增大载波幅度后的调制信号的时域图和频域图。通过观察图像可发现:增大载波幅度,其他参数不变的情况下:调制信号在时域上的幅度随载波信号幅度的增大而增大,而频域上不发生变化。AM调制信号波形图(时域)正弦AM调制信号波形圈(频域)H·(峰值)30050200010-500-100-200-150300-20000.020.040.060.080.10100200300400500时间频率AM调制信号波形图(时域)正弦AM制号形(炫)芷奸:()人503000200100细10020015030040020000.020.040.060.080.110200时间频率通信原狸与系统实验报告增大载波信号的频率,其他参数不变分析:如下图所示,前两幅图分别为增大载波频率前的调制信号的时域图和频域图,后面两幅图为增大载波频率后的调制信号的时域图和频域图。通过观察图像可发现:增大载波频率,其他参数不变的情况下:调制信号频率在时域上的频率随载波信号频率的增大而增大,而频域上也发生了右移。AM调制信号波形图(时城正弦AM调制信号波形图(颁域)正弦任FT·(峰值)3002000100200-300-20000.020.040.060.080.10100200300400500时间频率AM调制信号波形图(时域)正凶M制儒号形图(域):(峰)300502001000-100-20030020000.020.040.060.080.10100200300400500时间实验2:模拟FM调制解调系统、按(322.3)实验内容完成FM的调制2、按(3223)的实验内容元成FM的解调根据实验教程,仿真信号快速Ⅵ与频谱测量快速ⅥI及其最终对话框选项设置如下通信原理与系统实验报告配雪仿真信号[真台号3]生造量结果预范所选到早3、02691幅度(蜂值位(D功幸造C线性O功率造移量占空比O092Hanning君果候嚣均方根对测经开始间保待O姆对(日期与时词)半均数目C仿真菜对钟申仨号·以可达到最速度运行里相位种了和时标日相位軍预100日)来用端牛应信号名称O当平均时用信号类型名偏学会称□开相位150200250300350400450500阳确定联群取篇□帮数在前面板中设置参数如下:基带频率fb(Hz)载波频率fe(Hz)20000400006000080000100000110000033000005000007000009000001E+6最大偏移量t(Hz)20000400006000080000100000120000140000160000180000205410设置好参数后,运行程序,结果如图所示基带信号(时域正弦A载反信号(时域)正弦0.5000.5-0.505E-50.00010000150.00025E-50.00010.000150.0002时间时间时城须域FM调制信号(时域正弦0.50.52E-6E-58E-50.00010.000120.000140.000160.000180.0002时司通信原理与系统实验报告时域频域FM调制信号(域)正弦(功率-1002000500000150000025000003500000450000055000006500000750000085000001E+7频率FM解调信号(时域)正弦2E-56E-58E-50.00010.000120000140.000160.000180.0002时间分析:观察“FM调制信号(时域)”图与“FM调制信号(频域)”图可知:经过FM调制后产生的波形与原理相符合;观察“AM解调信号波形图(时域)”图可知:解调后的信号与基带信号基本重合,说明运用非相关包络检波法解调信号成功。改变实验参数≯增大基带信号的频率,其他参数不变分析:如下图所示,前两幅图分别为增大基带信号频率前的调制信号的时域图和频域图,后面两幅图为增大基带信号频率后的调制信号的时域图和频域图。通过观察图像可发现:增大基带信号频率,其他参数不变的情况下:调制信号在时域上的频率随基带信号的频率的增大而增大。

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Matlab软件编程对图像进行处理。1.2研究目标及现状121图像复原技术的目标为了从含有噪声的数据中提取我们所感兴趣的、接近规定质量的图像,我们需要设计个系统满足:当信号与噪声同时输入吋,在输出端能将信号尽可能精确地重现出来,而噪声却受到最大抑制,即最佳滤波器。122图像复原抆术的研究现状日前的图像复原技术,即去噪的滤波技术可以分为两大类:传统滤波和现代滤波。传统滤波技术是建立在已知有用信号和干扰噪声的统计特性(自相关函数或功率谱)基础上的噪声去除;现代滤波技术则是不需要知道图像的先验知识,只是根据观测数据,即可对噪声进行有效滤除。早在20世纪40年代,就对平稳随机信号建立了维纳滤波理论。根据有用信号和干扰噪声的统计特性(自相关函数或功率谱),以线性最小均方误差(MSE)估计准则所设计的最佳滤波器,称为维纳滤波器。这种滤汲器能最大程度的滤除干扰噪声,提取有用信号。但是,当输入信号的统计特性偏离设计条件,则它就不再是最佳的了,这在实际应用中受到了限制。到60年代初,由于空间技术的发展,出现了卡尔曼滤波理论,即利用状态变量模型对非平稳、多输入多输出随机序列作最优估计。卡尔曼滤波器既可以对平稳的和平稳的随机信号作线性最佳滤波,也可以作为非线性滤波[2]。然而只有在对信号和噪声的统计特性已知的情况下,这两种滤波器才能获得最优解。在实际的应用中,往往无法得到这些统计特性的完验知识,或者统计特性是随时间变化的,因此,这两种滤波器就实现不了真正的最佳滤波。Widrow B.和Hof于1967年提出的自适应滤波理论,可使在设计自适应滤波器时不需要事先知道关于输入信号和噪声的统计特性的知识,它能够在自己的工作过程中逐渐估计出所需的统计特性,并以此为依据自动调整自己的参数,以达到最佳滤波效果。一旦输入信号的统计特性发生变化,它又能够跟踪这种变化,自动调整参数,使滤波器性能重新达到最佳。自适应滤波器自动调节参数可以通过各和不同的递推算法来实现,由于它采用的是逼近的算法,使得实际估计值和理论值之间必然存在差距,也就造成了自适应滤波问题没有唯一的解。依照各种递推算法的特点,我们把它应用于不同的场合。现在广为应用的自适应滤波方法主要是基于以下几种基本理论,再融合递推算法导出来的:(1)基于维纳滤波理论的方法维纳滤波是在最小均方误差准则下通过求解维纳霍夫方程来解决线性最优滤波问题的。基于维纳滤波原理,我们利用相关的瞬时值通过在工作过程中的逐步调整参数逼近信号的统计特性,实现最优滤波。由此,我们得到一种最常用的算法—最小均方算法,简称LMS算法。(2)基于卡尔曼滤波理论的方法卡尔曼滤波是线性无偏最小方差滤波递推滤波,它能使滤波器工作在平稳的或非平稳的环境,得到最优解。利用卡尔曼滤波理论的递推求解法导出自适应滤波器更新权矢量得不同递推算法。比LMS算法有极快的收敛速率,可是计算复杂度也增大∫,它需要计算卡尔曼矩阵。(3)基于最小二乘准则的方法维纳滤波和卡尔曼滤波推导的算法是基于统计概念的,而最小二乘佔计算法是以最小误差平方和为优化目标的。根据滤波器的实现结构,有以下3种不同的最小二乘自适应滤波算法:自适应递归最小二乘法(RLS),自适应最小二乘格型算法,QR分解最小二乘算法。(4)基于神经网络理论的方法神经网络是有大量的神经元相互连接而成的网络系统,实质上它是一个高度非线性的动力学网络系统,这个系统具有很强的自适应、自学习、自组织能力,以及巨量并行性、容错性和坚韧性,因而,它可以做很多传统的信号和信息处理技术所不能做的事情。因其超强的自动调节能力,使符它在自适应信号处理方面有着广阔的前景[2]在一系列的自适应算法中,虽然基于后面3种基本理论的方法在收敛速率和稳定、坚韧性方面有着更好的性能,但是,基于维纳滤波理论的IMS算法因其算法简单,而且能达到满意的性能,得到了青睐,成为了应用最广泛的自适应算法。为此,本文主要研究LMS自适应滤波器在图像去噪方面的应用。2理论基础21基本自适应滤波器的模块结构自适应滤波器通常由两部分构成,其一是滤波子系统,根据它所要处理的功能而往往有同的结构形式。另一是自适应算法部分,用来调整滤波子系统结构的参数,或滤波系数。在自适应调整滤波系数的过程中,有不同的准则和算法算法是指调整自适应滤波系数的步骤,以达到在所描述的准则下的误差最小化。自适应滤波器含有两个过程,即自适应过程和滤波过程。前一过程的基本目标是词节滤波系数"(),使得有意义的目标函数或代价函数()最小化,滤波器输出信号y()逐步逼近所期望的参考信号4k),由两者之间的误差信号(k)驱动某种算法对滤波系数进行调整,使得滤波器处于最佳工作状态以实现滤波过程。所以自适应过程是一个闭合的反馈环,算法决定了这个闭合环路的自适应过程所需要的时间。但是,由于目标函数)是输入信号(k),参考信号(k)及输出信号y(k)的函数,即20=ack,.y,因此目标函数必须具有以下两个性质(1)非负性g (=8[x(k), d(k), y(k] 20Vx(), u(k), y(k)(2.1)(2)最佳性E()=E[x(k),d(k),y(k)]=0(22在自适应过程中,自适应算法逐步使目标函数(最小化,最终使()逼近于(),滤波参数或权系数()收敛于",这里"是自适应滤波系数的最优解即维纳解。因此,自适应过程也是自适应滤波器的最佳线性估计的过程,既要估计滤波器能实现期望信号()的整个过程,又要估计滤波权系数以进行有利于主要目标方向的调整。这些估计过程是以连续的时变形式进行的,这就是自适应滤波器需要有的自适应收敛过程。如何缩短自适应收敛过程所需要的收敛时间,这个与算法和结构有关的问题时人们一直重视研究的问题之—[2]。当然滤波子系统在整个自适应滤波器的设计中也占有很重要的地位,因为它对最终的滤波性能有很大的影响。本文要研究的是基于维纳滤波原理的LMS算法,那么下面我们需要介绍一下基本维纳滤波原理。22基本维纳滤波原理基本维纳滤波就是用来解决从噪声中提取信号问题的一种过滤(或滤波)方法。它基于平稳随机过程模型,且假设退化模型为线性空间不变系统的。实际上这种线性滤波间题,可以看成是种估计问题或种线性佔计问题。基本的维纳滤波是根据全部过去的和当前的观察数据来估计信号的当前值,它的解是以均方误差最小条件下所得到的系统的传递函数万(3)或单位样本响应h(k)的形式给出的,因此更常称这种系统为最住线性过滤器或滤波器。设计维纳滤波器的过程就是寻求在最小均方误差下滤波器的单位样本响应h(k)或传递函数h(x)的表达式,其实质是解维纳-霍大( Wiener-Hopf方程。基木维纳滤波器是这样的,有两个信号x(k)和y(k)同时加在滤波器上。典型地y(k)包含一个与x(k)相关地分量和另一个与x(k)个相关地分量。维纳滤波器则产生y(k)中与x(k)相关分量地最优估计,再从y(k)中减去它就得到ε(k)。y(kak)输出rk)维纳德波n=∑v(D)x(k-)f=0图21基本维纳滤被模型假定一个N个系数(权值)的FR滤波器的结构,维纳滤波和原始信号y(k)之间的差信号c(k)为ek= yk-nk=ye∑w(i)x(23)其中和w分别为输入信号矢量和权矢量,由下式确定(24)k-N-1)H(N-1)误差平方为2Y, x,w+w x.x,w对(3)式两边取期望得到均方误差(MSE),若输入x(k)与输出yk)是联合平稳的,则ELel=Ely,-2ELYXiwItElwx, x, w2.62P其中E[代表期望,=Ex是(k)的方差,P=E[yx1是长度为N地互相关矢量,R=Exx是NxN的自相矩阵。一个MSE滤波系数的图形是碗形地,且只有唯一地底部,这个图称为性能曲面,它是非负的。性能曲面地梯度可由下式给出2P+2R(2.7)Ytrim图22误差性能曲面每组系数w(i)(i=1,2,N-1)对应曲面是一点,在由面是地最小点梯度为0滤波权矢量达到最优”呷R P(28)即著名的维纳霍夫方稈的解。自适应滤波地仟条是采用合适的算法来调节滤波权重W,0)W,1),…W,N-1),从而找到性能曲面地最优点维纳滤波的实际用途有限,因为:(1)它需要已知自相关矩阵R和可相关矢量P,这两个量通常是未知的。(2)它包含∫矩阵的求逆,非常的耗时3)若信号为非平稳的,则R和P是时变的,导致必需重复计算。对于实际的应用需要一种能够依次加入地抽样点而得到"的算法。自适应算法就就是用于达到这个目的,而且不需显式计算R和P或进行矩阵求逆[3]3自适应滤波原理及算法在实际应用中常常会遇到这样的情况:随机信号的统计特性是未知的,或者信号的统计特性是缓慢的变化着的(非≯稳信号),这就促使人们去研究一类特殊的滤波器,这类滤波器具有以下特点:当输入过程的统计特性未知时,或者输入过程的统计特性变化时,能够相应的调整自身的参数,以满足某种准则的要求,由于这类滤波器能变动自身的参数以“适应”输入过程统计特性的估计或变化,因此,就把这类滤波器称为自适应滤波器41。在本文中我们研究的是退化图像复原的问题,由于图像自身的多样性和所混入的噪声的随机性和多样性,我们选择自适应滤波取出图像中混入的噪声。3.1横向滤波结构的最陡下降算法3.11最陡下降算法的原理首先考虑如下图所示的横向FIR自适应滤波器x(k-1k-2)x、-M+2)xR-M+l)e自适应控制算法1图31自适应横向滤波器结构它的输入序列以向量的形式记为X(k)=[x(k)x(k-1)(k-M+1)(3.1假设x()取自一均值为零,自相关矩阵为R的广义平稳随机过程,而滤波器的系数矢量(加权矢量)为:k)=[w,(k)w2(k)(32)以上二式中括号内的k为时间指数,因此,X()和W()分别表示时刻k的滤波器输入序列和加权值,滤波器的输山y(k)为:y(k)=∑w(n)x(n-t+1)33)式中M为滤波器的长度。图31中的“k称为“期望理想响应信号”,有时也可称为“训练信号”,它决定了设计最佳滤波器加权向量W(k)的取值方向。在实际应用中,通常用一路参考信号来作为期望响应信号。(k)是滤波器输出y(k)相对于a(k)的误差,即e(k)=d(k)-v(h)(34)显然,自适应滤波控制机理是用误差序列(k按照某种准则和算法对其系数w)n),=1.2…,M进行调节的,最终使自适应滤波的目标(代价)函数最小化,达到最佳滤波状态。按照均方误差(MSE)准则所定义得目标函数是E(h)=Ele()(35)eId()-2d(k)y(k)+y(k)将式(3.4)代入式(3.5),目标函数可以化为c(k)=Ele(k)(3.6)E[d(k)]-2Eld(kw(k)x(k]+ elw(kX(eX(s)w(k)当滤波系数固定时,目标函数又可以写为c(k=[d(k]-2W(k)P+W(k)RW (k)(3.7)其中,P-趴是长度为N的期望信号与输入信号的互相关矢量,R=Exx是Nx的输入向量得自相关矩阵。由式(37)可见,自适应滤波器的目标函数()是延迟线抽头系数(加权或滤波系数)的二次函数。当矩阵R和矢量P已知时,可以由权矢量W(k)直接求其解。现在我们将式(3.7)对W求倒数,并令其等于零,同时假设R是非奇异的,由此可以得到目标函数最小的最佳滤波系数w为R P(38)
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