解调信号,然后将解调信号与原相对码进行匹配,就可得到基带信号表示的数据。编写MATLAB代码进行仿真分析: ```matlab %% 1. 产生基带信号 % 生成8个随机数,取值为0或1 baseband = round(rand(1, 8)); %% 2. 相对码产生 relative_code = diff([0, baseband]); %% 3. 调制 % 设置调制参数 carrier_freq = 1000; % 载波频率为1000Hz sampling_freq = 10000; % 采样频率为10000Hz t = 0:1/sampling_freq:1; % 时间序列 % 基带信号调制 modulated_signal = cos(2*pi*carrier_freq*t); %% 4. 传输系统设计 % 加入高斯白噪声 SNR = 10; %信噪比为10dB noise = wgn(1, length(t), 10*log10(1/(2*SNR))); % 叠加噪声后的DBPSK信号 noisy_signal = modulated_signal + noise; %% 5. 解调系统设计 % 去调制 demodulated_signal = noisy_signal .* cos(2*pi*carrier_freq*t); % 匹配相对码 matched_relative_code = []; for i = 2:length(demodulated_signal) matched_relative_code(i) = sign(demodulated_signal(i) * demodulated_signal(i-1)); end % 恢复基带信号 recovered_baseband = cumsum(matched_relative_code); %% 绘制波形图 figure; subplot(4,1,1); stem(baseband,'LineWidth',1.5); title('基带信号'); xlabel('时间'); ylabel('幅度'); subplot(4,1,2); plot(t, modulated_signal,'LineWidth',1.5); title('调制信号'); xlabel('时间'); ylabel('幅度'); subplot(4,1,3); plot(t, noisy_signal,'LineWidth',1.5); title('叠加噪声后的DBPSK信号'); xlabel('时间'); ylabel('幅度'); subplot(4,1,4); stem(recovered_baseband,'LineWidth',1.5); title('解调后恢复的基带信号'); xlabel('时间'); ylabel('幅度'); ``` 运行以上代码,可以得到基带信号、调制信号、叠加噪声后的DBPSK信号以及解调后恢复的基带信号的波形图。 [2024-11-27 18:57:34 | AI写代码神器 | 1036点数解答]