基于Python，怎样对正弦信号进行调制与解调，解调部分仔细说明函数意义
基于Python，怎样对正弦信号进行调制与解调，解调部分仔细说明函数意义 对正弦信号进行调制和解调是无线电通信中常用的技术。下面我将介绍如何使用Python对正弦信号进行调制和解调。调制正弦信号:
在调制之前，我们需要生成一个正弦信号和一个调制信号。生成正弦信号的代码如下：
import numpy as np
# 生成正弦信号
t = np.linspace(0, 1, 1000, endpoint=False)
f = 10# 正弦信号频率为10Hz
x = np.sin(2 * np.pi * f * t)
生成调制信号的代码如下：
# 生成调制信号
fm = 2# 调制信号频率为2Hz
m = 0.5# 调制信号幅度为0.5
y = m * np.sin(2 * np.pi * fm * t)
接下来，将调制信号和正弦信号相乘，即可得到调制后的信号：
# 进行调制
k = 1# 调制指数为1
z = (1 + k * y) * x
解调正弦信号:
解调正弦信号需要使用到包络检测技术，即通过检测信号的包络来还原原始信号。
我们可以使用希尔伯特变换来获取信号的包络，代码如下：
from scipy.signal import hilbert
# 进行解调
z_hilbert = hilbert(z)# 对调制信号进行希尔伯特变换
z_env = np.abs(z_hilbert)# 获取信号的包络
获取信号的包络后，我们可以通过除以包络信号来还原原始信号：
x_demod = z / z_env
至此，我们就完成了对正弦信号的调制和解调。 isdkz 发表于 2023-9-17 21:17
对正弦信号进行调制和解调是无线电通信中常用的技术。下面我将介绍如何使用Python对正弦信号进行调制和解调 ...
z = (1 + k * y) * x
这里为什么要加一再相乘呢 求教 反派角色c 发表于 2023-9-18 10:43
求教
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.signal import hilbert
from scipy import signal
from matplotlib.pylab import mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']# 显示中文
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 显示负号
# 生成调制信号
fs = 1000# 采样频率
t = np.arange(0, 1, 1/fs)# 定义时间序列
baseband_signal = 2 * np.sin(2*np.pi*10*t)# 频率设为10Hz
# 生成载波信号
fc = 100# 载波信号频率
carrier_signal = 1/2 * np.sin(2*np.pi*fc*t)# 调制信号幅度为0.5
# 进行调制
modulated_signal = baseband_signal * (1 + carrier_signal)
# 进行解调
analytic_signal = hilbert(modulated_signal)# 进行希尔伯特变换
amplitude_envelope = np.abs(analytic_signal)# 得到包络线
demodulated_frequency_unfiltered = modulated_signal / amplitude_envelope
b, a = signal.butter(4, , 'lowpass')# 4阶带通滤波器
demodulated_frequency = signal.filtfilt(b, a, demodulated_frequency_unfiltered)
###测试###
def to_fft(data,i,j):
freq = np.fft.fftfreq(len(data), 1/fs)# 自动生成频率
y = np.fft.fft(data)# FFT变换
y = 2*np.abs(y)/fs# 归一化,能量集中处理
y_ed = y * 2 / fs#*2能量集中化,/N归一化
plt.subplot(4, 2, i)
plt.plot(freq, y_ed)
plt.title('频域')
plt.xlim(0,j)
to_fft(baseband_signal,2,150)
to_fft(carrier_signal,4,150)
to_fft(demodulated_frequency_unfiltered,6,150)
to_fft(demodulated_frequency,8,150)
###测试###
# 绘制信号图形
plt.subplot(4, 2, 1)
plt.plot(t, baseband_signal)
plt.title('Baseband Signal')
plt.subplot(4, 2, 3)
plt.plot(t, carrier_signal)
plt.title('Carrier Signal')
plt.subplot(4, 2, 5)
plt.plot(t, demodulated_frequency_unfiltered)
plt.title('demodulated_frequency_unfiltered')
axes_1 = plt.subplot(4, 2, 7)
plt.plot(t, demodulated_frequency,label='demodulated_frequency')
plt.title('demodulated_frequency')
axes_1.legend()
plt.tight_layout()
plt.show()
这是自己改了下的
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