鱼C论坛

 找回密码
 立即注册
查看: 1146|回复: 4

[已解决]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

[复制链接]
发表于 2023-9-17 21:16:55 | 显示全部楼层 |阅读模式
1鱼币
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
最佳答案
2023-9-17 21:16:56
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:

  1. import numpy as np

  2. # 生成正弦信号
  3. t = np.linspace(0, 1, 1000, endpoint=False)
  4. f = 10  # 正弦信号频率为10Hz
  5. x = np.sin(2 * np.pi * f * t)
复制代码


生成调制信号的代码如下:

  1. # 生成调制信号
  2. fm = 2  # 调制信号频率为2Hz
  3. m = 0.5  # 调制信号幅度为0.5
  4. y = m * np.sin(2 * np.pi * fm * t)
复制代码


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:

  1. # 进行调制
  2. k = 1  # 调制指数为1
  3. z = (1 + k * y) * x
复制代码


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:

  1. from scipy.signal import hilbert

  2. # 进行解调
  3. z_hilbert = hilbert(z)  # 对调制信号进行希尔伯特变换
  4. z_env = np.abs(z_hilbert)  # 获取信号的包络
复制代码


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:

  1. x_demod = z / z_env
复制代码


至此,我们就完成了对正弦信号的调制和解调。

最佳答案

查看完整内容

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: 生成调制信号的代码如下: 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: 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 ...
想知道小甲鱼最近在做啥?请访问 -> ilovefishc.com
回复

使用道具 举报

发表于 2023-9-17 21:16:56 | 显示全部楼层    本楼为最佳答案   
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:

  1. import numpy as np

  2. # 生成正弦信号
  3. t = np.linspace(0, 1, 1000, endpoint=False)
  4. f = 10  # 正弦信号频率为10Hz
  5. x = np.sin(2 * np.pi * f * t)
复制代码


生成调制信号的代码如下:

  1. # 生成调制信号
  2. fm = 2  # 调制信号频率为2Hz
  3. m = 0.5  # 调制信号幅度为0.5
  4. y = m * np.sin(2 * np.pi * fm * t)
复制代码


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:

  1. # 进行调制
  2. k = 1  # 调制指数为1
  3. z = (1 + k * y) * x
复制代码


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:

  1. from scipy.signal import hilbert

  2. # 进行解调
  3. z_hilbert = hilbert(z)  # 对调制信号进行希尔伯特变换
  4. z_env = np.abs(z_hilbert)  # 获取信号的包络
复制代码


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:

  1. x_demod = z / z_env
复制代码


至此,我们就完成了对正弦信号的调制和解调。
想知道小甲鱼最近在做啥?请访问 -> ilovefishc.com
回复

使用道具 举报

 楼主| 发表于 2023-9-17 21:28:33 | 显示全部楼层
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 ...
  1. z = (1 + k * y) * x
复制代码

这里为什么要加一再相乘呢
想知道小甲鱼最近在做啥?请访问 -> ilovefishc.com
回复

使用道具 举报

发表于 2023-9-18 10:43:23 | 显示全部楼层
求教
想知道小甲鱼最近在做啥?请访问 -> ilovefishc.com
回复

使用道具 举报

 楼主| 发表于 2023-9-18 19:25:27 | 显示全部楼层
  1. import numpy as np
  2. import matplotlib.pyplot as plt
  3. from scipy.signal import hilbert
  4. from scipy import signal
  5. from matplotlib.pylab import mpl

  6. mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 显示中文
  7. mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 显示负号

  8. # 生成调制信号
  9. fs = 1000  # 采样频率
  10. t = np.arange(0, 1, 1/fs)  # 定义时间序列
  11. baseband_signal = 2 * np.sin(2*np.pi*10*t)  # 频率设为10Hz

  12. # 生成载波信号
  13. fc = 100  # 载波信号频率
  14. carrier_signal = 1/2 * np.sin(2*np.pi*fc*t)  # 调制信号幅度为0.5

  15. # 进行调制
  16. modulated_signal = baseband_signal * (1 + carrier_signal)

  17. # 进行解调
  18. analytic_signal = hilbert(modulated_signal)  # 进行希尔伯特变换
  19. amplitude_envelope = np.abs(analytic_signal)  # 得到包络线
  20. demodulated_frequency_unfiltered = modulated_signal / amplitude_envelope

  21. b, a = signal.butter(4, [2*50/fs], 'lowpass')  # 4阶带通滤波器
  22. demodulated_frequency = signal.filtfilt(b, a, demodulated_frequency_unfiltered)


  23.         ###测试###
  24. def to_fft(data,i,j):
  25.     freq = np.fft.fftfreq(len(data), 1/fs)  # 自动生成频率
  26.     y = np.fft.fft(data)  # FFT变换
  27.     y = 2*np.abs(y)/fs  # 归一化,能量集中处理
  28.     y_ed = y * 2 / fs  #*2能量集中化,/N归一化

  29.     plt.subplot(4, 2, i)
  30.     plt.plot(freq, y_ed)
  31.     plt.title('频域')
  32.     plt.xlim(0,j)

  33. to_fft(baseband_signal,2,150)
  34. to_fft(carrier_signal,4,150)
  35. to_fft(demodulated_frequency_unfiltered,6,150)
  36. to_fft(demodulated_frequency,8,150)
  37.         ###测试###



  38. # 绘制信号图形
  39. plt.subplot(4, 2, 1)
  40. plt.plot(t, baseband_signal)
  41. plt.title('Baseband Signal')

  42. plt.subplot(4, 2, 3)
  43. plt.plot(t, carrier_signal)
  44. plt.title('Carrier Signal')

  45. plt.subplot(4, 2, 5)
  46. plt.plot(t, demodulated_frequency_unfiltered)
  47. plt.title('demodulated_frequency_unfiltered')

  48. axes_1 = plt.subplot(4, 2, 7)
  49. plt.plot(t, demodulated_frequency,label='demodulated_frequency')
  50. plt.title('demodulated_frequency')
  51. axes_1.legend()

  52. plt.tight_layout()
  53. plt.show()
复制代码


这是自己改了下的
想知道小甲鱼最近在做啥?请访问 -> ilovefishc.com
回复

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

小黑屋|手机版|Archiver|鱼C工作室 ( 粤ICP备18085999号-1 | 粤公网安备 44051102000585号)

GMT+8, 2024-5-28 13:10

Powered by Discuz! X3.4

© 2001-2023 Discuz! Team.

快速回复 返回顶部 返回列表