一、实验内容
1.用MATLAB 软件模拟单边带信号产生及解调。
2.画出单边带信号及解调后信号的波形，频谱及功率谱。 3.和上边带比较指出单边带调幅的优点。 二、实验仪器或设备
装有MATLAB 软件的电脑一台。 三、实验原理
1、单边带调幅（SSB AM）信号的产生有两种方法。
（1）先产生双边带抑制载波调幅信号，然后将它通过边带滤波器，如下图：
其中边带滤波器的传递函数为： H(f)=
s(t)
经过一系列推到可得到单边带信号的时域表达式如下： 下边带：
上边带：
（2）从表达式可得到单边带调幅信号产生的另一种方法：
希尔伯特变换法：
信号产生的流程图如下：
2、单边带解调的方法有相干解调和非相干解调（如包络检波） 其中相干解调如下： 四、实验步骤
实验代码见附录
s(t)
y o (t)
1、基带信号的波形及频谱：
2、调制后的波形、频谱及功率谱： 上边带：
下边带：
功率谱：
3、解调后的波形及频谱：
五、实验结果分析
1、以上各步骤模拟了单边带信号的产生，单边带信号的频谱及功率谱，以及上边带的相干解调过程。与双边带相比最大的有点是单边带调幅可以节省一半的带宽，因而提高了信道利用率；同时由于不发送载波而仅发送一个边带，所以更节省功率。单边带在通信中有着广泛的应用，在短波通信和载波电话中占有重要地位。
2、实验中滤波器的选择和设置较为麻烦，费了好大功夫才弄好，实验中用到了数字信号处理中窗函数设计FIR 滤波器的知识，因此不得不把以前的知识有重新复习了一遍。正确的窗函数可以提高滤波器的性能，在满足设计要求的情况下，要尽量减小FIR 滤波器的阶数。
附录：
clear %参数设置
fs=200000; %抽样频率 T=0.1; %截断时间 dt=1/fs; %采样间隔 t=0:dt:T-dt;
L=T*fs; %信号长度（即采样点数） fm=2500; %信号频率 Am=5; %信号幅度 Ac=14; %载波幅度 fc=10000; %载波频率 %1、基带信号：
y1=Am*cos(2*pi*fm*t);
figure(1),subplot(211),plot(t,y1); title(' 基带信号时域波形y1' ); xlabel('t/s') ，xlim([0 0.005]); %求基带信号频谱
N=2^nextpow2(L); %N为大于L 的最小的2的整数次幂数。 fw1=[0:N-1]*fs/N;yk1=fft(y1,N); yw1=1/N*abs(yk1);
subplot(212),plot(fw1(1:N/2),yw1(1:N/2)); title(' 基带信号频谱yw1' );
xlabel('f/Hz');xlim([0 5000]); %2、信号的调制： c=Ac*cos(2*pi*fc*t); b=Ac*sin(2*pi*fc*t);
Sup=y1.*c-imag(hilbert(y1)).*b; %上边带表达式。 figure(2),subplot(211),plot(t,Sup) title (' 上边带信号时域波形' ); xlim([0 0.005]);
fw2=(-N/2:N/2-1)/N*fs; yk2=fft(Sup,N);
yw2=2*pi/N*abs(fftshift(yk2)); subplot(212),plot(fw2,yw2) title (' 上边带信号频谱' ); xlim([-40000 40000]);
Ssub=y1.*c+imag(hilbert(y1)).*b; %下边带表达式。 figure(3),subplot(211),plot(t,Ssub) title (' 下边带信号时域波形' ); xlim([0 0.005]); %下边带的频谱
fw3=(-N/2:N/2-1)/N*fs; yk3=fft(Ssub,N);
yw3=2*pi/N*abs(fftshift(yk3));
subplot(212),plot(fw3,yw3) title (' 下边带信号频谱' ); xlim([-40000 40000]);
[c1,lags]=xcorr(Sup,1000); %SSB上边带信号自相关函数 fw4=(-N/2:N/2-1)/N*fs; yk4=fft(c1,N);
yw4=2*pi/N*abs(fftshift(yk4));
figure(4),subplot(211),plot(fw4,yw4) title(' 上边带的功率谱' ); xlim([-40000 40000]);
[c2,lags]=xcorr(Ssub,1000); %SSB下边带信号自相关函数 fw5=(-N/2:N/2-1)/N*fs;yk5=fft(c2,N); yw5=2*pi/N*abs(fftshift(yk5)); subplot(212),,plot(fw5,yw5) title(' 下边带的功率谱' ); xlim([-40000 40000]); %3、信号的解调(上边带）：
y2=Sup.*c; %乘以相干载波 fm=2500; %低通滤波 D=84;fl=fm;fh=fm+200;
wl=2*pi*fl/fs;wh=2*pi*fh/fs; window=hamming(D+1);
h=fir1(D,[wl/pi wh/pi],window); %figure(8) %freqz(h,1,N); %title ('滤波器'); y3=fftfilt(h,y2); figure(5)
subplot(2,1,1); plot(t,y3);
xlim([0 0.005]);
title(' 解调信号波形' ); fw5=[0:N-1]*fs/N; yk5=fft(y1,N); yw5=1/N*abs(yk5);
subplot(212),plot(fw5(1:N/2),yw5(1:N/2)); title(' 解调信号频谱' ); xlabel('f/Hz'); xlim([0 5000]);
一、实验内容
1.用MATLAB 软件模拟单边带信号产生及解调。
2.画出单边带信号及解调后信号的波形，频谱及功率谱。 3.和上边带比较指出单边带调幅的优点。 二、实验仪器或设备
装有MATLAB 软件的电脑一台。 三、实验原理
1、单边带调幅（SSB AM）信号的产生有两种方法。
（1）先产生双边带抑制载波调幅信号，然后将它通过边带滤波器，如下图：
其中边带滤波器的传递函数为： H(f)=
s(t)
经过一系列推到可得到单边带信号的时域表达式如下： 下边带：
上边带：
（2）从表达式可得到单边带调幅信号产生的另一种方法：
希尔伯特变换法：
信号产生的流程图如下：
2、单边带解调的方法有相干解调和非相干解调（如包络检波） 其中相干解调如下： 四、实验步骤
实验代码见附录
s(t)
y o (t)
1、基带信号的波形及频谱：
2、调制后的波形、频谱及功率谱： 上边带：
下边带：
功率谱：
3、解调后的波形及频谱：
五、实验结果分析
1、以上各步骤模拟了单边带信号的产生，单边带信号的频谱及功率谱，以及上边带的相干解调过程。与双边带相比最大的有点是单边带调幅可以节省一半的带宽，因而提高了信道利用率；同时由于不发送载波而仅发送一个边带，所以更节省功率。单边带在通信中有着广泛的应用，在短波通信和载波电话中占有重要地位。
2、实验中滤波器的选择和设置较为麻烦，费了好大功夫才弄好，实验中用到了数字信号处理中窗函数设计FIR 滤波器的知识，因此不得不把以前的知识有重新复习了一遍。正确的窗函数可以提高滤波器的性能，在满足设计要求的情况下，要尽量减小FIR 滤波器的阶数。
附录：
clear %参数设置
fs=200000; %抽样频率 T=0.1; %截断时间 dt=1/fs; %采样间隔 t=0:dt:T-dt;
L=T*fs; %信号长度（即采样点数） fm=2500; %信号频率 Am=5; %信号幅度 Ac=14; %载波幅度 fc=10000; %载波频率 %1、基带信号：
y1=Am*cos(2*pi*fm*t);
figure(1),subplot(211),plot(t,y1); title(' 基带信号时域波形y1' ); xlabel('t/s') ，xlim([0 0.005]); %求基带信号频谱
N=2^nextpow2(L); %N为大于L 的最小的2的整数次幂数。 fw1=[0:N-1]*fs/N;yk1=fft(y1,N); yw1=1/N*abs(yk1);
subplot(212),plot(fw1(1:N/2),yw1(1:N/2)); title(' 基带信号频谱yw1' );
xlabel('f/Hz');xlim([0 5000]); %2、信号的调制： c=Ac*cos(2*pi*fc*t); b=Ac*sin(2*pi*fc*t);
Sup=y1.*c-imag(hilbert(y1)).*b; %上边带表达式。 figure(2),subplot(211),plot(t,Sup) title (' 上边带信号时域波形' ); xlim([0 0.005]);
fw2=(-N/2:N/2-1)/N*fs; yk2=fft(Sup,N);
yw2=2*pi/N*abs(fftshift(yk2)); subplot(212),plot(fw2,yw2) title (' 上边带信号频谱' ); xlim([-40000 40000]);
Ssub=y1.*c+imag(hilbert(y1)).*b; %下边带表达式。 figure(3),subplot(211),plot(t,Ssub) title (' 下边带信号时域波形' ); xlim([0 0.005]); %下边带的频谱
fw3=(-N/2:N/2-1)/N*fs; yk3=fft(Ssub,N);
yw3=2*pi/N*abs(fftshift(yk3));
subplot(212),plot(fw3,yw3) title (' 下边带信号频谱' ); xlim([-40000 40000]);
[c1,lags]=xcorr(Sup,1000); %SSB上边带信号自相关函数 fw4=(-N/2:N/2-1)/N*fs; yk4=fft(c1,N);
yw4=2*pi/N*abs(fftshift(yk4));
figure(4),subplot(211),plot(fw4,yw4) title(' 上边带的功率谱' ); xlim([-40000 40000]);
[c2,lags]=xcorr(Ssub,1000); %SSB下边带信号自相关函数 fw5=(-N/2:N/2-1)/N*fs;yk5=fft(c2,N); yw5=2*pi/N*abs(fftshift(yk5)); subplot(212),,plot(fw5,yw5) title(' 下边带的功率谱' ); xlim([-40000 40000]); %3、信号的解调(上边带）：
y2=Sup.*c; %乘以相干载波 fm=2500; %低通滤波 D=84;fl=fm;fh=fm+200;
wl=2*pi*fl/fs;wh=2*pi*fh/fs; window=hamming(D+1);
h=fir1(D,[wl/pi wh/pi],window); %figure(8) %freqz(h,1,N); %title ('滤波器'); y3=fftfilt(h,y2); figure(5)
subplot(2,1,1); plot(t,y3);
xlim([0 0.005]);
title(' 解调信号波形' ); fw5=[0:N-1]*fs/N; yk5=fft(y1,N); yw5=1/N*abs(yk5);
subplot(212),plot(fw5(1:N/2),yw5(1:N/2)); title(' 解调信号频谱' ); xlabel('f/Hz'); xlim([0 5000]);