1、需求分析
现有MORSE、BPSK、QPSK三种信号,要对其进行识别,那么首先我们需要将其波形读取出来并进行频谱分析。
2、使用MATLAB进行波形读取与频谱分析
所使用到的几个函数如下:
(1)、[y,fs,bits]=wavread(‘filename’)这是一个matlab中读取wav文件的数据的函数。
(2)、[d]=fft(w,1)这是matlab中ffthanshu的一种输入输出形式。
(3)、sound(w,fs,bits)函数将数列的数据通过声卡转化为声音。
3、程序和实现结果
3.1 MORSE
程序:
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[y,fs,bits]=wavread('E:团队文件音频MORSE.wav');%读取wav文件的数据函数
Df=5; %频率间隔
fs = 8000; %采样频率
T = 1/fs; %采样周期
N=fs/Df; %序列点数
time = (N-1)./fs; %第一个声音片段的总时长
t=0:T:time;
freq=0:Df:(N-1)*Df; %计算频率段
Y=fft(y,N); %用FFT计算频谱
subplot(211);
plot(y);
title('MORSE信号的波形');
subplot(212);
plot(freq-fs/2,abs(Y)); %将零频率移动到FFT中心
xlabel('频率 Hz');ylabel('幅度谱'); %并作出幅度频谱
title('MORSE信号的频谱');
实现结果:
从这可以看出与python实现的结果相同,python实现的具体步骤见博主另一篇博客
3.1 BPSK
程序:
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[y,fs,bits]=wavread('E:团队文件音频BPSK.wav');%读取wav文件的数据函数
Df=5; %频率间隔
fs = 8000; %采样频率
T = 1/fs; %采样周期
N=fs/Df; %序列点数
time = (N-1)./fs; %第一个声音片段的总时长
t=0:T:time;
freq=0:Df:(N-1)*Df; %计算频率段
Y=fft(y,N); %用FFT计算频谱
subplot(211);
plot(y);
title('BPSK信号的波形');
subplot(212);
plot(freq-fs/2,abs(Y)); %将零频率移动到FFT中心
xlabel('频率 Hz');ylabel('幅度谱'); %并作出幅度频谱
title('BPSK信号的频谱');
实现结果:
3.1 QPSK
程序:
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[y,fs,bits]=wavread('E:团队文件音频QPSK.wav');%读取wav文件的数据函数
Df=5; %频率间隔
fs = 8000; %采样频率
T = 1/fs; %采样周期
N=fs/Df; %序列点数
time = (N-1)./fs; %第一个声音片段的总时长
t=0:T:time;
freq=0:Df:(N-1)*Df; %计算频率段
Y=fft(y,N); %用FFT计算频谱
subplot(211);
plot(y);
title('QPSK信号的波形');
subplot(212);
plot(freq-fs/2,abs(Y)); %将零频率移动到FFT中心
xlabel('频率 Hz');ylabel('幅度谱'); %并作出幅度频谱
title('QPSK信号的频谱');
实现结果:
最后
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