【教程4＞第3章＞第11节】8PSK解调系统的FPGA开发与matlab验证

最新推荐文章于 2025-06-03 23:14:31 发布
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分类专栏： # 第3章·通信—高阶调制解调 文章标签： fpga开发 matlab 8PSK 调制解调 教程4
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【教程4＞第3章＞第6节】4FSK调制系统的FPGA开发与matlab验证
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
08-11 330
【教程4＞第3章＞第6节】4FSK调制系统的FPGA开发与matlab验证
【教程4＞第3章＞第13节】16PSK解调系统的FPGA开发与matlab验证
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
09-17 889
16PSK是一种多相位调制技术，其中每个符号代表4个比特信息。在调制过程中，输入的二进制数据流被分割成4位一组的数据块，然后映射到复平面上的16个相位位置之一。假设输入的4位比特为b1​b2​b3b4​，它们可以映射到16个相位之一：0000:00001:22.50010:450011:67.50100:900101:112.50110:1350111:157.51000:1801001:202.51010:2251011:247.51100:2701101:292.5。
m基于FPGA的8FSK调制解调系统verilog实现,包含testbench测试文件
fpga/matlab/simulink算法仿真工程
10-23 1104
具体地，8FSK使用8个不同的频率来表示8个不同的二进制位。在一个符号时间内，数据位被发送出去。8FSK（8-Frequency Shift Keying）是一种常用的数字调制方法，它通过在不同的频率上发送二进制数据来进行通信。在接收端，解调器需要对接收到的信号进行解调，以恢复出原始的二进制数据。在接收端，8FSK信号被接收并解调，以恢复原始的二进制数据。发送频率根据发送的数据位而变化，具体地说，发送的频率根据发送的二进制位的值确定。较高的传输速率：由于使用了多个频率进行传输，因此可以实现较高的传输速率。
m基于FPGA的8PSK调制解调系统verilog实现,包含testbench测试文件
fpga/matlab/simulink算法仿真工程
11-30 2095
（1）调制算法：根据输入的比特序列和表1中的映射关系，计算出对应的8PSK符号序列。具体地，我们将表1中的映射关系存储在一个查找表中，然后根据输入的比特序列查找对应的8PSK符号序列。在8PSK中，一个符号周期内的相位变化有8种可能的状态，分别对应3个比特的信息。其中，A是载波的振幅，fc是载波的频率，θk是第k个符号的相位，k=0,1,...,7。（2）解调算法：从接收到的符号序列中恢复出原始的比特序列是一个比较复杂的过程，我们将接收到的符号序列与一个已知的8PSK符号序列进行比较。
【教程4＞第3章＞第16节】64QAM调制系统的FPGA开发与matlab验证
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
09-29 646
64QAM（Quadrature Amplitude Modulation，正交幅度调制）是一种数字调制技术，它通过同时改变载波信号的幅度和相位来传输信息。在64QAM中，每个符号可以代表6个比特的信息，因为2^6 = 64。这种调制方式在现代通信系统中非常常见，因为它能够在相同的带宽内提供比较低阶调制如QPSK或16QAM更高的数据速率。64QAM结合了幅度调制（ASK）和相位调制（PSK）。在这种调制中，一个复数平面上定义了64个不同的点，这些点称为星座点。
【教程4＞第5章＞第6节】通过FPGA实现组帧数据的QPSK解调
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
01-10 274
QPSK（Quadrature Phase Shift Keying，四相相移键控）的解调原理是将接收到的已调制信号恢复为原始的二进制数据序列。QPSK信号在传输过程中携带了相位信息，这些相位信息与二进制数据序列中的双比特码元相对应。QPSK的解调原理如下图所示：从上图可知，解调过程主要包括以下几个关键步骤：I、Q两路和对应的载波相乘，然后经过低通滤波器后进行抽样判决，相当于作两路的BPSK解调。
【教程4＞第3章＞第1节】通信系统高阶调制解调概述
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
07-04 1232
高阶调制（High Order Modulation）是一种先进的数字调制技术，旨在通过增加每个符号携带的信息比特数来提高无线通信系统的数据传输速率和频谱效率。这种技术特别适用于具有较高信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）的通信环境，例如卫星通信、光纤通信以及一些高质量的无线通信链路。在数字通信中，调制是将数字信号（比特流）转换为适合在物理信道上传输的模拟信号的过程。高阶调制通过使用更多的信号状态或星座点来表示不同的比特组合，从而在一个符号周期内传输更多的信息。
【教程4＞第2章＞第1节】通信系统调制解调概述
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
03-10 1469
通信系统调制解调是无线通信中的关键技术，它涉及将原始信号（如声音、图像或数据）转换为适合在信道中传输的形式，并在接收端还原出原始信号。调制是将原始信号的信息内容加载到高频载波信号上的过程，而解调则是从已调信号中提取出原始信号的过程。通信的调制解调技术是无线通信中的关键技术，涉及将原始信号（如声音、图像或数据）转换为适合在信道中传输的形式，并在接收端还原出原始信号。简单来说，调制是将原始信号的信息内容加载到高频载波信号上的过程，而解调则是从已调信号中提取出原始信号的过程。
【硬件测试】基于FPGA的8PSK调制解调系统开发与硬件片内测试,包含信道模块,误码统计模块,可设置SNR
fpga/matlab/simulink算法仿真工程
11-13 1209
其中，8PSK（8相位相移键控）作为一种高阶调制方式，具有更高的频谱效率和更强的抗干扰能力，因此备受关注。然而，8PSK调制解调的实现复杂度较高，需要高效的数字信号处理技术。8PSK调制是一种相位调制方式，其基本原理是通过改变载波的相位来传递信息。在8PSK中，一个符号周期内的相位变化有8种可能的状态，分别对应3个比特的信息。其中，A是载波的振幅，fc是载波的频率，θk是第k个符号的相位，k=0,1,...,7。θk的取值由输入的比特序列b2b1b0决定，具体的映射关系如表1所示。表1：8PSK映射关系。
基于FPGA的8PSK软解调实现
08-08
基于Altera公司的Stratix II系列FPGA芯片，本研究实现了8PSK软解调硬件模块，并与LDPC译码模块进行了联合验证。通过MATLAB仿真，对比了LLR算法、浮点MAX算法和定点MAX算法的误码性能。仿真结果表明，在特定信噪比...
《深入解析SPI协议及其FPGA高效实现》-- 第三篇：FPGA实现关键技术与优化
最新发布
GateWorld的博客
06-03 308
本文详细介绍了FPGA实现高速SPI接口的核心技术方案，主要包括：1）时序收敛策略（源同步约束、IDDR/ODDR应用）；2）100MHz以上高速实现方法（ODELAYE2校准、时钟相位优化）；3）资源优化技术（逻辑复用、动态重配置）；4）QSPI模式硬件加速方案；5）低功耗设计技术。通过Xilinx 7系列FPGA实测数据验证，优化后的设计在100MHz频率下动态功耗降低54%，同时实现稳定传输。文章还提供了完整的代码示例、约束脚本及调试方法，为FPGA-based SPI设计提供实用参考。
【芯片设计中的跨时钟域信号处理：攻克亚稳态的终极指南】
lu_pete的博客
05-26 1078
从手机SoC到航天级FPGA，不同功能模块运行在各自的时钟频率下，时钟域间的信号交互如同“语言不通”的对话，稍有不慎就会引发亚稳态、数据丢失等问题。当信号跨越时钟域时，若采样时刻恰好在信号跳变边沿附近，接收端的触发器可能进入亚稳态——既非0也非1的“量子态”。当信号从快时钟域传输到慢时钟域时，若信号脉宽小于慢时钟周期，可能完全被“忽略”。在追求性能与功耗平衡的时代，安全可靠的跨时钟域设计，正是芯片竞争力的隐形护城河。多个跨时钟域信号在接收端组合使用时，因各信号路径延迟不同，重组后的逻辑可能完全错误。
AXI 协议补充（二）
Ruanyz_china的专栏
05-29 769
axi协议存在slave 和master 之间的数据交互，在ahb ，axi-stream 高速接口 ，叠加大位宽代码逻辑中，往往有时序问题，valid 和ready 的组合电路中的问题引发的时序问题较多。本文根据axi 协议和现有解决反压造成的时序问题的方法做一个详细的科普。
回头看，FPGA+RK3576方案的功耗性能优势
haoxingheng的专栏
05-28 1107
大家好，今天分享一个低功耗FPGA+RK3576的方案，个人认为该方案性能功耗比要远优于主流的Xilinx和Altera的高性能SoC方案，希望能给各位苦做功耗优化的小伙伴们带来帮助。
《深入解析UART协议及其硬件实现》-- 第三篇：UART ASIC实现优化与低功耗设计
GateWorld的博客
05-29 1175
本文探讨了UART ASIC实现中的优化与低功耗设计策略。通过对比ASIC与FPGA设计差异，重点关注标准单元库选型、门控时钟技术及后端物理设计优化。低功耗方面提出动态电压频率缩放（DVFS）、自动睡眠唤醒和电源门控等方法，功耗降低达75%。可靠性分析涵盖工艺角偏差补偿及老化效应应对，波特率误差控制在±1.2%。可测性设计（DFT）包括扫描链、JTAG边界扫描和BIST自检，故障覆盖率超95%。
关于FPGA软核的仿真（一）
读书点滴的博客
06-03 88
当FPGA中存在MicroBlaze要进行仿真时，其核心问题是将嵌入式C代码程序和FPGA设计联系在一起，在仿真运行的过程中，嵌入式C代码程序运行在软核处理器上，通过总线与FPGA内的硬件模块进行通信。1、如果直接用研制方提供编译的C代码程序，测试激励的产生完成依赖于编译好的程序，其程序产生测试激励是否依赖其他的条件不饿可知，何时产生测试激励不可知，导致测试激励的产生不可控，同时也会造成时间的浪费。最新在搜索资料的时候，使用的是迷塔AI搜索，搜索出来的内容质量很高。一、C代码与FPGA联合仿真。
RK3588和FPGA桥片之间IO电平信号概率性不能通信原因
dong6016的博客
05-30 384
这些问题在长走线或阻抗不匹配（如未加串阻）时常见，可能导致 RK3588 采样错误710。5.当 FPGA 输出信号变化边缘接近 RK3588 GPIO 采样时钟边缘时，可能违反建立/保持时间要求，导致亚稳态（Metastability）RK3588对IO进行配置的时候，如果配置为多功能复用，没有明确IO功能，可能引起信号接收不稳定，进行上拉，那么双上拉会造成上拉总电阻减小，从而导致分压后电压幅值偏高，会误判为高电平，硬件设计存在缺陷，连接器或者电路板设计不当，导致信号传输不稳定。需要检查电路板的设计和。
ZYNQ-PS与PL端BRAM数据交互
weixin_60610210的博客
05-28 960
实现捕获PS端输出的一个start脉冲，通过AXI-Lite接口得到start_addr起始地址和len数据长度，依次遍历后（保证数据的刷新），再进入后续状态机，将读数据暂存到reg变量，对读数据变量均+2，再写入到start_addr + len长度地址后的BRAM块，最终读写完成后，PL输出一个高电平脉冲intr触发PS中断。效果：实现了PS写数据到BRAM的0-9位地址，触发PL读取，PL读取并+2分别写入到后面地址上(10-19位地址)，触发PS中断读取。
uart verilog 三段式状态机
m0_46644085的博客
05-24 637
【代码】uart verilog 三段式状态机。
不使用pskmod和pskdemod函数 使用matlab 编写代码每四个bit表示一个相位并结果低信噪比的awgn实现16psk调制解调
06-01
以下是一个不使用 `pskmod` 和 `pskdemod` 函数的简单 MATLAB 代码，实现了16PSK调制和解调： ```matlab % 设置调制参数 M = 16; % 调制阶数 k = log2(M); % 每个符号的比特数 EbNo = 10; % 信噪比（单位dB） % 生成随机数据并进行调制 data = randi([0 1], 1, k*1000); % 生成随机比特流 dataInMatrix = reshape(data, k, length(data)/k)&#39;; % 将比特流转换为符号矩阵 dataSymbolsIn = bi2de(dataInMatrix, &#39;left-msb&#39;)&#39;; % 将二进制转换为十进制符号 phase = pi/8:pi/4:2*pi-pi/8; % 定义相位 dataMod = exp(1j*phase(dataSymbolsIn+1)); % 进行16PSK调制 % 添加高斯噪声 snr = EbNo + 10*log10(k) - 10*log10(M); % 计算SNR noise = sqrt(1/(2*10^(snr/10))) * (randn(1,length(dataMod)) + 1j*randn(1,length(dataMod))); % 生成高斯噪声 dataNoisy = dataMod + noise; % 添加高斯噪声 % 进行解调 dataDemod = angle(dataNoisy); % 获取相位 dataDemod = round(dataDemod/(pi/8)); % 对相位进行量化 dataDemod(dataDemod<0) = dataDemod(dataDemod<0) + 16; % 将负数的量化结果转换为正数 dataOutMatrix = de2bi(dataDemod, &#39;left-msb&#39;); % 将十进制符号转换为二进制 dataOut = reshape(dataOutMatrix&#39;, 1, []); % 将符号矩阵转换为比特流 ``` 代码的注释已经解释了每个步骤的作用，但是需要注意的是，在进行16PSK调制时，没有使用 `pskmod` 函数，而是通过定义相位和使用指数函数进行调制。在添加高斯噪声时，没有使用 `awgn` 函数，而是生成了一个高斯噪声矩阵并将其加到调制信号上。在解调过程中，相位通过取 `angle` 函数的结果获得，然后量化为十六进制数字。
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