IQ数据表示信号(1)

IQ数据表示信号(1)

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为什么要用IQ数据?

要表示一个信号,最直观的方式是使用一系列信号振幅的采样序列,如下图:

图片

缺点:

● 无法确定信号的频率是正频率或者负频率。例如 : cos(x) = cos(-x) 。在你对信号处理的时候,这将成为一个麻烦。将两个信号相乘时,它将导致乘法的结果可能有好几个:f1 ⊗ f2 等于 f1 + f2 也等于 f1 -

### 将IQ数据转换为时域信号 IQ(In-phase and Quadrature)数据表示的是调制信号复数平面上的坐标位置。为了将这些数据还原成时域信号,通常需要执行逆离散傅里叶变换 (IDFT) 或者更常用的快速傅里叶反变换 (IFFT)[^1]。 #### 方法一:使用IFFT算法 通过 IFFT 可以有效地把频域中的 IQ 数据映射回时域波形。具体过程如下: - 输入 IQ 序列作为频率样本; - 对该序列应用 IFFT 函数得到对应的时域采样点; - 输出即为原始模拟信号经过数字化后的近似版本; 这种方法适用于已知载波频率的情况,在通信接收端广泛采用此技术来恢复发送的信息流。 ```python import numpy as np def iq_to_time_domain(iq_samples): """ Convert IQ samples to time domain signal using inverse FFT. Parameters: iq_samples : array_like, complex Input IQ data points. Returns: ndarray of floats representing the reconstructed time-domain waveform. """ # Perform Inverse Fast Fourier Transform on input IQ samples time_signal = np.fft.ifft(iq_samples).real return time_signal ``` #### 方法二:基于MATLAB/Octave 的实现方式 对于科研人员来说,MATLAB 和 Octave 提供了一个简单易用环境来进行此类操作。可以利用内置函数 `ifft()` 来完成相同的工作流程。 ```matlab function tdsig = iqtotd(IQdata) % Converts IQ Data into Time Domain Signal via MATLAB's built-in ifft function tdsig = real(ifft(IQdata)); end ``` 除了上述两种编程手段外,还有许多专用软件包支持直接读取并处理来自不同硬件平台获取到的 IQ 文件格式,比如 GNURadio、LabVIEW 等工具也提供了图形化界面帮助工程师们轻松实现这一目标。
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