QPSK调制

本文详细介绍了QPSK调制技术的具体实现过程,包括信号的生成、调制、解调以及最终的数据恢复步骤。通过具体的MATLAB代码示例展示了如何实现QPSK调制解调,并进行了详细的步骤解析。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

%%QPSK调制
N=20000;
fs=48000;
fc=4000;%载波频率
data=[1 0 0 0 1 1 0 1 0 1];
d1=repmat(data,1,200);%矩阵data复制1行200列形成一个新的矩阵
data2=zeros(1,N);%产生一个1行N列的零矩阵赋给data2
for m=0:length(d1)/2-1
if d1(2m+1) == 0
if d1(2
m+2)==0
data2(20m+1:20m+20)=cos(2pifc/fs*[20m+1:20m+20]-0.75pi);
else
data2(20
m+1:20m+20)=cos(2pifc/fs[20m+1:20m+20]+0.75pi);
end
else
if d1(2
m+2) == 0
data2(20m+1:20m+20)=cos(2pifc/fs*[20m+1:20m+20]-0.25pi);
else
data2(20
m+1:20m+20)=cos(2pifc/fs[20m+1:20m+20]+0.25*pi);%调制,每两个码元,决定一次相位
end
end

end
%========================================================

fft1=fft(data2);
figure(1)
plot(-fs/2+(0:N-1)*fs/(N),fftshift(abs(fft1)));
grid on;
%=======================================
%========================================
figure(2)
plot(data2);
axis([850 1000 -1.5 1.5]);
grid on;
%=======================================

dataQ=data2.cos(2pifc/fs[1:length(data2)]);
dataI=data2.sin(2pifc/fs[1:length(data2)]);%同步解调
%========================================
% fft1=fft(dataQ);
% plot(-fs/2+(0:N-1)*fs/(N),fftshift(abs(fft1)));
%========================================
% plot(dataQ);
% axis([750 1000 -1.5 1.5]);
% grid on;
%=======================================
fq=conv(dataQ,Num1);
fi=conv(dataI,Num1);%滤波,Num1为滤波器系数
%========================================
plot(fi);
axis([0 2000 -1.5 1.5]);
grid on;
%=======================================
sq=zeros(1,length(fq));
si=zeros(1,length(fi));
for k1=1:length(fq)%判决
if fq(k1)>0
sq(k1)=1;
else
sq(k1)=0;
end
if fi(k1)>0
si(k1)=0;
else
si(k1)=1;
end

end
sq1=sq(91:20:length(sq));
si1=si(91:20:length(si));%抽取,20分频抽取
stairs(sq1);
axis([0 200 -1.5 1.5]);
% grid on;
datao=zeros(1,2*length(sq1));

for k2=1:length(sq1)
datao(2k2:2k2+1)=[sq1(k2),si1(k2)];%串并转换
end
stairs(datao); %阶梯输出
axis([800 910 -1.5 1.5]);
grid on;

欢迎使用Markdown编辑器

你好! 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章,了解一下Markdown的基本语法知识。

新的改变

我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持,除了标准的Markdown编辑器功能,我们增加了如下几点新功能,帮助你用它写博客:

  1. 全新的界面设计 ,将会带来全新的写作体验;
  2. 在创作中心设置你喜爱的代码高亮样式,Markdown 将代码片显示选择的高亮样式 进行展示;
  3. 增加了 图片拖拽 功能,你可以将本地的图片直接拖拽到编辑区域直接展示;
  4. 全新的 KaTeX数学公式 语法;
  5. 增加了支持甘特图的mermaid语法1 功能;
  6. 增加了 多屏幕编辑 Markdown文章功能;
  7. 增加了 焦点写作模式、预览模式、简洁写作模式、左右区域同步滚轮设置 等功能,功能按钮位于编辑区域与预览区域中间;
  8. 增加了 检查列表 功能。

功能快捷键

撤销:Ctrl/Command + Z
重做:Ctrl/Command + Y
加粗:Ctrl/Command + B
斜体:Ctrl/Command + I
标题:Ctrl/Command + Shift + H
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有序列表:Ctrl/Command + Shift + O
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插入代码:Ctrl/Command + Shift + K
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合理的创建标题,有助于目录的生成

直接输入1次#,并按下space后,将生成1级标题。
输入2次#,并按下space后,将生成2级标题。
以此类推,我们支持6级标题。有助于使用TOC语法后生成一个完美的目录。

如何改变文本的样式

强调文本 强调文本

加粗文本 加粗文本

标记文本

删除文本

引用文本

H2O is是液体。

210 运算结果是 1024.

插入链接与图片

链接: link.

图片: Alt

带尺寸的图片: Alt

居中的图片: Alt

居中并且带尺寸的图片: Alt

当然,我们为了让用户更加便捷,我们增加了图片拖拽功能。

如何插入一段漂亮的代码片

博客设置页面,选择一款你喜欢的代码片高亮样式,下面展示同样高亮的 代码片.

// An highlighted block
var foo = 'bar';

生成一个适合你的列表

  • 项目
    • 项目
      • 项目
  1. 项目1
  2. 项目2
  3. 项目3
  • 计划任务
  • 完成任务

创建一个表格

一个简单的表格是这么创建的:

项目Value
电脑$1600
手机$12
导管$1

设定内容居中、居左、居右

使用:---------:居中
使用:----------居左
使用----------:居右

第一列第二列第三列
第一列文本居中第二列文本居右第三列文本居左

SmartyPants

SmartyPants将ASCII标点字符转换为“智能”印刷标点HTML实体。例如:

TYPEASCIIHTML
Single backticks'Isn't this fun?'‘Isn’t this fun?’
Quotes"Isn't this fun?"“Isn’t this fun?”
Dashes-- is en-dash, --- is em-dash– is en-dash, — is em-dash

创建一个自定义列表

Markdown
Text-to- HTML conversion tool
Authors
John
Luke

如何创建一个注脚

一个具有注脚的文本。2

注释也是必不可少的

Markdown将文本转换为 HTML

KaTeX数学公式

您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:

Gamma公式展示 Γ ( n ) = ( n − 1 ) ! ∀ n ∈ N \Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N Γ(n)=(n1)!nN 是通过欧拉积分

Γ ( z ) = ∫ 0 ∞ t z − 1 e − t d t   . \Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,. Γ(z)=0tz1etdt.

你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.

新的甘特图功能,丰富你的文章

Mon 06 Mon 13 Mon 20 已完成 进行中 计划一 计划二 现有任务 Adding GANTT diagram functionality to mermaid
  • 关于 甘特图 语法,参考 这儿,

UML 图表

可以使用UML图表进行渲染。 Mermaid. 例如下面产生的一个序列图::

张三 李四 王五 你好!李四, 最近怎么样? 你最近怎么样,王五? 我很好,谢谢! 我很好,谢谢! 李四想了很长时间, 文字太长了 不适合放在一行. 打量着王五... 很好... 王五, 你怎么样? 张三 李四 王五

这将产生一个流程图。:

链接
长方形
圆角长方形
菱形
  • 关于 Mermaid 语法,参考 这儿,

FLowchart流程图

我们依旧会支持flowchart的流程图:

Created with Raphaël 2.2.0 开始 我的操作 确认? 结束 yes no
  • 关于 Flowchart流程图 语法,参考 这儿.

导出与导入

导出

如果你想尝试使用此编辑器, 你可以在此篇文章任意编辑。当你完成了一篇文章的写作, 在上方工具栏找到 文章导出 ,生成一个.md文件或者.html文件进行本地保存。

导入

如果你想加载一篇你写过的.md文件或者.html文件,在上方工具栏可以选择导入功能进行对应扩展名的文件导入,
继续你的创作。


  1. mermaid语法说明 ↩︎

  2. 注脚的解释 ↩︎

### QPSK 调制概述 正交相移键控 (Quadrature Phase Shift Keying, QPSK) 是一种常见的数字调制技术,在通信系统中广泛使用。它通过利用两个相互垂直的载波信号来传输数据,从而提高了频谱效率[^1]。 QPSK 的基本原理是将输入的数据流分为两路独立的比特流(I 和 Q),每一路分别用于控制同相分量和正交分量的幅度。这两个分量随后被叠加到同一载波频率上并发送出去。接收端则通过对这两路信号解码恢复原始数据[^2]。 以下是基于 Python 实现的一个简单 QPSK 调制器: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def qpsk_modulate(bits): """ 对二进制序列执行 QPSK 调制。 参数: bits: 输入的二进制位列表 返回: modulated_signal: 复数形式的已调制信号 """ symbols = np.array([bits[i:i+2] for i in range(0, len(bits), 2)]) symbol_map = { (0, 0): complex(-1, -1), (0, 1): complex(-1, 1), (1, 0): complex(1, -1), (1, 1): complex(1, 1) } mapped_symbols = np.array([symbol_map[tuple(symbol)] / np.sqrt(2) for symbol in symbols]) t = np.arange(len(mapped_symbols)) carrier_frequency = 10 modulated_signal = mapped_symbols * np.exp(1j * 2 * np.pi * carrier_frequency * t) return modulated_signal # 测试函数 input_bits = [int(bit) for bit in '0110'] modulated_output = qpsk_modulate(input_bits) plt.plot(np.real(modulated_output), label="Real part", marker='o') plt.plot(np.imag(modulated_output), label="Imaginary part", marker='x') plt.legend() plt.title("QPSK Modulated Signal") plt.xlabel("Time Index") plt.ylabel("Amplitude") plt.grid(True) plt.show() ``` 上述代码展示了如何创建一个简单的 QPSK 调制器,并绘制其输出信号的实部与虚部分量图象。此程序可以作为学习工具帮助理解 QPSK 原理及其实际应用中的表现。 ### 层次化分解在通信协议设计中的作用 层次化的概念对于解决复杂的整体通讯问题是至关重要的。通过把整个过程划分为多个更易处理的小问题,每一层专注于特定功能,使得系统的开发维护更加便捷高效。这种设计理念同样适用于像 QPSK 这样的具体物理层机制的设计当中。
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