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1、深入浅出通信原理开场：很多原理一旦上升为理论，常常伴随着繁杂的数学推导，很简单的本质反而被一大堆公式淹没，通信原理因此让很多人望而却步。非常复杂的公式背后很可能隐藏了简单的道理。真正学好通信原理，关键是要透过公式看本质。以复傅立叶系数为例，很多人都只是会套公式计算，真正理解其含义的人不多。对于经常出现的“负频率”，真正理解的人就更少了。连载1：从多项式乘法说起多项式乘法相信我们每个人都会做：再合并同类项的方法得到的，要得到结果多项式中的某个系数，需要两步操作才行，有没有办法一步操作就可以得到一个系数呢？下面的计算方法就可以做到：这种计算方法总结起来就是：反褶：一般多项式都是按x的降幂排列，这里
2、将其中一个多项式的各项按x的升幂排列。平移：将按x的升幂排列的多项式每次向右平移一个项。相乘：垂直对齐的项分别相乘。求和：相乘的各结果相加。反褶、平移、相乘、求和这就是通信原理中最常用的一个概念“卷积”的计算过程。连载2：卷积的表达式利用上面的计算方法，我们很容易得到：c(0)=a(0)b(0)c(1)=a(0)b(1)+a(1)b(0)c(2)=a(0)b(2)+a(1)b(1)+a(2)b(0)c(3)=a(0)b(3)+a(1)b(2)+a(2)b(1)+a(3)b(0)其中：a(3)=a(2)=b(3)=0在上面的基础上推广一下：假定两个多项式的系数分别为a(n)，n=0n1和b(n)
3、，n=0n2，这两个多项式相乘所得的多项式系数为c(n)，则：c(0)=a(0)b(0)c(1)=a(0)b(1)+a(1)b(0)c(2)=a(0)b(2)+a(1)b(1)+a(2)b(0)c(3)=a(0)b(3)+a(1)b(2)+a(2)b(1)+a(3)b(0)c(4)=a(0)b(4)+a(1)b(3)+a(2)b(2)+a(3)b(1)+a(4)b(0)以此类推可以得到：上面这个式子就是a(n)和b(n)的卷积表达式。通常我们把a(n)和b(n)的卷积记为：a(n)*b(n)，其中的*表示卷积运算符。连载3：利用matlab计算卷积表面上看，卷积的计算公式很复杂，计算过程也很麻
4、烦（反褶，平移，相乘，求和），实际上使用Matlab很容易计算。以上面的a(n) = 1 1，b(n) = 1 2 5的卷积计算为例： a = 1 1; b = 1 2 5; c = conv(a,b); cc =1375后面很多地方的讲解都会用到matlab，没用过matlab的同学，请到网上下载个matlab 7.0，安装后，将上面前4行内容拷贝到命令窗口中执行，即可得到上面的执行结果。为了更好地理解卷积（多项式相乘，相当于系数卷积），我们用matlab画一下高中学过的杨辉三角。杨辉三角是一个由数字排列成的三角形数表，一般形式如下： 1 1 1 1 2 1 1 3 3 1 1 4 6 4
5、1 1 5 10 10 5 1 1 6 15 20 15 6 1其中每一横行都表示(a+b)n（此处n=1，2，3，4，5，6，）展开式中的系数。杨辉三角最本质的特征是，它的两条斜边都是由数字1组成的，而其余的数则是等于它肩上的两个数之和。 x=1 1;y=1 1; yy =11 y=conv(x,y)y =121 y=conv(x,y)y =1331 y=conv(x,y)y =14641 y=conv(x,y)y =15101051 y=conv(x,y)y =1615201561连载4：将信号表示成多项式的形式多项式乘法给了我们启发：如果信号可以分解为类似多项式的这种形式：存不存在满足这
6、个条件的x呢？前人早就给出了答案，那就是：附：前面推导过程中用到的几个三角公式：连载5：著名的欧拉公式这就是著名的欧拉公式。对于欧拉公式，大家知道结论就可以了，想知道怎么得来的同学请参考下面的证明。欧拉公式的证明（利用泰勒级数展开）：连载6：利用卷积计算两个信号的乘积下面我们举个具体的例子来体会一下“如果信号可以分解为类似多项式的这种形式：会涉及一系列的三角函数公式，计算过程非常麻烦。具体的计算过程这里就不列了，大家可以试一下，看看有多麻烦。连载7：信号的傅立叶级数展开上面这种把信号表示成形式类似于多项式的方法，本质上就是傅里叶级数展开，多项式中各项的系数实际就是傅里叶系数：以频率为横轴，傅里
7、叶系数为纵轴，画出的图就是频谱图。前面我们已经知道： 3，17，28，12 1, 5, 6 * 3, 2 因此很容易得出：时域相乘，相当于频域卷积。连载8：时域信号相乘相当于频域卷积连载9：用余弦信号合成方波信号前面为了利用卷积，我们将信号表示成了多项式的形式，用多个复指数信号合成我们所需的信号。为了更好地理解多个复指数信号合成所需信号，我们先来看一下用多个余弦信号合成方波信号的过程。直流分量叠加一个cos(x)余弦分量：y=0.5+0.637.*cos(x);再叠加一个cos(3x)余弦分量：y=0.5+0.637.*cos(x)-0.212.*cos(3*x);再叠加一个cos(5x)余弦
8、分量：y=0.5+0.637.*cos(x)-0.212.*cos(3*x)+0.127.*cos(5*x);随着合成的余弦信号越来越多，波形越来越逼近一个方波，这从一个侧面验证了傅立叶级数展开的正确性：可以将方波分解成一个直流分量和无数个余弦波分量之和。连载10：傅立叶级数展开的定义连载11：如何把信号展开成复指数信号之和？前面我们已经把信号展开成了直流分量、余弦分量和正弦分量之和，可是如何把信号展开成复指数信号之和呢？将上述公式代入前面的傅立叶级数展开式中，我们就可以得到一个很简洁的复指数形式的傅立叶展开式。建议大家动手推导推导，这样可以加深印象。其中：连载12：复傅立叶系数连载13：实信
9、号频谱的共轭对称性连载14：复指数信号的物理意义旋转向量加上时间轴t，我们来看旋转向量的三维图：注：x轴为实轴，y轴为虚轴旋转向量在x-y平面的投影：旋转向量在x-t平面的投影：旋转向量在y-t平面的投影：连载15：余弦信号的三维频谱图连载16：正弦信号的三维频谱图连载17：两个旋转向量合成余弦信号的动画附件动画演示的是：两个旋转方向相反的向量合成余弦信号。这个动画是利用MATLAB制作并转成.avi文件的。方法没掌握好，动画的生成（转存为avi文件）花了不少于半小时的时间。请matlab高手指点一下。谢谢！横轴是实轴，纵轴是虚轴。连杆代表向量，连杆首尾相连代表向量相加，连杆的末端所经过的轨迹
10、就是合成的信号。初始位置的连杆代表的向量就是信号的复傅立叶系数。 连载18：周期信号的三维频谱图连载19：复数乘法的几何意义连载20：用成对的旋转向量合成实信号注：图中蓝色的向量即代表复傅立叶系数，即t=0时刻旋转向量所在的位置。注意两点：1、由于初始相位关于实轴对称，旋转角速度相同，旋转方向相反，合并后的旋转向量只在实轴上有分量，在虚轴上没有分量。得到这样的结论是因为：我们分析的信号本身是实信号。2、正负频率对应的复傅立叶系数合并，是向量相加，不是简单的幅度相加。从前面的分析来看，虽然我们通过复傅立叶级数展开将实信号分解为了一系列的旋转向量之和（由此引出了复数，使得实信号的表达式中出现了复数
11、），但由于逆时针和顺时针旋转的向量成对出现，而且成对出现的旋转向量的初始相位关于实轴对称，旋转的角速度相同，旋转方向相反，所以这些旋转向量合成的结果最终还是一个实信号（只在实轴上有分量，虚轴上的分量相互抵消掉了）。连载21：利用李萨育图形认识复信号通过前面的讲解，我们对实周期信号及其频谱有了一定的认识。很多人会想到这个问题：如何理解复信号？我们来回忆一下物理中学过的李萨育图形：当我们使用互相成谐波频率关系的两个信号分别作为X和Y偏转信号送入示波器时，这两个信号分别在X轴、Y轴方向同时作用于电子束而描绘出稳定的图形，这些稳定的图形就叫“李萨育图形”，如下图所示：附：画出李萨育图形的matlab程
12、序for f=1 :5 ;t=0:0.001:1000;x= cos (2*pi*t);y= sin (2*pi*f*t) ;subplot(1,5,f) ;plot(x,y) ;axis off;end连载22：实信号和复信号的波形对比在下面两张图中：x轴（实轴）、y轴（虚轴）所在的平面是复平面，t轴（时间轴）垂直于复平面。上图为实信号f(t)=cos(2t)的波形图。下图为复信号f(t)=cos(2t)+jsin(2t)的波形图。对比这两张图，很容易得出：实信号在复平面上投影时只有实轴方向有分量，而复信号在复平面上投影时实轴和虚轴方向都有分量。t=0:0.001:10;x=cos(2*pi
13、*t);subplot(2,1,1);plot3(x,t,0*t);set(gca,YDir,reverse);grid on;x=cos(2*pi*t) ;y=sin(2*pi*t) ;subplot(2,1,2);plot3(x,t,y);set(gca,YDir,reverse);grid on;再看一个复信号，该信号在复平面上的投影就是前面介绍过的李萨育图形中的第2张图。t=0:0.001:10;x=cos(2*pi*t) ;y=sin(4*pi*t) ;plot3(x,t,y);set(gca,YDir,reverse);grid on;连载23：利用欧拉公式理解虚数用到复数的地方都
14、会涉及到虚数“j”。数学中的虚数一般用“i”表示，而物理中一般用“j”表示，物理中之所以不用“i”表示虚数，主要是因为物理中经常用“i”表示电流。 如果追溯起来，在高中的时候我们就学过虚数了。具体说来，我们第一次接触虚数应该是在解一元三次方程的时候。连载24：IQ信号是不是复信号？连载25：IQ解调原理IQ解调原理如下图所示：t=-1:0.001:1;f=1;y=cos(2*pi*2*f*t);subplot(1,2,1);plot(t,y);y=sin(2*pi*2*f*t);subplot(1,2,2);plot(t,y);连载26：用复数运算实现正交解调 回到前面的正交调制解调原理框图，
15、如果我们把调制、信道传输、解调过程看作一个黑箱，那么在发送端送入黑箱的复信号被原封不动地传送到了接收端，表面上我们实现了复信号的发送和接收，实质上在信道上传输的是实信号s(t)=a cos0t b sin0t。连载27：为什么要对信号进行调制？连载28：IQ调制为什么被称为正交调制？讲了半天IQ调制，还没说为什么这种调制方法又被称为“正交”调制呢？ 答案是：因为IQ信号被调制到了一对正交的载波上。 前面我们已经看到了，IQ调制用的载波一个是余弦波，另一个是正弦波。为什么说余弦波和正弦波是正交的呢？ 这是因为正弦波和余弦波满足如下两个条件： 1）正弦波和余弦波的乘积在一个周期内的积分等于0。即：
16、连载29：三角函数的正交性连载30：OFDM正交频分复用调制后的数据到了接收端才能被解调出来。连载31：OFDM解调连载32：CDMA中的正交码不只是正交调制中用到的三角函数之间具备正交性，有一些码（矩形脉冲串）也具有这种特性，例如：CDMA中所用的walsh码。 下面我们来看看walsh码，这是一种正交码。 Walsh码在码分多址系统（CDMA、WCDMA等）中一般被用于区分不同的信道，不同的用户将分配不同的信道（使用不同的walsh码）来传业务，“码分多址”中的“码”就包括walsh码。连载33：CDMA的最基本原理如何利用walsh码同时传送多路数据呢？ 实际上这就是所谓的CDMA（即“
17、码分多址”）的最基本原理。连载34：什么是PSK调制？前面我们讲了IQ调制和解调的原理，下来我们看一下如何应用IQ调制来实现MPSK调制（QPSK、8PSK等）、MQAM调制（16QAM、64QAM等）。 先来了解一下BPSK（Binary Phase Shift Keying，二相相移键控）连载35：如何用IQ调制实现QPSK调制？连载36：QPSK调制信号的时域波形%输入信号 subplot(4,1,1); t=0:0.001:8; d=0 0 ;0.5 1;1 1;1.5 0;2 1 ;2.5 1;3 0;3.5 0;4 0;4.5 1 ;5 1 ;5.5 0 ;6 1 ;6.5 1 ;
18、7 0 ;7.5 0; s=pulstran(t-0.25,d,rectpuls,0.5);plot(t,s) ; axis(0 8 -0.5 1.5); text(0.25,1.2,0) ; text(0.75,1.2,1) ; text(1.25,1.2,1) ; text(1.75,1.2,0) ; text(2.25,1.2,1) ; text(2.75,1.2,1) ; text(3.25,1.2,0) ; text(3.75,1.2,0) ; text(4.25,1.2,0) ; text(4.75,1.2,1) ; text(5.25,1.2,1) ; text(5.75,1.2
19、,0) ; text(6.25,1.2,1) ; text(6.75,1.2,1) ; text(7.25,1.2,0) ; text(7.75,1.2,0) ;% I路信号 subplot(4,1,2);t=0:0.001:8; a=1/sqrt(2); d=0 -a ;1 +a;2 -a;3 +a; 4 -a ;5 +a;6 -a;7 +a; s=pulstran(t-0.5,d,rectpuls);plot(t,s) ; axis(0 8 -2 2); text(0.5,1.5,-0.7) ; text(1.5,1.5,+0.7) ;text(2.5,1.5,-0.7) ;text(3.
20、5,1.5,+0.7); text(4.5,1.5,-0.7) ; text(5.5,1.5,+0.7) ;text(6.5,1.5,-0.7) ;text(7.5,1.5,+0.7);% Q路信号 subplot(4,1,3); t=0:0.001:8; d=0 +a;1 -a;2 -a;3 +a; 4 +a;5 -a;6 -a;7 +a; s=pulstran(t-0.5,d,rectpuls);plot(t,s) ; axis(0 8 -2 2); text(0.5,1.5,+0.7) ; text(1.5,1.5,-0.7) ; text(2.5,1.5,-0.7) ; text(3.
21、5,1.5,+0.7) text(4.5,1.5,+0.7) ; text(5.5,1.5,-0.7) ; text(6.5,1.5,-0.7) ; text(7.5,1.5,+0.7)%QPSK调制信号 subplot(4,1,4); t=0:0.001:8; d1=0 -a ;1 +a;2 -a;3 +a; 4 -a ;5 +a;6 -a;7 +a; s1=pulstran(t-0.5,d1,rectpuls).*cos(2*pi*5*t) ; d2=0 +a;1 -a;2 -a;3 +a; 4 +a;5 -a;6 -a;7 +a; s2=pulstran(t-0.5,d2,rectpul
22、s).*sin(2*pi*5*t); plot(t,s1-s2) ; axis(0 8 -2 2); text(0.3,1.5,3pi/4) ; text(1.3,1.5, 5pi/4) ; text(2.3,1.5,7pi/4) ; text(3.3,1.5,pi/4) ; text(4.3,1.5, 3pi/4) ; text(5.3,1.5, 5pi/4) ; text(6.3,1.5,7pi/4) ; text(7.3,1.5,pi/4) ;连载37：QPSK调制的星座图连载38：QPSK的映射关系可以随意定吗？ 还以发送数据是11为例，接收数据误判为10和00的概率要高于误判为01的
23、概率。11误判为10错了1个比特，但11误判为00却错了2个比特。 综上所述，在相同的信道条件下，采用00/4、013/4、105/4、117/4映射关系的QPSK调制的误比特率要高于采用00/4、013/4、115/4、107/4映射关系。 象00、01、11、10这样，相邻的两个码之间只有1位数字不同的编码叫做格雷码。QPSK调制中使用的就是格雷码。十进制数自然二进制数格雷码0000000001000100012001000113001100104010001105010101116011001017011101008100011009100111011010101111111011111
24、01211001010131101101114111010011511111000连载39：如何使用IQ调制实现8PSK？连载40：如何使用IQ调制实现16QAM？注：前面讲的PSK调制（QPSK、8PSK），星座图中的点都位于单位圆上，模相同（都为1），只有相位不同。而QAM调制星座图中的点不再位于单位圆上，而是分布在复平面的一定范围内，各点如果模相同，则相位必不相同，如果相位相同则模必不相同。星座图中点的分布是有讲究的，不同的分布和映射关系对应的调制方案的误码性能是不一样的，这里不再展开去讲。连载41：什么是码元？连载42：各种数字调制方式的性能比较连载43：利用IQ调制实现BPSK调制连
25、载44：利用旋转向量理解BPSK调制连载45：利用旋转向量理解BPSK解调（一）连载46：利用旋转向量理解BPSK解调（二）连载47：利用旋转向量理解BPSK解调（三）连载48：用复数运算实现BPSK调制和解调连载49：利用实数运算实现BPSK调制和解调连载50：利用旋转向量理解正交调制连载51：利用旋转向量理解正交解调（一）连载52：利用旋转向量理解正交解调（二）1.JPG (35.4 KB)2010-6-4 23:342.JPG (32.97 KB)2010-6-4 23:34连载53：利用旋转向量理解正交解调（三）连载54：PSK/QAM调制仅仅是指映射部分吗？1.JPG (52.94
26、KB)2010-6-6 21:54连载55：调制解调与傅立叶级数展开的关系连载56：利用求复傅立叶系数的方法实现解调 连载57：如何求复傅立叶系数？1.jpg (37.16 KB)2010-6-9 23:582.JPG (48.97 KB)2010-6-9 23:583.JPG (27.23 KB)2010-6-9 23:584.JPG (30.32 KB)2010-6-9 23:585.JPG (34.16 KB)2010-6-9 23:58连载58：OFDM与傅立叶级数展开1.JPG (26.7 KB)2010-6-11 06:352.JPG (33.29 KB)2010-6-11 06:
27、35连载59：如何求傅立叶系数？1.JPG (43.43 KB)2010-6-12 21:34连载60：周期方波信号的复傅立叶系数1.JPG (45.63 KB)2010-6-13 22:52连载61：sinc函数1.JPG (24.28 KB)2010-6-14 21:022.JPG (53.33 KB)2010-6-14 21:02连载62：周期方波信号的频谱1.JPG (18.7 KB)2010-6-15 20:12连载63：周期矩形波的频谱 4.JPG (30.67 KB)2010-6-16 21:36连载64：周期矩形波频谱对比（一）1.JPG (61.33 KB)2010-6-17
28、 21:37 subplot(2,1,1) x=-8:1:8; stem(x,0.5.*sinc(0.5.*x) subplot(2,1,2) x=-16:1:16; stem(x,0.25.*sinc(0.25.*x) axis(-16 16 -0.3 +0.3); grid on;连载65：周期矩形波的频谱对比（二）1.JPG (51.23 KB)2010-6-18 21:53 x=-8:0.001:8; subplot(3,1,1)plot(x,square(2*pi*x+0.5*pi,50) axis(-8 8 -1.5 +1.5); subplot(3,1,2) plot(x,squ
29、are(pi*x+0.25*pi,25) axis(-8 8 -1.5 +1.5); subplot(3,1,3) plot(x,square(0.5*pi*x+0.125*pi,12.5) axis(-8 8 -1.5 +1.5);2.JPG (41.87 KB)2010-6-18 21:53 subplot(3,1,1) x=-8:1:8; stem(x,0.5.*sinc(0.5.*x) subplot(3,1,2) x=-16:1:16; stem(x,0.25.*sinc(0.25.*x) axis(-16 16 -0.3 +0.3); subplot(3,1,3) x=-32:1:
30、32; stem(x,0.125.*sinc(0.125.*x) axis(-32 32 -0.2 +0.2);将纵坐标调整到一致：连载66：非周期矩形信号的频谱1.JPG (34.15 KB)2010-6-19 21:46 subplot(1,2,1) x=-8:0.001:8; plot(x,square(0.5/4*pi*x+0.125/4*pi,12.5/4) axis(-8 8 -1.5 +1.5); subplot(1,2,2) x=-128:1:128; stem(x,0.125/4.*sinc(0.125/4.*x) axis(-128 128 -0.02 +0.05); bo
31、x on连载67：连续型频谱1.JPG (58.9 KB)2010-6-20 23:062.JPG (16.13 KB)连载68：周期矩形波的连续谱1.JPG (47.84 KB)2010-6-21 22:36OP连载69：周期矩形波的连续谱和离散谱对比1.JPG (40.53 KB)2010-6-22 22:00 subplot(3,2,1) x=-8:1:8; stem(x,0.5.*sinc(0.5.*x) axis(-8 8 -0.2 +0.6); title(T=T_0); subplot(3,2,3) x=-16:1:16; stem(x,0.25.*sinc(0.25.*x) a
32、xis(-16 16 -0.2 +0.6); title(T=2T_0); subplot(3,2,5) x=-32:1:32; stem(x,0.125.*sinc(0.125.*x) axis(-32 32 -0.2 +0.6); title(T=4T_0); subplot(3,2,2) d=zeros(16,2); x=-8:1:8; for i=1:16 d(i)=x(i); d(16+i)= 0.5.*sinc(0.5.*x(i); end x=-8:0.001:8; plot(x,0.5.*sinc(0.5*x), r:); hold on; s=pulstran(x-0.5,d
33、,rectpuls,1);plot(x,s) ; axis(-8 8 -0.2 +0.6); subplot(3,2,4) d=zeros(32,2); x=-16:1:16; for i=1:32 d(i)=x(i); d(32+i)= 0.5.*sinc(0.25*x(i); end x=-16:0.001:16; plot(x,0.5.*sinc(0.25*x), r:); hold on; s=pulstran(x-0.5,d,rectpuls,1);plot(x,s) ; axis(-16 16 -0.2 +0.6); subplot(3,2,6) d=zeros(64,2); x=
34、-32:1:32; for i=1:64 d(i)=x(i); d(64+i)= 0.5.*sinc(0.125*x(i); end x=-32:0.001:32; plot(x,0.5.*sinc(0.125*x), r:); hold on; s=pulstran(x-0.5,d,rectpuls,1);plot(x,s) ; axis(-32 32 -0.2 +0.6);连载70：非周期矩形信号的连续谱1.JPG (23.7 KB)2010-6-24 00:282.JPG (43.55 KB)2010-6-24 00:28 x=-8:0.001:8; y=sinc(x); plot(x,
35、y) grid on连载71：非周期信号的连续谱（一）1.JPG (44.74 KB)2010-6-24 23:552.JPG (12.17 KB)2010-6-24 23:55连载72：非周期信号的连续谱（二）连载73：非周期信号的连续谱（三）1.jpg (39.82 KB)2010-6-26 21:322.jpg (25.94 KB)2010-6-26 21:323.jpg (18.54 KB)2010-6-26 21:32连载74：非周期信号的连续谱（四）1.jpg (36.11 KB)2010-6-27 21:30连载75：已知频谱求非周期信号1.jpg (30.64 KB)2010-
36、6-28 23:562.jpg (35.75 KB)2010-6-28 23:563.jpg (11.77 KB)2010-6-28 23:56连载76：傅立叶变换连载77：对调制过程进行深入的频谱分析1.jpg (36.43 KB)2010-7-1 00:282.jpg (37.32 KB)2010-7-1 00:28连载78：信号与复指数信号相乘的频谱变化1.jpg (38.7 KB)2010-7-1 21:242.jpg (39.34 KB)2010-7-1 21:243.jpg (8.54 KB)2010-7-1 21:24连载79：矩形脉冲信号调制余弦载波（时域）1.jpg (42.
37、46 KB)2010-7-2 23:12 t=-1.5:0.001:1.5; y=rectpuls(t,1); plot(t,y) axis(-1.5 1.5 -0.5 1.5); grid on2.jpg (55.22 KB)2010-7-2 23:12 t=-1.5:0.001:1.5; z=cos(2*pi*5*t); plot(t,z) axis(-1.5 1.5 -1.5 1.5); grid on3.jpg (40.23 KB)2010-7-2 23:12 t=-1.5:0.001:1.5; y=rectpuls(t,1); z=cos(2*pi*5*t); plot(t,y.*z
38、) axis(-1.5 1.5 -1.5 1.5); grid on连载80：矩形脉冲信号调制余弦载波（频域）1.jpg (17.5 KB)2010-7-3 21:002.jpg (40.91 KB)2010-7-3 21:00 f=-4:0.001:4; X=sinc(f); plot(f,X) grid on3.jpg (18.6 KB)2010-7-3 21:004.jpg (45.13 KB)2010-7-3 21:00 f=-10:0.001:10; X=0.5.*sinc(f-5)+ 0.5.*sinc(f+5); plot(f,X) grid on连载81：矩形脉冲调制余弦载波（
39、三）1.jpg (40.69 KB)2010-7-4 23:58 f=-1200:0.001:1200; X=0.5.*sinc(f-1000)+ 0.5.*sinc(f+1000); plot(f,X) axis(-1200 1200 -0.2 0.6); grid on连载82：矩形脉冲信号调制余弦载波（四）1.jpg (40.59 KB)2010-7-5 21:23 t=-1.5:0.001:1.5; y=-rectpuls(t,1); plot(t,y) axis(-1.51.5-1.50.5); grid on f=-4:0.001:4; X=-sinc(f); plot(f,X)
40、grid on连载83：正负脉冲的幅度谱和相位谱1.jpg (54.74 KB)2010-7-6 22:40 f=-4:0.001:4; X=abs(sinc(f); subplot(2,1,1);plot(f,X) grid on f= -4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4; P= pi,0,pi,0,0,-pi,0,-pi,0; subplot(2,1,2);stairs(f,P) grid on2.jpg (46.76 KB)2010-7-6 22:40 f=-4:0.001:4; X=abs(-sinc(f); subplot(2,1,1);plot(f,X) grid on f= -4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4; P=0,pi,0,pi,-pi,0,-pi,0,-pi; subplot(2,1,2);stairs(f,P) grid on3.jpg (44.95 KB)2010-7-6 22:40%正脉冲% t=-1.5:0.001:1.5;