根据带宽、功率、频率和调制对给定IQ信号进行分类(Matlab代码实现)

简介: 根据带宽、功率、频率和调制对给定IQ信号进行分类(Matlab代码实现)

💥1 概述

信道的带宽:对信道来说,带宽是衡量其通信能力的大小的指标。


对模拟信道,使用信道的频带宽度来衡量。如果一个信道,其最低可传输频率为f1的信号,最高可传输频率为f2的信号,则该模拟信道的带宽是:模拟信道的带宽 = f2 - f1 (f2 > f1)描述模拟信道带宽时,带宽的单位是Hz。也可以理解为,信号经过傅立叶变换在频域所占的频带范围称称为带宽。


对于放大器来说,由于存在电容、电感和电子器件,放大电路输入和输出的比值与信号频率相关,可以画出一个频响曲线,即幅值频率响应曲线。一般音频在20Hz~20Khz时,增益会下降3dB,即功率输出衰减一半,一般把频率响应曲线的高低两个半功率点的频率差定义为放大电路的带宽BW。若放大电路的频率响应曲线,一直延伸到直流,这个电路叫直流耦合放大电路,即信号直流和交流成分都包含。


📚2 运行结果

🎉3 参考文献

[1]杨平.IQ信号的获取及误差分析[J].上海航天,1993(05):7-12.DOI:10.19328/j.cnki.1006-1630.1993.05.002.


👨‍💻4 Matlab代码

主函数部分代码:

%% Reset
close all;
clear;
clc;
%% Signal parameters
file_name = 'sig4_25mhz';
% file_name = 'sig2_20mhz';
samp_rate = 25e6;
%% Read samples from file
file = fopen(file_name,'r');
samples = fread(file,'float'); %reads floats
fclose(file);
samples = samples(1:2:end) + 1i*samples(2:2:end); %convert to complex floats
%% Run front processing function
tic;
result_bin = process_compress(samples,samp_rate);
process_runime = toc; % Benchmark 3 - Processing time
result_bin_is_bin = isa(result_bin,'uint8'); % Check if the result is a byte array
%% Save result binary to file and measure it's size
file = fopen("result.bin",'w');
fwrite(file,result_bin);
compressed_size = dir('result.bin').bytes; % Benchmark 2 - compressed data size
fclose(file);
%% Run decompress function on result binary
result = decompress(result_bin); % Benchmark 1 - Result accuracy
result_is_id = isa(result,'signal_id'); % Check if the result is a signal id array
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