1.课题概述 基于ADM自适应增量调制算法的matlab性能仿真,对比ADM和DM两种增量调制算法,最后输出解调后输出和参考输入之间的信噪比。
2.系统仿真结果
3.核心程序与模型 版本:MATLAB2022a
figure;
subplot(2,2,1);
plot(t,Xref1); % 绘制输入信号
title('Delta调制');
xlabel('Time(s)');
ylabel('幅度(V)');
hold on;
stairs(t,DM_pred,'r'); % 绘制增量调制预测输出
legend('Input', 'DM预测输出');
% 输入和解调输出比较
subplot(2,2,3);
plot(t,Xref1); % 绘制输入信号
title('Delta解调');
xlabel('Time(s)');
ylabel('幅度(V)');
hold on;
plot(t, DM_dec,'r'); % 绘制增量解调输出
legend('Input', 'DM解调');
% ADM输入和预测输出比较
subplot(2,2,2);
plot(t,Xref1); % 绘制输入信号
title('ADM调制'); % 注意:标题应该是ADM Modulation
xlabel('Time(s)');
ylabel('幅度(V)');
hold on;
stairs(t,ADM_pred,'r'); % 绘制ADM调制预测输出
legend('Input', 'ADM预测输出');
% 输入和解调输出比较
subplot(2,2,4);
plot(t,Xref1); % 绘制输入信号
title('ADM解调'); % 注意:标题应该是ADM Modulation
xlabel('Time(s)');
ylabel('幅度(V)');
hold on;
plot(t, ADM_dec,'r'); % 绘制ADM解调输出
legend('Input', 'ADM解调');
SNR2 =[SNR21,SNR22];
figure;
bar([SNR1;SNR2]);
ylabel('SNR');
legend('Delta调制','ADM调制');
figure;
plot(t,Xref2,'b'); % 绘制输入信号
hold on;
plot(t, DM_dec,'k'); % 绘制增量解调输出
hold on;
plot(t, ADM_dec,'r'); % 绘制ADM解调输出
xlabel('Time(s)');
ylabel('幅度(V)');
legend('输入参考', 'DM调制', 'ADM调制');
title('阶跃输入对比');
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4.系统原理简介 自适应增量调制(Adaptive Delta Modulation,ADM)是一种模拟信号到数字信号的转换技术,属于增量调制的一种改进形式。它根据输入信号的斜率变化自适应地调整量化步长,从而更有效地跟踪信号的快速变化。
4.1 ADM自适应增量调制算法简介 ADM试图通过动态调整量化步长(Delta)来跟踪输入信号的斜率变化。当输入信号的斜率增加时,步长也增加;当斜率减小时,步长也减小。 工作过程: 初始化:设定初始步长Delta_0和一个预测值(通常是0)。 在每个采样时刻,计算当前采样值与预测值之差。 根据这个差值,调整预测值和可能的步长。 输出调整后的预测值作为数字化后的信号。 步长调整规则: 如果当前采样值与预测值的差超过了某个阈值(通常与步长相关),则调整预测值,并可能增加步长。 如果差值较小,则只调整预测值,并可能减小步长。
4.2MATLAB中实现ADM算法 在MATLAB中实现ADM算法,通常涉及以下步骤:
定义输入信号(如正弦波、方波等)。 初始化算法参数(如初始步长、步长调整参数等)。 实现算法逻辑,包括步长调整和预测值更新。 对输出信号进行性能评估(如计算SNR、绘制波形图等)。