62.基于MATLAB gui 编制短波通信系统，录制一段语音信号，分别通过AM SSB DS...

62.基于MATLAB gui 编制短波通信系统，录制一段语音信号，分别通过AM SSB DSB 等调制信号，加入噪声，然后解调出来，可比较各种调制解调方式的优劣。程序已调通，可直接运行。

最近在研究短波通信系统，用MATLAB GUI搞了个小项目，主要功能是录制语音信号，然后通过AM、SSB、DSB等调制方式处理信号，加入噪声后再解调，最后比较各种调制解调方式的优劣。程序已经调通，直接运行就能看到效果。今天就来分享一下这个项目的核心代码和一些实现细节。

首先，我们来看一下录制语音信号的部分。MATLAB自带的audiorecorder函数可以很方便地实现录音功能：

matlab 复制代码

recObj = audiorecorder(44100, 16, 1);
disp('Start speaking.')
recordblocking(recObj, 5);
disp('End of Recording.');

这段代码创建了一个采样率为44100Hz、16位、单声道的录音对象recObj，然后录制5秒钟的语音。录音完成后，我们可以通过getaudiodata函数获取录音数据：

matlab 复制代码

myRecording = getaudiodata(recObj);

接下来是调制部分。我们分别实现了AM、SSB和DSB三种调制方式。以AM调制为例，代码如下：

matlab 复制代码

fc = 10000; % 载波频率
t = (0:length(myRecording)-1)/44100;
carrier = cos(2*pi*fc*t);
AM = (1 + 0.5*myRecording) .* carrier;

这里我们生成了一个10kHz的载波信号，然后将语音信号与载波信号相乘，得到AM调制信号。0.5是调制深度，可以根据实际情况调整。

SSB调制的实现稍微复杂一些，需要用到希尔伯特变换来去掉一个边带：

matlab 复制代码

hilbertTransform = imag(hilbert(myRecording));
SSB = myRecording .* cos(2*pi*fc*t) - hilbertTransform .* sin(2*pi*fc*t);

DSB调制则相对简单，直接去掉AM调制中的直流分量：

matlab 复制代码

DSB = myRecording .* carrier;

调制完成后，我们可以在信号中加入噪声，模拟真实通信环境中的干扰。这里我们使用awgn函数添加高斯白噪声：

matlab 复制代码

AM_noisy = awgn(AM, 10); % 信噪比为10dB
SSB_noisy = awgn(SSB, 10);
DSB_noisy = awgn(DSB, 10);

解调部分以AM解调为例，我们使用包络检波的方法：

matlab 复制代码

AM_demod = abs(hilbert(AM_noisy)) - mean(abs(hilbert(AM_noisy)));

对于SSB和DSB解调，我们分别使用相干解调的方法：

matlab 复制代码

SSB_demod = SSB_noisy .* cos(2*pi*fc*t);
DSB_demod = DSB_noisy .* cos(2*pi*fc*t);

最后，我们可以通过播放解调后的信号来比较各种调制解调方式的效果：

matlab 复制代码

sound(AM_demod, 44100);
sound(SSB_demod, 44100);
sound(DSB_demod, 44100);

从实际听感来看，AM调制虽然简单，但在噪声环境下效果较差；SSB调制在带宽利用上更高效，但解调复杂度较高；DSB调制则介于两者之间。当然，这只是个简单的实验，实际应用中还需要考虑更多因素。

整个项目的GUI界面用MATLAB的GUIDE工具设计，代码量不大，但功能还算完整。如果你对短波通信感兴趣，可以自己动手试试，代码已经调通，直接运行就能看到效果。