说明MSK信号的抗噪声性能很强 。
当将信噪比变为1时 ， 输出的误码率很快发生了变化,由原来的0.0024变为了6.0000e-004.图形也同时发生了变化 。
通过图形的比较 ， 可以发现噪声对调制信号的影响很大 ， 但通过解调后影响相对减小了很多 。
图3-5 信噪比为0.001的 MSK信号加 。

14、噪声解调前后的时域波形图3-6 信噪比为1的MSK信号加噪声解调前后的时域波形Y1=y1*exp(-j*n1*w);
%对加噪声后的已调信号进行DTFT变换Z1=z1*exp(-j*n2*w);
%对加噪声后的解调信号进行DTFT变换magY1=abs(Y1);
magZ1=abs(Z1);
图3-7 信噪比为2的 MSK信号加噪声解调前后的频域波形在多次改变信噪比后 ， 将信噪比与误码率联合做了如图3-8所式的波形图 。
图3-8 信噪比与产生误码率曲线图通过图形可知 ， 随着系统信噪比的增加 ， 解调后输出的误码率随之减小 ， 当信噪比增加到一定程度时 ， 误码率变为0 。
说明噪声对信号的影响在一定程度上是可以减小 ， 但 。

15、很难消除 ， 因为每一个系统都不可能是理想系统 ， 总会受到外界的干扰 。
4 遇到的问题及解决办法遇到的问题一：在设计程序时由于一开始使用的不是随机序列 ， 同时MSK信号的抗噪声性能很强 ， 当输入的是有限个序列时 ， 很难判断出噪声对信号的影响 。
所以在加入噪声后再进行解调时根本就无法发现噪声对信号的影响 。
解决办法: 利用randint函数来产生100个随机序列 ， 然后再在调制好了的信号上加入高斯白噪声 ， 之后对调制信号解调 。
这样发现噪声对信号的一点点影响 。
遇到的问题二：在画解调信号前后的频域波形时 ， 由于忽略了调制信号和解调后的信号长度不一致 ， 所以只设置了一个参数n1 ， 当进行仿真画图时一直都无法画出来 。
解决办法:在老 。

16、师的指导下 ， 我又重新检查了一变程序 。
后来发现错误 ， 并重新添加了参数n2 ， 然后在进行DTFT转换后画图得到了正确的结果 。
遇到的问题三：在加入高斯白噪声时 ， 由于不清楚awgn这个函数 ， 所以我一直按照参考书上的方法进行噪声的添加 ， 但噪声却一直没有成功的添加 。
解决办法：在老师的知道下 ， 我通过MATLAB里的help帮我很快了解了awgn函数 ， 后来成功加入噪声也是可想而知的了 。
5 结束语这次通信原理课程设计虽然不是上大学以来第一次做课程设计 ， 但它却是最成功的一次 。
这次课程设计耗时短 ， 但得出的结果却很正确 。
在以往的课程设计中 ， 耗了很多时间也并不一定能够得到正确的结果 。
课程设计本来就是锻炼我们的动手能力 ， 同 。

17、时是一个将我们在课堂上学到的理论知识用于实践的平台 。
这次通信原理课程设计很到的达到了这样的目的 。
它不仅使我的理论知识的到了实践和加深 ， 同时也让我从另一个角度去理解2FSK信号和MSK信号 。
当我接到老师给我们的任务书时 ， 我当时头都大了 。
看到是MSK信号的调制与解调 ， 开始有点茫然 。
因为我们在通信原理课上根本就没有提到过什么MSK ， 后来通过图书馆的一些参考书和我们的教材我才发现原来MSK信号是2FSK信号的一个最简单的特例 。
慢慢的通过2FSK信号的特性 ， 我也了解了很多关于MSK信号的特性 ， 比如: MSK信号是一种相位连续、包络恒定并且占用带宽最小的二进制正交FSK信号 。
通过这次课程设计不仅仅加强了我 。

18、在通信原理这一块的了解 ， 同时也进一步提高了我MATLAB的编程能力以及对数字信号里频域与时域的图形的画法 。
更重要的是让我 懂得了在遇到挫折时不要轻易说出放弃两个字 ， 因为在很多时候事情总是“峰回路转疑无路 ， 柳暗花明又一村” 。
所以当我们遇到挫折时第一个想到的不应该是放弃 ， 而是想如何将遇到的困难解决 。
成功不会很轻易的来到我们的身边 ， 但我们没有付出足够的努力时 ， 成功永远都是离我们那么的远 。
在机房写报告的时候 ， 由于我的粗心 ， 没有随时备份写好了的报告 。
本来快完了的报告结果机子突然关机了 ， 里面的内容什么都没有了 。
当时很是郁闷 ， 搞了这么久 ， 居然一下就全没了 。
可是回到寝室想 ， 没都没了气还有个屁用啊！所以二话没说 。

19、又重新开始写报告 ， 没想到很快就将它搞定了 。
这次课程设计的够程中虽然也遇到了几个棘手的问题 ， 但通过我查阅资料 ， 以及在老师的指导和同学的帮助下很快的将问题给解决了 。

稿源：(未知)

【傻大方】网址：/a/2021/0621/0022536345.html

标题：课程设计|课程设计（论文）基于MATLAB的MSK调制解调实现( 三 )