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幾種AM信號數(shù)字化解調(diào)算法比較

作者: 時間:2011-09-21 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏


3 基于滑動DFT的
以上兩種方法都是對調(diào)制信號本身進行處理的,在頻域角度,常用FFT算法對信號進行解調(diào),但這種方法計算量較大,且耗時,這里介紹采用滑動DFT算法對進行解調(diào)。該方法相比于傳統(tǒng)的FFT算法計算量大大降低,具有較高效率。
經(jīng)A/D采樣后的離散信號表示為:
x(n)=Acos(ωc/fsn+φ), -∞≤n≤+∞
式中:fs為A/D采樣頻率;A,ωc和φ分別對應(yīng)信號幅度、載波角頻率和初相。
窗口截取信號表示為:
l.JPG
故在解調(diào)過程中,僅對載波頻率處所對應(yīng)的DFT幅度感興趣,取其幅度值去掉直流分量即可恢復(fù)原始調(diào)制信號。具體運算推導(dǎo)過程如下:
對窗口內(nèi)的信號在K0=Nfc/fs頻點作DFT變換:
p.JPG
設(shè)滑動窗口長度為L,DFT運算點數(shù)為N,用X1(K0)表示從第一個采樣數(shù)據(jù)開始的L個采樣數(shù)據(jù)進行DFT運算,得到的在頻點K0處的傅里葉值,則有:
q.JPG
這樣即可得到全部采樣數(shù)據(jù)點在頻點K0處對應(yīng)的傅里葉值。隨后只需計算|Xn(K0)|,去除直流分量即可恢復(fù)調(diào)制信號。
傳統(tǒng)的FFT算法對窗口內(nèi)的所有時刻都要獨立運算L次,而每個時刻都要Nlog:N次復(fù)乘運算口],總計算量為LNlog2N。利用滑動DFT算法,在已知前個時刻頻譜Xn-1(K0)的情況下,計算Xn(K0)只需2次復(fù)乘運算,對窗口內(nèi)的所有時刻總計算量為log2N+2(L-1)。通過圖3的可以明顯看出,當(dāng)N較大時,滑動DFT的計算量遠(yuǎn)小于FFT。

本文引用地址:http://m.butianyuan.cn/article/187313.htm

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