三相三电平Vienna整流器调制技术及其控制的综合仿真研究：基于SPWM与SVPWM的中点电压平衡与功率因数控制分析,三相三电平Vienna整流器调制技术及控制策略的仿真研究——基于Plecs平台的SPWM与SVPWM对比分析,三相三电平vienna整流器SPWM和SVPWM调制仿真 基于plecs搭建 双PI控制 锁相环控制 中点电压平衡控制 功率因数为1 载波比较方式产生调制波 function搭 70yuan SPWM和SVPWM调制对比 谐波畸变率对比分析 电压利用率对比分析 电压平衡和不平衡控制对比 图1 仿真模型 图2 交流电压 电流 图3 直流侧电压 图4 不加平衡控制的上下电容电压 图5 加平衡控制的上下电容电压 ,三相三电平Vienna整流器; SPWM; SVPWM调制; PLECS搭建; 双PI控制; 锁相环控制; 中点电压平衡控制; 载波比较方式; 功率因数1; 调制波; 谐波畸变率对比; 电压利用率对比; 电压平衡与不平衡控制对比; 仿真模型图; 交流电压电流图; 直流侧电压图; 上下电容电压图。,三相三电平Vienna整流器：SPWM与SVP

基于GNURadio实现的2FSK调制解调.grc工程，可以用于通信原理实验教学展示FSK信号波形和频谱的变化等

内容概要：本文详细介绍了利用COMSOL软件构建基于汉宁窗调制正弦信号的多层结构超声检测模型的方法和技术要点。首先解释了为何选择汉宁窗调制正弦波作为激励信号及其具体实现方式，包括信号的时间窗设计、频率设定等关键参数的选择依据。接着探讨了如何将此信号应用于固体力学场中进行超声激励，强调了边界条件设置（如指定位移）、网格划分策略以及求解器配置等方面的具体操作步骤。此外，还讨论了仿真结果的后处理方法，如通过FFT变换分析频域特征，以帮助识别潜在的材料缺陷。文中不仅提供了详细的理论背景支持，还分享了许多实践经验，如针对不同材料特性的优化建议。 适用人群：从事超声检测研究的技术人员、工程领域的研究生及以上学历的研究者。 使用场景及目标：适用于需要对复杂多层材料结构进行无损检测的应用场合，旨在提高检测精度并减少误判的可能性。主要目标是为用户提供一套完整的解决方案，从模型建立到数据分析，确保能够准确地评估材料内部状况。 其他说明：文中提到的一些技术细节（如网格划分、边界条件处理）对于获得可靠的仿真结果至关重要。同时，作者也指出了一些常见错误及应对措施，有助于初学者避开陷阱。

针对通信信号调制方式识别问题，提出了采用高阶累积量与信号瞬时特征相结合提取通信信号特征参数的方法，并讨论了利用获得的特征参数进行模拟、数字通信信号调制方式识别的方法和过程。实验结果表明，该方法对通信信号调制方式有很好的识别效果。 通信信号调制识别技术是现代通信系统中一个关键的组成部分，它涉及到对信号传输特性的理解和分析。在复杂的通信环境中，正确识别信号的调制方式至关重要，因为它直接影响着信息的解码和恢复效率。本文主要探讨了一种结合高阶累积量和信号瞬时特征的新型调制识别方法，旨在克服传统识别技术的局限性。 高阶累积量是统计学中的一个概念，用于描述随机变量的非线性特性，特别是在处理非高斯噪声时表现出优势。相较于传统的二阶统计量（如均值和方差），高阶累积量能够捕捉信号的复杂结构，对非高斯噪声具有更好的抗干扰能力。在通信信号调制识别中，高阶累积量可以有效区分不同调制方式产生的信号，因为它们在高阶统计特性上存在差异。例如，AM（幅度调制）、ASK（振幅键控）和FSK（频率键控）等调制方式在高阶累积量上的表现各有特点。 然而，单纯依赖高阶累积量可能存在一个问题，即对于某些调制方式，它们的高阶累积量参数可能过于相似，导致难以进行准确的区分。另一方面，信号瞬时特征，如频率、相位或幅度的变化，可以提供关于信号结构的额外信息。但噪声可能会干扰这些特征的提取，降低识别精度。 为了解决上述问题，本文提出了一种综合运用高阶累积量和信号瞬时特征的方法。通过同时考虑这两种特征，可以增强识别的鲁棒性，减少误识别的可能性。这种方法首先计算信号的高阶累积量，然后提取信号的瞬时特征，如瞬时频率、幅度和相位的变化率。将这两类特征参数组合在一起，构建一个全面的特征向量，用于区分不同的调制类型。实验结果证明，这种方法在AM、2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、8FSK、2PSK、4PSK、16QAM等九种模拟和数字通信信号中都能取得良好的识别效果，即使在不同的信噪比条件下也能保持较高的识别率。 这一研究不仅为调制识别提供了新的思路，还为优化通信系统的性能开辟了新的途径。结合高阶累积量和瞬时特征的方法有望在未来的通信系统设计中发挥重要作用，尤其是在复杂环境和高干扰条件下的信号处理。通过这种技术，可以实现更高效、更准确的信息传输，从而提升整个通信网络的性能和可靠性。

信号调制方式的识别在通信系统分析中是一个极其重要的技术环节。随着通信技术的迅速进步，调制方式的种类越来越多，如何高效准确地识别和监视无线电通信信号已成为军事和民用领域亟待解决的技术难题。传统上，信号调制方式的识别主要依赖于工程师的专业经验和各类信号分析工具。 本文介绍了一种新的信号调制方式混合识别算法，该算法由冯晓东和龚鑫提出，目的是为了识别当前通信系统中使用的主要调制方式。该算法创新性地结合了瞬时特征参量和高阶累积量的特点，并通过决策树分类器来实现信号调制方式的分类识别。这种基于决策树的混合识别方法，在识别通信信号调制方式上表现出了良好的性能。 算法利用信号的谱对称性将待识别的信号分为两大类。这个步骤是基于信号功率谱的对称性来实现的，该对称性可以反映出不同的调制方式所具备的特征。随后，算法从四阶累积量中提取两个特征参数，并结合归一化中心瞬时频率的标准差以及归一化中心瞬时幅度的方差来进行类内识别。这些特征参数的数量少，但可以有效地将复杂的信号特征进行抽象和简化。 最终，决策树分类器被用来完成整个信号调制方式的识别过程。决策树是一种有监督学习方法，它通过构建决策树来对样本进行分类。在每一步中，算法选择最佳的特征来分割数据集，直至达到预定的停止条件，例如，当决策树达到了最大深度，或者所有的数据都被正确分类。 本文提到的算法具有较高的稳健性，即在通信信号质量不佳，比如信噪比较低的情况下，依然能够有效地识别出调制方式。MATLAB仿真结果验证了这一点，该算法能够在信噪比不低于6dB的情况下，实现对十种信号调制方式（AM、LSB、USB、2FSK、4FSK、BPSK、QPSK、OQPSK、16QAM、32QAM）的准确识别，并且准确率在95%以上。这说明即使在较低信噪比的条件下，该算法也能够有效地识别复杂的调制方式。 在信号调制识别领域，高阶累积量方法具有抑制高斯白噪声的能力，这使得它成为研究复杂调制识别的一个热点。高阶累积量可以更有效地表征信号的统计特性，从而为复杂信号的识别提供更加准确的依据。与之相比，基于瞬时信息的调制识别方法虽然计算量小，便于工程实现，但对复杂调制信号如MPSK、MQAM的自动识别仍然是一个难点。 关键词“瞬时特征值”指的是信号在特定瞬时的特征参数，这些参数在信号处理和识别过程中是分析信号状态的重要指标。瞬时特征值能够反映出信号在某一时刻的状态，对于信号调制方式的识别尤其重要。而“调制识别”则是指通过分析信号的特定特征来确定信号采用的调制方法，这是无线通信信号分析的一个核心任务。高阶累积量通常用于描述信号的非高斯性，在调制识别中能够提供比传统统计方法更强的区分能力，尤其是对抗高斯噪声的能力较强。 本文提出的混合识别算法结合了多种信号处理技术的优点，为信号调制方式识别提供了新的研究方向和方法。该算法不仅提高了识别的准确性，还减少了运算量，有望在未来的通信信号分析中得到广泛应用。

通信原理 systemview 16QAM调制与解调系统的仿真 16QAM调制解调系统与解调系统的仿真 用SystemView建立一个16QAM调制解调器电路,分析理解系统的各个模块功能，观察波形图。 判断是不是实现了16QAM调制解调系统功能。 基本要求: (1)在SystemView软 件中构建短波16QAM仿真电路 (2)计算及设定各个模块适当仿真参数 (3)仿真并输出正确仿真波形 (4)根据结果做好分析 提高要求: (1) 进一步分析其结果中的功率谱 (2)分析其调制后的信号星座图 有仿真文件和实验报告，实验报告内容为图三

基于多种QAM调制方式下的AWGN信道性能分析与仿真：包含加噪声前后星座图及误码率、误符号率对比的十图程序解读,基于不同调制方式下AWGN信道性能的深入分析：4QAM、16QAM与64QAM的加噪前后对比与误码率、误符号率性能评估,基于4QAM，16QAM，64QAM调制方式下经过AWGN信道的性能分析 均包含加噪声前后的星座图、误码率和误符号率性能对比，该程序一共10张仿真图，可学习性非常强 ,4QAM; 16QAM; 64QAM; AWGN信道; 性能分析; 加噪声前后星座图; 误码率; 误符号率; 仿真图; 可学习性,4QAM、16QAM、64QAM调制在AWGN信道性能分析与比较

**基于QAM调制的CMA盲均衡算法MATLAB代码详解** 在无线通信领域，正交幅度调制（QAM，Quadrature Amplitude Modulation）是一种常见的数字调制技术，它结合了幅度调制和相位调制，能够在相同的频谱资源下传输更多的数据。CMA（Constant Modulus Algorithm，恒模算法）则是一种盲均衡算法，主要用于数字信号处理，尤其在无线信道中消除多径效应和频率选择性衰落。 **QAM调制的基本原理** QAM调制是通过改变载波的幅度和相位来编码信息。在QAM中，信号被分成两个正交分量，一个代表幅度，另一个代表相位。每个分量可以取多种状态，比如4种、16种、64种等，这些状态对应不同的信息位组合。例如，16-QAM有16种可能的幅度和相位组合，可以同时传输4个二进制位，从而提高了频谱效率。 **CMA盲均衡算法** CMA算法是基于信号恒模约束的自适应算法。在接收端，它尝试调整均衡器权重以最小化信号的模值平方误差，即保持信号的幅度尽可能恒定。这种算法不需要发送端的任何先验信息，因此被称为“盲”均衡算法。CMA算法通过迭代更新均衡器的系数来逐步减小接收信号的失真，最终达到均衡效果。 **MATLAB实现** 在MATLAB环境中，实现QAM调制和CMA盲均衡通常涉及以下步骤： 1. **信号生成**：我们需要生成二进制数据流，并将其映射到QAM星座图上的相应点。MATLAB的`qammod`函数可用于此操作。 2. **信道模拟**：模拟实际通信信道的影响，如衰落、噪声和多径效应。这通常使用加性高斯白噪声（AWGN）模型完成。 3. **均衡器初始化**：设置CMA算法所需的初始均衡器权重。 4. **CMA迭代**：在每一步迭代中，根据当前的均衡器输出计算误差，然后更新权重。CMA算法的更新规则基于信号的模值平方误差。 5. **解调与判决**：均衡后的信号经过解调后，进行硬判决或软判决，恢复原始二进制信息。 在提供的文件`Copy_of_mainqam32CMA.m`中，我们可以看到具体的实现细节。这个脚本可能包含了以上步骤的MATLAB代码，用于生成QAM调制信号，模拟信道，应用CMA算法进行均衡，并且可能包含了错误性能的评估，如误码率（BER）的计算。 **软件/插件相关知识** MATLAB是一款强大的数学计算和编程环境，尤其适合于信号处理和通信系统的建模与仿真。它的内置函数库支持各种调制解调算法和均衡器设计。在进行通信系统的设计和分析时，MATLAB可以帮助我们快速验证理论，进行性能比较，以及优化系统参数。 "基于QAM调制的CMA盲均衡算法MATLAB代码"是一个关于数字通信系统设计的实际案例，涵盖了信号调制、信道建模、盲均衡等多个重要概念，对于理解无线通信系统的工作原理和学习信号处理技术具有很高的实践价值。

"基于COMSOL模型的试件裂纹超声检测技术研究：汉宁窗调制正弦信号的激励与位移代替超声激励的模型介绍",COMSOL—试件裂纹超声检测 模型介绍：试件中有一裂纹，通过发生超声波来检测裂纹。 激励信号为汉宁窗调制的正弦信号，中心频率为200Hz，用固体力学场的指定位移来代替超声激励。 ,COMSOL; 试件裂纹; 超声检测; 汉宁窗调制; 正弦信号; 中心频率; 固体力学场; 指定位移。,COMSOL：超声波检测试件裂纹模型介绍 随着现代科学技术的发展，超声检测技术在工业生产和科学研究中得到了广泛的应用。超声检测技术的核心在于通过发射和接收超声波，以非侵入式的方式检测材料内部结构的完整性。本文主要介绍了一种基于COMSOL模型的试件裂纹超声检测技术，通过汉宁窗调制的正弦信号激励，以及使用固体力学场中的指定位移来模拟超声激励，从而达到检测试件中裂纹的目的。 在超声检测技术中，激励信号的选择至关重要，因为它直接影响到检测的灵敏度和准确性。本次研究选用的激励信号是汉宁窗调制的正弦信号，其具有较好的能量集中特性和较低的旁瓣水平，这有助于提高检测信号的质量和分辨率。中心频率为200Hz的正弦信号能够深入探测试件内部，探测到微小的裂纹缺陷。 固体力学场在超声波传播过程中扮演了重要角色。通过指定位移来代替传统的超声激励，可以更加精确地控制和模拟超声波在试件内部的传播行为。这种模拟方法不仅能够更真实地反映出超声波在材料中的传播特性，还能进一步优化检测过程，提高裂纹检测的效率和准确性。 在试件裂纹超声检测模型中，裂纹的存在会改变超声波的传播路径、能量分布和反射特性。通过精确模拟和分析这些变化，可以有效地识别和定位裂纹的位置和大小。因此，本文的研究不仅展示了COMSOL模型在裂纹检测中的应用，也为超声检测技术的发展提供了新的思路和方法。 此外，本文还探讨了超声检测技术在数字化时代的发展趋势。随着计算机技术的不断进步，数字模拟技术在超声检测中的作用日益凸显。通过数字模拟技术，研究人员可以在不破坏试件的前提下，深入分析超声波在复杂结构中的传播规律，从而为实际检测提供理论指导和技术支持。 本文的研究不仅为超声检测技术提供了新的理论模型和技术手段，也为材料缺陷检测、质量控制和无损检测等领域的发展提供了有益的参考。

基于fpga的2psk调制解调器实现，代码包括quartus和vivado两个工程版本，使用到的所有滤波器全部采用matlab设计参数，verilog代码实现，没有调用滤波器ip，可以进行任意调整或者采用其他厂家fpga实现，quartus版本代码采用modelsim仿真，vivado使用其自带仿真软件仿真。 下图是一些仿真以及滤波器频谱图. 在现代通信领域，数字调制解调技术扮演着至关重要的角色，其中2PSK（二进制相位偏移键控）调制解调器是一种广泛使用的数字调制方式。随着可编程逻辑设备如FPGA（现场可编程门阵列）的发展，利用FPGA实现2PSK调制解调器成为了一种灵活高效的解决方案。本文将详细介绍基于FPGA的2PSK调制解调器的实现，包含quartus和vivado两个工程版本，并且重点阐述了使用matlab设计参数以及verilog代码实现的过程。 从系统设计的角度来看，2PSK调制解调器的实现可以被分为两个主要部分：调制部分和解调部分。在调制过程中，数字基带信号被转换成相应的模拟信号，而解调过程则是调制过程的逆过程，即将模拟信号恢复成原始的数字信号。在FPGA实现中，这两个过程都通过硬件描述语言如verilog来编程实现。 为了确保通信系统的性能，设计者通常需要对信号进行滤波处理。在这个项目中，所有滤波器的设计都采用了matlab工具。通过matlab，设计者可以首先进行理论设计和仿真，优化滤波器的参数，以满足特定的性能指标。在参数确定后，这些设计参数会被转化成FPGA可识别的verilog代码，最终在FPGA硬件上实现滤波功能。 本项目中的FPGA工程版本有两个，分别对应于quartus和vivado这两个不同的设计环境。Quartus是由Altera公司（现为Intel旗下）开发的FPGA设计软件，而Vivado则是Xilinx公司提供的新一代设计套件。两种环境都有各自的优势和特点，设计师可以根据项目的具体需求和个人习惯选择使用。值得注意的是，quartus版本的代码使用了modelsim进行仿真测试，而vivado版本则使用了其自带的仿真软件进行仿真。 整个FPGA工程的实现过程，从最初的verilog代码编写，到最终在硬件上的测试验证，是一个复杂且细致的过程。设计者需要对verilog语言有深入的理解，并且掌握FPGA的编程和调试技巧。在编码过程中，除了基本的调制解调算法实现外，还需要考虑信号的同步、误差控制、资源优化等多个方面。 本项目中，设计者还提供了关于2PSK调制解调器实现的详细技术分析和深入的技术细节描述。这包括了对系统架构的讨论、信号处理流程的解释以及在实现过程中可能遇到的技术挑战和解决方案。这些分析内容对于理解整个系统的实现有着至关重要的作用。 在文档中提到的仿真和滤波器频谱图，是验证设计正确性和性能评估的重要工具。通过这些图表，设计者可以直观地看到信号在调制解调过程中的变化，以及滤波器在不同频段上的表现，从而对系统的性能进行评估和调整。 基于FPGA的2PSK调制解调器的实现是一个涉及信号处理、硬件编程和系统仿真等多个方面的复杂工程。通过本项目的实现，不仅可以掌握2PSK调制解调的核心技术，而且能够深入理解FPGA在数字通信系统中应用的潜力和优势。