以下是老师提供的代码：

dt=0.005; %设定步长

t=0:dt:3;

am=5; %调制信号幅度

fm=5; %调制信号频率

mt=am*cos(2*pi*fm*t) ; %生成调制信号

j_mt(1)=0;

for i=1:length(t)-1

%对调制信号求积分

j_mt(i+1)=j_mt(i)+mt(i)*dt;

end

fc=25;

ct=cos(2*pi*fc*t) ; %生成载波

kf=10; %调频灵敏度

sft=cos(2*pi*fc*t+kf*j_mt) ; %生成已调信号

%*************添加高斯白噪声**************

sn1=10; %设定信躁比(小信噪比)

sn2=40; %设定信躁比(大信噪比)

%**************figure(3)无噪声解调信号的时域图******************

figure(1)

subplot(3,1,1);plot(t,mt); %绘制调制信号的时域图

xlabel('时间t');

title('调制信号的时域图');

subplot(3,1,2);plot(t,sft); %绘制已调信号的时域图

xlabel('时间t');

title('无噪声条件下已调信号的时域图');

%% 请同学编写解调方法

nsfm1=sft; %无噪声的已调信号

diff_nsfm1 = zeros(1, length(nsfm1) - 1);

for i=1:length(t)-1 %信号通过微分器处理

diff_nsfm1(i)=(nsfm1(i+1)-nsfm1(i))./dt;

end

diff_nsfmn=abs(hilbert(diff_nsfm1)); %hilbert变换，求绝对值得到瞬时幅度（包络检波）

zero=(max(diff_nsfmn)-min(diff_nsfmn))/2;

diff_nsfmn1=diff_nsfmn-zero;

subplot(3,1,3); %绘制无噪声条件下解调信号的时域图

plot((1:length(diff_nsfmn1))./2000,diff_nsfmn1./400-30,'r');

xlabel('时间t');

title('无噪声条件下解调信号的时域图');

%**************figure(4)小信噪比******************

figure(2)

subplot(3,1,1);plot(t,mt); %绘制调制信号的时域图

xlabel('时间t');

title('调制信号的时域图');

db1=am^2/(2*(10^(sn1/10))); %计算对应的小信噪比高斯白躁声的方差

n1=sqrt(db1)*randn(size(t)); %生成高斯白躁声

nsfm1=n1+sft; %生成含高斯白躁声的已调信号（信号通过信道传输）

subplot(3,1,2);

plot(t,nsfm1); %含小信噪比高斯白噪声已调信号时域图

xlabel('时间t');

title('含小信噪比高斯白噪声已调信号的时域图');

%% 请同学编写解调方法

diff_nsfm1 = zeros(1, length(nsfm1) - 1);

for i=1:length(t)-1 %信号通过微分器处理

diff_nsfm1(i)=(nsfm1(i+1)-nsfm1(i))./dt;

end

diff_nsfmn=abs(hilbert(diff_nsfm1)); %hilbert变换，求绝对值得到瞬时幅度（包络检波）

zero=(max(diff_nsfmn)-min(diff_nsfmn))/2;

diff_nsfmn1=diff_nsfmn-zero;

subplot(3,1,3); %含小信噪比高斯白噪声解调信号时域图

plot((1:length(diff_nsfmn1))./2000,diff_nsfmn1./400-30,'r');

xlabel('时间t');

title('含小信噪比高斯白噪声解调信号的时域图');

%**************figure(5)大信噪比******************

figure(3)

subplot(3,1,1);

plot(t,mt); %绘制调制信号的时域图

xlabel('时间t');

title('调制信号的时域图');

db1=am^2/(2*(10^(sn2/10))); %计算对应的大信噪比高斯白躁声的方差

n1=sqrt(db1)*randn(size(t)); %生成高斯白躁声

nsfm1=n1+sft; %生成含高斯白躁声的已调信号（信号通过信道传输）

subplot(3,1,2);

plot(t,nsfm1); %绘制含大信噪比高斯白噪声已调信号的时域图

xlabel('时间t');

title('含大信噪比高斯白噪声已调信号的时域图');

%% 请同学编写解调方法

diff_nsfm1 = zeros(1, length(nsfm1) - 1);

for i=1:length(t)-1 %信号通过微分器处理

diff_nsfm1(i)=(nsfm1(i+1)-nsfm1(i))./dt;

end

diff_nsfmn=abs(hilbert(diff_nsfm1)); %hilbert变换，求绝对值得到瞬时幅度（包络检波）

zero=(max(diff_nsfmn)-min(diff_nsfmn))/2;

diff_nsfmn1=diff_nsfmn-zero;

subplot(3,1,3); %绘制含大信噪比高斯白噪声解调信号的时域图

plot((1:length(diff_nsfmn))./2000,diff_nsfmn1./400-30,'r');

xlabel('时间t');

title('含大信噪比高斯白噪声解调信号的时域图');

以下代码老师没有提供：

% 调频指数为10

clc, clear, clf;

T = 1;

dt = 0.0005;

t = 0: dt: T - dt;

A = 5;

fm = 5;

wm = 2 * pi * fm;

mt = A * cos(wm * t); % 调制信号

fc = 25;

wc = 2 * pi * fc;

ct = cos(wc * t); % 载波信号

A_c = 1;

K_F = 10; % 调频指数

sFM = A_c * cos(wc * t + K_F * cumsum(mt) * dt); % 已调信号

% 无噪声

figure;

sdt = [0 diff(sFM)];

rt = abs(hilbert(sdt)); % 非相干解调信号

subplot(311);

plot(mt);

xlabel('时间t');

xlabel('调制信号的时域图');

subplot(312);

plot(sFM);

xlabel('时间t');

title('无噪声条件下己调信号的时域图');

subplot(313);

plot(rt, 'r');

xlabel('时间t');

title('无噪声条件下解调信号的时域图');

% 小信噪比

figure;

SNR = 10;

sigma = sqrt(A^2 / (2 * 10^(SNR / 10)));

noise = sigma * rand(1, length(mt));

rt1 = sFM + noise;

sdt = [0 diff(rt1)];

rt = abs(hilbert(sdt)); % 非相干解调信号

subplot(311);

plot(mt);

xlabel('时间t');

xlabel('调制信号的时域图');

subplot(312);

plot(rt1);

xlabel('时间t');

title('含小信噪比高斯白噪声己调信号的时域图');

subplot(313);

plot(rt, 'r');

xlabel('时间t');

title('含小信噪比高斯白噪声解调信号的时域图');

% 大信噪比

figure;

SNR = 40;

sigma = sqrt(A^2 / (2 * 10^(SNR / 10)));

noise = sigma * rand(1, length(mt));

rt1 = sFM + noise;

sdt = [0 diff(rt1)];

rt = abs(hilbert(sdt)); % 非相干解调信号

subplot(311);

plot(mt);

xlabel('时间t');

xlabel('调制信号的时域图');

subplot(312);

plot(rt1);

xlabel('时间t');

title('含大信噪比高斯白噪声己调信号的时域图');

subplot(313);

plot(rt, 'r');

xlabel('时间t');

title('含大信噪比高斯白噪声解调信号的时域图');

% 调频指数为20

clc, clear, clf;

T = 1;

dt = 0.0005;

t = 0: dt: T - dt;

A = 5;

fm = 5;

wm = 2 * pi * fm;

mt = A * cos(wm * t); % 调制信号

fc = 25;

wc = 2 * pi * fc;

ct = cos(wc * t); % 载波信号

A_c = 1;

K_F = 20; % 调频指数

sFM = A_c * cos(wc * t + K_F * cumsum(mt) * dt); % 已调信号

% 无噪声

figure;

sdt = [0 diff(sFM)];

rt = abs(hilbert(sdt)); % 非相干解调信号

subplot(311);

plot(mt);

xlabel('时间t');

xlabel('调制信号的时域图');

subplot(312);

plot(sFM);

xlabel('时间t');

title('无噪声条件下己调信号的时域图');

subplot(313);

plot(rt, 'r');

xlabel('时间t');

title('无噪声条件下解调信号的时域图');

% 小信噪比

figure;

SNR = 10;

sigma = sqrt(A^2 / (2 * 10^(SNR / 10)));

noise = sigma * rand(1, length(mt));

rt1 = sFM + noise;

sdt = [0 diff(rt1)];

rt = abs(hilbert(sdt)); % 非相干解调信号

subplot(311);

plot(mt);

xlabel('时间t');

xlabel('调制信号的时域图');

subplot(312);

plot(rt1);

xlabel('时间t');

title('含小信噪比高斯白噪声己调信号的时域图');

subplot(313);

plot(rt, 'r');

xlabel('时间t');

title('含小信噪比高斯白噪声解调信号的时域图');

% 大信噪比

figure;

SNR = 40;

sigma = sqrt(A^2 / (2 * 10^(SNR / 10)));

noise = sigma * rand(1, length(mt));

rt1 = sFM + noise;

sdt = [0 diff(rt1)];

rt = abs(hilbert(sdt)); % 非相干解调信号

subplot(311);

plot(mt);

xlabel('时间t');

xlabel('调制信号的时域图');

subplot(312);

plot(rt1);

xlabel('时间t');

title('含大信噪比高斯白噪声己调信号的时域图');

subplot(313);

plot(rt, 'r');

xlabel('时间t');

title('含大信噪比高斯白噪声解调信号的时域图');

% 先做扩展2再做扩展1（扩展1在后面）

% 实验扩展2、试从频域上分析无噪声、小信噪比噪声、大信噪比噪声三种情况下信号的解调。

figure;

% 无噪声

sdt = [0 diff(sFM)];

rt = abs(hilbert(sdt)); % 非相干解调信号

[s, fs] = T2F(t, rt); % 傅里叶变换

subplot(321);

plot(rt);

xlabel('时间t');

title('无噪声条件下解调信号的时域图');

subplot(322);

plot(s, abs(fs));

xlabel('f(kHz)');

title('无噪声条件下解调信号的频率特性');

% 小信噪比

SNR = 10;

sigma = sqrt(A^2 / (2 * 10^(SNR / 10)));

noise = sigma * rand(1, length(mt));

rt1 = sFM + noise;

sdt = [0 diff(rt1)];

rt = abs(hilbert(sdt)); % 非相干解调信号

[s, fs] = T2F(t, rt); % 傅里叶变换

subplot(323);

plot(rt);

xlabel('时间t');

title('含小信噪比高斯白噪声解调信号的时域图');

subplot(324);

plot(s, abs(fs));

xlabel('f(kHz)');

title('含小信噪比高斯白噪声解调信号的频率特性');

% 大信噪比

SNR = 40;

sigma = sqrt(A^2 / (2 * 10^(SNR / 10)));

noise = sigma * rand(1, length(mt));

rt1 = sFM + noise;

sdt = [0 diff(rt1)];

rt = abs(hilbert(sdt)); % 非相干解调信号

[s, fs] = T2F(t, rt); % 傅里叶变换

subplot(325);

plot(rt);

xlabel('时间t');

title('含大信噪比高斯白噪声解调信号的时域图');

subplot(326);

plot(s, abs(fs));

xlabel('f(kHz)');

title('含大信噪比高斯白噪声解调信号的频率特性');

% 实验扩展1、试使用另一种解调算法来实现解调

clc, clear all, close all;

Fs = 40000;

Ts = 1 / Fs;

T = 10000;

t = (0 : T - 1) * Ts;

%% 频率调制(FM)

kf = 1000;

fm = 500;

fc = 10000;

mt = cos(2 * pi * fm * t);

st = sin(2 * pi * fc * t + 2 * pi * kf * cumsum(mt) * Ts);

subplot(311);

plot(t,mt);

title('基带信号时域图');

xlabel('时间t');

xlim([0 0.05]);

%% 非相干解调(包络检波法)

sdt = [0 diff(st)];

rt = abs(hilbert(sdt));

subplot(312);

plot(t,rt);

title('相干解调信号');

xlabel('时间t');

xlim([0 0.05]);

%% 相干解调法(同步解调)

vco_phase = zeros(1,T);

rt = zeros(1,T);

et = zeros(1,T);

vt = zeros(1,T);

Av = 1;

kv = 40000;

km = 1;

k0 = 1;

rt(1) = Av * cos(vco_phase(1));

et(1) = km * rt(1) * st(1);

b0 = 0.073;

b1 = 0.073;

a1 = -0.854;

vt(1) = k0 * (b0 * et(1));

for n = 2 : T

vco_phase_change = 2 * pi * fc * Ts + kv * vt(n - 1) * Ts;

vco_phase(n) = vco_phase(n - 1) + vco_phase_change;

rt(n) = Av * cos(vco_phase(n));

et(n) = km * rt(n) * st(n);

vt(n) = k0 * (b0 * et(n) + b1 * et(n - 1) - a1 * vt(n - 1));

end

subplot(313);

plot(t,vt);

xlabel('时间t');

title('非相干解调信号');

xlim([0 0.05]);

% 实验扩展3、根据仿真结果，说明不同调频指数对解调结果的影响，谈谈你对解调增益的看法。

% 调频指数越大，已调信号抗噪声能力越强，解调出来的信号越接近基带信号，

% 调频系统的信噪比增益与调频指数的三次方成正比。