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下面是使用Matlab实现LFM信号数字脉冲压缩的源码:
% LFM信号数字脉冲压缩(时域、频域)
% 清除工作区和命令窗口
clear all;
clc;
% 参数设置
fs = 100e6; % 采样率
T = 1e-6; % 信号时长
f0 = 10e6; % 起始频率
f1 = 50e6; % 终止频率
B = f1 - f0; % 频率带宽
K = B / T; % 调频斜率
t = 0:1/fs:T; % 时间向量
% 生成LFM信号
s = exp(1i * pi * K * t.^2);
% 时域脉冲压缩
t_chirp = -T/2:1/fs:T/2; % 脉冲压缩后的时间向量
h_time = conj(fliplr(s)); % 脉冲压缩滤波器的冲激响应
s_chirp = conv(s, h_time, 'same'); % 脉冲压缩后的信号
% 频域脉冲压缩
f = linspace(-fs/2, fs/2, length(t)); % 频率向量
h_freq = exp(-1i * pi * K * f.^2); % 脉冲压缩滤波器的频率响应
s_freq = fftshift(fft(s)); % 信号的频谱
s_chirp_freq = ifft(ifftshift(s_freq .* h_freq)); % 脉冲压缩后的信号
% 绘制时域脉冲压缩前后的波形
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t, real(s));
xlabel('时间 (s)');
ylabel('幅度');
title('时域脉冲压缩前的波形');
subplot(2,1,2);
plot(t_chirp, real(s_chirp));
xlabel('时间 (s)');
ylabel('幅度');
title('时域脉冲压缩后的波形');
% 绘制频域脉冲压缩前后的波形
figure;
subplot(2,1,1);
plot(f, abs(s_freq));
xlabel('频率 (Hz)');
ylabel('幅度');
title('频域脉冲压缩前的频谱');
subplot(2,1,2);
plot(t, real(s_chirp_freq));
xlabel('时间 (s)');
ylabel('幅度');
title('频域脉冲压缩后的波形');
这段代码实现了LFM(线性调频)信号的数字脉冲压缩。首先生成了LFM信号,然后分别使用时域和频域的方法进行脉冲压缩。
在时域脉冲压缩中,使用了脉冲压缩滤波器的冲激响应进行卷积运算,得到脉冲压缩后的信号。
在频域脉冲压缩中,使用了脉冲压缩滤波器的频率响应进行频谱的乘积运算,然后再进行逆傅里叶变换得到脉冲压缩后的信号。
最后,通过绘制时域脉冲压缩前后的波形和频域脉冲压缩前后的波形,可以直观地观察到脉冲压缩的效果。