而今年，我做了充分的准备，由于我们实验室是偏向于做信号测量与处理的，为此今年能做的只有D和F题，F题和去年的E题有一点类似，但想到去年结果，让我对这类的题有点小阴影，但D题混沌信号发生器，虽然电路图简单，但是没有练习过，而F题对于我们来说第一问肯定可以做出来，最终，权衡再三，我们组选择了F题，经过四天三夜的不懈努力，我们也是最终完整的实现了题目要求。

为了纪念一下这个过程，特意写此博客，和大家分享一下我们做题的经历，以及编写代码的思想。在这篇文章中，你可以看到我们做F题的整体思路以及设计方案，由于我同时负责代码的编写，因此文章的重点将在算法这一方面，硬件方面我将只简单提一下如何搭建。

二题目要求

1、任务

设计制作信号调制度测量装置，该装置测量并显示信号源输出的被测信号调制度等参数，识别并显示被测信号的调制方式，输出解调信号。

2、要求

（1）被测信号为电压峰峰值100mV的普通单音调幅（AM）电压uAM，其载频为10MHz、调制信号为频率1~3kHz的正弦信号。测量并显示uAM的调幅度ma，要求测量误差绝对值≤0.1；输出解调信号，要求解调信号波形无明显失真。（20分）

（2）被测信号为电压峰峰值100mV的单音调频（FM）电压uFM，其载频为10MHz、调制信号为频率3~5kHz的正弦信号。测量并显示uFM的调频度mf，测量误差绝对值|Δ|≤0.3；测量并显示的最大频偏Δfm (kHz)；输出解调信号，要求解调信号波形无明显失真。（25分）

（3）被测信号为载波电压峰峰值100mV的高频电压，其载频范围为10MHz~30MHz（频率步进间隔0.5MHz）。若为已调波（AM或FM波）时，其调制信号为频率范围5kHz~10kHz（频率步进间隔1kHz）内某一频率的正弦信号。测量装置应能自主识别的调制方式，即能判断出为调幅、调频或未调载波。测量并显示的调制度（或），测量误差要求分别同前面第（1）、（2）项的要求；当被测信号为调频波时，要求测量并显示其最大频偏(kHz)；输出解调信号，要求解调信号波形无明显失真。（45分）

3、说明

（1）题中“普通单音调幅波”是指：载波为正弦波，调制信号为单频正弦信号，其频谱包括完整的载频与上、下边频分量。题中“单音调频波”是指：载波为正弦波，调制信号为单频正弦信号。

（2）本题被测信号为AM信号时，其调幅度范围是：0.2＜ma≤1；被测信号为FM信号时，其调频度范围是：1<mf≤6；被测信号为未调载波，是指被测信号为正弦载波或连续波（CW）。本题第（3）项要求测量装置能自主识别出被测信号的三种可能调制方式。

（3）如测量装置需对被测信号进行A/D变换，应借鉴适用于对高频窄带信号抽样的“带通抽样定律”。“奈奎斯特抽样定律”亦称为“低通抽样定律”，它适于对基带信号的抽样。

（4）测试时可自带具有AM/FM调制信号输出功能的信号源，并以自带信号源输出信号的参数设置值作为测量基准值。

（5）要求第（3）项的操作必须是一键启动，装置应连续完成调制方式识别与调制度等参数的测量和显示，测量过程中不得有人工介入。

三硬件设计思路

1.题目关键点

首先，阅读完题目之后，我们可以得出以下信息：

第一问要求我们实现10MhZ载波下AM的解调以及ma的测量；

第二问要求我们实现10MhZ载波下FM的解调以及mf和Δfm 的测量；

第三问要求我们实现在自动识别AM，FM，CW的情况下，自动测量10-30MhZ载波的对应参数。

由此，可以看出，F题的关键在于AM,FM的解调；ma，mf，Δfm 的测量；AM，FM，CW的识别；以及自动测量这几个方面。

2.AM相关知识点

AM调幅信号具体表达式如下

uAM(t)=Uc[1+mf(t)]cos(wct) （2-1）

其中，Uc为调幅信号幅度，f(t)为调制信号，cos(wct)为载波，m即为ma。

当f(t)为正弦波sinxt(即题目要求的调制信号)时：

uAM(t) = Uccos(wct) + Ucmsinxtcos(wct)

=Uccos(wct) + Ucm/2( sin(xt+wct) + cos(xt-wct))

由此我们可以看出，AM信号中有三种频率的正弦波，分别是wc,(x+wc),(wc-x)。这正是AM的频谱分布，即，AM信号的频率分量=3，在之后我们会用到。

a.ma的计算

方法一：直接测AM信号的波峰和波谷幅度可得，公式如下：

ma = (A-B)/(A+B)=波谷/波峰（2-2）

方法二：测量载波和调制信号幅度可得，公式如下：

ma = K Uc/Uf （2-3）

其中K为系数，受不同的调制方式影响，通常当调制方式确定后，K将不在改变，只需已知调制度ma的基础上，反推一次K即可。

当然，值得注意的是，当载波和调制信号经过相同的线性变化后，（2-3）仍可适用，只不过K会发生变化。

对于这次题目来说，直接测量波峰波谷幅度难度较大，为此采用公式（2-3）计算ma。而Uc与Uf 可以通过FFT分析AM波形得到。K系数的确定只需在搭建好系统后进行一次标定即可。

可能有些朋友对FFT比较陌生，只需要知道FFT是一种可以分析出周期信号的频谱和对应幅度的算法即可。

b.AM信号解调

AM信号大体有两种解调方法，相干解调和非相干解调，其中，非相干解调中的包络检波电路最为简单，只需检波二极管和电阻电容即可搭建，其中检波二极管推荐2AP9，针对此频段效果较好。

我们最开始采用包络检波，但之后发现了更好的方案，便进行的替代，具体方案在FM中细说。

3.FM相关知识点

FM调频信号具体表达式如下

uFM(t)=Uccos(wct+msinxt) （3-1）

其中，Uc为调频信号幅度，f(t)为调制信号，cos(wct)为载波，m即为mf。

由此可见，FM信号的相位会产生规律性的变化，由此体现在频谱上则是会在载波频率附近产生其他的频率分量，当mf>1时，总共的频率分量>3。

对于这道题，我们只需要知道以下几点：FM的解调方式以及mf和Δfm 的计算。

a.FM解调

对于解调，如果不了解原理也没有关系，直接使用现有的FM解调模块即可，网上均有售卖，这不是这个题目的重点。我们则是采用了CD1691芯片，这是一个固定频率的AM,FM的集成解调模块，多在收音机中出现。模块原理图如图所示：

当然，这个模块依旧是有局限性的，其只能解调455K的AM信号和10.7MHz的FM信号，且15脚控制AM和FM模式的切换，即其无法自动识别AM和FM信号。

为了使用这个模块解调，我们需要将题目要求的信号频率转化到CD1691能够解调的频率范围去。为此，就需要用到混频，简单来说就是需要将其与一个指定频率的正弦波相乘，从而改变载波频率，原理公式如下：

sinxsiny = 1/2( sin(x+y) + cos(x-y) ) (3-2)

就是利用积化和差公式实现混频，例如，当信号为10MHz的FM信号把其看作sinyt（实际上其并不是一个单一频率的信号，但其的频谱分布是在10MHz附近），我们只需要将其与频率为20.7M的正弦波sinxt相乘，就可以得到10.7MHz和30.7MHz两个频率的FM信号之和，将其送入CD1691模块中，其会解调出频率为10.7MHz的FM信号，而30.7MHz的则会自动过滤，从而实现FM信号的解调，AM解调也是同样的道理。

当然，具体操作起来仍有两个问题需要解决：

AM和FM信号的判断，由此控制CD1691模块处于AM/FM模式；

载波频率的判断，由此决定sinx频率；

PS：第二个问题是打算做第三问时考虑，第一，二问的载波频率固定为10MHz，相当于sinxt的频率也是固定的，对于AM，为9.55MHz，FM则20.7MHz。

对于第一个问题，很明显，需要我们根据AM和FM的不同的进行判断，而在二者最开始的介绍中，我已经有所提示，AM的频谱图上恒有3个波峰（频率分量恒为3），FM的频谱图上的波峰恒大于3（mf>1时，而题目正好要求mf>1)。这正是区别两种波形的依据。

那么，一提到分析信号的频谱。我们自然就会想到FFT算法，其是专门用来分析信号不同频率分量的算法。但其受限于采样频率fs，在实时采样中要求 fs>2f(f为信号频率)，FFT才能基本分析出信号频率，而根据经验来说，当 fs>5f 左右时，才可以基本分析准确。而再考虑到STM32系列的内置ADC实际采样频率最大为1MHz，10MHz及以上的信号根本无法直接进行采样。

因此，对于ADC的所需要采样的信号，同样需要进行信号处理，最简单的1办法也是进行混频，将其混至32可以采样的频段。在此，我采用的是混频至200kHz并且使用等效采样（为了不再受限于采样频率，提高准确度）的方式，在对混频后的信号进行（在此之前，需要过一个低通滤波器，把高频分量滤除）采样以及FFT分析，再通过数波峰个数的方法判断波形。这样，第一个问题就解决了。

对于第二个问题，其实也是通过判断频谱的方式解决，具体做法等到代码部分进行解释。

PS：由于FFT具体测频时需要注意的东西较多，之后我会再写一篇来介绍FFT和等效采样。

b.mf和Δfm 的计算

原理就不解释了，直接上公式

mf = K Uo/fo （3-3）

Δfm = mf*fo = K Uo （3-4）

Uo为解调后的波形幅度，fo为解调后的波形频率，即为调制信号的频率，K为比例系数，由硬件具体电路决定。由这两个公式我们可以很明显地看出，其解调信号的幅度受其Δfm的影响，Δfm越大，幅度越大。

为此，我们只需要再输出部分利用峰值检波模块测量FM解调后信号的峰值再用ADC采集，再测出其的频率，即可得到mf和Δfm。

4.硬件搭建思路

由2和3，我们可以大体得到整个系统的框架，系统框架图如下：

通过使用DS4062函数信号发生器产生FM/AM信号，前级通过VCA821程控放大器进行放大，输入至两路AD835模拟乘法器，其中一路AD835模拟乘法器与AD9851本地追踪信号相乘后，通过无源LC低通滤波器滤除高频分量实现频谱搬移，后送入STM32嵌入式MCU进行频谱分析，实现当前调制模式的判断，以及AM情况下ma的计算，另一路信号通过AD835模拟乘法器与AD9854本地解调信号相乘后进入FM/AM选择模块，经过MCU进行调制识别后再送入FM/AM集成解调器进行解调，再将其送入AD8052放大器放大（方便FM时测幅度），若鉴定为调幅波输出解调波形；若鉴定为调频波，则将其中一路送入峰值检波，另一路送入自动增益控制系统，将其幅度进行增益放大（方便32进行测频），一路送入STM32嵌入式MCU进行频率识别，由此计算mf，另一路直接输出。

PS: 这里采用AD8052和VCA821是因为其高频特性较好。

最终电路搭建如下：

四.软件代码详解

1.波形判断的实现

a.ADC采样以及FFT分析

ADC采样使用定时器控制ADC进行采样，同时采用DMA传输节省资源实现，FFT则是直接调用官方库。ADC初始化不再赘述，详见附件代码，调用FFT函数进行FFT分析放法如下：

//进行FFT分析的方法
//ADC_Value[i]为DMA下ADC采集到的数据
//lBufOutArray为计算结果
//GetPowerMag();是将lBufOutArray进行处理得到各个频率分量lBufMagArray
for(i=0;i<NPT;i++)
			{
				lBufInArray[i]=ADC_Value[i]<<16;
				
			}
		cr4_fft_1024_stm32(lBufOutArray, lBufInArray, NPT);    
		GetPowerMag();

b.计算波峰个数

在得到各个频率分量lBufMagArray后，我们则可以直接对其进行寻找峰值的操作，从而得到波峰个数，函数如下：

//a为lBufMagArray，返回值及为波峰个数
int peak_count2(unsigned int *a)
{
	 int i,j,count = 0;
		unsigned int *pp = a; 
	 unsigned int aMax =0;

		for ( i=1; i < 150; i++)
    {
			
			 if (a[i]>aMax)
        {
					aMax = a[i];
        }
				
        if ((a[i]>a[i+1])&&(a[i]>a[i-1])&&(a[i]>80))
        //80是为过去峰值较小的频率，滤去干扰，可以根据实际情况调整
        {
					count++;
        }
				pp++;
    }
		if(aMax <200)
			count = 0;
		if(aMax >1500)
			count = 1;

	return count;
}

c.判断波形

当对采集后的信号进行FFT分析和波峰个数的计数后，由AM,FM.CW（正弦波，只有一种频率，即波峰只有一个）的特征，便可判断出此时波形的类型，函数如下：

//AM,FM波形判断
void wave_judge()
{
		int i,j,cnt;
	  u32 Fre2;
	  POINT_COLOR=WHITE;	
      BACK_COLOR=BLACK; 

	  	for(i=0;i<NPT;i++)
			{
				lBufInArray[i]=ADC_Value[i]<<16;
				
			}
		cr4_fft_1024_stm32(lBufOutArray, lBufInArray, NPT);    
		GetPowerMag();

		cnt = peak_count2(lBufMagArray);
		if(cnt <= 1)
		{
			wave_status = CM;
		

		  LCD_Fill(260,0, 320,170, BLACK); 
		  LCD_ShowString(270,180,25,30,24," CW ");
		}
		
		 else if(cnt <= 3)
		{
			wave_status = AM;
			//wc_cnt = 0;
			//控制继电器进行切换输出的解调波类型
			GPIO_ResetBits(GPIOC,GPIO_Pin_4);	
			LCD_ShowString(270,180,25,30,24," AM ");
			
            //控制AD9854输出对应的sinx实现混频
			Fre2 = 9050000+500000*wc_cnt;
			AD9854_SetSine(Fre2,4000);
			//wc_cnt = 0;
	    delay_ms(500);
			
		//计算ma
		  show_ma();
		}
		
		if(cnt > 3)
		{
			wave_status = FM;
			
			GPIO_SetBits(GPIOC,GPIO_Pin_4);	
		  LCD_ShowString(270,180,25,30,24," FM ");
			
            //控制AD9854输出对应的sinx实现混频
			Fre2 = 20200000+500000*wc_cnt;
			AD9854_SetSine(Fre2,4000);

		
         delay_ms(500);
		//计数mf和频偏
		 show_mf();
		
		}
	
}

2.扫频及频率判断的实现

扫频和频率判断的思路其实很简单，首先是扫频，之前已经提到过，不同频率的信号，想要将其混频至同一个频段，所需要乘的sinxt频率是不一样的，有着一一对应的关系，而当混频后的频率不在这个频段时，FFT分析出的频谱图上面理想情况是没有波峰的。而第三问的载波频率只有固定的40种，我们只需要依次使用对应的sinxt进行混频。判断FFT结果是否有波峰，如果没有，说明此时的sinxt不是当前载波频率所要的，再切换下一个sinxt继续判断，直到出现波峰时，说明此时混频成功，而由于不同的sinxt和载波频率是一一对应的关系，我们也就间接得到了此时的载波频率。

这就是扫频和频率判断的基本算法，具体扫频代码如下：

void scan_f()
{
	int i,j,cnt;
	u8 str[20];
	{
			Fre = 9300000;//混频到200k
	}
	
	POINT_COLOR=WHITE;	
    BACK_COLOR=BLACK; 
    //依次设置两路DDS频率
	AD9854_SetSine (Fre ,4000);
	Write(Fre,Power_Down,0); //AD9851
	delay_ms(600);
	for(i=0;i<NPT;i++)
			{
				lBufInArray[i]=ADC_Value[i]<<16;
				
			}
		cr4_fft_1024_stm32(lBufOutArray, lBufInArray, NPT);    
		GetPowerMag();
	lcd_show_fft(lBufMagArray);
    //数波峰个数
	cnt = peak_count2(lBufMagArray);
	wc_cnt = 0;
	for(j = 0;j<42;j++)
	{
		
		if (cnt == 0)//说明未到达指定频率
		{
			//wc_cnt 设计的是全局变量，用于间接当前载波频率
            wc_cnt = wc_cnt + 1;
			sprintf((char *)str,"  wc:%d  ",wc_cnt);
	    LCD_ShowString(260,458,60,30,12,(uint8_t *)str);
			Fre += 500000;//题目的信号步进为0.5M
			
			Write(Fre,Power_Down,0); //AD9851 控制STM32采集那一路
			delay_ms(600);//给予DMA缓冲时间
			AD9854_SetSine (Fre ,4000);
			
			for(i=0;i<NPT;i++)
			{
				lBufInArray[i]=ADC_Value[i]<<16;
				
			}
		cr4_fft_1024_stm32(lBufOutArray, lBufInArray, NPT);    
		GetPowerMag();
		cnt = peak_count2(lBufMagArray);
		}
	}
	
	
}

波形判断以及改变对应输入CD1691的频率则交给wave_judge()进行。

这样就实现了一次扫频，如果想实现自动扫频只需要在此函数外多添加些条件即可，具体见后文。

3.参数计算的实现

a.ma的计算

之前提到过，其 ma = K Uc/Uf

对于FFT分析后的频谱图，简单来说，就是次峰幅度/主峰幅度 * K，K需要标定。

对于我们的系统来说，K 计算下为 2左右。代码如下

寻找峰值，次峰值代码：

//p为lBufMagArray
void lcd_print_fft(unsigned int *p)
{
	
	unsigned int *pp = p;            
	unsigned int i = 0,j = 0,flag[NPT/2] ={0} ;
  float f[NPT/2]={0.00},a[NPT/2]={0.00};
	for(i=0;i<NPT/2;i++)
  {
	  if(*pp>10)
		{
			f[j]=(float)i*Fs/NPT;
	
			a[j]=(float)*pp*(3.3/4096);
			
			flag[j] = i;
		
			j++;
		}
		pp++;
  }
	select_max(f,a,j,flag);
	
}

//寻找最大，次大值
void select_max(float *f,float *a,unsigned int ij,unsigned int *flag)
{
	  int i,j;

    float aMax =0.0,aSecondMax = 0.0;
	  float aMax_pr =0.0,aSecondMax_pr = 0.0;
    float fMax =0.0,fSecondMax = 0.0;

	  int nMax=0,nSecondMax=0;
	
	  for ( i = 1; i < ij; i++)//i±ØÐëÊÇ1£¬ÊÇ0µÄ»°£¬»á°ÑÖ±Á÷·ÖÁ¿¼Ó½øÈ¥£¡£¡£¡£¡
    {
        if (a[i]>aMax)
        {
            aMax = a[i]; 
					 				
					  nMax=i;
				 	  fMax=f[nMax];

        }
    }
		
		for ( i=1; i < ij; i++)
    {
				if (nMax == i)
				{
						continue;
				}
        if (a[i]>aSecondMax&&a[i]>a[i+1]&&a[i]>a[i-1])
        {
            aSecondMax = a[i]; 
					
					  nSecondMax=i;
					  fSecondMax=f[nSecondMax];
        }
    }
		
		//为了克服栅栏效应，减小误差
		aSecondMax_pr =sqrt(lBufMagArray[flag[nSecondMax]]*lBufMagArray[flag[nSecondMax]]+lBufMagArray[flag[nSecondMax]+1]*lBufMagArray[flag[nSecondMax]+1]
												+lBufMagArray[flag[nSecondMax]-1]*lBufMagArray[flag[nSecondMax]-1]+lBufMagArray[flag[nSecondMax]-2]*lBufMagArray[flag[nSecondMax]-2]
												+lBufMagArray[flag[nSecondMax]+2]*lBufMagArray[flag[nSecondMax]+2])*(3.3/4096);

	  ma = ((aSecondMax_pr/aMax)*2);
}

ma即为所求，当然，为了进一步减小误差，采用中值滤波法以及标定系数的方式实现，优化后的ma如下：

//采用中值滤波法减小误差
void show_ma()
{
	int i,j;
	float tmd[N_TMD];
	float temp;
	float ma_now;
	for(j=0;j<N_TMD;j++)
	{
		for(i=0;i<NPT;i++)
		{
		  lBufInArray[i]=ADC_Value[i]<<16;
		}
		cr4_fft_1024_stm32(lBufOutArray, lBufInArray, NPT);    
	  GetPowerMag();
		lcd_print_fft(lBufMagArray);
       //ma为全局变量
		tmd[j] = ma;
	}
	
	//再次进行采样
	for( i=0;i<N_TMD-1;i++)
	{
        for( j=0;j<N_TMD-1-i;j++)
					{
            if(tmd[j] > tmd[j+1])
							{
               temp = tmd[j];
                tmd[j] = tmd[j+1];
                tmd[j+1] = temp;
							}
					}
	}


	LCD_Fill(260, 0, 320,119, BLACK); 
  LCD_Fill(260, 320, 320,360, BLACK); 

	LCD_ShowString(275,120,30,20,16,"ma:");
	if(tmd[4] >0.89)
		ma_now = tmd[4]-0.03;
	if(tmd[4] <=0.89)
		ma_now = tmd[4]+0.08;
	LCD_ShowFloat3(260,150,ma_now,6,16);
	  


}

b.mf和 Δfm的计算

由之前的公式 mf = K Uo/fo

可知，只需测得FM解调信号幅度以及频率便可得知mf和Δfm，幅度可以直接通过另一路ADC测量峰值检波输出即可，频率为了简化代码，直接采用定时器输入捕获测量，通常其用于测方波，但经过实际证明，当正弦波信号波谷在（0-300mv）时波峰在（1.9v-3.3v）时，其测量正弦波的频率误差同样很小，这也是在系统设计时FM解调输出接自动增益模块（AGC）的原因，为了保证幅度在此范围内。

在实际情况种，我们发现，不同频率段的K有较为明显的差别，为了减小误差，我对K值进行了分频段标定，最终测量代码如下：

//FM测频率
int FM_fre()
{
	int i,j;
	int tmd[N_FMf];
	int temp;
	for(j=0;j<N_FMf;j++)
	{
		  tmd[j] = (int)((float)(2000000)/(float)(Rising_Last-Falling));
		
	}
	
	//冒泡排序
	for( i=0;i<N_FMf-1;i++)
	{
        for( j=0;j<N_FMf-1-i;j++)
					{
            if(tmd[j] > tmd[j+1])
							{
               temp = tmd[j];
                tmd[j] = tmd[j+1];
                tmd[j+1] = temp;
							}
					}
	}
//采用中值滤波
	return tmd[4];
}

//计算mf和频偏
void show_mf()
{
	float FM_f,range;
	float mf = 0,f_sh = 0;
	//标定比例系数K
	float K[8] = {35.5,44,53,61,70,78,87,96};
	u8 str[20];
	
	//测频率
	FM_f = FM_fre();
	//测幅度
	range = Get_Adc_Average(ADC_Channel_0,5);
		{
			//9.9k以上
			if(FM_f >9900)
			{
				f_sh = range*K[7];
				mf = f_sh/FM_f;
				
			}
			//8.9-9.9
			else if(FM_f >8900)
			{
				f_sh = range*K[6];
				mf = f_sh/FM_f;
			}
			//7.9-8.9
			else if(FM_f >7900)
			{
				f_sh = range*K[5];
				mf = f_sh/FM_f;
			}
			//6.9-7.9
			else if(FM_f >6900)
			{
				f_sh = range*K[4];
				mf = f_sh/FM_f;
			}
			//5.9-6.9
			else if(FM_f >5900)
			{
				f_sh = range*K[3];
				mf = f_sh/FM_f;
			}
			//4.9-5.9
			else if(FM_f >4900)
			{
				f_sh = range*K[2];
				mf = f_sh/FM_f;
			}
			//3.9-4.9
			else if(FM_f >3900)
			{
				f_sh = range*K[1];
				mf = f_sh/FM_f;
			}
			//2.9-3.9
			else if(FM_f >2900)
			{
				f_sh = range*K[0];
				mf = f_sh/FM_f;
			}
		}
	
  sprintf((char *)str,"F:%d     ",(int)FM_f);
	LCD_ShowString(260,320,60,30,12,(uint8_t *)str);
		 
	sprintf((char *)str,"A:%d  ",Get_Adc_Average(ADC_Channel_0,5));
	LCD_ShowString(260,340,60,30,12,(uint8_t *)str);
	
	LCD_ShowString(275,0,30,20,16,"mf:");
	LCD_ShowFloat3(260,30,mf,6,16);
		
	LCD_ShowString(275,60,30,20,16,"f_sh");

	LCD_ShowxNum(270,90,(u32)f_sh,5,12,0);

		
		LCD_Fill(260, 120, 320,170, BLACK); 
	}

4.自动测频的实现

由于我们最终将三问都做出来了，因此直接使用的第三问代码，同样可以测量前两问（无非载波频率不一样），为了实现定时判断当前状态，采用了状态机的原理，通过记录次态和现态来实现。最终主函数如下：

int main(void)
 {
	int i,cnt2;
  u8 key;
  u32 Fre3; 
	u8 str[20];
  delay_init();	    	
	uart_init(115200);	
  LCD_Init();
  KEY_Init();
	 {

	TIM1_Int_Init(189-1,2-1);//200kHz 
	 }
  TIM2_Cap_Init();
  GPIO_AD9854_Configuration();
	AD9851_Configuration(); 
	delay_ms(50);
	AD9854_Init ();

	 Adc_Init2();
	ADC1_Configuration();   
	DMA_Configuration();    
 
	 LCD_Clear(BLACK);
	 POINT_COLOR=WHITE;
   BACK_COLOR=BLACK;  
	 {

		 Fre = 9300000;
	 }


	delay_ms(50);	
	AD9854_SetSine(Fre ,4000);
	Write(Fre,Power_Down,0);

	while(1)
	{

		
			
		//自动测量程序	
			{

		      	delay_ms(500);
					for(i=0;i<NPT;i++)
					{
						lBufInArray[i]=ADC_Value[i]<<16;
						
					}
						cr4_fft_1024_stm32(lBufOutArray, lBufInArray, NPT);    
						GetPowerMag();
						lcd_show_fft(lBufMagArray);
					
						cnt2 = 	peak_count2(lBufMagArray);
					if(cnt2 == 0)//说明此时载波频率发生了变化
					{
						scan_f();
						wave_judge();
				
					}
					
					else//载波频率未变
					{
						if(cnt2 <= 3)
							  wave_status_now = AM;//设置现态为AM
						if(cnt2 > 3)
							  wave_status_now = FM;//设置现态为FM
					
						//当上一次状态和此时均为AM时
						if(wave_status == AM && wave_status_now == AM)
						{
							//再一次计算ma	
							show_ma();
                            //更新现态
							wave_status = AM;
						}
						//同理
						if(wave_status == FM&& wave_status_now == FM)
						{
							
						  show_mf();
							wave_status = FM;
						}
						
						//说明载波类型发生了变化，而载波频率未变
						if(wave_status == AM && wave_status_now == FM)
						{
                            //切换输出通道
						    GPIO_ResetBits(GPIOC,GPIO_Pin_4);
                            //再次扫频	
							scan_f();
						    wave_judge();
							
						}
					if(wave_status == FM && wave_status_now == AM)	
					{
                            //切换输出通道
							GPIO_ResetBits(GPIOC,GPIO_Pin_4);	
					        scan_f();
						    wave_judge();
					}
						
					
			 }
					
		}
			
			
		
	}	 
}

最后，附上详细过程，有需要的可以下载参考：

2022电赛F题信号调制度测量代码详细-嵌入式文档类资源-CSDN文库

本图文内容来源于网友网络收集整理提供，作为学习参考使用，版权属于原作者。

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2022电赛F题信号调制度测量装置算法分享

一前言

二题目要求

1、任务

2、要求

3、说明

三硬件设计思路

1.题目关键点

2.AM相关知识点

a.ma的计算

b.AM信号解调

3.FM相关知识点

a.FM解调

b.mf和Δfm 的计算

4.硬件搭建思路

四.软件代码详解

1.波形判断的实现

a.ADC采样以及FFT分析

b.计算波峰个数

c.判断波形

2.扫频及频率判断的实现

3.参数计算的实现

a.ma的计算

b.mf和 Δfm的计算

4.自动测频的实现

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