Speech/Voice recognition/combine

Development Platform:

Matlab

c4_qamdemo.m：Code Content

							levelx=input('Number of D Levels> ');
levely=input('Number of Q Levels> ');
m=input('Number of symbols> ');
n=input('Number of samples per symbol> ');
bw=input('Filter bandwidth,0<bw<1 > ');%
%
[xd,xq]=qam(levelx,levely,m,n);
%
[b,a]=butter(6,bw);%determine filter coefficients
yd=filter(b,a,xd);%filter direct coefficient
yq=filter(b,a,xq);%filter quadrature coefficient
%
subplot(2,2,1)%first pane
plot(xd,xq,'o')%unfiltered scatterplot
a=1.4;
maxd=max(xd);maxq=max(xq);
mind=min(xd);minq=min(xq);
axis([a*mind a*maxd a*minq a*maxq])
axis equal
xlabel('xd');ylabel('xq');
%
subplot(2,2,2)%second pane
plot(yd,yq)%filtered scatterplot
axis equal
xlabel('xd');ylabel('xq');
%
sym=30;%number of symbols in time plot
nsym=(0:sym*n)/n;%x axis vector for time plots
subplot(2,2,3)%third pane
plot(nsym(1:sym*n),yd(1:sym*n))%filterd direct component
xlabel('symbol index');
ylabel('xd');
%
subplot(2,2,4)%fourth pane
plot(nsym(1:sym*n),yd(1:sym*n))%filterd quadrature component
xlabel('symbol index');
ylabel('xq');
%end of script file

						