CPFSKのスペクトラムを見る

CPFSKのスペクトラムを見る。

まず、「numpyでCPFSK再び」に記載の条件

周波数偏移=1MHz

シンボルレート=1MSym/s

で

pythonコードはASKの時とほぼ同じ（ファイル名だけが違う）。

1. # 変数クリア
2. from IPython import get_ipython
3. get_ipython().magic('reset -sf')
4.  
5. import matplotlib.pyplot as plt
6. import numpy as np
7. import scipy.signal as signal
8.  
9. # よく使う変数
10. pi=np.pi
11. deg2rad=pi/180.0
12. twopi=2*pi
13.  
14. # 設定
15. f_carrier=433.92e6            # 搬送波周波数 in Hz
16. f_sym=1e6                 # シンボルレート in Hz
17. f_samp_simulation=f_carrier*10     # 計算のサンプリングレート in Hz
18.  
19. # 後で使う変数
20. t_sym=1/f_sym
21. t_samp_simulation=1/f_samp_simulation
22. omega_carrier=twopi*f_carrier
23.  
24. # 生成して保存しておいた波形を読み出し
25. t=np.load('output/fsk_o_t.npy')
26. amp_t=np.load('output/fsk_o_amp_t.npy')
27. number_of_samples=t.size
28.  
29. amp_f=np.fft.fft(amp_t)/(number_of_samples/2)
30. #amp_f=np.abs(amp_f)
31. amp_f=20*np.log10(np.abs(amp_f))
32. freq=np.fft.fftfreq(number_of_samples,t_samp_simulation)
33.  
34. # プロット
35. fig=plt.figure()
36. fig.add_subplot(2,1,1)
37. plt.plot(freq[0:int(number_of_samples/2)]/1e6,amp_f[0:int(number_of_samples/2)])
38. plt.xlim(f_carrier*0.995/1e6,f_carrier*1.005/1e6)
39. plt.ylim(-50,0)

占有帯域幅が広い（多分）。

調べてみると、

変調指数m＝|f1－f2|T=0.5

が、検波効率が良くて、最も小さい変調指数となり、（最もではないが、）狭い占有帯域幅となるらしい。

で、それをMSKという。