### QPSK 调制器 (qpsk_modulator) QPSK（Quadrature Phase Shift Keying）是一种常见的数字调制技术，其中载波信号的相位由输入数据决定。以下是基于 Python 的 `qpsk_modulator()` 函数实现： ```python import numpy as np def qpsk_modulator(bits, fs, fc): """ 实现 QPSK 调制功能。 参数: bits: 输入比特流 (numpy array)，长度应为偶数。 fs: 采样频率 (Hz)。 fc: 载波频率 (Hz)。 返回: modulated_signal: 调制后的信号 (complex numpy array)。 """ if len(bits) % 2 != 0: raise ValueError("输入比特流长度必须为偶数") symbol_rate = fs / 2 # 符号速率等于一半的采样率 t_symbol = 1 / symbol_rate # 单个符号的时间间隔 t = np.arange(0, t_symbol, 1/fs) # 时间向量 symbols_i = [] symbols_q = [] for i in range(0, len(bits), 2): # 将每两个比特映射到 I 和 Q 分支 bit_pair = bits[i:i+2] if np.array_equal(bit_pair, [0, 0]): symbols_i.append(np.sqrt(2)) symbols_q.append(np.sqrt(2)) elif np.array_equal(bit_pair, [0, 1]): symbols_i.append(-np.sqrt(2)) symbols_q.append(np.sqrt(2)) elif np.array_equal(bit_pair, [1, 0]): symbols_i.append(np.sqrt(2)) symbols_q.append(-np.sqrt(2)) elif np.array_equal(bit_pair, [1, 1]): symbols_i.append(-np.sqrt(2)) symbols_q.append(-np.sqrt(2)) carrier_wave_i = np.cos(2 * np.pi * fc * t) # 同相分量载波 carrier_wave_q = np.sin(2 * np.pi * fc * t) # 正交分量载波 modulated_signal = np.zeros(len(t)) + 1j * np.zeros(len(t)) for s in range(len(symbols_i)): modulated_signal += symbols_i[s] * carrier_wave_i + symbols_q[s] * carrier_wave_q return modulated_signal ``` 此代码实现了标准的 QPSK 调制过程[^1]。 --- ### OQAM 调制 (oqam_modulate) OQAM（Offset Quadrature Amplitude Modulation）通常用于多载波通信系统中，其特点是通过交错正交分支来减少频谱泄漏。下面是 `oqam_modulate()` 的一种可能实现方式： ```python def oqam_modulate(data_real, data_imag, prototype_filter, oversampling_factor=4): """ 实现 OQAM 调制功能。 参数: data_real: 输入实部数据序列 (list 或 numpy array)。 data_imag: 输入虚部数据序列 (list 或 numpy array)。 prototype_filter: 原型滤波器系数 (list 或 numpy array)。 oversampling_factor: 过采样因子，默认为 4。 返回: modulated_signal: 调制后的信号 (complex numpy array)。 """ import scipy.signal as signal N = len(data_real) M = len(prototype_filter) L = int(M / 2) # 滤波器半长 upsampled_data_real = np.zeros(N * oversampling_factor, dtype=np.complex_) upsampled_data_imag = np.zeros(N * oversampling_factor, dtype=np.complex_) # 插入数据并交错排列 upsampled_data_real[::oversampling_factor] = data_real upsampled_data_imag[(oversampling_factor // 2)::oversampling_factor] = data_imag filtered_real = signal.lfilter(prototype_filter, 1, upsampled_data_real) filtered_imag = signal.lfilter(prototype_filter, 1, upsampled_data_imag) modulated_signal = filtered_real + 1j * filtered_imag return modulated_signal ``` 该函数利用原型滤波器对输入的数据进行处理，并通过过采样的方法完成 OQAM 调制[^2]。 --- ### 注意事项 上述两段代码分别展示了 QPSK 和 OQAM 的基本原理及其对应的实现逻辑。需要注意的是，在实际应用中，还需要考虑噪声影响、同步机制以及信道特性等因素的影响。 --- ####