【MATLAB源码-第291期】基于matlab的AMI编码解码系统仿真，输出各个节点波形。
操作环境：
MATLAB 2022a
1、算法描述
AMI（Alternate Mark Inversion，交替极性反转）是一种广泛使用的编码方法，尤其是在通信系统中，用于传输二进制数据。AMI编码的特点是在传输过程中，对于0信号使用相同的电平，而对于1信号则交替使用不同的电平。它通过避免长时间的直流分量来提高信号的抗干扰能力，减少了直流漂移的影响，从而使信号的频谱特性更加有利于传输。下面我将系统地介绍AMI编码和解码的过程。
首先，AMI编码是通过对每个输入的二进制比特进行转换而得到的。在AMI编码中，对于输入信号中的每一个“1”，都会对应一个不同的电平，通常是交替的+1和-1；而对于“0”信号，则保持在0电平。例如，如果输入的比特流为 1 0 1 1 0，则经过AMI编码后的信号将会是 +1 0 -1 +1 0。这种编码方式通过确保每个连续的1之间有不同的极性，有效地避免了直流分量的积累。
在通信系统中，AMI编码后的信号通常是通过脉冲信号的方式进行传输的，这些脉冲信号是经过基带处理的。AMI信号通常具有矩形脉冲的形状，并且每个脉冲持续一个码元周期。为了能够适应现代通信系统的要求，AMI编码后的信号往往会进行采样，以适应更高的系统带宽。
在上述代码中，首先是生成了一个随机的二进制码流，作为输入信号。然后，代码通过AMI编码将原始的二进制流转换成交替的极性信号。具体来说，对于二进制流中的每一个“1”，代码生成了一个+1或-1的极性，而“0”则映射为0。这一过程的目的是为了解决直流分量的问题，确保在解码时能够准确地恢复出原始的二进制数据。
一旦完成了AMI编码，接下来的步骤是对信号进行采样，并将采样后的信号用于模拟传输过程。通常在实际的通信系统中，信号需要经过信道传输，而信道可能会引入噪声。在代码中，AMI编码后的信号通过高斯白噪声信道进行传输。为了模拟这种传输过程，代码使用了 awgn 函数，它向信号中添加了一个SNR为20dB的噪声，这样就得到了一个噪声污染后的信号。
在信号通过噪声信道传输之后，我们需要进行解码以恢复出原始的二进制数据。解码过程的关键在于如何从噪声信号中提取出正确的比特值。在代码中，首先使用低通滤波器对接收到的信号进行滤波，以去除高频噪声成分。低通滤波器的设计采用了FIR滤波器，通过设置适当的截止频率（通常为信号的码元速率）来确保信号的低频成分得到保留。
经过滤波后的信号将会有一个平滑的波形，接下来，我们需要进行抽样判决。在AMI编码中，每个比特对应一个符号，我们可以通过检测信号在每个码元的中间时刻的值来判断该符号是0还是1。在代码中，使用了一个阈值判决方法：如果滤波后的信号值大于0，则判定为1；如果信号值小于等于0，则判定为0。这一步的结果是得到一个二进制流，它代表了经过AMI编码后的原始数据。
总体来说，AMI编码的关键在于通过交替极性反转避免直流分量，从而提高信号的抗干扰性。AMI解码过程的关键步骤包括滤波、抽样判决和信号恢复。通过这一过程，通信系统能够在噪声环境中准确地恢复出原始数据，并进行后续的信号处理。
2、仿真结果演示
3、关键代码展示
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4、MATLAB 源码获取
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