調變技術 (Modulation)
調變 (Modulation)：通訊設備的發射端將「低頻訊號 (聲音)」處理成「高頻訊號 (電磁波)」之後，再傳送出去的過程，稱為「調變」。
解調 (Demodulation)：通訊設備的接收端將「高頻訊號 (電磁波)」接收了之後，再還原成「低頻訊號 (聲音)」的過程，稱為「解調」。
ASK (Amplitude Shift Keying)
振幅位移鍵送 ASK，使電磁波跟隨數位訊號的「振幅大小」變化，載著數位訊號一起發射出去。當電磁波振幅大時，代表 1；振幅小時，代表 0。ASK 的技術最簡單，抗雜訊能力最差，較少使用在無線通訊上，而多使用在光纖通訊。
FSK (Frequency Shift Keying)
頻率位移鍵送 FSK，使電磁波跟隨數位訊號的「頻率高低」變化，載著數位訊號一起發射出去。當電磁波頻率高時，代表 1；頻率低時，代表 0。FSK 在頻率改變的瞬間可能使電磁波不連續，造成頻譜的特性變差。技術複雜，但抗雜訊能力比 ASK 好，錯誤率低，可使用在無線通訊上。
PSK (Phase Shift Keying)
相位位移鍵送 PSK，使電磁波跟隨數位訊號的「波形不同」變化，載著數位訊號一起發射出去。當電磁波相位為 180°（先下後上振動）時，代表 1；相位為 0°（先上後下振動）時，代表 0。技術最複雜，但抗雜訊能力最好，因此較常用在無線通訊上，例如無線網路。
Tkinter 介面： 用於接收 10-bit 的二進制輸入。
Matplotlib 邏輯： 根據輸入的 10-bit 數據，生成 ASK、FSK、PSK 的波形數據。
Tkinter 整合： 將 Matplotlib 圖表嵌入到 Tkinter 視窗中。
(使用 Matplotlib 整合至 Tkinter)
import tkinter as tk
from tkinter import ttk, messagebox
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg
# --- 核心邏輯：波形生成函式 ---
def generate_modulation_signals(data_bits, fc=10, fs=1000):
"""
根據輸入的二進制數據，生成 ASK, FSK, PSK 訊號。
fc: 載波頻率 (Carrier Frequency)
fs: 採樣頻率 (Sampling Frequency)
"""
# 計算總時間長度 (假設每個 bit 持續 1 秒)
T_bit = 1
T_total = len(data_bits) * T_bit
# 創建時間軸
time = np.linspace(0, T_total, int(fs * T_total), endpoint=False)
# 初始化訊號
ask_signal = np.zeros_like(time)
fsk_signal = np.zeros_like(time)
psk_signal = np.zeros_like(time)
# 載波 (Carrier)
carrier = np.cos(2 * np.pi * fc * time)
# 循環處理每個 bit
for i, bit in enumerate(data_bits):
t_start = i * T_bit
t_end = (i + 1) * T_bit
# 找出當前 bit 區間的索引
idx = (time >= t_start) & (time < t_end)
# 1. ASK (Amplitude Shift Keying)
# '1' = 載波振幅 A1 (設為 1.0)
# '0' = 載波振幅 A0 (設為 0.2, 避免完全為零，以便觀察)
amplitude = 1.0 if bit == '1' else 0.2
ask_signal[idx] = amplitude * np.cos(2 * np.pi * fc * time[idx])
# 2. FSK (Frequency Shift Keying)
# '1' = 頻率 f1 (設為 1.5 * fc)
# '0' = 頻率 f0 (設為 0.5 * fc)
freq = 1.5 * fc if bit == '1' else 0.5 * fc
fsk_signal[idx] = np.cos(2 * np.pi * freq * time[idx])
# 3. PSK (Phase Shift Keying)
# '1' = 相位 φ1 (設為 0)
# '0' = 相位 φ0 (設為 pi/2, 即 90度相移，與圖片中180度相移略有不同，但能清楚顯示相位變化)
phase = 0 if bit == '1' else np.pi # 180度相移 (π)
psk_signal[idx] = np.cos(2 * np.pi * fc * time[idx] + phase)
# 模擬基頻訊號 (Baseband)
baseband = np.zeros_like(time)
for i, bit in enumerate(data_bits):
t_start = i * T_bit
t_end = (i + 1) * T_bit
idx = (time >= t_start) & (time < t_end)
baseband[idx] = 1.0 if bit == '1' else 0.0
return time, baseband, carrier, ask_signal, fsk_signal, psk_signal, T_total
# --- Tkinter 應用程式類 ---
class ModulationApp:
def __init__(self, master):
self.master = master
master.title("數位調變波形產生器")
# 設定 Tkinter 介面
main_frame = ttk.Frame(master, padding="10")
main_frame.pack(fill='both', expand=True)
input_frame = ttk.LabelFrame(main_frame, text="輸入 (10-bit 二進制)", padding="10")
input_frame.pack(fill='x', pady=5)
ttk.Label(input_frame, text="請輸入 10 個二進制位元 (例如: 1010101010):").pack(side='left', padx=10)
self.bit_input = ttk.Entry(input_frame, width=15)
self.bit_input.pack(side='left', padx=10)
self.bit_input.insert(0, "1010111001") # 預設值
ttk.Button(input_frame, text="產生波形", command=self.plot_signals).pack(side='left')
# Matplotlib 繪圖區域
self.fig, self.axs = plt.subplots(5, 1, sharex=True, figsize=(10, 8))
self.fig.tight_layout(pad=3.0) # 調整佈局
self.canvas = FigureCanvasTkAgg(self.fig, master=main_frame)
self.canvas_widget = self.canvas.get_tk_widget()
self.canvas_widget.pack(fill='both', expand=True, pady=10)
# 初始繪圖
self.plot_signals(initial=True)
def plot_signals(self, initial=False):
"""
根據輸入繪製 ASK, FSK, PSK 波形。
"""
data_str = self.bit_input.get().strip()
if initial:
# 初始時使用預設值
data_str = "1010111001"
if len(data_str) != 10 or not all(c in '01' for c in data_str):
messagebox.showerror("輸入錯誤", "請輸入剛好 10 個二進制位元 (0 或 1)。")
return
data_bits = list(data_str)
# 1. 生成數據
time, baseband, carrier, ask_signal, fsk_signal, psk_signal, T_total = \
generate_modulation_signals(data_bits)
# 2. 清除舊圖表
for ax in self.axs:
ax.clear()
# 3. 繪製
titles = ["(a) BASEBAND", "(b) CARRIER", "(c) ASK", "(d) FSK", "(e) PSK"]
signals = [baseband, carrier, ask_signal, fsk_signal, psk_signal]
for i, ax in enumerate(self.axs):
ax.plot(time, signals[i])
ax.set_title(titles[i], loc='left', fontsize=12)
ax.set_yticks([]) # 隱藏 Y 軸標籤
ax.set_xlim(0, T_total)
ax.grid(True, linestyle='--', alpha=0.6)
# 特別處理基頻訊號，使其看起來更像方波
if i == 0:
ax.step(time, signals[i], where='post')
ax.set_ylim(-0.2, 1.2) # 調整 y 軸範圍以顯示 0 和 1
# 標記 1 和 0
for bit_idx, bit in enumerate(data_bits):
ax.text(bit_idx + 0.5, 0.5, bit, fontsize=18, ha='center', va='center', color='red')
# 設置底部 X 軸標籤
self.axs[-1].set_xlabel("Time (sec)")
# 4. 更新 Canvas
self.canvas.draw()
# --- 執行主程式 ---
if __name__ == "__main__":
root = tk.Tk()
app = ModulationApp(root)
root.mainloop()
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