function?BitSynch=BSextract（signal_demodfs）
%該函數輸入宗量中，signal_demod是數字基帶信號經過調制、傳輸、解調后的信號，為雙極性，假設每個碼元長度為1，fs為每個碼元的抽樣次數也即抽樣頻率%
%輸出宗量為位同步脈沖信號%
%位同步信號提取的流程為:
%過零檢測%
%微分%
%整流%
%帶通濾波%
%整形，過零檢測%


N?=?length（signal_demod）*fs;??%采樣點數
w?=?（0:（N-1））*fs*2*pi/N;??????%FFT結果中各點的頻率

T?=?（0:（N-1））/fs;

%根據抽樣次數，把原碼元序列擴展?
for?i=1:length（signal_demod）???
????if?signal_demod（i）==1
????????for?j=1:fs
???????????signal（（i-1）*fs+j）=1;
???????end
???elseif?signal_demod（i）==-1
????????for?j=1:fs
?????????signal（（i-1）*fs+j）=-1;
???????end
???else
???????for?j=1:fs
???????????signal（（i-1）*fs+j）=0;
???????end
???end
end???????

%歸零
signal_zcd?=?zcd（signal）;
figure
subplot（411）
plot（Tsignal_zcd）
title（‘解調信號過零檢測‘）
%微分
signal_diff?=?mydiff（signal_zcd）;
subplot（412）
plot（Tsignal_diff）
title（‘微分‘）
%整流
signal_rectified?=?abs（signal_diff）;
subplot（413）
plot（Tsignal_rectified）
title（‘整流‘）
%帶通
%fft處理實際上是傅里葉變換的一種算法，他算出的結果是以頻率作為橫軸，Y軸是幅值情況，因此FFT算出的圖像稱為幅頻特性圖；Y軸數值取模方即得功率譜。
%fft濾波的是這樣操作的，首先對原信號進行FFT變換，得到頻域的幅值函數，然后再確定需要的頻段，將函數中不需要的頻率段幅值置零；然后進行逆傅里葉變換，即得到濾波后的圖像。
signal_fft?=?fft（signal_rectified）;?
wl?=?2*pi*0.8;?wh?=?2*pi*1.2;??%設置上下限截止頻率，提取位同步信號分量
signal_bf?=?band_filter（signal_fftwlwhw）;
codeclock?=?ifft（signal_bf）;?
codeclock?=?real（codeclock）;
subplot（414）