matlab仿真双极性不归零码通过高斯白噪声信道后的误码率性能，并且画出误码率曲线

首先，双极性不归零码（Bipolar Non-Return-to-Zero，Bipolar NRZ）是一种数字信号编码方式，其中1位被编码为正脉冲，0位被编码为负脉冲。高斯白噪声信道是一种常见的信道模型，它在传输过程中会引入随机的噪声干扰。

为了仿真Bipolar NRZ通过高斯白噪声信道后的误码率性能，我们需要进行以下步骤：

1.生成Bipolar NRZ信号序列。

2.生成高斯白噪声信号序列。

3.将Bipolar NRZ信号序列和高斯白噪声信号序列相加，得到受噪声干扰的信号序列。

4.对受噪声干扰的信号序列进行解调，得到解调后的信号序列。

5.比较解调后的信号序列和原始的Bipolar NRZ信号序列，计算误码率。

下面是一个MATLAB代码示例：

% 生成Bipolar NRZ信号序列
n = 10000; % 信号长度
data = randi([0 1], 1, n); % 生成随机的0和1的序列
bipolar_data = 2*data-1; % 将0和1映射为-1和1

% 生成高斯白噪声信号序列
EbN0_dB = 10; % 信噪比（dB）
EbN0 = 10^(EbN0_dB/10);
sigma = sqrt(1/(2*EbN0)); % 噪声标准差
noise = sigma*randn(1, n); % 生成高斯白噪声信号

% 受噪声干扰的信号序列
received_signal = bipolar_data + noise;

% 解调得到解调后的信号序列
demodulated_signal = received_signal > 0;

% 计算误码率
error_bits = sum(demodulated_signal ~= data);
BER = error_bits/n;

% 画出误码率曲线
EbN0_dB = -5:2:15; % 信噪比范围
BER = zeros(size(EbN0_dB)); % 误码率
for i = 1:length(EbN0_dB)
    EbN0 = 10^(EbN0_dB(i)/10);
    sigma = sqrt(1/(2*EbN0));
    noise = sigma*randn(1, n);
    received_signal = bipolar_data + noise;
    demodulated_signal = received_signal > 0;
    error_bits = sum(demodulated_signal ~= data);
    BER(i) = error_bits/n;
end
semilogy(EbN0_dB, BER, 'o-');
xlabel('Eb/N0 (dB)');
ylabel('BER');
title('Bipolar NRZ through Gaussian white noise channel');

运行以上代码，即可得到Bipolar NRZ通过高斯白噪声信道后的误码率曲线。