clear all; M = 4; % QPSK调制方式 k = log2(M); % 每个符号的比特数 snr_dB = 0:10; % 信噪比范围 numBitErrs = zeros(1,length(snr_dB)); % 初始化误码率 numSymErrs = zeros(1,length(snr_dB)); for i = 1:length(snr_dB) snr = 10^(snr_dB(i)/10); % 把信噪比从dB转换成线性值 sim('xuezheng28') end % 绘制误码率曲线 semilogy(snr_dB,'-o'); xlabel('信噪比(dB)'); ylabel('误码率'); grid on;

这是一段MATLAB代码，用于模拟QPSK调制在不同信噪比下的误码率表现，并绘制误码率曲线。其中，M = 4表示采用QPSK调制方式，k = log2(M)表示每个符号有2个比特，snr_dB定义了信噪比范围，sim('xuezheng28')表示运行名为xuezheng28的Simulink模型。最后用semilogy函数绘制误码率曲线，横轴为信噪比，纵轴为误码率。

相关问题

请写出完成BPSK和QPSK调制在AWGN信道下的SNR-BER误码率性能评估的matlab代码

以下是BPSK和QPSK调制在AWGN信道下的SNR-BER误码率性能评估的matlab代码：

% BPSK和QPSK调制在AWGN信道下的SNR-BER误码率性能评估

% 清空环境变量和命令窗口
clc;
clear;

% 设置参数
M = 2; % 调制阶数
k = log2(M); % 每个符号的比特数
EbNoVec = (0:10); % 信噪比范围
numBits = 1e6; % 发送的总比特数
numSym = numBits/k; % 发送的总符号数
m = 1; % 码元时间长度

% 初始化误码率向量
berVec = zeros(size(EbNoVec));

% 生成BPSK调制器和QPSK调制器
bpskMod = comm.BPSKModulator;
qpskMod = comm.QPSKModulator;

% 生成AWGN信道
awgnChan = comm.AWGNChannel('NoiseMethod', 'Signal to noise ratio (SNR)');

for i = 1:length(EbNoVec)
    % 计算信噪比
    EbNo = EbNoVec(i);
    snr = EbNo + 10*log10(k) - 10*log10(m);
    
    % 设置AWGN信道的信噪比
    awgnChan.SNR = snr;
    
    % 生成随机比特流
    dataIn = randi([0 1], numBits, 1);
    
    % BPSK调制
    bpskTx = bpskMod(dataIn);
    
    % QPSK调制
    qpskTx = qpskMod(dataIn);
    
    % 传输信号通过AWGN信道
    bpskRx = awgnChan(bpskTx);
    qpskRx = awgnChan(qpskTx);
    
    % BPSK解调
    bpskDemod = comm.BPSKDemodulator;
    dataOut = bpskDemod(bpskRx);

    % 计算误码率
    [~, berVec(i)] = biterr(dataIn, dataOut);
    
    % QPSK解调
    qpskDemod = comm.QPSKDemodulator;
    dataOut = qpskDemod(qpskRx);

    % 计算误码率
    [~, berVec(i)] = biterr(dataIn, dataOut);
end

% 绘制误码率-信噪比曲线
semilogy(EbNoVec, berVec, 'b.-');
grid on;
xlabel('Eb/No (dB)');
ylabel('BER');
title('BPSK and QPSK Modulation in AWGN');
legend('BPSK', 'QPSK');

利用m文件实现QPSK仿真的误码率波形图

以下是一个简单的 QPSK 信号的 MATLAB 仿真代码，可以用于生成不同信噪比下的误码率曲线：

clear all;
M = 4; % QPSK调制方式
k = log2(M); % 每个符号的比特数
snr_dB = 0:1:10; % 信噪比范围
numBitErrs = zeros(1,length(snr_dB)); % 初始化误码率
numSymErrs = zeros(1,length(snr_dB));
for i = 1:length(snr_dB)
    snr = 10^(snr_dB(i)/10); % 把信噪比从dB转换成线性值
    noise_var = 1/snr; % 计算噪声方差
    numBits = 1e6; % 模拟传输的比特数
    tx_data = randi([0 1],1,numBits); % 生成随机的比特流
    tx_syms = bi2de(reshape(tx_data,k,length(tx_data)/k).','left-msb')+1; % 把比特流分组并转换成整数
    tx_mod = qammod(tx_syms,M); % 进行QPSK调制
    rx_sig = tx_mod + sqrt(noise_var/2)*(randn(1,numBits/k)+1i*randn(1,numBits/k)); % 加入高斯噪声
    rx_demod = qamdemod(rx_sig,M); % 进行QPSK解调
    rx_data = de2bi(rx_demod-1,k,'left-msb').'; % 把整数转换成比特流
    rx_data = rx_data(:).'; % 把比特流转换成一维行向量
    [numBitErrs(i),numSymErrs(i)] = biterr(tx_data,rx_data); % 计算误比特率和误符号率
end
% 绘制误码率曲线
semilogy(snr_dB,numBitErrs/numBits,'-o');
xlabel('信噪比(dB)');
ylabel('误码率');
grid on;

在上述代码中，我们使用 `qammod` 函数进行 QPSK 调制，使用 `qamdemod` 函数进行解调。通过循环遍历不同信噪比的情况，计算误码率并最终绘制误码率曲线。