lsm算法误码率分析matlab代码

LSM（Least Squares Method）算法是一种常见的信号处理算法，主要用于解决非线性系统的问题。误码率分析是在数字通信领域中常见的一种分析方法，用于评估数字通信系统的性能。下面是一个基于Matlab的LSM算法误码率分析的代码示例：

%% 初始化参数
M = 4; % 调制阶数
SNR = 0:2:20; % 信噪比范围
ber = zeros(1,length(SNR)); % 误码率

%% 生成调制信号
n = 10000; % 信号长度
data = randi([0 M-1],n,1); % 生成随机调制信号
modData = qammod(data,M); % QAM调制

%% 添加高斯噪声
for i = 1:length(SNR)
    noise = awgn(modData,SNR(i),'measured'); % 添加高斯白噪声
    rxSig = noise; % 接收信号
    
    %% LSM解调
    h = 1; % 系统响应
    y = filter(h,1,rxSig); % 滤波
    y = y((length(h)-1):end); % 去除滤波器延迟
    y = y/max(y); % 归一化
    demodData = qamdemod(y,M); % QAM解调
    
    %% 计算误码率
    [~,ber(i)] = biterr(data,demodData); % 计算误码率
end

%% 画图
semilogy(SNR,ber,'o-');
xlabel('信噪比（dB）');
ylabel('误码率');
title('LSM算法误码率分析');

上述代码中，首先初始化了调制阶数和信噪比范围，然后生成了随机调制信号并进行了QAM调制。接着在每个信噪比下，添加高斯白噪声并进行LSM解调，最后计算误码率并绘制误码率曲线。