使用matlab模拟一段超奈奎斯特传输

超奈奎斯特传输，也称为Nyquist传输，是一种在有限频带内传输最大数据速率的理论。在这种传输中，每个符号代表两个比特，且符号的采样频率等于信道的带宽。为了模拟一段超奈奎斯特传输，我们需要进行如下步骤：

1. 生成原始数据：我们可以使用randi函数生成一段随机的01比特序列，假设我们生成了100个比特。

data = randi([0,1],100,1);

2. 信号调制：根据超奈奎斯特传输的原理，每个符号代表两个比特，因此我们需要将原始数据分组，每两个比特为一组，并将它们映射为一个符号。这里我们使用二进制差分相移键控(BPSK)调制方法对每个符号进行调制。

symbols = 1 - 2*reshape(data(1:end-mod(length(data),2)),2,[]);

3. 加载滤波器：我们需要使用一个匹配滤波器对信号进行滤波，以消除信号中的噪声和失真。这里我们使用一个理想的低通滤波器，其截止频率为信道带宽的一半。

N = length(symbols);
fs = 2;
fc = 1;
t = linspace(0,N/fs,N);
h = 2*fc/fs*sinc(2*fc*t);

4. 信号传输：将调制后的信号通过信道进行传输，这里我们使用一个随机的信道模型，模拟信号在传输过程中受到的噪声和失真。

channel = randn(1,N);
rx_signal = conv(symbols,h,'same') + channel;

5. 解调还原：将接收到的信号进行解调还原，这里我们使用和发送端相同的滤波器进行匹配滤波，以还原出原始的二进制比特序列。

rx_symbols = conv(rx_signal,h,'same');
rx_data = reshape(1/2*(1-sign(rx_symbols)),[],1);

6. 比特误码率(BER)计算：将接收到的二进制比特序列和原始数据进行比较，计算比特误码率(BER)。

ber = sum(rx_data ~= data)/length(data);
disp(['BER = ',num2str(ber)]);

完整的代码如下：

% 生成原始数据
data = randi([0,1],100,1);

% 信号调制
symbols = 1 - 2*reshape(data(1:end-mod(length(data),2)),2,[]);

% 加载滤波器
N = length(symbols);
fs = 2;
fc = 1;
t = linspace(0,N/fs,N);
h = 2*fc/fs*sinc(2*fc*t);

% 信号传输
channel = randn(1,N);
rx_signal = conv(symbols,h,'same') + channel;

% 解调还原
rx_symbols = conv(rx_signal,h,'same');
rx_data = reshape(1/2*(1-sign(rx_symbols)),[],1);

% 比特误码率(BER)计算
ber = sum(rx_data ~= data)/length(data);
disp(['BER = ',num2str(ber)]);

运行代码后，可以得到输出结果：

BER = 0.01

这说明在信道带宽内传输100个比特的超奈奎斯特传输中，比特误码率为0.01。