用matlab写一个不同子载波个数的OFDM信号的功率谱密度的函数
时间: 2024-03-18 21:38:55 浏览: 21
以下是一个用MATLAB编写的不同子载波个数的OFDM信号功率谱密度的函数:
```matlab
function [psd, f] = ofdm_psd(N, M, Fs, cp_len, snr_db)
% 计算不同子载波个数的OFDM信号功率谱密度
% N: 子载波个数
% M: 星座大小,例如 QPSK 为 4,16-QAM 为 16,64-QAM 为 64
% Fs: 采样率
% cp_len: 循环前缀长度
% snr_db: 信噪比,单位为 dB
% 生成OFDM信号
data = randi([0 M-1], N, 1); % 产生随机数据
ofdm = ifft(data); % IFFT变换
ofdm_cp = [ofdm(N-cp_len+1:N); ofdm]; % 加入循环前缀
tx_signal = reshape(ofdm_cp, [], 1); % 转换为列向量
% 信道模型
signal_power = mean(abs(tx_signal).^2);
noise_power = signal_power / (10^(snr_db/10));
noise = sqrt(noise_power/2) * (randn(length(tx_signal),1) + 1i*randn(length(tx_signal),1));
rx_signal = tx_signal + noise;
% 计算功率谱密度
[psd, f] = pwelch(rx_signal, [], [], [], Fs);
end
```
这个函数的输入参数为子载波个数N、星座大小M、采样率Fs、循环前缀长度cp_len、信噪比snr_db。函数首先生成OFDM信号,然后加入高斯噪声,并使用pwelch函数计算功率谱密度。函数返回功率谱密度psd和频率向量f。
你可以使用该函数计算不同子载波个数的OFDM信号的功率谱密度。例如,你可以调用该函数,如下:
```matlab
N = 64;
M = 16;
Fs = 1000;
cp_len = 16;
snr_db = 20;
[psd, f] = ofdm_psd(N, M, Fs, cp_len, snr_db);
plot(f, 10*log10(psd));
xlabel('Frequency');
ylabel('PSD (dB/Hz)');
title(['OFDM PSD (N=', num2str(N), ', M=', num2str(M), ', SNR=', num2str(snr_db), 'dB)']);
```
这将计算64个子载波、16-QAM星座、1000 Hz采样率、16个循环前缀长度和20 dB信噪比的OFDM信号的功率谱密度,并绘制其图形。