用MATLAB仿真pcm编码只需要编码后的一串二进制序列，传输信道用高斯白信道，然后用biterr函数计算误码率，最后画出误码率随信噪比变化曲线

好的，以下是MATLAB仿真PCM编码并计算误码率的代码：

% 设置参数
fs = 1000;         % 采样率
f = 100;           % 信号频率
A = 1;             % 信号幅度
N = 8;             % 量化位数
EbN0dB = 0:2:20;   % 信噪比范围（dB）

% 生成原始信号
t = 0:1/fs:1-1/fs;
x = A*sin(2*pi*f*t);

% 量化
xq = round((x+1)*(2^(N-1)-1));
xq = xq/(2^(N-1)-1)*2-1;

% 编码
d = diff([0, xq]);          % 差分编码
dcode = round((d+1)/2);     % 自适应二进制编码
data = reshape(dcode, 1, []); % 将编码后的数据转换成一维数组

% 传输信道（高斯白噪声信道）
err = zeros(size(EbN0dB));
for i = 1:length(EbN0dB)
    % 加噪声
    snr = 10^(EbN0dB(i)/10);
    sigma = sqrt(1/snr/2);
    noise = sigma*randn(size(data));
    y = data + noise;
    
    % 解码
    dcode_rec = y > 0.5;
    d_rec = cumsum(dcode_rec)*2-1;
    x_rec = d_rec + x(1);
    
    % 计算误码率
    tx = de2bi(round((x+1)/2));
    rx = de2bi(round((x_rec+1)/2));
    err(i) = biterr(tx, rx) / (length(tx) * size(tx, 2));
end

% 绘制误码率随信噪比变化曲线
semilogy(EbN0dB, err, 'o-');
title('PCM Error Rate vs. Eb/N0');
xlabel('Eb/N0 (dB)');
ylabel('Error Rate');
grid on;

在这个代码中，我们将PCM编码后的数据转换成一维数组 `data`，然后在传输信道（高斯白噪声信道）中加入噪声。在解码时，我们使用阈值判决将接收到的数据转换回PCM编码前的差分编码数据，并通过累积求和得到原始信号的解码值。最后，我们将原始信号和解码后的信号转换成二进制序列，并使用 `biterr` 函数计算误码率。