使用python写一个bpsk调制的仿真数据
时间: 2024-02-12 08:04:24 浏览: 25
好的,以下是一个简单的 Python 代码,用于生成 BPSK 调制的仿真数据:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成原始数据
N = 1000
data = np.random.randint(0, 2, N)
# 生成调制信号
fc = 10
t = np.arange(N)
carrier = np.sin(2 * np.pi * fc * t)
# BPSK 调制
modulated = np.where(data == 1, carrier, -carrier)
# 加入高斯噪声
SNR = 10
noise = np.random.normal(0, np.sqrt(0.5 / SNR), N)
received = modulated + noise
# 解调
demodulated = np.where(received > 0, 1, 0)
# 绘制原始数据和解调后的数据
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(data)
plt.title('Original Data')
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(demodulated)
plt.title('Demodulated Data')
plt.show()
```
代码中,首先生成了 1000 个随机的二进制数据,然后生成了一个频率为 10Hz 的正弦波作为调制信号。接着利用 BPSK 调制将数据和调制信号相乘,得到调制后的信号。为了模拟实际情况,代码还加入了高斯噪声,并将信噪比设置为 10dB。最后通过比较接收到的信号和 0 的大小来解调数据,并绘制了原始数据和解调后的数据的图像。