用matlab绘制两幅BER图，分别为有噪声和无噪声时，bits_option三种情况的BER

假设你已经计算出了三种bits_option情况下的误码率（有噪声和无噪声），分别存储在变量ber1、ber2、ber3中。你可以使用以下代码片段来绘制两幅BER图：

% 有噪声情况下的BER图
snr = ... % 信噪比数组，长度和ber1、ber2、ber3相同
semilogy(snr, ber1, 'r-', snr, ber2, 'g-', snr, ber3, 'b-')
legend('bits option 1', 'bits option 2', 'bits option 3')
xlabel('SNR (dB)')
ylabel('BER')
title('BER with Noise')

% 无噪声情况下的BER图
semilogy(snr, ber1_nonoise, 'r-', snr, ber2_nonoise, 'g-', snr, ber3_nonoise, 'b-')
legend('bits option 1', 'bits option 2', 'bits option 3')
xlabel('SNR (dB)')
ylabel('BER')
title('BER without Noise')

其中，snr为信噪比数组，长度和ber1、ber2、ber3相同，可以自行设置。semilogy函数用于绘制对数坐标下的曲线，legend函数用于给不同的曲线添加标签，xlabel和ylabel分别用于设置x轴和y轴标签，title用于设置图标题。

相关问题

用matlab绘制两幅BER图，分别为有噪声和无噪声时，bits_option三种情况的BER图

好的，以下是用MATLAB绘制两幅BER图的示例代码。

假设在有噪声和无噪声的情况下，您的系统将进行三种不同的位选项测试。在此示例中，我们将使用一些虚构的数据来演示如何绘制BER图。

% 有噪声和无噪声的BER数据
ber_no_noise = [0.01, 0.008, 0.006];
ber_with_noise = [0.1, 0.08, 0.06];

% 绘制有噪声的BER图
semilogy(1:3, ber_with_noise, 'bo-', 'LineWidth', 2);
hold on;
semilogy(1:3, ber_no_noise, 'rx-', 'LineWidth', 2);
grid on;
xlabel('Bits选项');
ylabel('BER');
legend('有噪声', '无噪声');
title('BER图');

% 绘制无噪声的BER图
figure;
semilogy(1:3, ber_no_noise, 'rx-', 'LineWidth', 2);
grid on;
xlabel('Bits选项');
ylabel('BER');
title('无噪声时的BER图');

这个代码将绘制两幅BER图。第一幅图显示了有噪声和无噪声的情况下，三种不同的位选项的BER情况。第二幅图则只显示了无噪声的情况下的BER情况。

请注意，这只是一个示例代码。您需要根据您的具体情况，修改数据和图形属性，以满足您的需求。

用matlab绘制两幅BER图,分别为有噪声和无噪声时,bits_option三种情况的BER图

这里提供一个绘制AWGN信道下的BPSK调制的BER曲线的示例代码，其中bits_option有三种取值：1000、10000、100000。你可以根据这个代码编写自己的程序来绘制有噪声和无噪声时的BER图。

SNR_dB = 0:1:10; % 信噪比范围
bits_option = [1000,10000,100000]; % 三种不同的数据位数

for j = 1:length(bits_option)
    N = bits_option(j); % 当前数据位数
    err = zeros(1,length(SNR_dB)); % 初始化误码率数组
    for i = 1:length(SNR_dB)
        SNR = 10^(SNR_dB(i)/10); % 将信噪比从dB转换为线性值
        noise_std = sqrt(1/SNR); % 计算噪声标准差
        tx_bits = randi([0,1],1,N); % 生成随机的发送比特
        tx_symbols = 2*tx_bits-1; % BPSK调制
        rx_symbols = tx_symbols + noise_std*randn(1,N); % 加上高斯白噪声
        rx_bits = (rx_symbols > 0); % 二元判决
        err(i) = sum(rx_bits ~= tx_bits)/N; % 计算误码率
    end
    semilogy(SNR_dB, err, 'LineWidth', 2, 'DisplayName', ['Bits = ', num2str(N)]); % 绘制误码率曲线
    hold on;
end

xlabel('SNR (dB)');
ylabel('Bit Error Rate');
title('BPSK Modulation in AWGN Channel');
legend('show');
grid on;

这段代码会绘制出三条BER曲线，分别对应bits_option为1000、10000、100000时的情况。你可以根据自己的需要调整SNR范围和步长，以及其他参数。