matlab仿真双极性不归零码通过高斯白噪声信道后的误码率性能，画出误码率曲线。

双极性不归零码 (Bipolar Non-Return-to-Zero, BNZ) 是一种常用的数字通信编码方式，通过在发送端将二进制数据序列转换为具有正负电平的电信号，并在接收端对电信号进行解码来实现信息传输。下面是基于 Matlab 的 BNZ 误码率仿真代码，以及绘制误码率曲线的示例：

%% 生成随机二进制数据序列
N = 1e4;
data = randi([0,1],1,N);

%% 将二进制数据转换为双极性不归零码
bnz = 2*data-1;

%% 仿真高斯白噪声信道
EbN0dB = 0:2:10; % 不同信噪比
BER_sim = zeros(1,length(EbN0dB)); % 存储不同信噪比下的误码率
for i = 1:length(EbN0dB)
    % 计算每个信噪比下的噪声方差
    EbN0 = 10^(EbN0dB(i)/10);
    N0 = 1/EbN0;
    sigma = sqrt(N0/2);
    
    % 通过高斯白噪声信道传输信号
    noise = sigma*randn(1,N);
    bnz_channel = bnz + noise;
    
    % 将接收到的信号解码为二进制数据
    bnz_decode = bnz_channel>=0;
    
    % 计算误码率
    BER_sim(i) = sum(abs(bnz_decode-data))/N;
end

%% 绘制误码率曲线
EbN0_lin = 10.^(EbN0dB/10);
BER_theo = qfunc(sqrt(2*EbN0_lin)); % 理论误码率
semilogy(EbN0dB,BER_theo,'b.-');
hold on;
semilogy(EbN0dB,BER_sim,'ro-');
grid on;
xlabel('Eb/N0 (dB)');
ylabel('BER');
legend('理论误码率','仿真误码率');

上述代码中，首先生成长度为 N 的随机二进制数据序列，然后将其转换为双极性不归零码。接着，通过循环遍历不同的信噪比，使用高斯白噪声信道对双极性不归零码进行传输，并在接收端将接收到的信号解码为二进制数据。最后，计算每个信噪比下的误码率，并绘制误码率曲线。

需要注意的是，上述代码中的误码率计算方法是简单的比特错误率计算方法。在实际应用中，通常还需要考虑误比特率等更加细致的性能指标。同时，为了提高仿真精度，可能还需要增加样本数量和重复实验次数等参数。