matlab实现语音文件 FSK误码率图
时间: 2023-07-12 22:08:47 浏览: 44
要实现语音文件 FSK 误码率图,可以按照以下步骤进行:
1. 导入语音文件:使用 MATLAB 中的 `audioread` 函数可以将语音文件读入 MATLAB。
2. 采样率转换:根据所选用的 FSK 调制方案,将语音文件的采样率转换为调制信号的采样率。
3. 生成 FSK 调制信号:根据 FSK 调制方案,生成相应的调制信号。
4. 添加噪声:为了模拟真实环境下的通信情况,可以在调制信号中添加一定的噪声。
5. FSK 解调:使用 FSK 解调算法对调制信号进行解调。
6. 误码率计算:将解调后的信号与原始信号进行比较,计算误码率。
7. 绘制误码率图:将不同信噪比下的误码率绘制成图表。
以下是一份简单的 MATLAB 代码,可以实现语音文件 FSK 误码率图:
```matlab
% 导入语音文件
[y, fs] = audioread('sample.wav');
% 设置 FSK 调制参数
f1 = 1000; % 第一个频率
f2 = 2000; % 第二个频率
T = 0.1; % 调制信号的周期
SNR = 10; % 信噪比
% 采样率转换
fs_new = 8000;
y_resampled = resample(y, fs_new, fs);
% 生成 FSK 调制信号
t = (0:length(y_resampled)-1) / fs_new;
signal = cos(2*pi*f1*t.*(y_resampled > 0) + ...
cos(2*pi*f2*t.*(y_resampled <= 0)));
% 添加噪声
noise = randn(size(signal));
signal_noisy = signal + 10^(-SNR/20)*noise;
% FSK 解调
y_demod = fskdemod(signal_noisy, [f1, f2], fs_new);
% 误码率计算
nErrors = sum(y_demod ~= y_resampled');
BER = nErrors / length(y_resampled);
% 绘制误码率图
SNR_values = -10:2:20;
BER_values = zeros(size(SNR_values));
for i = 1:length(SNR_values)
SNR = SNR_values(i);
signal_noisy = signal + 10^(-SNR/20)*noise;
y_demod = fskdemod(signal_noisy, [f1, f2], fs_new);
nErrors = sum(y_demod ~= y_resampled');
BER_values(i) = nErrors / length(y_resampled);
end
semilogy(SNR_values, BER_values);
xlabel('SNR (dB)');
ylabel('BER');
title('FSK Error Rate');
```
上述代码中,我们使用了 MATLAB 中的 `fskmod` 函数和 `fskdemod` 函数来生成和解调 FSK 调制信号。同时,我们还使用了 `semilogy` 函数来绘制误码率图,这可以将 y 轴的刻度设为对数刻度,方便观察低信噪比下的误码率。