写一个基于滤波器组的OFDM代码

以下是一个基于滤波器组的OFDM代码的示例，使用了Python语言和NumPy库：

import numpy as np

# OFDM参数
N = 64  # 子载波数量
cp = 16  # 循环前缀长度
P = 8  # 每个OFDM符号中的导频数量
pilotValue = 3+3j  # 导频值
allCarriers = np.arange(N)  # 所有子载波的频率编号
pilotCarriers = allCarriers[::N//P]  # 导频所在的子载波的频率编号
dataCarriers = np.delete(allCarriers, pilotCarriers)  # 非导频的子载波的频率编号

# 生成随机数据
bits = np.random.binomial(n=1, p=0.5, size=(len(dataCarriers), ))

# 将数据调制为QPSK符号
QPSK = {
    0: -1-1j,
    1: -1+1j,
    2: 1-1j,
    3: 1+1j
}
data = np.array([QPSK[b0*2+b1] for b0, b1 in zip(bits[::2], bits[1::2])])

# 将数据插入所有子载波
x = np.zeros(N, dtype=complex)
x[dataCarriers] = data

# 生成导频序列
pilot = np.zeros(N, dtype=complex)
pilot[pilotCarriers] = pilotValue

# OFDM符号
xt = np.fft.ifft(x)
xt = np.hstack([xt[-cp:], xt])  # 添加循环前缀
xt = np.hstack([pilot, xt])  # 添加导频

# 串行传输
txSig = xt.reshape((-1,))

在这个示例中，我们假设OFDM系统使用64个子载波，其中8个子载波用作导频，其余子载波用于传输数据。为了生成随机数据，我们使用了NumPy库中的binomial函数，该函数可用于生成二元分布（0或1）。在将数据调制为QPSK符号后，我们将数据插入所有子载波。之后，我们生成导频序列，并将其插入到OFDM符号中。最后，我们通过计算IFFT来获得时域信号，并添加循环前缀和导频。在串行传输之前，需要将OFDM符号重新排列为一维数组。