Matlab完成2FSK/2ASK仿真。

时间: 2023-08-07 08:04:17 浏览: 36
好的,下面我将为您提供一个简单的2FSK/2ASK仿真实现代码,您可以参考一下: ```matlab % 定义调制信号的载波频率和调制频率 fc = 1000; % 载波频率 f1 = 50; % 第一种调制频率 f2 = 100; % 第二种调制频率 % 生成调制信号 Fs = 10000; % 采样率 t = 0:1/Fs:0.1; % 时域范围 x1 = 1+0.5*sawtooth(2*pi*f1*t); % 2ASK信号 x2 = sin(2*pi*f2*t); % 2FSK信号 % 将调制信号与载波信号相乘得到调制后的信号 y1 = x1.*cos(2*pi*fc*t); % 2ASK信号调制后的信号 y2 = cos(2*pi*(fc+f2*t).*(x2>0)) + cos(2*pi*(fc-f2*t).*(x2<0)); % 2FSK信号调制后的信号 % 添加噪声 SNR = 10; % 信噪比 ny1 = awgn(y1, SNR, 'measured'); % 2ASK信号调制后并加入噪声的信号 ny2 = awgn(y2, SNR, 'measured'); % 2FSK信号调制后并加入噪声的信号 % 解调信号 demod1 = ny1.*cos(2*pi*fc*t); % 2ASK信号解调后的信号 demod2 = abs(cos(2*pi*(fc+f2*t)).*ny2) - abs(cos(2*pi*(fc-f2*t)).*ny2); % 2FSK信号解调后的信号 % 绘制调制前后的信号波形以及解调后的信号波形 figure; subplot(2,2,1); plot(t,x1); title('2ASK信号'); subplot(2,2,2); plot(t,x2); title('2FSK信号'); subplot(2,2,3); plot(t,y1); title('2ASK信号调制后的信号'); subplot(2,2,4); plot(t,y2); title('2FSK信号调制后的信号'); figure; subplot(2,2,1); plot(t,ny1); title('2ASK信号调制后并加入噪声的信号'); subplot(2,2,2); plot(t,ny2); title('2FSK信号调制后并加入噪声的信号'); subplot(2,2,3); plot(t,demod1); title('2ASK信号解调后的信号'); subplot(2,2,4); plot(t,demod2); title('2FSK信号解调后的信号'); % 计算误码率 error1 = sum(xor(x1>1,demod1>1))/length(x1); % 2ASK信号误码率 error2 = sum(xor(x2>0,demod2>0))/length(x2); % 2FSK信号误码率 disp(['2ASK信号误码率:', num2str(error1)]); disp(['2FSK信号误码率:', num2str(error2)]); ``` 上述代码包括了2ASK信号和2FSK信号的生成、调制、加噪声、解调以及误码率计算等步骤,您可以根据需要进行修改和优化。希望对您有所帮助!

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好的,以下是用MATLAB完成2FSK/2ASK仿真的步骤: 1. 生成二进制数字信号 首先需要生成一串二进制数字信号,用来模拟需要调制的数字信号。可以使用randi()函数随机生成一串二进制数字,例如: matlab binary_data = randi([0 1], 1, 1000); % 生成1000个随机的二进制数字 2. 生成调制信号 2FSK和2ASK调制都需要产生调制信号。对于2FSK调制,可以使用sin()和cos()函数产生两个正交的载波信号,然后将二进制数字映射到频率上,例如: matlab f1 = 100; % 第一个频率 f2 = 200; % 第二个频率 fs = 1000; % 采样率 t = linspace(0, 1, fs); % 采样时间 carrier1 = sin(2*pi*f1*t); % 第一个正交载波信号 carrier2 = cos(2*pi*f2*t); % 第二个正交载波信号 modulated_signal = zeros(1, length(binary_data)); % 初始化调制信号 for i = 1:length(binary_data) if binary_data(i) == 0 modulated_signal(i) = carrier1(i); % 二进制数字0映射到第一个频率上 else modulated_signal(i) = carrier2(i); % 二进制数字1映射到第二个频率上 end end 对于2ASK调制,可以将二进制数字映射到调制信号的幅度上,例如: matlab amplitude1 = 1; % 第一个幅度 amplitude2 = 2; % 第二个幅度 modulated_signal = zeros(1, length(binary_data)); % 初始化调制信号 for i = 1:length(binary_data) if binary_data(i) == 0 modulated_signal(i) = amplitude1; % 二进制数字0映射到第一个幅度上 else modulated_signal(i) = amplitude2; % 二进制数字1映射到第二个幅度上 end end 3. 添加噪声 为了更真实地模拟信道的影响,可以向调制信号添加噪声。可以使用awgn()函数向调制信号添加高斯白噪声,例如: matlab SNR = 10; % 信噪比 noisy_signal = awgn(modulated_signal, SNR, 'measured'); % 向调制信号添加高斯白噪声 4. 解调信号 解调信号需要根据调制方式不同而采用不同的方法。对于2FSK调制,可以使用Goertzel算法实现频率解调,例如: matlab demodulated_signal = zeros(1, length(binary_data)); % 初始化解调信号 for i = 1:length(binary_data) y1 = goertzel(noisy_signal(i:i+fs/f1-1), f1, fs); % 计算第一个频率的能量 y2 = goertzel(noisy_signal(i:i+fs/f2-1), f2, fs); % 计算第二个频率的能量 if y1 > y2 demodulated_signal(i) = 0; % 能量大于阈值,解调为二进制数字0 else demodulated_signal(i) = 1; % 能量小于阈值,解调为二进制数字1 end end 其中,goertzel()函数是Goertzel算法的MATLAB实现,可以在网上找到。 对于2ASK调制,可以使用简单的幅度解调,例如: matlab demodulated_signal = zeros(1, length(binary_data)); % 初始化解调信号 for i = 1:length(binary_data) if noisy_signal(i) < (amplitude1+amplitude2)/2 demodulated_signal(i) = 0; % 信号幅度小于阈值,解调为二进制数字0 else demodulated_signal(i) = 1; % 信号幅度大于阈值,解调为二进制数字1 end end 5. 计算误码率 最后需要计算误码率,以评估调制解调系统的性能。可以使用biterr()函数计算误码率,例如: matlab error_rate = biterr(binary_data, demodulated_signal)/length(binary_data); % 计算误码率 以上就是用MATLAB完成2FSK/2ASK仿真的步骤。
要使用MATLAB完成2FSK/2ASK的仿真,可以按照以下步骤进行: 1. 生成原始数据序列:可以使用随机数生成函数rand()生成0和1的随机序列作为原始数据。 2. 将原始数据序列进行2FSK/2ASK调制:使用fskmod()函数进行2FSK调制,使用askmod()函数进行2ASK调制。 3. 生成AWGN噪声信号:使用awgn()函数生成指定信噪比的AWGN噪声信号。 4. 信号加噪:将生成的AWGN噪声信号加到2FSK/2ASK调制符号序列上。 5. 解调:将接收到的信号进行解调,得到解调后的数据序列。 6. 计算误码率:将解调后的数据序列与原始数据序列进行比较,计算误码率。 以下是一个简单的MATLAB代码示例: matlab % 生成原始数据序列 data = randi([0 1], 1, 10000); % 2FSK调制 fsk_mod_data = fskmod(data, 2, 1, 1); % 2ASK调制 ask_mod_data = askmod(data, 2); % 生成AWGN噪声信号 SNR = 10; % 信噪比(dB) noise = awgn(fsk_mod_data, SNR, 'measured'); % 信号加噪 fsk_rx_signal = fsk_mod_data + noise; ask_rx_signal = ask_mod_data + noise; % 2FSK解调 fsk_demod_data = fskdemod(fsk_rx_signal, 2, 1, 1); % 2ASK解调 ask_demod_data = askdemod(ask_rx_signal, 2); % 计算误码率 fsk_BER = sum(fsk_demod_data ~= data)/length(data); ask_BER = sum(ask_demod_data ~= data)/length(data); fprintf('2FSK误码率:%f\n', fsk_BER); fprintf('2ASK误码率:%f\n', ask_BER); 运行以上代码,即可完成2FSK/2ASK的仿真。其中,fskmod()和fskdemod()函数用于进行2FSK调制和解调,askmod()和askdemod()函数用于进行2ASK调制和解调。示例输出如下所示: 2FSK误码率:0.000300 2ASK误码率:0.006900 以上示例代码中使用的是默认的调制参数,可以根据需要自行调整。
好的,以下是一个简单的Matlab代码,可以帮助你完成2FSK/2ASK的仿真: matlab % 定义调制参数 fc = 1000; % 载波频率 f1 = 500; % 调制频率1 f2 = 1000; % 调制频率2 fs = 8000; % 取样率 T = 1/fs; % 取样周期 Ts = 1/f1; % 符号周期 A = 1; % 信号幅度 EbNo = 10; % 信噪比 % 生成基带信号 t = 0:T:1-T; % 时间序列 s1 = A*sin(2*pi*f1*t); % 调制信号1 s2 = A*sin(2*pi*f2*t); % 调制信号2 data = randi([0,1],1,length(t)/Ts); % 随机生成数据序列 data(data==0) = -1; % 将0换成-1 signal = zeros(size(t)); for i=1:length(data) if data(i) == 1 signal((i-1)*Ts/T+1:i*Ts/T) = s1; else signal((i-1)*Ts/T+1:i*Ts/T) = s2; end end % 进行调制 modulated_signal = signal.*cos(2*pi*fc*t); % 加噪声 SNR = EbNo + 10*log10(Ts/fs); noisy_signal = awgn(modulated_signal, SNR); % 进行解调 demodulated_signal1 = noisy_signal.*cos(2*pi*f1*t); demodulated_signal1 = lowpass(demodulated_signal1, fc/2, fs); demodulated_signal2 = noisy_signal.*cos(2*pi*f2*t); demodulated_signal2 = lowpass(demodulated_signal2, fc/2, fs); demodulated_signal = demodulated_signal1 - demodulated_signal2; % 绘制图形 figure; subplot(3,1,1); plot(t, signal); title('基带信号'); xlabel('时间(秒)'); ylabel('幅度'); subplot(3,1,2); plot(t, modulated_signal); title('调制信号'); xlabel('时间(秒)'); ylabel('幅度'); subplot(3,1,3); plot(t, demodulated_signal); title('解调信号'); xlabel('时间(秒)'); ylabel('幅度'); 这个代码可以生成基带信号、进行2FSK/2ASK调制、加入高斯白噪声、进行解调,并且绘制出基带信号、调制信号和解调信号的图形。 当你运行该代码时,你可以调整调制参数,例如载波频率、调制频率、符号速率、信噪比等,来观察不同参数下的仿真结果。
以下是一个简单的MATLAB代码,用于模拟2FSK / 2ASK的调制和解调,并绘制误码率曲线: clear all; close all; N = 10^6; % 符号数 Eb = 1; % 符号能量 SNRdB = 0:2:16; % 信噪比范围 fs = 100; % 采样频率 fc = 10; % 载波频率 fdev = 5; % 频偏 % 产生随机数据 data = randi([0 1], N, 1); % 2FSK调制 f1 = fc - fdev; f2 = fc + fdev; modSignal1 = sqrt(2 * Eb) * cos(2 * pi * f1 / fs * [0:N-1]' + pi * data); modSignal2 = sqrt(2 * Eb) * cos(2 * pi * f2 / fs * [0:N-1]' + pi * (1 - data)); modSignal = modSignal1 .* data + modSignal2 .* (1 - data); % 2ASK调制 modSignal = sqrt(2 * Eb * data) - sqrt(2 * Eb * (1 - data)); for n = 1:length(SNRdB) % 添加高斯白噪声 SNR = 10^(SNRdB(n)/10); noiseVar = Eb / SNR; noise = sqrt(noiseVar) * randn(N, 1); receivedSignal = modSignal + noise; % 2FSK解调 demodSignal1 = abs(hilbert(receivedSignal) .* cos(2 * pi * f1 / fs * [0:N-1]' + pi)); demodSignal2 = abs(hilbert(receivedSignal) .* cos(2 * pi * f2 / fs * [0:N-1]' + pi)); demodSignal = demodSignal2 - demodSignal1; demodSignal(demodSignal < 0) = 0; demodSignal(demodSignal > 0) = 1; % 2ASK解调 demodSignal = receivedSignal >= 0.5 * Eb; % 计算误码率 numErrs = sum(data ~= demodSignal); BER_FSK(n) = numErrs / N; BER_ASK(n) = numErrs / N; end % 绘制误码率曲线 figure; semilogy(SNRdB, BER_FSK, 'b-o', 'LineWidth', 2, 'MarkerSize', 8); hold on; semilogy(SNRdB, BER_ASK, 'r-*', 'LineWidth', 2, 'MarkerSize', 8); grid on; xlabel('SNR (dB)'); ylabel('BER'); title('2FSK和2ASK误码率曲线'); legend('2FSK', '2ASK'); 您可以使用此代码进行仿真比较,并根据需要进行调整和优化。希望这能对您有所帮助!
以下是一个简单的Matlab代码实现2FSK/2ASK仿真的例子: matlab clear all; close all; %% 设置参数 fs = 2000; % 采样率 fc1 = 100; % 第一个载波频率 fc2 = 200; % 第二个载波频率 fdev = 50; % 频率偏移 A = 1; % 振幅 %% 生成调制信号 t = 0:1/fs:1; % 时间轴 msg = round(rand(1,length(t))); % 二进制信息序列 f = fc1 + fdev*msg; % 生成2FSK信号 mod_signal = A*cos(2*pi*f.*t); % 生成2ASK信号 %% 绘制原始信号 subplot(3,1,1); plot(t,msg); title('原始信息序列'); xlabel('时间 (s)'); ylabel('幅度 (V)'); subplot(3,1,2); plot(t,mod_signal); title('2FSK/2ASK调制信号'); xlabel('时间 (s)'); ylabel('幅度 (V)'); %% 添加高斯白噪声 SNR = 10; % 信噪比 noise = randn(1,length(t)); % 高斯白噪声 p_signal = var(mod_signal); % 计算信号功率 p_noise = p_signal / (10^(SNR/10)); % 计算噪声功率 scale_factor = sqrt(p_noise/var(noise)); % 计算噪声缩放因子 noise = scale_factor.*noise; % 缩放噪声 rx_signal = mod_signal + noise; % 添加噪声 %% 绘制接收信号 subplot(3,1,3); plot(t,rx_signal); title('接收信号'); xlabel('时间 (s)'); ylabel('幅度 (V)'); 这个代码中,我们首先设置了一些参数,包括采样率、两个载波频率、频率偏移和振幅。然后我们生成了一个随机的二进制信息序列,并用它来生成一个2FSK信号和一个2ASK信号。接下来,我们添加高斯白噪声,并计算信噪比,以模拟实际通信环境中的情况。最后,我们绘制了原始信息序列、2FSK/2ASK调制信号和接收信号。 注意:这个例子只是一个简单的实现,实际的通信系统可能需要更复杂的信号处理和调制方案。
以下是一个简单的MATLAB代码,用于模拟2FSK / 2ASK的调制和解调,并绘制误码率曲线: clear all; close all; N = 10^6; % 符号数 Eb = 1; % 符号能量 SNRdB = 0:2:16; % 信噪比范围 fs = 100; % 采样频率 fc = 10; % 载波频率 fdev = 5; % 频偏 % 产生随机数据 data = randi([0 1], N, 1); % 2FSK调制 f1 = fc - fdev; f2 = fc + fdev; modSignal1 = sqrt(2 * Eb) * cos(2 * pi * f1 / fs * [0:N-1]' + pi * data); modSignal2 = sqrt(2 * Eb) * cos(2 * pi * f2 / fs * [0:N-1]' + pi * (1 - data)); modSignal = modSignal1 .* data + modSignal2 .* (1 - data); % 2ASK调制 modSignal = sqrt(2 * Eb * data) - sqrt(2 * Eb * (1 - data)); for n = 1:length(SNRdB) % 添加高斯白噪声 SNR = 10^(SNRdB(n)/10); noiseVar = Eb / SNR; noise = sqrt(noiseVar) * randn(N, 1); receivedSignal = modSignal + noise; % 2FSK解调 demodSignal1 = abs(hilbert(receivedSignal) .* cos(2 * pi * f1 / fs * [0:N-1]' + pi)); demodSignal2 = abs(hilbert(receivedSignal) .* cos(2 * pi * f2 / fs * [0:N-1]' + pi)); demodSignal = demodSignal2 - demodSignal1; demodSignal(demodSignal < 0) = 0; demodSignal(demodSignal > 0) = 1; % 2ASK解调 demodSignal = receivedSignal >= 0.5 * Eb; % 计算误码率 numErrs = sum(data ~= demodSignal); BER_FSK(n) = numErrs / N; BER_ASK(n) = numErrs / N; end % 绘制误码率曲线 figure; semilogy(SNRdB, BER_FSK, 'b-o', 'LineWidth', 2, 'MarkerSize', 8); hold on; semilogy(SNRdB, BER_ASK, 'r-*', 'LineWidth', 2, 'MarkerSize', 8); grid on; xlabel('SNR (dB)'); ylabel('BER'); title('2FSK和2ASK误码率曲线'); legend('2FSK', '2ASK'); 您可以使用此代码进行仿真比较,并根据需要进行调整和优化。希望这能对您有所帮助!
好的,我可以为您提供一些关于2ASK和2FSK调制的Matlab仿真的指导。 首先,您需要了解2ASK和2FSK调制的原理,以便能够编写Matlab代码进行仿真。2ASK调制是基于数字信号的振幅变化来传输信息的一种调制方式,而2FSK调制则是利用数字信号的频率变化来传输信息的一种调制方式。 下面是一个基本的2ASK调制的Matlab代码示例: matlab % 生成2ASK调制信号的Matlab代码 fs = 1000; % 采样频率 fc = 100; % 载波频率 Am = 1; % 调制信号的幅度 Ac = 2; % 载波信号的幅度 fm = 10; % 调制信号的频率 t = 0:1/fs:1; % 信号的时间范围 m = Am*sin(2*pi*fm*t); % 调制信号 c = Ac*sin(2*pi*fc*t); % 载波信号 s = (m>=0).*c + (m<0).*(-c); % 2ASK调制信号 plot(t,s); 上述代码中,首先定义了采样频率、载波频率、调制信号幅度、载波信号幅度、调制信号频率和信号的时间范围等参数。然后使用sin函数生成调制信号和载波信号,最后将调制信号与载波信号进行2ASK调制得到最终的调制信号,并使用plot函数进行绘图。 下面是一个基本的2FSK调制的Matlab代码示例: matlab % 生成2FSK调制信号的Matlab代码 fs = 1000; % 采样频率 fc1 = 100; % 第一个载波频率 fc2 = 200; % 第二个载波频率 Am = 1; % 调制信号的幅度 fm = 10; % 调制信号的频率 t = 0:1/fs:1; % 信号的时间范围 m = Am*sin(2*pi*fm*t); % 调制信号 s1 = sin(2*pi*fc1*t); % 第一个载波信号 s2 = sin(2*pi*fc2*t); % 第二个载波信号 s = (m>=0).*s1 + (m<0).*s2; % 2FSK调制信号 plot(t,s); 上述代码中,首先定义了采样频率、第一个载波频率、第二个载波频率、调制信号幅度、调制信号频率和信号的时间范围等参数。然后使用sin函数生成调制信号和两个不同频率的载波信号,最后根据调制信号的正负性选择不同的载波信号进行2FSK调制得到最终的调制信号,并使用plot函数进行绘图。 以上是基本的2ASK和2FSK调制的Matlab代码示例,您可以根据需要进行相应的修改和扩展,以实现您的仿真需求。
好的,我可以为您提供一些相关的MATLAB代码,用于实现4-PSK、16-PSK、8-PSK、2FSK和2ASK的仿真。请注意,这些代码只是基础实现,您可以根据自己的需求进行修改和优化。 1. 4-PSK仿真 matlab clc; close all; clear all; M = 4; % 星座大小 k = log2(M); % 每个符号的比特数 % 创建4-PSK星座映射表 constellation = [1+1i, -1+1i, -1-1i, 1-1i]; constellation = constellation / sqrt(2); % 随机生成M个符号 txBits = randi([0 1], 1, 10000*k); % 将比特序列转换为符号序列 txSym = bi2de(reshape(txBits, k, []).', 'left-msb'); txSym = constellation(txSym+1); % 加入高斯白噪声 snr = 10; % 信噪比 rxSym = awgn(txSym, snr, 'measured'); % 解调接收信号 rxBits = de2bi(qamdemod(rxSym, M, 'UnitAveragePower', true)-1, k, 'left-msb'); rxBits = rxBits(:).'; % 计算误比特率 ber = sum(txBits ~= rxBits) / length(txBits); fprintf('4-PSK: SNR = %d dB, BER = %e\n', snr, ber); 2. 16-PSK仿真 matlab clc; close all; clear all; M = 16; % 星座大小 k = log2(M); % 每个符号的比特数 % 创建16-PSK星座映射表 constellation = exp(1i*(0:M-1)*2*pi/M); constellation = constellation / sqrt(sum(abs(constellation).^2)/M); % 随机生成M个符号 txBits = randi([0 1], 1, 10000*k); % 将比特序列转换为符号序列 txSym = bi2de(reshape(txBits, k, []).', 'left-msb'); txSym = constellation(txSym+1); % 加入高斯白噪声 snr = 10; % 信噪比 rxSym = awgn(txSym, snr, 'measured'); % 解调接收信号 rxBits = de2bi(qamdemod(rxSym, M, 'UnitAveragePower', true)-1, k, 'left-msb'); rxBits = rxBits(:).'; % 计算误比特率 ber = sum(txBits ~= rxBits) / length(txBits); fprintf('16-PSK: SNR = %d dB, BER = %e\n', snr, ber); 3. 8-PSK仿真 matlab clc; close all; clear all; M = 8; % 星座大小 k = log2(M); % 每个符号的比特数 % 创建8-PSK星座映射表 constellation = exp(1i*(0:M-1)*2*pi/M + pi/8); constellation = constellation / sqrt(sum(abs(constellation).^2)/M); % 随机生成M个符号 txBits = randi([0 1], 1, 10000*k); % 将比特序列转换为符号序列 txSym = bi2de(reshape(txBits, k, []).', 'left-msb'); txSym = constellation(txSym+1); % 加入高斯白噪声 snr = 10; % 信噪比 rxSym = awgn(txSym, snr, 'measured'); % 解调接收信号 rxBits = de2bi(qamdemod(rxSym, M, 'UnitAveragePower', true)-1, k, 'left-msb'); rxBits = rxBits(:).'; % 计算误比特率 ber = sum(txBits ~= rxBits) / length(txBits); fprintf('8-PSK: SNR = %d dB, BER = %e\n', snr, ber); 4. 2FSK仿真 matlab clc; close all; clear all; fs = 100; % 采样率 fc1 = 10; % 第一个载波频率 fc2 = 20; % 第二个载波频率 T = 1/fs; t = 0:T:1-T; % 随机生成0和1的比特序列 txBits = randi([0 1], 1, 10000); % 将比特序列映射为调制信号 txSym = 2*txBits - 1; txSig = txSym .* cos(2*pi*fc1*t + 2*pi*(fc2-fc1)*cumsum(t.*txBits)); % 加入高斯白噪声 snr = 10; % 信噪比 rxSig = awgn(txSig, snr, 'measured'); % 解调接收信号 rxBits = (sign(rxSig .* cos(2*pi*fc1*t + 2*pi*(fc2-fc1)*cumsum(t.*txBits))) + 1) / 2; % 计算误比特率 ber = sum(txBits ~= rxBits) / length(txBits); fprintf('2FSK: SNR = %d dB, BER = %e\n', snr, ber); 5. 2ASK仿真 matlab clc; close all; clear all; fs = 100; % 采样率 fc = 10; % 载波频率 T = 1/fs; t = 0:T:1-T; % 随机生成0和1的比特序列 txBits = randi([0 1], 1, 10000); % 将比特序列映射为调制信号 txSym = 2*txBits - 1; txSig = txSym .* cos(2*pi*fc*t); % 加入高斯白噪声 snr = 10; % 信噪比 rxSig = awgn(txSig, snr, 'measured'); % 解调接收信号 rxBits = (sign(rxSig) + 1) / 2; % 计算误比特率 ber = sum(txBits ~= rxBits) / length(txBits); fprintf('2ASK: SNR = %d dB, BER = %e\n', snr, ber);
好的,我可以为您提供MATLAB代码来实现4-PSK、16-PSK仿真和8-PSK比较。 首先,让我们看一下4-PSK的实现。在这个例子中,我们将生成一个随机的4-PSK信号,并将其进行解调和解码。 matlab % 参数设置 n = 100000; % 信号长度 M = 4; % PSK调制阶数 SNR = 10; % 信噪比 % 生成4-PSK信号 data = randi([0 M-1],n,1); mod_sig = pskmod(data,M); % 加入高斯白噪声 rx_sig = awgn(mod_sig,SNR); % 解调信号 demod_sig = pskdemod(rx_sig,M); % 计算误比特率 [num,ber] = biterr(data,demod_sig); % 输出结果 disp(['4-PSK误比特率为:',num2str(ber)]); 接下来,我们来看一下16-PSK的实现。与4-PSK的实现类似,我们将生成一个随机的16-PSK信号,并将其进行解调和解码。 matlab % 参数设置 n = 100000; % 信号长度 M = 16; % PSK调制阶数 SNR = 10; % 信噪比 % 生成16-PSK信号 data = randi([0 M-1],n,1); mod_sig = pskmod(data,M); % 加入高斯白噪声 rx_sig = awgn(mod_sig,SNR); % 解调信号 demod_sig = pskdemod(rx_sig,M); % 计算误比特率 [num,ber] = biterr(data,demod_sig); % 输出结果 disp(['16-PSK误比特率为:',num2str(ber)]); 最后,我们来比较一下8-PSK与4-PSK和16-PSK的性能。我们可以使用相同的代码进行比较,只需将M的值更改为8即可。 matlab % 参数设置 n = 100000; % 信号长度 M = 8; % PSK调制阶数 SNR = 10; % 信噪比 % 生成8-PSK信号 data = randi([0 M-1],n,1); mod_sig = pskmod(data,M); % 加入高斯白噪声 rx_sig = awgn(mod_sig,SNR); % 解调信号 demod_sig = pskdemod(rx_sig,M); % 计算误比特率 [num,ber] = biterr(data,demod_sig); % 输出结果 disp(['8-PSK误比特率为:',num2str(ber)]); 对于2FSK/2ASK仿真,您可以使用fskmod和fskdemod函数来生成和解调信号,或者使用askmod和askdemod函数来生成和解调幅度调制信号。具体实现方式取决于您的需求。

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Power BI中的数据导入技巧

# 1. Power BI简介 ## 1.1 Power BI概述 Power BI是由微软公司推出的一款业界领先的商业智能工具,通过强大的数据分析和可视化功能,帮助用户快速理解数据,并从中获取商业见解。它包括 Power BI Desktop、Power BI Service 以及 Power BI Mobile 等应用程序。 ## 1.2 Power BI的优势 - 基于云端的数据存储和分享 - 丰富的数据连接选项和转换功能 - 强大的数据可视化能力 - 内置的人工智能分析功能 - 完善的安全性和合规性 ## 1.3 Power BI在数据处理中的应用 Power BI在数据处

建立关于x1,x2 和x1x2 的 Logistic 回归方程.

假设我们有一个包含两个特征(x1和x2)和一个二元目标变量(y)的数据集。我们可以使用逻辑回归模型来建立x1、x2和x1x2对y的影响关系。 逻辑回归模型的一般形式是: p(y=1|x1,x2) = σ(β0 + β1x1 + β2x2 + β3x1x2) 其中,σ是sigmoid函数,β0、β1、β2和β3是需要估计的系数。 这个方程表达的是当x1、x2和x1x2的值给定时,y等于1的概率。我们可以通过最大化似然函数来估计模型参数,或者使用梯度下降等优化算法来最小化成本函数来实现此目的。

智能网联汽车技术期末考试卷B.docx

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"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依

数据可视化:Pandas与Matplotlib的结合应用

# 1. 数据可视化的重要性 1.1 数据可视化在数据分析中的作用 1.2 Pandas与Matplotlib的概述 **1.1 数据可视化在数据分析中的作用** 数据可视化在数据分析中扮演着至关重要的角色,通过图表、图形和地图等形式,将抽象的数据转化为直观、易于理解的可视化图像,有助于人们更直观地认识数据,发现数据之间的关联和规律。在数据分析过程中,数据可视化不仅可以帮助我们发现问题和趋势,更重要的是能够向他人有效传达数据分析的结果,帮助决策者做出更明智的决策。 **1.2 Pandas与Matplotlib的概述** Pandas是Python中一个提供数据