用MATLAB计算SISO的信道容量，并且绘制它在不同信噪比下的变化曲线。

同样是计算SISO信道的容量和绘制变化曲线，下面是MATLAB的代码实现：

% 定义信噪比范围和信道带宽
SNR_range = -10:0.5:20;
B = 1e6;  % 1MHz

% 计算容量
C = B * log2(1 + 10 .^ (SNR_range / 10));

% 绘制图像
plot(SNR_range, C / 1e6)
xlabel('SNR (dB)')
ylabel('Capacity (Mbps)')
title('Capacity of SISO channel')
grid on

运行后，得到如下的图像：


可以看到，MATLAB的代码实现和Python类似，同样得到了信噪比与信道容量之间的关系曲线。

相关问题

基于MATLAB的SISO，SIMO，MOSI，MIMO的信道容量对比的程序

好的，以下是一个基于MATLAB的SISO、SIMO、MISO和MIMO信道容量对比的程序：

clear;clc;

% 信道矩阵
H = [0.7 0.3 0.5; 0.5 0.1 0.8; 0.6 0.9 0.4];

% 信噪比范围
SNR_dB = 0:2:20;
SNR = 10.^(SNR_dB/10);

% 计算误差协方差矩阵
N0 = 1; % 噪声功率
sigma2 = N0 ./ (2*SNR); % 方差
R = cell(length(SNR), 1);
for i = 1:length(SNR)
    R{i} = sigma2(i) * eye(3);
end

% SISO
capacity_siso = log2(1 + SNR .* H(1,1).^2 / N0);

% SIMO
capacity_simo = zeros(length(SNR), 1);
for i = 1:length(SNR)
    capacity_simo(i) = log2(1 + SNR(i) * sum(H(:,1).^2) / N0);
end

% MISO
capacity_miso = zeros(length(SNR), 1);
for i = 1:length(SNR)
    capacity_miso(i) = log2(1 + SNR(i) * H(1,:)*R{i}*H(1,:)' / N0);
end

% MIMO
capacity_mimo = zeros(length(SNR), 1);
for i = 1:length(SNR)
    capacity_mimo(i) = log2(det(eye(3) + SNR(i)*H*R{i}*H'));
end

% 绘图
figure;
plot(SNR_dB, capacity_siso, 'r-o', 'LineWidth', 2);
hold on;
plot(SNR_dB, capacity_simo, 'g--*', 'LineWidth', 2);
plot(SNR_dB, capacity_miso, 'b-.s', 'LineWidth', 2);
plot(SNR_dB, capacity_mimo, 'm-.d', 'LineWidth', 2);
hold off;
grid on;
legend('SISO', 'SIMO', 'MISO', 'MIMO');
xlabel('信噪比 (dB)');
ylabel('信道容量 (bits/s/Hz)');

这段代码会计算SISO、SIMO、MISO和MIMO信道容量，并且绘制它们在不同信噪比下的变化曲线。你可以根据自己的需要修改代码。

编写一个可行的matlab代码，比较SISO,SIMO,MISO,MIMO的信道容量

好的，以下是一个基于信道容量公式来比较 SISO、SIMO、MISO、MIMO 的 Matlab 代码：

% 定义信噪比范围
snr_db = 0:5:30;
snr = 10.^(snr_db./10);

% 定义信道数量
Nt = 2; % 发射天线数
Nr = 2; % 接收天线数

% 计算 SISO 容量
csi_siso = log2(1 + snr);
C_siso = mean(csi_siso);

% 计算 SIMO 容量
csi_simo = zeros(1, length(snr));
for i = 1:length(snr)
    h = (randn(Nr, 1) + 1i*randn(Nr, 1))/sqrt(2); % 生成复高斯信道系数
    csi_simo(i) = log2(1 + snr(i)*norm(h)^2); % 计算信道容量
end
C_simo = mean(csi_simo);

% 计算 MISO 容量
csi_miso = zeros(1, length(snr));
for i = 1:length(snr)
    h = (randn(1, Nt) + 1i*randn(1, Nt))/sqrt(2); % 生成复高斯信道系数
    csi_miso(i) = log2(1 + snr(i)*norm(h)^2); % 计算信道容量
end
C_miso = mean(csi_miso);

% 计算 MIMO 容量
csi_mimo = zeros(1, length(snr));
for i = 1:length(snr)
    H = (randn(Nr, Nt) + 1i*randn(Nr, Nt))/sqrt(2); % 生成复高斯信道矩阵
    csi_mimo(i) = log2(det(eye(Nr) + snr(i)*(H*H'))); % 计算信道容量
end
C_mimo = mean(csi_mimo);

% 绘制容量曲线
plot(snr_db, C_siso, '-o', 'DisplayName', 'SISO');
hold on;
plot(snr_db, C_simo, '-*', 'DisplayName', 'SIMO');
plot(snr_db, C_miso, '-s', 'DisplayName', 'MISO');
plot(snr_db, C_mimo, '-+', 'DisplayName', 'MIMO');
hold off;
xlabel('SNR (dB)');
ylabel('Capacity (bits/s/Hz)');
legend('Location', 'NorthWest');
grid on;

在这个代码中，我们假设了一个 Rayleigh 平坦衰落信道，并使用了复高斯信道系数或矩阵来模拟信道。我们计算了 SISO、SIMO、MISO、MIMO 四种情况下的信道容量，并将结果绘制成曲线进行比较。你可以根据需要修改代码，例如更改信道模型、改变天线数量等等。