semilogy(SNRdBs,BER(iter,:),gs), hold on, axis([SNRdBs([1 end]) 1e-6 1e0])

这段代码的作用是画出一条以SNRdBs为x轴，BER(iter,:)为y轴的曲线，并使用semilogy函数来将y轴的刻度以对数方式显示。gs参数可能是线型或颜色等设置参数，具体需要看代码中是否有定义。hold on指令意味着在同一张图中保留之前的图像，以便后续的绘图操作不会清除之前的图像。axis指令设置x轴和y轴的显示范围，其中SNRdBs([1 end])表示x轴的范围为SNRdBs向量的第一个到最后一个元素，1e-6和1e0分别表示y轴的最小和最大值。

相关问题

完善这段代码：% 定义比特流长度 bits = 100; % 创建随机比特流 data = randi([0,1],1,bits); % 编码比特流为符号流 bpsk_syms = 2*data-1; % BPSK qpsk_syms = (1/sqrt(2))*(2*data(1:2:end)-1 + 1i*(2*data(2:2:end)-1)); % QPSK % 定义信噪比范围 SNRdBs = :2:20; % 初始化误码率列表 bpsk_ber = zeros(1,length(SNRdBs)); qpsk_ber = zeros(1,length(SNRdBs)); % 迭代信噪比，并模拟BPSK/QPSK的误码率 for ii=1:length(SNRdBs) % 创建AWGN通道 SNR = 10^(SNRdBs(ii)/10); % dB to linear sigma = sqrt(1/(2*SNR)); n = sigma*(randn(1,bits/2)+1i*randn(1,bits/2)); % 添加信道噪声并解调 bpsk_r = bpsk_syms + n; % BPSK qpsk_r = qpsk_syms + n; % QPSK bpsk_r_bits = (bpsk_r<)+; % BPSK qpsk_r_bits = [real(qpsk_r)<;imag(qpsk_r)<]; % QPSK % 计算误码率 bpsk_ber(ii) = sum(abs(bpsk_r_bits-data)>)/bits; % BPSK qpsk_ber(ii) = sum(sum(abs(qpsk_r_bits-repmat(data,[2,1]))>))/bits; % QPSK end % 现实误码率曲线 semilogy(SNRdBs, bpsk_ber, 'ro-'); hold on; semilogy(SNRdBs, qpsk_ber, 'bs-'); hold on; legend('BPSK', 'QPSK'); xlabel('SNR, dB'); ylabel('BER');阈值

好的，我可以帮您完善这段代码。

完整代码如下：

% 定义比特流长度
bits = 100;

% 创建随机比特流
data = randi([0,1],1,bits);

% 编码比特流为符号流
bpsk_syms = 2*data-1; % BPSK
qpsk_syms = (1/sqrt(2))*(2*data(1:2:end)-1 + 1i*(2*data(2:2:end)-1)); % QPSK

% 定义信噪比范围
SNRdBs = 0:2:20;

% 初始化误码率列表
bpsk_ber = zeros(1,length(SNRdBs));
qpsk_ber = zeros(1,length(SNRdBs));

% 迭代信噪比，并模拟BPSK/QPSK的误码率
for ii=1:length(SNRdBs)
    % 创建AWGN通道
    SNR = 10^(SNRdBs(ii)/10); % dB to linear
    sigma = sqrt(1/(2*SNR));
    n = sigma*(randn(1,bits/2)+1i*randn(1,bits/2));
    
    % 添加信道噪声并解调
    bpsk_r = bpsk_syms + n; % BPSK
    qpsk_r = qpsk_syms + n; % QPSK
    
    bpsk_r_bits = (bpsk_r<0)+0; % BPSK
    qpsk_r_bits = [real(qpsk_r)<0;imag(qpsk_r)<0]; % QPSK
    
    % 计算误码率
    bpsk_ber(ii) = sum(abs(bpsk_r_bits-data)>0)/bits; % BPSK
    qpsk_ber(ii) = sum(sum(abs(qpsk_r_bits-repmat(data,[2,1]))>0))/bits; % QPSK
end

% 现实误码率曲线
semilogy(SNRdBs, bpsk_ber, 'ro-');
hold on;
semilogy(SNRdBs, qpsk_ber, 'bs-');
hold on;
legend('BPSK', 'QPSK');
xlabel('SNR, dB');
ylabel('BER');

在这段代码中，我们定义了比特流长度为 100，创建了随机比特流，并将其编码为 BPSK 和 QPSK 符号流。然后我们定义了信噪比范围为 0 到 20 dB，初始化了误码率列表。接下来，我们迭代信噪比，并使用 AWGN 信道模拟 BPSK 和 QPSK 的误码率。最后，我们使用 semilogy 函数绘制了误码率曲线，并添加了图例和坐标轴标签。

需要注意的是，这段代码中有一个错误。在解调 BPSK 符号时，我们应该将接收到的符号与 0 进行比较，而不是与 0.5 进行比较。因此，我们需要将以下代码：

bpsk_r_bits = (bpsk_r<0.5)+0; % BPSK

修改为：

bpsk_r_bits = (bpsk_r<0)+0; % BPSK

这样才能正确计算 BPSK 的误码率。

希望这个完整的代码可以帮助您。

semilogy(SNRdBs,BER(1,:),'-ko',SNRdBs,BER(2,:),'-r*','linewidth',2); grid on xlabel('SNR[dB]'); ylabel('BER'); legend('信道反转（NB=NTx=5,用户数：25/选择用户数：5)','(规则化信道反转（NB=NTx=5,用户数：25/选择用户数：5)','FontSize',12);

这是一段 MATLAB 代码，用于绘制信噪比和误码率之间的关系图。其中 SNRdBs 是一个包含不同信噪比值的向量，BER 是一个矩阵，其中每行对应一个不同的误码率曲线。 '-ko' 和 '-r*' 是线条的样式选项，'linewidth' 是线条宽度的选项。xlabel 和 ylabel 分别设置 x 轴和 y 轴的标签，legend 可以添加图例说明。