画出MPSK和MFSK的误码率曲线

抱歉，作为语言模型，我无法直接向你展示图像，但我可以为你提供相应的描述。

MPSK的误码率曲线如下所示：

在MPSK中，误码率随着信噪比的增加而减少。当信噪比较低时，误码率较高，但随着信噪比的增加，误码率会迅速降低。当信噪比达到一定的阈值时，误码率开始趋近于0。

MFSK的误码率曲线如下所示：

在MFSK中，误码率随着信噪比的增加而减少。与MPSK不同的是，MFSK的误码率曲线并不是连续的，而是呈现出一系列的步进状。这是由于MFSK中使用的是离散的频率，而不是相位。随着信噪比的增加，误码率在每个频率点上都会先达到一个阈值，然后才会跳到下一个频率。当信噪比继续增加时，误码率会在每个频率点上不断降低，直到整个曲线趋近于0。

相关问题

使用matlab画出MPSK和MFSK的误码率曲线

好的，下面是使用MATLAB画出MPSK和MFSK的误码率曲线的代码和步骤。

1. MPSK的误码率曲线

首先，我们需要定义MPSK调制的信号，这里我们以8PSK为例。代码如下：

M = 8; % 8PSK调制
k = log2(M); % 每个符号的比特数
EbNo = 0:10; % 信噪比范围，单位dB
numSymPerFrame = 10000; % 每帧中的符号数
data = randi([0 1],numSymPerFrame*k,1); % 随机产生比特流
dataSym = bi2de(reshape(data,k,length(data)/k).','left-msb')+1; % 比特流转换为符号
modSignal = pskmod(dataSym,M); % 使用8PSK进行调制

接着，我们可以使用AWGN信道模拟信道中的噪声和衰落。代码如下：

for i = 1:length(EbNo)
    snr = EbNo(i) + 10*log10(k) - 10*log10(2); % 计算信噪比
    noiseVar = 1/(10^(snr/10)); % 计算噪声方差
    noise = sqrt(noiseVar/2)*(randn(size(modSignal)) + 1i*randn(size(modSignal))); % 产生复高斯噪声
    rxSignal = modSignal + noise; % 添加噪声

然后，我们可以使用demod函数对接收到的信号进行解调，并统计误码率。代码如下：

    demodSignal = pskdemod(rxSignal,M); % 8PSK解调
    errors = sum(dataSym~=demodSignal); % 统计误码数
    errorRate(i) = errors/numSymPerFrame; % 计算误码率
end

最后，我们可以使用semilogy函数画出误码率曲线。完整的MPSK误码率曲线代码如下：

M = 8; % 8PSK调制
k = log2(M); % 每个符号的比特数
EbNo = 0:10; % 信噪比范围，单位dB
numSymPerFrame = 10000; % 每帧中的符号数
data = randi([0 1],numSymPerFrame*k,1); % 随机产生比特流
dataSym = bi2de(reshape(data,k,length(data)/k).','left-msb')+1; % 比特流转换为符号
modSignal = pskmod(dataSym,M); % 使用8PSK进行调制

for i = 1:length(EbNo)
    snr = EbNo(i) + 10*log10(k) - 10*log10(2); % 计算信噪比
    noiseVar = 1/(10^(snr/10)); % 计算噪声方差
    noise = sqrt(noiseVar/2)*(randn(size(modSignal)) + 1i*randn(size(modSignal))); % 产生复高斯噪声
    rxSignal = modSignal + noise; % 添加噪声
    demodSignal = pskdemod(rxSignal,M); % 8PSK解调
    errors = sum(dataSym~=demodSignal); % 统计误码数
    errorRate(i) = errors/numSymPerFrame; % 计算误码率
end

semilogy(EbNo,errorRate,'-o'); % 画出误码率曲线
xlabel('Eb/No (dB)'); ylabel('Bit Error Rate'); % 添加坐标轴标签
title('MPSK Bit Error Rate Curve'); % 添加标题

2. MFSK的误码率曲线

对于MFSK，我们可以使用MATLAB的comm.FSKModulator和comm.FSKDemodulator对象进行调制和解调。代码如下：

M = 8; % MFSK调制中的调制阶数
k = log2(M); % 每个符号的比特数
EbNo = 0:10; % 信噪比范围，单位dB
numSymPerFrame = 10000; % 每帧中的符号数
data = randi([0 1],numSymPerFrame*k,1); % 随机产生比特流
dataSym = bi2de(reshape(data,k,length(data)/k).','left-msb')+1; % 比特流转换为符号

% 创建MFSK调制器和解调器对象
fskMod = comm.FSKModulator(M);
fskDemod = comm.FSKDemodulator(M);

for i = 1:length(EbNo)
    snr = EbNo(i) + 10*log10(k) - 10*log10(2); % 计算信噪比
    noiseVar = 1/(10^(snr/10)); % 计算噪声方差
    noise = sqrt(noiseVar/2)*(randn(size(dataSym)) + 1i*randn(size(dataSym))); % 产生复高斯噪声
    modSignal = step(fskMod,dataSym); % 进行MFSK调制
    rxSignal = modSignal + noise; % 添加噪声
    demodSignal = step(fskDemod,rxSignal); % 进行MFSK解调
    errors = sum(dataSym~=demodSignal); % 统计误码数
    errorRate(i) = errors/numSymPerFrame; % 计算误码率
end

semilogy(EbNo,errorRate,'-o'); % 画出误码率曲线
xlabel('Eb/No (dB)'); ylabel('Bit Error Rate'); % 添加坐标轴标签
title('MFSK Bit Error Rate Curve'); % 添加标题

以上就是使用MATLAB画出MPSK和MFSK的误码率曲线的步骤和代码。