matlab仿真OFDM和 DFTS-OFDM 两种信号的生成,绘制OFDM和 DFTS-OFDM 两种信号的峰均比概率分布曲线和直方图

好的，我会尽力回答你的问题。首先，OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing）和DFTS-OFDM（Discrete Fourier Transform Spread-OFDM）都是常用的调制方式，可以用MATLAB进行仿真和生成信号。下面是一些步骤和代码示例：

1. 生成OFDM信号

首先，我们需要确定OFDM系统的参数，包括子载波数量、循环前缀长度、调制方式等。这里我们以16-QAM调制为例，使用64个子载波，循环前缀长度为16，信号长度为1024。

% OFDM参数设置
N = 64;                % 子载波数量
cp_len = 16;           % 循环前缀长度
M = 16;                % 调制阶数
data_len = N*M;        % 数据长度
signal_len = data_len + cp_len; % 信号长度

% 生成QAM调制符号
data = randi([0 M-1], data_len, 1);
qam_data = qammod(data, M);

% 将调制符号映射到子载波上
ofdm_data = zeros(N, 1);
ofdm_data([1:N/2, N/2+2:N]) = qam_data(1:N-2);
ofdm_data(N/2+1) = 0;
ofdm_data = ifft(ofdm_data)*sqrt(N);

% 添加循环前缀
ofdm_signal = [ofdm_data(end-cp_len+1:end); ofdm_data];

2. 生成DFTS-OFDM信号

DFTS-OFDM是一种带扩频的OFDM技术，可以提高信号的抗干扰性能。下面是一个简单的DFTS-OFDM信号生成示例，其中使用了长度为8的Walsh码作为扩频序列。

% DFTS-OFDM参数设置
sp_len = 8;            % 扩频序列长度
N = 64;                % 子载波数量
cp_len = 16;           % 循环前缀长度
M = 16;                % 调制阶数
data_len = N*M;        % 数据长度
signal_len = data_len + cp_len; % 信号长度

% 生成QAM调制符号
data = randi([0 M-1], data_len, 1);
qam_data = qammod(data, M);

% 将调制符号映射到子载波上
ofdm_data = zeros(N, 1);
ofdm_data([1:N/2, N/2+2:N]) = qam_data(1:N-2);
ofdm_data(N/2+1) = 0;
ofdm_data = ifft(ofdm_data)*sqrt(N);

% 将OFDM信号进行扩频
sp_seq = hadamard(sp_len);
sp_data = repmat(sp_seq', data_len/sp_len, 1);
sp_data = sp_data(:);
dfts_data = ofdm_data.*sp_data;

% 添加循环前缀
dfts_signal = [dfts_data(end-cp_len+1:end); dfts_data];

3. 绘制峰均比概率分布曲线和直方图

绘制峰均比概率分布曲线和直方图可以帮助我们更直观地了解信号的性质。下面是一个绘制OFDM和DFTS-OFDM信号峰均比概率分布曲线和直方图的示例。

% 绘制OFDM信号峰均比概率分布曲线和直方图
ofdm_papr = comm.CCDF('PAPROutputPort', true, 'PowerUnits', 'dBW');
ofdm_papr_data = ofdm_papr(ofdm_signal);
figure;
histogram(ofdm_papr_data, 'Normalization', 'pdf');
hold on;
x = linspace(0, max(ofdm_papr_data), 100);
y = ofdm_papr.pdf(x);
plot(x, y, 'LineWidth', 2);
xlabel('PAPR (dB)');
ylabel('PDF');
title('OFDM PAPR Probability Distribution');

% 绘制DFTS-OFDM信号峰均比概率分布曲线和直方图
dfts_papr = comm.CCDF('PAPROutputPort', true, 'PowerUnits', 'dBW');
dfts_papr_data = dfts_papr(dfts_signal);
figure;
histogram(dfts_papr_data, 'Normalization', 'pdf');
hold on;
x = linspace(0, max(dfts_papr_data), 100);
y = dfts_papr.pdf(x);
plot(x, y, 'LineWidth', 2);
xlabel('PAPR (dB)');
ylabel('PDF');
title('DFTS-OFDM PAPR Probability Distribution');

注意，这里使用了`comm.CCDF`函数来计算峰均比概率分布曲线和直方图。