用matlab r2016a 仿真关于pcm编码的误码率随信噪比变化的曲线

首先，我们需要了解 PCM 编码的原理。PCM 编码是将模拟信号转化成数字信号的一种编码方式。在 PCM 编码中，将模拟信号的幅度进行量化，然后将量化值转换成二进制数，最后通过调制方式将二进制数转换成数字信号。

误码率（Bit Error Rate，BER）是衡量数字通信系统传输质量的一个指标，它表示传输过程中传输错误的二进制比特数与总传输二进制比特数之比。

下面是一份基于 Matlab R2016a 的 PCM 编码误码率随信噪比变化的曲线仿真代码：

clc; clear all; close all;

% 信号参数设置
fs = 8000; % 采样频率
fc = 1000; % 信号频率
t = 0:1/fs:0.1; % 时间向量
s = sin(2*pi*fc*t); % 正弦信号

% PCM编码参数设置
q = 8; % 量化位数
level = 2^q; % 量化电平
delta = (max(s)-min(s))/level; % 量化间隔
code = zeros(size(s)); % 编码序列

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

% 仿真循环
for i = 1:length(SNR)
    % 加入高斯白噪声
    n = sqrt(delta^2/(12*SNR(i)))*randn(size(s));
    r = s + n; % 接收信号
    
    % PCM编码
    for j = 1:length(r)
        code(j) = round((r(j)-min(s))/delta);
    end
    
    % 误码率计算
    errors = sum(abs(code - round((s-min(s))/delta)) > 0);
    BER(i) = errors/length(code);
end

% 误码率随信噪比变化曲线绘制
semilogy(SNR_dB, BER, 'bo-');
grid on;
axis([0 20 1e-6 1]);
xlabel('信噪比(dB)');
ylabel('误码率');
title('PCM编码误码率随信噪比变化曲线');

运行上述代码，可以得到 PCM 编码误码率随信噪比变化的曲线图。注意，该曲线图仅供参考，实际结果可能会因为不同的信号、编码方式、噪声等因素而有所不同。