MATLAB计算直扩信号的被检测概率

直扩信号的被检测概率通常使用误码率（Bit Error Rate，BER）来进行评估。误码率是指接收到的比特流中，与发送比特流不同的比特数与总比特数的比值。误码率越低，说明接收到的信号质量越好，被检测概率也就越高。

在MATLAB中，可以使用通信系统工具箱中的函数来计算直扩信号的误码率。以下是一个计算QPSK调制的直扩信号误码率的示例代码：

% 设置调制参数
M = 4; % 调制阶数
k = log2(M); % 每个符号所需比特数

% 生成随机比特流
numBits = 1e6; % 比特流长度
dataIn = randi([0 1], numBits, 1);

% QPSK调制
dataMod = qammod(dataIn, M);

% 直扩
chipLen = 4; % 芯片长度
code = hadamard(chipLen); % 生成Walsh码
dataSpread = kron(dataMod, code); % 扩频

% 加噪声
EbNo = 10; % 信噪比
snr = EbNo + 10*log10(k) - 10*log10(chipLen); % SNR
dataRx = awgn(dataSpread, snr, 'measured'); % 加噪声

% 解扩
dataDespread = kron(dataRx, code); % 解扩

% QPSK解调
dataOut = qamdemod(dataDespread, M);

% 计算误码率
[numErrors, ber] = biterr(dataIn, dataOut);
disp(['误码比特数：', num2str(numErrors)]);
disp(['误码率：', num2str(ber)]);

在这个示例代码中，首先生成随机比特流，然后进行QPSK调制。接下来，使用Hadamard码生成器生成长度为4的Walsh码，将QPSK调制后的信号进行扩频。为了模拟实际通信环境，使用awgn函数加入高斯白噪声。然后进行解扩和QPSK解调，并计算误码率。最后输出误码比特数和误码率。

需要注意的是，误码率的计算结果可能会受到噪声等因素的影响，因此需要进行多次仿真，并取平均值来提高计算精度。