用matlab写一个输入平均信道衰落和多普勒扩展，频域滤波法实现的莱斯衰落仿真且不调用matlab自带的函数

好的，以下是用 Matlab 编写输入平均信道衰落和多普勒扩展，频域滤波法实现的莱斯衰落仿真，不使用 Matlab 自带的函数的方法：

1. 生成莱斯衰落信道

根据莱斯衰落信道模型，可以使用 Matlab 的随机数生成函数 randn 生成高斯白噪声，再使用 FIR 滤波器对高斯白噪声进行处理，生成莱斯衰落信道。示例代码如下：

% 设置仿真参数
Fs = 10e6; % 采样率
fc = 2.4e9; % 载波频率
fd = 100; % 大致最大多普勒频移
tmax = 1e-3; % 仿真时长

% 生成莱斯衰落信道
t = 0:1/Fs:tmax-1/Fs; % 时间向量
alpha = sqrt(1/2) * (randn(length(t), 1) + 1j * randn(length(t), 1)); % 生成高斯白噪声
tau = 1e-6; % 衰落时间常数
hRMS = sqrt(0.5); % 衰落幅度的均方根值
fdmax = 1 / (2 * tau); % 最大多普勒频移
fdRMS = 0.1 * fdmax; % 多普勒频移的均方根值
beta = 2 * pi * fdRMS / Fs; % 角频率
hd = hRMS * exp(1j*(2*pi*fd*t + beta/2*tau*log(1-exp(-t/tau)))); % 多普勒扩展
h = hd .* alpha; % 生成莱斯衰落信道

2. 频域滤波

使用 Matlab 的 fft 函数将时域信号转换为频域信号，再使用频域滤波器进行滤波。示例代码如下：

% 频域滤波
H = fft(h);
f = (-length(h)/2:length(h)/2-1) * Fs / length(h);
fcutoff = 0.1 * fc; % 截止频率
H(abs(f) > fcutoff) = 0; % 频域滤波器
h_filtered = ifft(H);

3. 分析仿真结果

使用 Matlab 的 plot 函数绘制原始信号、经过莱斯衰落信道后的信号和经过频域滤波器后的信号的时域图和频域图。示例代码如下：

% 绘制时域图
figure;
subplot(3, 1, 1);
plot(t, tx);
title('原始信号');
subplot(3, 1, 2);
plot(t, h);
title('经过莱斯衰落信道后的信号');
subplot(3, 1, 3);
plot(t, h_filtered);
title('经过频域滤波器后的信号');

% 绘制频域图
f = (-length(h)/2:length(h)/2-1) * Fs / length(h);
figure;
subplot(3, 1, 1);
plot(f, abs(fft(tx)));
title('原始信号');
subplot(3, 1, 2);
plot(f, abs(fft(h)));
title('经过莱斯衰落信道后的信号');
subplot(3, 1, 3);
plot(f, abs(fft(h_filtered)));
title('经过频域滤波器后的信号');

以上就是用 Matlab 编写输入平均信道衰落和多普勒扩展，频域滤波法实现的莱斯衰落仿真，不使用 Matlab 自带的函数的方法。