pcm编码的误码率随信噪比变化的MATLAB仿真程序用biterr写

下面是一个MATLAB仿真程序，用于计算PCM编码的误码率随信噪比变化的情况：

% 定义参数
N = 100000; % 数据点个数
SNR_dB = 0:1:20; % 信噪比范围（dB）
M = 8; % PCM量化级数
x = randi([0 M-1],N,1); % 随机生成PCM原始数据

% PCM编码
y = pcmenco(x,M);

% 逐个改变信噪比，计算误码率
for i = 1:length(SNR_dB)
    % 添加高斯噪声
    snr = 10^(SNR_dB(i)/10); % 计算信噪比
    sigma = sqrt(1/(2*snr)); % 计算高斯噪声标准差
    noise = sigma*randn(N,1); % 生成高斯噪声
    r = y + noise; % 添加噪声

    % PCM解码
    z = pcmdeco(r,M);

    % 计算误码率
    err(i) = biterr(x,z)/N; % 计算误码率并保存
end

% 绘制误码率随信噪比变化的曲线
semilogy(SNR_dB,err,'linewidth',2);
xlabel('信噪比（dB）');
ylabel('误码率');
title('PCM编码的误码率随信噪比的变化');

在这个程序中，我们首先定义了一些参数，包括数据点个数、信噪比范围、PCM量化级数和原始数据。然后，我们使用MATLAB内置函数`pcmenco`对原始数据进行PCM编码，并逐个改变信噪比，计算误码率。最后，我们使用MATLAB的`semilogy`函数绘制误码率随信噪比变化的曲线。

需要注意的是，为了计算误码率，我们使用了MATLAB内置函数`biterr`。这个函数可以计算两个二进制序列之间的误码比特数。在这个程序中，我们将原始数据和解码后的数据作为两个二进制序列输入`biterr`函数，并将计算结果除以数据点个数，得到误码率。