matlab 误码率曲线绘制

在MATLAB中，可以使用`comm.ErrorRate`系统对象来计算误码率，然后使用`semilogy`函数绘制误码率曲线。下面是一个简单的示例代码：

% 设置参数
M = 2; % 调制阶数（BPSK）
SNRdB = 0:2:10; % 信噪比范围
numBits = 100000; % 每个信噪比下的比特数

% 创建调制器和解调器
mod = comm.BPSKModulator();
demod = comm.BPSKDemodulator();

% 创建误码率计算器
errRate = comm.ErrorRate();

% 计算误码率
for i = 1:length(SNRdB)
    SNR = 10^(SNRdB(i)/10); % 将dB转换为线性信噪比
    noiseVar = 1/SNR; % 计算噪声方差
    channel = comm.AWGNChannel('NoiseMethod','Variance','Variance',noiseVar); % 创建AWGN信道
    for j = 1:numBits/M
        data = randi([0 M-1],M,1); % 生成M进制的随机数据
        modData = mod(data); % 调制
        rxData = channel(modData); % 加入噪声并接收
        demodData = demod(rxData); % 解调
        errRate(data,demodData); % 计算误码率
    end
    err(i) = errRate.ErrorRate; % 记录误码率
    reset(errRate); % 重置误码率计算器
end

% 绘制误码率曲线
semilogy(SNRdB,err,'o-');
grid on;
xlabel('SNR (dB)');
ylabel('BER');
title('BPSK误码率曲线');

在这个示例代码中，我们首先设置了调制阶数、信噪比范围和每个信噪比下的比特数等参数。然后，我们创建了BPSK调制器和解调器，以及误码率计算器。在计算误码率时，我们通过循环生成M进制的随机数据，将其调制并加入噪声，然后进行解调和误码率计算。最后，我们将误码率数据绘制成误码率曲线。