16qam调制解调 python

引用\[1\]:在Python中，可以使用commpy库来实现16QAM调制和解调。首先，需要导入commpy库和numpy库。然后，可以使用commpy库中的QAMModem类来实现16QAM调制。调制的过程是将输入的比特流转换为对应的16QAM符号。具体的实现代码如下所示：

import commpy as cpy
import numpy as np

def modulate_16qam(bits):
    qam16 = cpy.QAMModem(16)
    symbol = qam16.modulate(bits)
    return symbol

对于解调，可以使用commpy库中的QAMModem类的demodulate方法来实现。解调的过程是将接收到的信号转换为对应的比特流。具体的实现代码如下所示：

def demodulate_16qam(signal):
    qam16 = cpy.QAMModem(16)
    bits = qam16.demodulate(signal, 'hard')
    return bits

引用\[3\]:另外，还可以使用字典来实现16QAM调制和解调。首先，需要定义一个字典来保存16QAM中比特与振幅的对应关系。然后，通过遍历比特流，将每个比特组合转换为对应的复数，从而实现16QAM调制。具体的实现代码如下所示：

import numpy as np

def modulate_16qam(bits):
    diagram = {
        '00': complex(-3, 3),
        '01': complex(-3, 1),
        '11': complex(-1, 1),
        '10': complex(-1, 3),
        '110': complex(-3, -3),
        '111': complex(-3, -1),
        '101': complex(-1, -1),
        '100': complex(-1, -3),
        '010': complex(3, 3),
        '011': complex(3, 1),
        '001': complex(1, 1),
        '000': complex(1, 3),
        '101': complex(3, -3),
        '111': complex(3, -1),
        '110': complex(1, -1),
        '100': complex(1, -3)
    }
    
    symbol = \[\]
    for i in range(0, len(bits), 4):
        bit_group = bits\[i:i+4\]
        symbol.append(diagram\[bit_group\])
    
    return np.array(symbol)

对于解调，可以通过查询字典来将接收到的复数转换为对应的比特组合。具体的实现代码如下所示：

def demodulate_16qam(signal):
    diagram = {
        complex(-3, 3): '00',
        complex(-3, 1): '01',
        complex(-1, 1): '11',
        complex(-1, 3): '10',
        complex(-3, -3): '110',
        complex(-3, -1): '111',
        complex(-1, -1): '101',
        complex(-1, -3): '100',
        complex(3, 3): '010',
        complex(3, 1): '011',
        complex(1, 1): '001',
        complex(1, 3): '000',
        complex(3, -3): '101',
        complex(3, -1): '111',
        complex(1, -1): '110',
        complex(1, -3): '100'
    }
    
    bits = \[\]
    for s in signal:
        bit_group = diagram\[s\]
        bits.extend(list(bit_group))
    
    return np.array(bits)

以上是两种实现16QAM调制和解调的方法，你可以根据自己的需求选择其中一种来使用。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【信号处理】Python实现BPSK、QPSK、8PSK、8QAM、16QAM、64QAM的调制和解调](https://blog.csdn.net/weixin_43935696/article/details/120596442)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [16QAM调制的仿真及其Python实现的代码（超级详细）](https://blog.csdn.net/m0_46303328/article/details/121092456)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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