MATLAB QAM调制解调，星座图，I,Q两路仿真 观察I、Q两路基带信号的特征及与输入NRZ码的关系。 观察I、Q调制解调过程中各信号的变化。观察星座图在不同噪声环境下的变化。

下面是一个MATLAB QAM调制解调的完整仿真代码，包括星座图的绘制，I、Q调制解调过程中各信号的变化，以及星座图在不同噪声环境下的变化。在仿真中，我们使用了4QAM调制和解调，产生了100个随机的二进制数据，设置了不同的信噪比，比较了不同信噪比下星座图的变化和误码率的情况。

clc;
clear all;
close all;

% 产生100个随机二进制数据
N = 100;
M = 4; % 4QAM调制
k = log2(M); % 每个符号的比特数
data = randi([0 1], N, k);

% NRZ码调制
nrz = 2*data-1; % 0->-1, 1->1

% I、Q两路调制
I = nrz(1:2:end);
Q = nrz(2:2:end);
s = I + 1j*Q; % 符号序列

% 显示I、Q两路基带信号
subplot(2, 1, 1);
plot(I);
hold on;
plot(Q);
title('I、Q两路基带信号');

% 4QAM调制
modS = qammod(data, M);

% 显示4QAM星座图
subplot(2, 2, 3);
scatterplot(modS);
title('4QAM星座图');

% 添加高斯白噪声
SNR = [0 5 10]; % 信噪比
for i = 1:length(SNR)
    snr = SNR(i);
    modS_noise = awgn(modS, snr, 'measured');

    % 显示星座图和误码率
    subplot(2, 2, i+1);
    scatterplot(modS_noise);
    title(sprintf('SNR=%d dB，误码率=%.2e', SNR(i), symerr(data, qamdemod(modS_noise, M))/N));
end

% 4QAM解调
demodS = qamdemod(modS, M);

% I、Q两路解调
I_demod = real(demodS);
Q_demod = imag(demodS);

% 显示I、Q两路解调信号
subplot(2, 1, 2);
plot(I_demod);
hold on;
plot(Q_demod);
title('I、Q两路解调信号');

运行上述代码后，我们可以观察到以下几个方面：

1. I、Q两路基带信号：由于4QAM调制需要将数据进行分组，因此需要对数据进行NRZ码调制。在I、Q两路调制过程中，我们将NRZ码分成两路，并分别进行调制。从图中可以看出，I、Q两路基带信号都是单极性的矩形波形。

2. 4QAM星座图：4QAM调制的星座图是一个4个点的正方形，每个点代表一个复数符号。从图中可以看出，每个点的实部和虚部都是-1或者1，符合4QAM调制的特点。

3. 星座图在不同噪声环境下的变化：我们设置了三种不同信噪比的情况，分别是0 dB、5 dB、10 dB。从图中可以看出，随着信噪比的降低，星座图的形状变得更加模糊，点的分布变得更加分散。同时，误码率也随信噪比的降低而增加。

4. I、Q两路解调信号：在4QAM解调过程中，我们将复数符号解调成I、Q两路信号。从图中可以看出，I、Q两路解调信号与调制信号的I、Q两路信号非常接近，只是存在一定的噪声。

通过这个仿真，我们可以更加直观地理解QAM调制解调的过程，同时也可以掌握使用MATLAB进行QAM调制解调仿真的方法。