使用matlab仿真未编码各种数字调制系统的BER性能曲线并和理论曲线对比（如QPSK、16QAM、16APSK等，支持类型越多越好），务必保证曲线正确性

非常好的问题！作为一名AI，我可以告诉你如下步骤：

1. 首先，你需要了解各种数字调制系统的理论性能曲线。以QPSK为例，它的BER性能曲线可以使用Q函数来表示，公式如下：

BER = Q(sqrt(2*SNR))

其中，SNR是信噪比，Q是高斯Q函数。

2. 接下来，你需要使用Matlab进行仿真。你可以使用内置的comm库函数来实现不同的数字调制系统，包括QPSK、16QAM和16APSK等。在仿真过程中，你需要设置不同的信噪比（SNR）值，并确定每个SNR下的误码率（BER）。

3. 最后，你需要将仿真结果与理论性能曲线进行比较。你可以使用Matlab的绘图功能将实际BER曲线和理论曲线绘制在同一张图上，以便进行比较。

总之，通过这些步骤，你就可以使用Matlab仿真未编码数字调制系统的BER性能曲线，并与理论曲线进行比较。

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matlab仿真16QAM的调制与解调，要求得到各点的波形并与理论值进行对比

下面是一个简单的 Matlab 代码，用于16QAM的调制和解调，并绘制出调制和解调波形。同时，我们也计算了误码率并绘制了误码率曲线，以与理论值进行比较。

% 16QAM调制与解调仿真

clear all;
close all;
clc;

%定义参数
M = 16;                         %调制阶数
k = log2(M);                    %比特数/符号
n = 1e5;                        %仿真位数
Eb_No_dB = 0:1:15;              %定义信噪比范围
Eb_No = 10.^(Eb_No_dB/10);      %将信噪比转换为倍数关系
Es_No = Eb_No * k;              %计算每个符号的信噪比
constellation = qammod(0:M-1,M);%16QAM星座图
numOfErrs = zeros(length(Eb_No), 1);%记录误码数

% 产生随机比特序列
data = randi([0,1],n,k);

% 16QAM调制
modData = qammod(bi2de(data),M);

% 添加高斯白噪声
for ii = 1:length(Eb_No)
    noise = sqrt(1/(2*Es_No(ii))) * randn(1,n/k);
    received = modData + noise;

    % 16QAM解调
    demodData = qamdemod(received,constellation);

    % 计算误码率
    numOfErrs(ii) = biterr(data,de2bi(demodData,k));
end

% 计算误码率
BER = numOfErrs/n;

% 绘制误码率曲线
semilogy(Eb_No_dB,BER,'b.-');
hold on;
grid on;

% 理论误码率
BER_theory = 3/2 * erfc(sqrt(4/10 * Es_No ./ (M-1)));
semilogy(Eb_No_dB,BER_theory,'r-');

% 图形化处理
title('16QAM调制与解调仿真');
legend('仿真误码率','理论误码率');
xlabel('Eb/No (dB)');
ylabel('Bit Error Rate');

代码中的 `qammod()` 和 `qamdemod()` 函数分别用于16QAM调制和解调。`biterr()` 函数用于计算误码率。最后，我们绘制了误码率曲线，并将其与理论误码率曲线进行比较。

16qam 调制解调 并画出16qam星座图，误码率曲线，眼图 matlab代码仿真

16QAM调制解调的MATLAB代码如下：

调制：

% 设置参数
M = 16; % 星座点数
fc = 5000; % 载波频率
fs = 100000; % 采样频率
T = 1/fs; % 采样时间间隔
numBits = 1000; % 待调制的比特数
nSamp = 4; % 每个符号的采样数
EbNo = 10; % 信噪比（dB）
EsNo = 10*log10(M) + EbNo; % 符号噪声比（dB）
sigma = 1/sqrt(2*EsNo); % 噪声标准差

% 生成随机比特流
bitsIn = randi([0 1],1,numBits);

% 将比特流分组成符号
M = 16;
k = log2(M);
symbolsIn = bi2de(reshape(bitsIn,length(bitsIn)/k,k),'left-msb');

% 生成16QAM星座图
constellation = qammod(0:M-1,M);

% 16QAM调制
txSig = qammod(symbolsIn,M,'gray');

% 将符号映射到星座图上
txSigMapped = constellation(txSig+1);

% 为星座图添加噪声
noise = sigma*randn(size(txSigMapped));
rxSig = txSigMapped + noise;

% 绘制星座图
scatterplot(constellation); hold on;
plot(real(txSigMapped),imag(txSigMapped),'ko');
plot(real(rxSig),imag(rxSig),'r.');
title('16QAM Constellation');
xlabel('In-Phase');
ylabel('Quadrature');
grid on;

解调：

% 16QAM解调
rxSigMapped = rxSig ./ constellation;

% 将解调后的符号映射到星座图上
[~,rxSymbols] = min(abs(rxSigMapped.' - constellation),[],2);
rxBits = de2bi(rxSymbols-1,k,'left-msb').';
rxBits = rxBits(:).';

% 统计误码率
numErrs = sum(rxBits ~= bitsIn);
ber = numErrs / length(bitsIn);

% 绘制误码率曲线
EbN0 = 0:2:20;
theoryBer = berawgn(EbN0,'qam',M);
semilogy(EbN0,theoryBer,'b-','LineWidth',2); hold on;
semilogy(EbNo,ber,'ro','LineWidth',2);
title('16QAM BER');
xlabel('Eb/No (dB)');
ylabel('Bit Error Rate');
legend('Theory','Simulation');
grid on;

% 绘制眼图
eyediagram(rxSigMapped,nSamp*2);
title('16QAM Eye Diagram');
xlabel('Time');
ylabel('Amplitude');
grid on;

注意，在以上代码中，`qammod`和`qamdemod`函数可以分别用于16QAM调制和解调。眼图可以使用`eyediagram`函数来绘制。