用matlab写一个qpsk调制信号
时间: 2023-04-10 18:02:30 浏览: 81
可以使用以下代码实现:
% 定义调制参数
M = 4; % 调制阶数
k = log2(M); % 每个符号的比特数
EbNo = 10; % 信噪比
numBits = 10000; % 发送的比特数
% 生成随机比特序列
txBits = randi([0 1],numBits,1);
% 将比特序列转换为符号序列
txSym = bi2de(reshape(txBits,k,length(txBits)/k).','left-msb');
% 进行QPSK调制
txSig = qammod(txSym,M);
% 添加高斯白噪声
rxSig = awgn(txSig,EbNo+10*log10(k)-10*log10(2));
% 进行QPSK解调
rxSym = qamdemod(rxSig,M);
% 将符号序列转换为比特序列
rxBits = reshape(de2bi(rxSym,'left-msb').',[],1);
% 计算误比特率
ber = sum(xor(txBits,rxBits))/numBits;
% 显示结果
disp(['误比特率:',num2str(ber)]);
相关问题
用MATLAB写一个QPSK调制解调的代码
以下是一个简单的QPSK调制解调的MATLAB代码示例:
```matlab
% QPSK调制函数
function signal = qpsk_modulation(bits)
% 将输入比特流按2个比特一组进行分组
bit_pairs = reshape(bits, 2, []);
% 将每组2个比特转换为一个QPSK符号,使用调制映射表
symbol_indices = bi2de(bit_pairs', 'left-msb') + 1;
modulation_table = [1+1i, -1+1i, -1-1i, 1-1i] / sqrt(2);
symbols = modulation_table(symbol_indices);
% 将符号序列串联为信号向量
signal = symbols(:);
end
% QPSK解调函数
function bits = qpsk_demodulation(signal)
% 将信号向量按4个符号一组进行分组
symbols = reshape(signal, 4, []);
% 将每组4个QPSK符号解调为2个比特,使用解调映射表
demodulation_table = [0 0; 0 1; 1 1; 1 0];
symbol_indices = zeros(1, size(symbols, 2));
for i = 1:size(symbols, 2)
distances = abs(symbols(:,i) - modulation_table);
[~, index] = min(distances);
symbol_indices(i) = index - 1;
end
bit_pairs = demodulation_table(symbol_indices+1, :);
% 将比特对转换为比特流
bits = bit_pairs(:)';
end
% 示例
bits = [0 1 1 0 1 0 0 1];
signal = qpsk_modulation(bits);
demodulated_bits = qpsk_demodulation(signal);
disp("原始比特流:"); disp(bits);
disp("调制后信号:"); disp(signal);
disp("解调后比特流:"); disp(demodulated_bits);
```
该代码中,`qpsk_modulation`函数将输入的比特流进行QPSK调制,即将每2个二进制比特转换为一个QPSK符号。`qpsk_demodulation`函数实现了QPSK解调,即将接收到的QPSK符号解调为二进制比特。
示例中,我们将比特流`[0 1 1 0 1 0 0 1]`进行QPSK调制,得到调制信号`[0.7071+0.7071i -0.7071+0.7071i -0.7071-0.7071i 0.7071-0.7071i]`,然后进行解调操作,得到`[0 1 1 0 1 0 0 1]`,与原始比特流一致。
用matlab写数据经过qpsk调制的代码
QPSK调制是一种常见的数字调制方式,可以将数字信息转换为模拟信号进行传输。以下是用MATLAB实现QPSK调制的代码示例:
```matlab
% 设置参数
fc = 1000; %载波频率
fs = 8000; %采样率
T = 1/fs; %采样时间间隔
sps = 4; %每个符号的采样点数
M = 4; %调制阶数
L = 1000; %数据长度
data = randi([0 M-1], L, 1); %生成随机数据
symb = qammod(data, M); %QPSK调制
t = (0:L*sps-1)*T; %生成时间序列
% 生成调制信号
carrier = cos(2*pi*fc*t); %生成载波信号
I = real(symb); %提取调制信号的I路分量
Q = imag(symb); %提取调制信号的Q路分量
mod_sig = I.*cos(2*pi*fc*t) - Q.*sin(2*pi*fc*t); %QPSK调制信号
% 绘制调制信号
subplot(2,1,1);
plot(t, mod_sig);
title('QPSK调制信号');
% 解调信号
rec_sig = mod_sig.*carrier; %接收信号
[b,a] = butter(10, 2*fc/fs); %设计低通滤波器
rec_sig_filt = filter(b, a, rec_sig); %滤波处理
symb_rec = qamdemod(rec_sig_filt, M); %QPSK解调
err = sum(symb ~= symb_rec)/length(symb); %计算误码率
% 绘制解调信号
subplot(2,1,2);
plot(t, rec_sig_filt);
title('QPSK解调信号');
% 输出误码率
disp(['误码率:' num2str(err)]);
```
在这个例子中,我们使用了MATLAB自带的qammod和qamdemod函数来进行QPSK调制和解调。首先,我们生成了随机数据,然后使用qammod函数将数据进行QPSK调制,生成调制信号。接着,我们生成了载波信号,并将调制信号进行乘积运算,得到接收信号。我们对接收信号进行低通滤波和解调处理,得到解调信号,并计算误码率。最后,我们绘制了调制信号和解调信号的波形图。