matlab代码，水下可见光通信，信号经过调制、LMS均衡后，使用FFT函数对比均衡前后幅频响应

以下是一个简单的 MATLAB 代码示例，用于水下可见光通信信号经过调制、LMS均衡后，使用 FFT 函数对比均衡前后的幅频响应。

%% 设置参数
fs = 1000; % 采样率
fc = 100; % 载波频率
t = 0:1/fs:1; % 时间向量
N = length(t); % 信号长度
msg = sin(2*pi*50*t); % 基带信号
mod_signal = sin(2*pi*fc*t) .* (msg + 1); % 调制后信号
mod_signal_noisy = awgn(mod_signal, 10); % 加入高斯白噪声

%% LMS均衡
M = 10; % 均衡器长度
mu = 0.01; % 步长
d = msg + 1; % 理想输出
x = zeros(M, N-M+1); % 输入矩阵
for i = 1:N-M+1
    x(:,i) = mod_signal_noisy(i+M-1:-1:i).';
end
w = zeros(M, 1); % 初始权值
y = zeros(N-M+1, 1); % 实际输出
e = zeros(N-M+1, 1); % 误差
for i = 1:N-M+1
    y(i) = w.' * x(:,i);
    e(i) = d(i) - y(i);
    w = w + mu * x(:,i) * e(i);
end

%% 对比均衡前后幅频响应
figure
subplot(2,1,1)
plot(abs(fft(mod_signal)))
title('调制前信号幅频响应')
subplot(2,1,2)
plot(abs(fft(mod_signal_noisy)))
title('调制后信号幅频响应')

figure
subplot(2,1,1)
plot(abs(fft(msg)))
title('基带信号幅频响应')
subplot(2,1,2)
plot(abs(fft(y)))
title('均衡后信号幅频响应')

这个代码示例中，我们首先设置了信号的参数，包括采样率、载波频率、时间向量、信号长度、基带信号和调制后信号等。然后，我们使用 `awgn` 函数向信号中添加高斯白噪声，模拟水下可见光通信中的噪声干扰。

接下来，我们使用 LMS 均衡算法对信号进行均衡处理，得到均衡后的输出信号。最后，我们使用 `abs(fft)` 函数对均衡前后的幅频响应进行绘制，以比较均衡前后的效果。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际的水下可见光通信系统需要根据具体应用场景进行参数设置和算法优化。