8psk matlab仿真程序

8PSK是一种数字调制技术，它可以在有限的频带宽度内传输更多的数据。下面是一个8PSK的Matlab仿真程序的例子，你可以参考这个程序进行学习和实践：

clc;
clear all;
close all;
M=8; %调制阶数
k=log2(M); %比特数
n=30000; %数据长度
data=randi([0 1],n,k); %产生随机数据
data_mod=bi2de(data); %二进制转十进制
data_mod=mod(data_mod,M); %取模
data_mod=pskmod(data_mod,M,0); %8PSK调制
SNR=0:2:20; %信噪比
for i=1:length(SNR)
    data_rx=awgn(data_mod,SNR(i),'measured'); %加入高斯白噪声
    data_demod=pskdemod(data_rx,M,0); %8PSK解调
    data_demod=de2bi(data_demod); %十进制转二进制
    [num,rate]=biterr(data,data_demod); %误码率计算
    BER(i)=num/(n*k); %误码率
end
semilogy(SNR,BER,'-o'); %画误码率曲线
xlabel('SNR(dB)');
ylabel('BER');
title('8PSK');

相关问题

8psk信号仿真matlab

8PSK信号是一种调制方式，可以用MATLAB进行仿真。以下是一个简单的8PSK信号仿真MATLAB代码：

% 定义调制参数
M = 8; % 8PSK调制方式
k = log2(M); % 每个符号的比特数
EbNo = 10; % 信噪比

% 生成随机比特流
data = randi([0 1],1000*k,1);

% 将比特流进行8PSK调制
modData = pskmod(data,M);

% 加入高斯白噪声
noiseVar = 10^(-EbNo/10);
noise = sqrt(noiseVar/2)*(randn(size(modData))+1j*randn(size(modData)));
rxSig = modData + noise;

% 将接收到的信号进行8PSK解调
demodData = pskdemod(rxSig,M);

% 计算误比特率
[numErrors,ber] = biterr(data,demodData);

% 输出结果
fprintf('误比特率为 %5.2e 在信噪比为 %d dB时\n',ber,EbNo);

这个代码可以生成一个随机的比特流，将其进行8PSK调制，然后加入高斯白噪声并进行解调，最后计算误比特率。可以通过调整信噪比来观察误比特率的变化。

ask fsk psk matlab仿真代码

以下是FSK和PSK的MATLAB仿真代码示例：

FSK：

clear all;
close all;
clc;

% 设置参数
Tb = 1; % 位时间
fb = 1/Tb; % 带宽
f0 = 2*fb; % 0的频率
f1 = 4*fb; % 1的频率
fs = 10*fb; % 采样率
N = 100; % 位数

% 生成随机二进制序列
data = randi([0 1],1,N);

% FSK调制
t = 0:1/fs:N*Tb-1/fs;
s = zeros(1,length(t));
for i = 1:N
    if data(i) == 0
        s((i-1)*fs*Tb+1:i*fs*Tb) = cos(2*pi*f0*t((i-1)*fs*Tb+1:i*fs*Tb));
    else
        s((i-1)*fs*Tb+1:i*fs*Tb) = cos(2*pi*f1*t((i-1)*fs*Tb+1:i*fs*Tb));
    end
end

% 添加高斯白噪声
SNR = 10; % 信噪比
noise = randn(1,length(t));
noise = noise./max(abs(noise));
noise = noise./sqrt(2*10^(SNR/10));
r = s + noise;

% FSK解调
data_hat = zeros(1,N);
for i = 1:N
    x = r((i-1)*fs*Tb+1:i*fs*Tb);
    f = abs(fft(x));
    [~,ind] = max(f);
    if ind == f0*fs+1
        data_hat(i) = 0;
    else
        data_hat(i) = 1;
    end
end

% BER计算
ber = sum(xor(data,data_hat))/N;
disp(['BER = ' num2str(ber)]);

PSK：

clear all;
close all;
clc;

% 设置参数
Tb = 1; % 位时间
fb = 1/Tb; % 带宽
f = 2*fb; % 载波频率
fs = 10*fb; % 采样率
N = 100; % 位数
phi = pi/4; % 初始相位

% 生成随机二进制序列
data = randi([0 1],1,N);

% PSK调制
t = 0:1/fs:N*Tb-1/fs;
s = zeros(1,length(t));
for i = 1:N
    if data(i) == 0
        s((i-1)*fs*Tb+1:i*fs*Tb) = cos(2*pi*f*t((i-1)*fs*Tb+1:i*fs*Tb)+phi);
    else
        s((i-1)*fs*Tb+1:i*fs*Tb) = cos(2*pi*f*t((i-1)*fs*Tb+1:i*fs*Tb)-phi);
    end
end

% 添加高斯白噪声
SNR = 10; % 信噪比
noise = randn(1,length(t));
noise = noise./max(abs(noise));
noise = noise./sqrt(2*10^(SNR/10));
r = s + noise;

% PSK解调
data_hat = zeros(1,N);
for i = 1:N
    x = r((i-1)*fs*Tb+1:i*fs*Tb);
    y = x.*cos(2*pi*f*t((i-1)*fs*Tb+1:i*fs*Tb));
    z = y + j*x.*sin(2*pi*f*t((i-1)*fs*Tb+1:i*fs*Tb));
    if angle(sum(z)) > 0
        data_hat(i) = 1;
    else
        data_hat(i) = 0;
    end
end

% BER计算
ber = sum(xor(data,data_hat))/N;
disp(['BER = ' num2str(ber)]);

这些代码仅供参考，您可以根据自己的需要进行修改和优化。