QPSK信号的减法聚类的MATLAB代码的具体样子

以下是QPSK信号的减法聚类的MATLAB代码的一个示例：

M = 4; % QPSK调制
k = log2(M); % 每个符号的比特数
n = 10000; % 信号长度
msg = randi([0 1],n,k); % 生成随机比特流
txSig = qammod(msg,M); % 调制成QPSK信号

% 添加AWGN噪声
EbNo = 10; % 信噪比
snr = EbNo + 10*log10(k) - 10*log10(2); % 转换为信噪比
rxSig = awgn(txSig,snr,'measured');

% 减法聚类
threshold = 0.5; % 阈值
rxMsg = zeros(size(msg));
for i = 1:n
    if abs(real(rxSig(i))) < threshold && abs(imag(rxSig(i))) < threshold
        rxMsg(i,:) = [0 0];
    elseif real(rxSig(i)) >= 0 && imag(rxSig(i)) >= 0
        rxMsg(i,:) = [0 1];
    elseif real(rxSig(i)) >= 0 && imag(rxSig(i)) < 0
        rxMsg(i,:) = [1 1];
    elseif real(rxSig(i)) < 0 && imag(rxSig(i)) >= 0
        rxMsg(i,:) = [1 0];
    elseif real(rxSig(i)) < 0 && imag(rxSig(i)) < 0
        rxMsg(i,:) = [0 0];
    end
end

% 计算误码率
error = sum(sum(msg~=rxMsg));
BER = error/n/k;
disp(['误码率：' num2str(BER)]);

以上代码演示了如何对QPSK信号进行减法聚类。其中，首先生成随机比特流，然后调制成QPSK信号，并添加AWGN噪声。接着，通过减法聚类将接收到的信号映射回比特流，最后计算误码率。