Matlab实现单(双)极性(不)归零码

这里提供一种实现单极性归零码的 Matlab 代码：

% 生成原始数据
data = [0 1 0 1 1 0 1 0 0 1];

% 将 0 转换为 -1
data(data==0) = -1;

% 单极性归零码编码
polar_nrz = zeros(1, length(data)*2);
for i = 1:length(data)
    if data(i) == -1
        polar_nrz(2*i-1:2*i) = [1 -1];
    else
        polar_nrz(2*i-1:2*i) = [-1 1];
    end
end

% 绘制波形图
t = 0:0.01:length(polar_nrz)/100-0.01;
plot(t, repmat(polar_nrz, 1, 100));
axis([0 length(polar_nrz)/100 -1.5 1.5]);

这段代码将原始数据中的 0 转换为 -1，然后根据转换后的数据生成单极性归零码。最后使用 `plot` 函数绘制波形图。其中，`repmat(polar_nrz, 1, 100)` 表示将 `polar_nrz` 重复 100 次，以便绘制出更详细的波形图。

如果需要实现双极性归零码，则可以将上述代码中的 `polar_nrz(2*i-1:2*i)` 改为 `polar_nrz(i:i+1)` 即可。

相关问题

使用MATLAB实现：双极性不归零码通过高斯白噪声信道后的误码率性能仿真，画出误码率曲线

双极性不归零码（Bipolar Non-Return-to-Zero，BNRZ）是一种常用的数字基带调制方式。在传输过程中，信号可能会受到噪声的干扰。为了评估信道的性能，我们需要对BNRZ码通过高斯白噪声信道后的误码率进行仿真，并画出误码率曲线。

MATLAB提供了通信系统工具箱（Communications System Toolbox），可以方便地进行数字通信系统的建模和仿真。下面我们将使用该工具箱实现BNRZ码通过高斯白噪声信道后的误码率性能仿真。

首先，我们需要生成BNRZ码序列。假设我们要传输的二进制数据为10101010，对应的BNRZ码序列为+1 -1 +1 -1 +1 -1 +1 -1。

% 生成BNRZ码序列
data = [1 -1 1 -1 1 -1 1 -1];

接下来，我们需要将BNRZ码序列调制成基带信号，并添加高斯白噪声。

% 调制成基带信号
Fs = 1000;  % 采样频率
T = 1/Fs;   % 采样间隔
t = 0:T:7*T;
baseband = kron(data, ones(1, Fs/2));
signal = baseband .* cos(2*pi*100*t);

% 添加高斯白噪声
SNR = 10;   % 信噪比
noisy_signal = awgn(signal, SNR, 'measured');

在添加噪声后，我们需要将接收到的信号解调，并对解调后的信号进行判决，以得到误码率。

% 解调
received = noisy_signal .* cos(2*pi*100*t);
[b, a] = butter(4, 2*pi*50/Fs);
received_filtered = filter(b, a, received);
received_downsampled = downsample(received_filtered, Fs/2);

% 判决
decoded = received_downsampled > 0;
errors = sum(xor(decoded, data));
BER = errors/length(data);

最后，我们可以将整个过程封装成一个函数，并重复执行多次，以得到不同信噪比下的误码率。

function [SNR, BER] = bnrz_simulation()
    data = [1 -1 1 -1 1 -1 1 -1];
    Fs = 1000;
    T = 1/Fs;
    t = 0:T:7*T;
    baseband = kron(data, ones(1, Fs/2));
    signal = baseband .* cos(2*pi*100*t);

    BER = zeros(1, 11);
    SNR = 0:10;
    for i = 1:length(SNR)
        noisy_signal = awgn(signal, SNR(i), 'measured');

        received = noisy_signal .* cos(2*pi*100*t);
        [b, a] = butter(4, 2*pi*50/Fs);
        received_filtered = filter(b, a, received);
        received_downsampled = downsample(received_filtered, Fs/2);

        decoded = received_downsampled > 0;
        errors = sum(xor(decoded, data));
        BER(i) = errors/length(data);
    end
end

最后，我们可以调用该函数，获得误码率曲线并进行绘制。

[SNR, BER] = bnrz_simulation();
semilogy(SNR, BER, 'o-');
xlabel('SNR (dB)');
ylabel('BER');
title('BNRZ over AWGN Channel');
grid on;

运行以上代码即可得到BNRZ码通过高斯白噪声信道后的误码率性能仿真结果。

matlab实现单、双极性；归零、不归零码波形编码，并显示其频谱图，需要代码

以下是MATLAB实现单、双极性归零、不归零编码的代码：

% 单极性归零编码
clc; clear; close all;
f = 10; % 信号频率
fs = 1000; % 采样频率
t = 0:1/fs:1; % 时间序列
x = 2*sin(2*pi*f*t); % 原始信号
y = zeros(1,length(x)); % 归零编码
y(x >= 0) = 1; % 信号大于0时为1
subplot(2,1,1);
plot(t,x,'b','LineWidth',2);
title('原始信号');
grid on;
subplot(2,1,2);
plot(t,y,'r','LineWidth',2);
title('单极性归零编码');
grid on;

% 单极性不归零编码
clc; clear; close all;
f = 10; % 信号频率
fs = 1000; % 采样频率
t = 0:1/fs:1; % 时间序列
x = 2*sin(2*pi*f*t); % 原始信号
y = zeros(1,length(x)); % 不归零编码
y(x >= 0) = 1; % 信号大于0时为1
y(x < 0) = -1; % 信号小于0时为-1
subplot(2,1,1);
plot(t,x,'b','LineWidth',2);
title('原始信号');
grid on;
subplot(2,1,2);
plot(t,y,'r','LineWidth',2);
title('单极性不归零编码');
grid on;

% 双极性归零编码
clc; clear; close all;
f = 10; % 信号频率
fs = 1000; % 采样频率
t = 0:1/fs:1; % 时间序列
x = 2*sin(2*pi*f*t); % 原始信号
y = zeros(1,length(x)); % 归零编码
y(x >= 0) = 1; % 信号大于0时为1
y(x < 0) = -1; % 信号小于0时为-1
subplot(2,1,1);
plot(t,x,'b','LineWidth',2);
title('原始信号');
grid on;
subplot(2,1,2);
plot(t,y,'r','LineWidth',2);
title('双极性归零编码');
grid on;

% 双极性不归零编码
clc; clear; close all;
f = 10; % 信号频率
fs = 1000; % 采样频率
t = 0:1/fs:1; % 时间序列
x = 2*sin(2*pi*f*t); % 原始信号
y = zeros(1,length(x)); % 不归零编码
y(x >= 0) = 1; % 信号大于0时为1
y(x < 0) = -1; % 信号小于0时为-1
subplot(2,1,1);
plot(t,x,'b','LineWidth',2);
title('原始信号');
grid on;
subplot(2,1,2);
plot(t,y,'r','LineWidth',2);
title('双极性不归零编码');
grid on;

% 频率谱分析
clc; clear; close all;
f = 10; % 信号频率
fs = 1000; % 采样频率
t = 0:1/fs:1; % 时间序列
x = 2*sin(2*pi*f*t); % 原始信号
y1 = zeros(1,length(x)); % 单极性归零编码
y1(x >= 0) = 1; % 信号大于0时为1
y2 = zeros(1,length(x)); % 单极性不归零编码
y2(x >= 0) = 1; % 信号大于0时为1
y2(x < 0) = -1; % 信号小于0时为-1
y3 = zeros(1,length(x)); % 双极性归零编码
y3(x >= 0) = 1; % 信号大于0时为1
y3(x < 0) = -1; % 信号小于0时为-1
y4 = zeros(1,length(x)); % 双极性不归零编码
y4(x >= 0) = 1; % 信号大于0时为1
y4(x < 0) = -1; % 信号小于0时为-1
f_fft = fft(x); % 原始信号频谱
f1_fft = fft(y1); % 单极性归零编码频谱
f2_fft = fft(y2); % 单极性不归零编码频谱
f3_fft = fft(y3); % 双极性归零编码频谱
f4_fft = fft(y4); % 双极性不归零编码频谱
f_axis = linspace(0,fs,length(x)); % 频率轴
subplot(5,1,1);
plot(f_axis,abs(f_fft),'b','LineWidth',2);
title('原始信号频谱');
grid on;
subplot(5,1,2);
plot(f_axis,abs(f1_fft),'r','LineWidth',2);
title('单极性归零编码频谱');
grid on;
subplot(5,1,3);
plot(f_axis,abs(f2_fft),'r','LineWidth',2);
title('单极性不归零编码频谱');
grid on;
subplot(5,1,4);
plot(f_axis,abs(f3_fft),'r','LineWidth',2);
title('双极性归零编码频谱');
grid on;
subplot(5,1,5);
plot(f_axis,abs(f4_fft),'r','LineWidth',2);
title('双极性不归零编码频谱');
grid on;

这段代码会生成5个子图，其中前4个子图分别显示原始信号和四种编码方式的波形图，最后一个子图显示原始信号和四种编码方式的频谱图。你可以根据需要选择其中的子图显示。