matlab误码率公式

在 Matlab 中计算误码率的公式通常是根据所使用的调制方式而定的。以下是一些常见调制方式的误码率计算公式：

- 二进制调制（例如 BPSK）的误码率计算公式：

`Pe = 0.5*erfc(sqrt(EbN0))`

其中，`EbN0` 是信噪比（信号能量与噪声能量之比）。

- 四进制调制（例如 QPSK）的误码率计算公式：

`Pe = 0.5*erfc(sqrt(EbN0/2))`

其中，`EbN0` 是信噪比。

- 八进制调制（例如 8PSK）的误码率计算公式：

`Pe = 2*(1-1/sqrt(M))*Q(sqrt(3*EbN0*log2(M)/(M-1)))`

其中，`M` 是调制级数，`EbN0` 是信噪比，`Q(x)` 是高斯误差函数。

这些公式都可以在 Matlab 中直接使用。需要注意的是，在计算误码率时，需要生成一定数量的随机比特序列，并进行调制、加噪声、解调、解码等一系列操作，最后统计出错的比特数量，再用总比特数除以出错比特数即可得到误码率。

相关问题

matlab 误码率画图

在 MATLAB 中绘制误码率图，你可以使用以下步骤：

1. 定义误码率的变量：根据你的需求，定义一个变量来存储不同信噪比（SNR）下的误码率值。

2. 计算不同信噪比下的误码率：使用适当的通信系统模型和算法，在不同的信噪比下计算误码率。你可以使用已知的误码率计算公式或者仿真方法。

3. 绘制误码率图：使用 MATLAB 的绘图函数，例如 `plot` 或 `semilogy`，将信噪比作为 x 轴，误码率作为 y 轴，将计算得到的误码率数据进行绘制。

以下是一个简单的示例代码来绘制误码率图：

% 定义信噪比范围
snr = -10:2:10;

% 计算误码率
ber = zeros(size(snr));
for i = 1:length(snr)
    % 在这里进行误码率计算，根据你的通信系统模型和算法
    ber(i) = computeBER(snr(i));
end

% 绘制误码率图
semilogy(snr, ber, 'o-');
xlabel('信噪比 (SNR)');
ylabel('误码率 (BER)');
title('误码率 vs 信噪比');
grid on;

请注意，在上述示例中，`computeBER` 函数需要根据你的具体情况来实现，它应该接受一个信噪比作为输入，并返回对应的误码率值。

你可以根据你的需求调整代码，例如修改信噪比范围、调整误码率计算方法等。希望对你有所帮助！

matlab qpsk计算误码率

QPSK（Quadrature Phase Shift Keying）是一种常用的调制方式，用于数字通信中。计算QPSK的误码率可以使用Matlab进行仿真和计算。根据引用中的公式，QPSK与BPSK具有相同的误比特率公式：

Pb = 1/2 * erfc(sqrt(Eb/No))

其中，Pb表示误码率，Eb表示每比特的能量，No表示信噪比。通过计算不同信噪比下的误码率，可以得到QPSK的误码率随信噪比变化的波形。

以下是一个Matlab的示例代码，用于计算QPSK的误码率随信噪比变化的波形：

EbNo_dB = -10:2:20; % 信噪比范围（dB）
EbNo = 10.^(EbNo_dB/10); % 信噪比（线性值）
Pb = 1/2 * erfc(sqrt(EbNo)); % 误码率计算公式

% 绘制误码率随信噪比变化的波形
semilogy(EbNo_dB, Pb);
xlabel('Eb/No (dB)');
ylabel('Pb');
title('QPSK误码率随信噪比变化');
grid on;

你可以使用以上代码进行QPSK误码率的计算和绘图。根据不同的信噪比范围，可以得到QPSK的误码率随信噪比变化的波形图。