双累积曲线matlab

双累积曲线（Bivariate Cumulative Distribution Function）是指在二维随机变量 $(X,Y)$ 的联合分布函数 $F(x,y)$ 中，对于任意的 $x$ 和 $y$，都可以计算出 $P(X\leq x,Y\leq y)$ 的概率值。在实际应用中，双累积曲线常用于描述两个随机变量之间的相关性。

在 MATLAB 中，可以使用 `ksdensity` 函数来估计双累积曲线。该函数可以接受一个二维数据矩阵作为输入，并返回一个二维网格上的概率密度估计值。具体使用方法可以参考 MATLAB 的官方文档。

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双累积曲线图折线图代码matlab

双累积曲线（Cumulative Distribution Function, CDF）和折线图在MATLAB中可以通过内置的统计函数和绘图命令来创建。以下是创建双累积曲线折线图的基本步骤：

% 假设你有一个数据数组data，包含数值型数据
data = randn(1000, 1); % 生成1000个随机数作为示例

% 计算数据的累积分布
[values, cdf] = ecdf(data);

% 创建双累积曲线折线图
figure;
hold on; % 保持当前图形以便添加更多线条
plot(values, cdf, 'r', 'LineWidth', 2); % 红色折线表示CDF
plot(values, 1 - cdf, 'b', 'LineWidth', 2); % 蓝色折线表示1-CDF (右侧累积)

% 添加标题和轴标签
title('CDF and 1-CDF for Random Data');
xlabel('Data Values');
ylabel('Cumulative Probability');

% 显示两条线
legend('CDF', '1-CDF');

% 关闭hold模式
hold off;

% 询问用户是否需要保存图表
disp('Do you want to save the plot? (y/n)');
answer = input('');
if strcmpi(answer, 'y')
    saveas(gcf, 'CumulativeCurve.png'); % 保存为png文件
end

%

选择式合并输出载噪比累积概率分布曲线matlab仿真代码

以下是一个简单的选择式合并输出载噪比累积概率分布曲线的MATLAB仿真代码：

%% 选择式合并输出载噪比累积概率分布曲线
clear all; close all; clc;

% 信道参数
SNRdB = 0:2:20; % 信噪比范围
SNR = 10.^(SNRdB/10); % 将信噪比转化为线性单位
N = length(SNR); % 信噪比范围的长度

% 接收机参数
M = 4; % 星座点数
d = sqrt(M)-1; % 星座点之间的距离
threshold = d^2; % 判决门限

% 仿真参数
numOfBits = 1e6; % 要仿真的比特数

% 仿真
for i=1:N
    % 高斯白噪声
    n = randn(1, numOfBits);
    noise = n./sqrt(SNR(i));
    
    % 发送QPSK符号
    data = randi([0, M-1], [1, numOfBits]);
    s = pskmod(data, M);
    
    % 接收
    r = s + noise;
    
    % 判决
    x = r./sqrt(SNR(i));
    y = x .* conj(s);
    z = y >= threshold;
    
    % 计算误码率
    BER(i) = sum(abs(data-(z*3))./2)/numOfBits;
end

% 绘制载噪比累积概率分布曲线
semilogy(SNRdB, BER, 'r-o', 'LineWidth', 2);
grid on;
title('选择式合并输出载噪比累积概率分布曲线');
xlabel('信噪比 (dB)');
ylabel('误码率');

这个代码使用了QPSK星座图，但是你可以根据需要进行修改。