基于多相滤波器的数字信道化matlab实现

以下是基于多相滤波器的数字信道化的Matlab实现示例：

% 初始化参数
N = 8; % 多相滤波器阶数
M = 4; % 交织器深度
R = 2; % 码率
k = 3; % 多项式码率因子
n = 10000; % 数据长度

% 生成随机数据
data = randi([0 1],1,n);

% 生成卷积码多项式
g1 = [1 0 1 1];
g2 = [1 1 1 0];

% 编码
code = convenc(data,g1,g2);

% 交织
interleaved = matintrlv(code,1,M);

% 生成多相滤波器系数
h = firnyquist(N,R,k);

% 过滤
filtered = zeros(1,length(interleaved)+N-1);
for i = 1:M
    filtered((i-1)*(length(interleaved)/M)+1:i*(length(interleaved)/M)+N-1) = ...
        filtered((i-1)*(length(interleaved)/M)+1:i*(length(interleaved)/M)+N-1) + ...
        filter(h,1,interleaved((i-1)*(length(interleaved)/M)+1:i*(length(interleaved)/M)));
end

% 解交织
deinterleaved = matdeintrlv(filtered,1,M);

% 解码
decoded = vitdec(deinterleaved,g1,g2,length(data),'trunc','hard');

% 计算误码率
err = sum(decoded~=data);
BER = err/n;

在这个示例中，我们首先生成随机数据，并使用卷积码对其进行编码。然后将编码后的数据进行交织，再利用多相滤波器对交织后的数据进行滤波。最后，我们解交织、解码，并计算误码率。值得注意的是，我们使用了Matlab中提供的matintrlv和matdeintrlv函数对数据进行交织和解交织，这些函数实现了一种常用的行列交织方式。