用中文解释bits = randi([0,3],1,N); symbols = qammod(bits,4);

时间: 2023-06-02 22:02:02 浏览: 152
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matlab开发-qpsk4qamsymbol错误率

bits = randi([0,3],1,N) 表示生成一个长度为N的随机二进制序列，每个二进制数的取值范围在0到3之间。 symbols = qammod(bits,4) 表示将这个二进制序列转化成4-ary QAM调制的符号序列。QAM调制是一种常用的数字调制方式，4-ary QAM调制表示每个符号有4个取值，符号序列的长度为N/2。
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info_bits = randi([0 1], M); % M位信息 pn_sequence = generatePNSequence(N); % N长度PN码 dsss_signal = info_bits .* pn_sequence; % 扩频 % 添加AWGN snr_db = 10; % SNR值 noisy_dsss = awgn(dsss_signal, ...
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matlabqpsk调制代码-QPSK_and_QAM_MATLAB_Codes:该存储库包含用MATLAB编写的QPSK（正交相移键控）和Q

这可以通过randi()函数实现，例如，bits = randi([0 1], N, 1);将生成长度为N的二进制比特流。 2. **映射到复数符号**：将比特序列映射到对应的复数符号。对于QPSK，我们有四个可能的符号：1+j, 1-j, -1+j...

clear all; %% 参数设置 M = 4; % 调制阶数 N = 1e5; % 仿真比特数 SNRdB = 0:1:14; % 信噪比范围 Es = 1; % 符号能量 Eb = Es / log2(M); % 比特能量 sigma = sqrt(Es ./ (2 * 10 .^ (SNRdB/10))); % 噪声标准差 %% 信源产生信息比特 bits = randi([0, 1], 1, N); %% 调制 symbols = zeros(1, N/2); for i = 1:N/2 if bits(2i-1)==0 && bits(2i)==0 symbols(i) = -3; elseif bits(2i-1)==0 && bits(2i)==1 symbols(i) = -1; elseif bits(2i-1)==1 && bits(2i)==0 symbols(i) = 1; elseif bits(2i-1)==1 && bits(2i)==1 symbols(i) = 3; end end %% 信道 noises = randn(1, N/2) .* sigma; received = symbols + noises; %% 接收端检测 LLR = zeros(1, N); for i = 1:N/2 LLR(2i-1) = received(i) / sigma(find(SNRdB==SNRdB(i))); LLR(2i) = LLR(2i-1); end %% 将检测结果与信源原始信息比较计算误符号率和误比特率 BER = zeros(size(SNRdB)); SER = zeros(size(SNRdB)); for i = 1:length(SNRdB) % 接收端检测 noises = randn(1, N/2) . sigma(i); received = symbols + noises; LLR = zeros(1, N); for j = 1:N/2 LLR(2j-1) = received(j) / sigma(i); LLR(2j) = LLR(2j-1); end % 软判决译码 bits_hat = zeros(1, N); for j=1:N/2 if LLR(2j-1)>0 bits_hat(2j-1) = 1; end if LLR(2j)>0 bits_hat(2j) = 1; end end % 统计误码率 BER(i) = sum(bits~=bits_hat) / N; SER(i) = sum(symbols~=received) / (N/2); end %% 作图 semilogy(SNRdB, SER, 'k-o', 'linewidth', 2); hold on; semilogy(SNRdB, qfunc(sqrt(210.^(SNRdB/10))), 'r', 'linewidth', 2); grid on; xlabel('SNR(dB)'); ylabel('Symbol Error Rate'); legend('Simulation', 'Theory'); 这个程序出现了错误使用 .* 矩阵维度必须一致。 出错 Untitled (第 29 行) noises = randn(1, N/2) .* sigma; 错误，请更改形成新的MATLAB程序

可以使用 repmat 函数将 sigma 扩展到与 randn(1, N/2) 维度相同的矩阵，如下所示： noises = randn(1, N/2) .* repmat(sigma', 1, N/2); 将该代码替换原来的 noises 行即可。

%生成随机二进制码 bits = randi([0 1],1,N); %二进制编码到4-PAM符号映射 for k=1:length(bits)/2 if bits(2*k-1)==0 && bits(2*k)==0 symbols(k)=-3; elseif bits(2*k-1)==0 && bits(2*k)==1 symbols(k)=-1; elseif bits(2*k-1)==1 && bits(2*k)==1 symbols(k)=3; else symbols(k)=1; end end %计算AWGN噪声样本标准差 EsN0 = 10^(EsN0/10); N0 = 1/(2*R*EsN0); sigma = sqrt(N0/2); %生成AWGN噪声向量，与信号相加即可 noise = sigma*randn(1,length(symbols)); received = symbols + noise; local_code = [-3 0; -1 -2; 1 2; 3 0]; %相关器输出 for k=1:N/2 r = received(2*k-1:2*k); correlations = sum(repmat(r,4,1).*local_code,2); [Y, I] = max(correlations); decisions(k) = local_code(I,1); end %统计错误个数 num_errors = sum(abs(decisions-symbols(1:length(decisions)))>0); %计算误码率和误符号率 bit_error_rate = num_errors/N; symbol_error_rate = bit_error_rate/log2(M); %绘制误码率曲线 figure(1); semilogy(EsN0dB,theory_ber,'k-',EsN0dB,BER,'ro'); axis([0 15 1e-6 1]) xlabel('E_s/N_0 (dB)'); ylabel('BER'); legend('Theoretical','Simulation');

其中，随机生成长度为N的二进制码，将其映射到4-PAM符号集合中，然后加入AWGN噪声，接收端对接收到的信号进行相关运算，得到最接近的符号作为决策，并统计误码率和误符号率。最后，使用semilogy函数绘制误码率曲线，...

% 4PAM调制信号在高斯信道下的性能仿真 clear; % 参数设置 M = 4; % 调制阶数 Eb = 1; % 符号能量 Es = Eb * log2(M); % 平均符号能量 N0 = 1; % 单边噪声功率谱密度 SNRdBs = 0:14; % 信噪比范围 SNRs = 10.^(SNRdBs/10); % 信噪比 numBits = 1e6; % 仿真比特数 numTrials = 100; % 重复试验次数 % 产生随机比特序列 bits = randi([0 1], 1, numBits); % 4PAM调制 symbols = pammod(bits, M); % 仿真误符号率和误比特率 simBERs = zeros(size(SNRs)); simSERs = zeros(size(SNRs)); for i = 1:length(SNRs) SNR = SNRs(i); sigma = sqrt(Es/(2*SNR)); % 噪声标准差 numErrors = 0; numBits = 0; for j = 1:numTrials % 加入高斯白噪声 received = symbols + sigma * randn(size(symbols)); % 4PAM解调 detected = pamdemod(received, M); % 统计误符号数和误比特数 numErrors = numErrors + sum(detected ~= bits); numBits = numBits + length(bits); end simBERs(i) = numErrors / numBits; simSERs(i) = simBERs(i) * log2(M); end % 理论误符号率和误比特率 theoryBERs = 2*(1-1/sqrt(M))*qfunc(sqrt((3*SNRs)/(2*sqrt(M-1)))); theorySERs = 2*(M-1)/M*theoryBERs; % 画图比较 figure; semilogy(SNRdBs, theoryBERs, '-.', 'LineWidth', 2); hold on; semilogy(SNRdBs, simBERs, 'o-', 'LineWidth', 2); grid on; xlabel('SNR (dB)'); ylabel('BER'); legend('Theory', 'Simulation'); title(sprintf('4PAM in AWGN Channel)', 10*log10(Eb/N0))); figure; semilogy(SNRdBs, theorySERs, '-.', 'LineWidth', 2); hold on; semilogy(SNRdBs, simSERs, 'o-', 'LineWidth', 2); grid on; xlabel('SNR (dB)'); ylabel('SER'); legend('Theory', 'Simulation'); title(sprintf('4PAM in AWGN Channel', 10*log10(Eb/N0)));求其在4PAM下的误码率和误符号率

title(sprintf('4PAM in AWGN Channel (Eb/N0 = %.1f dB)', 10*log10(Eb/N0))); figure; semilogy(SNRdBs, theorySERs, '-.', 'LineWidth', 2); hold on; semilogy(SNRdBs, simSERs, 'o-', 'LineWidth', 2); grid ...

% 4PAM调制信号在高斯信道下的性能仿真 clear all; close all; clc %% 参数设置 N = 1e6; % 参考帧数 Eb = 1; % 参考能量 M = 4; % 调制阶数 %% 产生调制信号 b = randi([0 M-1], 1, N); % 随机产生0~M-1的整数 s = 2b-(M-1); % 4PAM调制信号 %% 产生高斯白噪声信号 SNR = 0:1:14; % 信噪比范围 Es = Eblog2(M); % 符号能量 for i = 1:length(SNR) N0 = Es/(10^(SNR(i)/10)); % 噪声功率 n = sqrt(N0/2)(randn(1, N)+1jrandn(1, N)); % 高斯白噪声 r = s + n; % 接收信号 r = r.'; % 转置，方便下一步计算 %% 多进制调制信号软输出检测 tau = 1.628; % 判决门限 for j = 1:N if real(r(j)) < -tau b_hat(j) = 0; elseif real(r(j)) < 0 b_hat(j) = 1; elseif real(r(j)) < tau b_hat(j) = 2; else b_hat(j) = 3; end end s_hat = 2b_hat-(M-1); % 解调结果 %% 计算误符号率和误比特率 err_symbols(i) = sum(s~=s_hat)/N; % 误符号率 err_bits(i) = err_symbols(i)log2(M); % 误比特率 end %% 绘制性能曲线 Pb_simb = err_bits; % 仿真误比特率 Pb_sims = err_symbols; % 仿真误符号率 figure semilogy(SNR, Pb_simb, 'b-', 'LineWidth', 2); hold on semilogy(SNR, Pb_sims, 'g-', 'LineWidth', 2); hold off grid on xlabel('SNR (dB)'); ylabel('Pb'); legend('理论误比特率曲线','理论误符号率曲线','仿真误比特率曲线','仿真误符号率曲线'); title('4PAM调制在高斯信道下的性能曲线');，添加理论误比特率曲线和理论误符号率曲线

b = randi([0 M-1], 1, N); % 随机产生0~M-1的整数 s = 2*b-(M-1); % 4PAM调制信号 %% 产生高斯白噪声信号 SNR = 0:1:14; % 信噪比范围 Es = Eb*log2(M); % 符号能量 for i = 1:length(SNR) N0 = Es/(10^(SNR(i)/...

% 4PAM调制信号在高斯信道下的性能仿真 clear all; close all; clc %% 参数设置 N = 1e6; % 参考帧数 Eb = 1; % 参考能量 M = 4; % 调制阶数 %% 产生调制信号 b = randi([0 M-1], 1, N); % 随机产生0~M-1的整数 s = 2*b-(M-1); % 4PAM调制信号 %% 产生高斯白噪声信号 SNR = 0:1:14; % 信噪比范围 Es = Eb*log2(M); % 符号能量 for i = 1:length(SNR) N0 = Es/(10^(SNR(i)/10)); % 噪声功率 n = sqrt(N0/2)*(randn(1, N)+1j*randn(1, N)); % 高斯白噪声 r = s + n; % 接收信号 r = r.'; % 转置，方便下一步计算 %% 多进制调制信号软输出检测 tau = 1.628; % 判决门限 for j = 1:N if real(r(j)) < -tau b_hat(j) = 0; elseif real(r(j)) < 0 b_hat(j) = 1; elseif real(r(j)) < tau b_hat(j) = 2; else b_hat(j) = 3; end end s_hat = 2*b_hat-(M-1); % 解调结果 %% 计算误符号率和误比特率 err_symbols(i) = sum(s~=s_hat)/N; % 误符号率 err_bits(i) = err_symbols(i)*log2(M); % 误比特率 end %% 绘制性能曲线 Pb_simb = err_bits; % 仿真误比特率 Pb_sims = err_symbols; % 仿真误符号率 figure semilogy(SNR, Pb_simb, 'b-*', 'LineWidth', 2); hold on semilogy(SNR, Pb_sims, 'g-*', 'LineWidth', 2); hold off grid on xlabel('SNR (dB)'); ylabel('Pb'); legend('理论误比特率曲线','理论误符号率曲线','仿真误比特率曲线','仿真误符号率曲线'); title('4PAM调制在高斯信道下的性能曲线');，添加理论误比特率曲线和理论误符号率曲线

Pb_theory = qfunc(sqrt(2*log2(M)*Es./(N0))); % 理论误比特率 Ps_theory = 2*(1-1/sqrt(M))*Pb_theory; % 理论误符号率 %% 绘制性能曲线 semilogy(SNR, Pb_theory, 'r--', 'LineWidth', 2); hold on semilogy(SNR...

N = 1023; % Kasami序列长度 EbNo = 0:10; % 信噪范围 nBits = 40000; % 比特数 % 霍夫曼编码/译码 symbols = unique([0, 1]); p = [0.5, 0.5]; dict = huffmandict(symbols, p);如何对上式实现循环码编码译码

txData = randi([0 1], nBits, 1); % 定义循环码编码器的参数 trellis = poly2trellis(7, [171 133]); % 约束长度为7，生成多项式系数为171和133 % 将比特流编码为符号流 txCode = convenc(txData, trellis); % ...
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