matlab误码分析画图代码
时间: 2024-05-26 21:07:36 浏览: 15
MATLAB是一款非常强大的数学计算软件,它可以用于各种工程应用中,包括误码分析。下面是一些MATLAB误码分析画图的代码:
1. 误码率曲线:
```Matlab
EbN0dB=0:10; %定义Eb/N0的范围
EbN0=10.^(EbN0dB/10); %转换为线性值
pe=zeros(1,length(EbN0dB)); %初始化误码率数组
for i=1:length(EbN0dB)
Eb=1; %假设发送符号能量为1
N0=Eb/EbN0(i); %计算N0
pe(i)=qfunc(sqrt(2*EbN0(i))); %计算误码率
end
semilogy(EbN0dB,pe,'o-'); %画出误码率曲线
xlabel('Eb/N0 (dB)'); %设置x轴标签
ylabel('Probability of bit error'); %设置y轴标签
```
2. 真实误码率和理论误码率比较:
```Matlab
EbN0dB=0:10;
EbN0=10.^(EbN0dB/10);
pe=zeros(1,length(EbN0dB));
theope=zeros(1,length(EbN0dB));
for i=1:length(EbN0dB)
Eb=1;
N0=Eb/EbN0(i);
pe(i)=qfunc(sqrt(2*EbN0(i)));
theope(i)=0.5*erfc(sqrt(EbN0(i)));
end
semilogy(EbN0dB,pe,'o-',EbN0dB,theope,'*-');
xlabel('Eb/N0 (dB)');
ylabel('Probability of bit error');
legend('Simulation','Theory');
```
3. 码距和平均功率谱密度:
```Matlab
M=4; %4PSK调制
k=log2(M); %比特数
dmin=sqrt(k)*2*sin(pi/M); %计算码距
fd=10e3; %多普勒频移10kHz
Ts=1e-3; %符号时间1ms
fs=1/Ts; %采样频率
T=8*Ts; %仿真时间8ms
t=0:1/fs:T-1/fs; %时间轴
x=pskmod(randi([0 M-1],1,T/Ts),M); %随机生成调制信号
rx=x.*exp(1j*2*pi*fd*t); %加入多普勒效应
pxx=pwelch(rx,[],[],[],fs); %计算功率谱密度估计值
df=fs/length(pxx); %频率分辨率
f=-fs/2:df:fs/2-df; %频率轴
plot(f,fftshift(pxx)); %画出平均功率谱密度
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Power spectral density (W/Hz)');
title(['Dmin=',num2str(dmin),' fs=',num2str(fs)]);
```
希望这些代码能够帮助你进行MATLAB误码分析画图。如果你还有其他问题,请随时问我。