% 生成PCM原始信号 x = randi([0, 255], 1, 1000); % 随机生成1000个 8 bit 的原始信号 % PCM 编码 y = round(x/16); % 量化到 4 bits y = y + 8; % 偏置为 8 % 添加高斯白噪声 SNR_dB = 20; % 信噪比为 20 dB SNR = 10^(SNR_dB/10); noise_var = var(y)/SNR; % 计算噪声方差 z = awgn(y, SNR_dB, 'measured', 'linear'); % 添加高斯白噪声 % 量化 L = 16; % 量化级数为 16 partition = linspace(-8, 7, L-1); codebook = linspace(-7, 8, L); [index, quants] = quantiz(z, partition, codebook); % 进行量化 % 计算误码率 err = sum(index ~= y); % 计算错误比特数 BER = err / length(y); % 计算误码率 disp(['PCM 编码误码率为:', num2str(BER)]);
时间: 2024-01-29 12:03:31 浏览: 32
这段代码的作用是模拟 PCM 编码的过程,并计算编码后的误码率。具体步骤如下:
1. 随机生成 1000 个 8 bit 的原始信号 x。
2. 将原始信号量化到 4 bits,偏置为 8,得到 PCM 编码后的信号 y。
3. 根据给定的信噪比 SNR_dB,计算添加高斯白噪声的方差,并用 awgn() 函数添加噪声,得到带噪声的信号 z。
4. 将带噪声的信号 z 进行量化,得到量化后的信号 quants 和相应的索引 index。
5. 计算编码误差,即 index 与 y 不相等的比特数 err。
6. 计算误码率 BER,即 err 除以 y 的长度。
最后,程序输出 PCM 编码的误码率。
相关问题
基于以下代码生成解调代码% 设置参数 fs = 44100; % 采样频率 fc = 2000; % 载频频率 Tsym = 0.001; % 符号持续时间 Ts = 0.0001; % 采样间隔 M = 16; % 调制阶数 N = 64; % 子载波数 CP = 16; % 循环前缀长度 % 生成随机符号序列 data = randi([0 M-1],1,N); % OFDM 调制 symbols = ifft(data); % 添加循环前缀 symbols_cp = [symbols(end-CP+1:end) symbols]; % 将符号序列串行化 x = symbols_cp(:)'; % 生成载波信号 carrier = cos(2*pi*fc*(0:length(x)-1)/fs); % 信号叠加 x = real(x.*carrier);
基于以上代码,可以生成 OFDM 调制解调的 MATLAB 代码。
1. OFDM 调制:
```matlab
% OFDM 调制
fs = 44100; % 采样频率
fc = 2000; % 载频频率
Tsym = 0.001; % 符号持续时间
Ts = 0.0001; % 采样间隔
M = 16; % 调制阶数
N = 64; % 子载波数
CP = 16; % 循环前缀长度
% 生成随机符号序列
data = randi([0 M-1],1,N);
% OFDM 调制
symbols = ifft(data); % IFFT
symbols_cp = [symbols(end-CP+1:end) symbols]; % 添加循环前缀
x = symbols_cp(:)'; % 将符号序列串行化
% 生成载波信号
t = 0:Ts:Tsym-Ts; % 时间序列
carrier = cos(2*pi*fc*t); % 载波信号
% 信号叠加
x = real(x.*carrier);
```
2. OFDM 解调:
```matlab
% OFDM 解调
fs = 44100; % 采样频率
fc = 2000; % 载频频率
Tsym = 0.001; % 符号持续时间
Ts = 0.0001; % 采样间隔
M = 16; % 调制阶数
N = 64; % 子载波数
CP = 16; % 循环前缀长度
% 接收信号
t = 0:Ts:Tsym-Ts; % 时间序列
carrier = cos(2*pi*fc*t); % 载波信号
y = x.*carrier; % 信号叠加
% OFDM 解调
symbols_rec_cp = reshape(y, N+CP, []); % 将接收信号分成符号块
symbols_rec = symbols_rec_cp(CP+1:end, :); % 去掉循环前缀
data_rec = fft(symbols_rec); % FFT
data_rec = data_rec(:).'; % 将数据串行化
data_rec = qamdemod(data_rec, M); % 解调
```
在 OFDM 解调中,需要将接收信号分成符号块,去掉循环前缀并进行 FFT,然后将数据串行化并进行解调。
s = randi([0,1],1,N); % 生成随机信号 h = [0.5, 0.3, -0.2, 0.1]; noise = 0.1*randn(1,N); 报错:矩阵维度不一致。如何改正?
这个错误通常是由于矩阵维度不匹配导致的,可以尝试以下两种方法解决:
1. 修改随机信号的生成方式
将随机信号的生成方式修改为列向量,即:
```Matlab
s = randi([0,1],N,1); % 将生成的随机信号转换为列向量
```
2. 将信道冲激响应和噪声矩阵转置
将信道冲激响应和噪声生成的方式修改为:
```Matlab
h = [0.5, 0.3, -0.2, 0.1].'; % 将信道冲激响应转换为列向量
noise = 0.1*randn(N,1); % 将生成的噪声转换为列向量
```
这样就可以避免维度不匹配的错误了。
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