% 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)]);

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：

% 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：

% 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。

% 定义 CMA参数 M = 4;% 等化器长度 mu = 0.01;% 步长 N = 1000;% 迭代次数 s = randi（[0，1]，N，1）;% 将生成的随机信号转换为列向量 h = [0.5, 0.3, -0.2, 0.1].';% 将信道冲激响应转换为列向量噪声 = 0.1*randn（N，1）;% 将生成的噪声转换为列向量 x = conv（h，s）+noise;% 发送信号 y = filter（h，1，x）;% 接收信号 % 初始化权值和误差 w = zeros（M，1）;J = 零（N，1）;% CMA算法迭代 for n = 1：N x_n = x（n+M-1：-1：n）;% 构造矩阵X y_n = w.'.*x_n;% 预测信号 e_n = y（n+M-1） - y_n; % 误差 J（n） = abs（e_n）.^2; % 计算误差平方 w = w + mu（conj（e_n）*x_n）/（abs（x_n）^2 + 1e-12）;% 更新权值。其中endJ(n) = abs(e_n).^2; % 计算误差平方出错：无法执行赋值，因为左侧和右侧的元素数目不同。如何改进

这个错误是因为在 `end` 后面的 `J(n) = abs(e_n).^2;` 语句没有对应的 `for` 循环语句，导致维度不匹配。可以将其移动到 `for` 循环语句内部即可：

for n = 1:N
    x_n = x(n+M-1:-1:n);  % 构造矩阵X
    y_n = w.'.*x_n;  % 预测信号
    e_n = y(n+M-1) - y_n;  % 误差
    J(n) = abs(e_n).^2;  % 计算误差平方
    w = w + mu*(conj(e_n)*x_n)/(abs(x_n)^2 + 1e-12);  % 更新权值
end

这样就可以避免维度不匹配错误了。