matlab在一张图中，画出 BPSK/QPSK 调制的误码率曲线图

MATLAB是一种强大的数值计算工具，常用于信号处理和通信工程领域。要在MATLAB中绘制BPSK（二进制相移键控）和QPSK（四进制相移键控）的误码率曲线图，通常需要完成以下步骤：

1. **生成模拟数据**：
- 首先，你需要设置一个适当的信道模型，比如AWGN（加性高斯白噪声）模型，来创建BPSK和QPSK信号，并对其进行扰码和解扰。

2. **发送和接收**：
- 发送模拟数据通过信道，然后接收到包含噪声的信号。

3. **误码检测**：
- 对接收到的数据进行逐比特比较，看是否发生错误，统计误码数。

4. **循环并收集数据**：
- 重复上述过程多次，获取足够的样本以获得稳定的误码率估计。

5. **绘制误码率曲线**：
- 将误码数和对应的信噪比（SNR）值放入直方图或线图中，横轴通常是SNR，纵轴是误码率（BER，Bit Error Rate）。

6. **添加标签和标题**：
- 给图表加上合适的标题，说明是BPSK和QPSK的误码率曲线，以及可能使用的编码方法、信道等信息。

示例代码片段可能会像这样：

% 设置参数
snr_range = [-10:2:20]; % 可视化范围内的SNR值
ber_bpsk = zeros(size(snr_range)); % 初始化BPSK误码率数组
ber_qpsk = zeros(size(snr_range)); % 初始化QPSK误码率数组

for i = 1:length(snr_range)
    snr = snr_range(i);
    
    % 模拟BPSK和QPSK传输
    bits = randi([0 1], 10^6, 1); % 假设随机比特流
    bpsk_signal = passbits(bits, 'bpsk', 'noisy', snr);
    qpsk_signal = passbits(bits, 'qpsk', 'noisy', snr);
    
    % 检查误码
    ber_bpsk(i) = sum(bpsk_signal ~= bits)/length(bits);
    ber_qpsk(i) = sum(qpsk_signal ~= bits)/length(bits);
end

% 创建图形
figure;
hold on;
plot(snr_range, ber_bpsk, 'b-o', 'LineWidth', 1.5, 'DisplayName', 'BPSK');
plot(snr_range, ber_qpsk, 'g-o', 'LineWidth', 1.5, 'DisplayName', 'QPSK');
xlabel('Signal-to-Noise Ratio (dB)');
ylabel('Bit Error Rate');
title('BPSK and QPSK BER vs SNR');
legend('Location', 'best');

完成后，你将看到一条表示BPSK和另一条表示QPSK误码率随SNR变化的曲线图。