matlab编写2psk、qpsk、8psk调制解调的蒙特卡罗仿真，并将误码曲线绘制在同一个图中

以下是一个基本的蒙特卡罗仿真程序，用于模拟2PSK、QPSK和8PSK调制解调，并将它们的误码曲线绘制在同一图中。注意，这个程序只是提供一个基本框架，需要根据具体的需求进行修改和完善。

clear all;
close all;

% 信号参数
f = 1e3; % 带宽
fs = 10*f; % 采样率
T = 1/fs; % 采样时间间隔
t = 0:T:1/f; % 时间序列

% 调制方式
modulation = {'2PSK','QPSK','8PSK'};
M = [2,4,8]; % 调制阶数

% 误码率参数
Eb = 1; % 每比特能量
SNR_dB = 0:2:20; % 信噪比范围（dB）
SNR = 10.^(SNR_dB/10); % 信噪比范围（线性）
N = 1e5; % 模拟次数

% 初始化误码率矩阵
BER = zeros(length(modulation),length(SNR));

% 开始模拟
for i = 1:length(modulation)
    % 生成调制信号
    x = randi([0 M(i)-1],N,length(t)); % 随机生成调制符号
    s = pskmod(x,M(i)); % 星座映射
    
    % 加噪声并解调
    for j = 1:length(SNR)
        n = sqrt(Eb/(2*SNR(j)))*(randn(N,length(t))+1j*randn(N,length(t))); % 生成高斯白噪声
        r = s+n; % 发送信号加噪声
        x_hat = pskdemod(r,M(i)); % 解调
        
        % 统计误码率
        errors = sum(x~=x_hat,2); % 统计误码数
        BER(i,j) = mean(errors)/(length(t)*log2(M(i))); % 计算误码率
    end
end

% 绘制误码率曲线
figure;
semilogy(SNR_dB,BER(1,:),'-o','LineWidth',1,'MarkerSize',4,'DisplayName',modulation{1});
hold on;
semilogy(SNR_dB,BER(2,:),'-^','LineWidth',1,'MarkerSize',4,'DisplayName',modulation{2});
semilogy(SNR_dB,BER(3,:),'-s','LineWidth',1,'MarkerSize',4,'DisplayName',modulation{3});
grid on;
xlabel('SNR (dB)');
ylabel('BER');
title('误码率曲线');
legend('Location','best');

在这个程序中，我们使用了MATLAB中的`pskmod`和`pskdemod`函数来进行调制和解调。`pskmod`函数将调制符号映射到星座图上，`pskdemod`函数在接收端将解调后的信号重新映射回调制符号。在主循环中，我们循环遍历每一种调制方式，生成随机调制符号，将它们映射到星座图上，添加高斯白噪声，进行解调，并统计误码率。最后，我们将误码率曲线绘制在同一张图中，用不同的颜色和标记来区分不同的调制方式。

请注意，这个程序只是一个基本框架，具体的实现可能会因为具体需求的不同而有所不同。您可以根据需要修改代码，并添加其他功能来满足您的需求。