matlab symerr函数用法

symerr函数是MATLAB中计算两个符号序列之间的错误率的函数。下面是symerr函数的用法示例：

假设有两个等长的符号序列x和y，它们分别为：

x = [1+j -1-j -1+j -1+j];
y = [-1+j 1-j -1+j -1+j];

则可以使用symerr函数计算它们之间的错误率：

err = symerr(x, y)

输出结果为：

err = 0.25

这说明x和y之间有25%的符号不同，即有一个符号不同，总共有4个符号。

除了计算两个符号序列之间的错误率外，symerr函数还支持其他参数，例如指定符号位置、指定符号数等等。可以通过输入`help symerr`命令来获取更详细的帮助。

相关问题

matlab实现16QAM调制

以下是一个MATLAB实现的16QAM调制的示例代码：

clear all; clc;
nsymbol = 100000; % 符号数
M = 16; % 调制阶数
graycode = [0 1 3 2 4 5 7 6 12 13 15 14 8 9 11 10]; % 格雷码映射表

EsN0 = 5:20; % 信噪比范围
snr1 = 10.^(EsN0/10);
msg = randi([0, M-1], 1, nsymbol); % 随机生成调制信息
msg1 = graycode(msg + 1); % 根据格雷码映射表将信息映射为16QAM调制符号
msgmod = qammod(msg1, M); % 进行16QAM调制
scatterplot(msgmod); % 绘制星座图

spow = norm(msgmod).^2 / nsymbol; % 计算调制信号的功率

for i = 1:length(EsN0)
    sigma = sqrt(spow / (2 * snr1(i))); % 计算高斯噪声的标准差
    rx = msgmod + sigma * (randn(1, length(msgmod)) + 1i * randn(1, length(msgmod))); % 添加高斯噪声
    y = qamdemod(rx, M); % 进行16QAM解调
    decmsg = graycode(y + 1); % 根据格雷码映射表将解调结果映射回原始信息
    [err1, ber(i)] = biterr(msg, decmsg, log2(M)); % 计算误比特率和误码率
    [err2, ser(i)] = symerr(msg, decmsg);
end

p4 = 2 * (1 - 1 / sqrt(M)) * qfunc(sqrt(3 * snr1 / (M - 1))); % 计算理论误比特率
ser1 = 1 - (1 - p4).^2;
ber1 = 1 / log2(M) * ser1;

figure()
semilogy(EsN0, ber, 'o', EsN0, ser, '*', EsN0, ser1, EsN0, ber1, '-');
title('16QAM-AWGN')
xlabel('Es/N0');
ylabel('SER AND BER');
legend('BER simulation', 'SER simulation', 'SER theory', 'BER theory');

这段代码实现了通过16QAM调制生成随机消息，并在AWGN信道下进行了模拟。它包括了计算误码率和误比特率，并与理论值进行比较的过程。最后，绘制了误码率和误比特率性能曲线。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [通信原理--16QAM调制解调--MATLAB代码仿真](https://download.csdn.net/download/zwchhm/85240861)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [matlab实现16QAM调制解调](https://blog.csdn.net/Time_book/article/details/107125791)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

对 16QAM的灵巧干扰 matlab仿真

以下是针对16QAM灵巧干扰的Matlab仿真代码：

% 定义参数
N = 1000;            % 发送符号数
EbN0dB = 10;         % 信噪比值(dB)
M = 16;              % 16QAM调制方式
k = log2(M);         % 每个符号采用的比特数
Es = (2*k)/log2(M);  % 这里，无失真情况下的每个符号音频能量
Eb = Es/k;           % 每个比特的平均信道能量
noiseVar = Eb/(10^(EbN0dB/10));  % 噪声方差

% 生成随机数据
dataIn = randi([0 1],1,N*k);

% 构建16QAM信号
dataInMatrix = reshape(dataIn, k, length(dataIn)/k);
dataSymbolsIn = bi2de(dataInMatrix', 'left-msb');
dataMod = qammod(dataSymbolsIn, M);

% 加上灵巧干扰信号
alpha_1 = 0.7;        % phase noise variance
alpha_2 = 0.5;        % amplitude fluctuation variance
tau = 1;              % time delay
NT = 10;              % number of observation intervals
t = linspace(0,NT-1,NT);     % time vector
sigma_n = sqrt(noiseVar/2);

phi = 2*pi*alpha_1*tau*t.^2;   % phase noise
A = exp(-alpha_2*tau*t.^2);    % amplitude fluctuation
n = sigma_n*(randn(size(dataMod)) + 1i*randn(size(dataMod)));   % AWGN

dataMod_in = A.*exp(1i*(angle(dataMod)+phi));
dataMod_in = dataMod_in.*exp(-2*pi*1i*(0:N-1)/(N*tau));

dataMod_in_plus_noise = dataMod_in + n;

% 接收端解调
dataSymbolsOut = qamdemod(dataMod_in_plus_noise, M);

% 将二进制流还原
dataOutMatrix = de2bi(dataSymbolsOut,'left-msb');
dataOut = dataOutMatrix(:)';
errors = symerr(dataIn,dataOut);

% 输出比特错误率及调制/解调点图
disp(['Eb/No = ',num2str(EbN0dB),'dB,', ...
     ' Bit Errors = ',num2str(errors), ...
     ' (',num2str(errors/N/k*100),'%)'])
scatterplot(dataMod_in_plus_noise);

该代码使用MATLAB中内置的16QAM调制函数qammod和解调函数qamdemod生成和接收信号。将信号加上灵巧干扰前，还需要设置调制参数、信噪比、噪声方差、随机数据源等等。在加上灵巧干扰后，解调接收信号并将其二进制反解为数据。

最后，该代码输出比特错误率和调制/解调点图，用于评估该噪声环境下的信号传输性能。