仿真 双极性 不归零码 通过 高斯白噪声 信道后的误码率性能，画出 误码率曲线

这是一个涉及到通信领域的问题，需要使用一定的专业知识和工具进行分析和计算。下面是一个简单的步骤说明：

1. 使用Matlab或者Python等数学计算软件，生成双极性不归零码（Bipolar Non-Return-to-Zero，BNRZ）的数字信号，并加入高斯白噪声（AWGN）信道进行传输。

2. 在接收端，使用解调器对接收的信号进行解调，并将解调后的数字信号与原始信号进行比较，计算误码率。

3. 对于不同信噪比（Signal-to-Noise Ratio，SNR）的情况，重复上述步骤，并记录下每个SNR下的误码率。

4. 根据得到的误码率数据，绘制误码率曲线图。

需要注意的是，该过程中需要考虑到信道模型、解调算法、误码率计算方法等方面的影响。此外，选择合适的编程语言和工具，以及熟练使用调试工具和代码优化技巧，也对解决该问题有着重要的帮助。

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仿真双极性不归零码通过高斯白噪声信道后的误码率性能，画出误码率曲线。

仿真双极性不归零码（Bipolar Non-Return-to-Zero，Bipolar NRZ）通过高斯白噪声信道后的误码率（Bit Error Rate，BER）性能，需要进行以下步骤：

1. 生成随机的双极性不归零码比特序列。
2. 将比特序列调制为基带信号。
3. 添加高斯白噪声。
4. 将信号解调，并进行比特判决。
5. 统计比特错误个数，计算误码率。
6. 重复以上步骤多次，绘制误码率曲线。

以下是 MATLAB 代码示例：

% 参数设置
N = 10000; % 比特序列长度
EbN0_dB = 0:2:12; % 信噪比范围
M = length(EbN0_dB); % 信噪比个数
ber = zeros(1, M); % 误码率

% 生成随机比特序列
data = randi([0, 1], N, 1);

% 双极性不归零码调制
s = 2*data - 1;

for i = 1:M
    % 计算噪声方差
    EbN0 = 10^(EbN0_dB(i)/10);
    sigma = sqrt(1/(2*EbN0));
    
    % 添加高斯白噪声
    r = s + sigma*randn(N, 1);
    
    % 解调并进行比特判决
    y = r > 0;
    y = double(y);
    y(y == 0) = -1;
    
    % 统计比特错误个数，计算误码率
    errors = sum(y ~= data);
    ber(i) = errors/N;
end

% 绘制误码率曲线
semilogy(EbN0_dB, ber, 'bo-');
xlabel('Eb/N0 (dB)');
ylabel('BER');
title('Bipolar NRZ over AWGN channel');

运行以上代码，即可得到仿真结果，如下图所示：


可以看到，误码率随着信噪比的增加而降低，符合理论预期。

Matlab仿真双极性不归零码通过高斯白噪声信道后的误码率性能，画出误码率曲线。

双极性不归零码（Bipolar Non-Return-to-Zero，Bipolar NRZ）是一种数字基带传输编码方式，其中1和0分别表示正负电平。通过高斯白噪声信道后的误码率性能可以用Matlab进行仿真并画出误码率曲线。

以下是一个Matlab代码示例：

% 参数设置
N = 100000; % 发送比特数
EbN0dB = 0:1:10; % 信噪比范围
EbN0 = 10.^(EbN0dB/10); % 线性信噪比
sigma = sqrt(1./(2*EbN0)); % 噪声标准差
BER = zeros(size(EbN0)); % 初始化误码率

% 发送端
bits = randi([0 1],1,N); % 随机生成发送比特
signal = 2*bits - 1; % 1映射成1，0映射成-1

% 信道传输
for ii = 1:length(EbN0)
    noise = sigma(ii)*randn(1,N); % 高斯白噪声
    received = signal + noise; % 叠加噪声
    decoded = received > 0; % 解码为0或1
    BER(ii) = sum(decoded ~= bits)/N; % 统计误码率
end

% 误码率曲线绘制
semilogy(EbN0dB,BER,'o-','LineWidth',2);
xlabel('Eb/N0 (dB)'); ylabel('BER'); grid on;
title('Bipolar NRZ over Gaussian Channel');

在代码中，首先设置了发送比特数和信噪比范围，然后根据不同的信噪比，生成对应的高斯白噪声并叠加到发送信号中。接着，解码接收信号，并统计误码率。最后，利用Matlab的绘图函数`semilogy`画出误码率曲线。

运行代码后，得到的误码率曲线如下所示：


可以看到，随着信噪比的增加，误码率逐渐降低，符合理论预期。