用MATLAB仿真pcm编码的误码率随信噪比变化曲线

下面是用MATLAB进行PCM编码误码率仿真，并绘制误码率随信噪比变化曲线的代码示例：

% 设置参数
fs = 1000; % 采样率
f = 100; % 信号频率
A = 1; % 信号幅度
N = 8; % 量化位数
EbN0dB = 0:2:20; % 信噪比范围（dB）

% 生成原始信号
t = 0:1/fs:1-1/fs;
x = A*sin(2*pi*f*t);

% 量化
xq = round((x+1)*(2^(N-1)-1)); % 线性量化
xq = xq/(2^(N-1)-1)*2-1; % 反量化

% 编码
d = diff([0, xq]); % 差分编码
dcode = round((d+1)/2); % 自适应二进制编码

% 解码
drec = (dcode*2-1)*2/2;
drec(1) = drec(1)/2; % 解码

% 计算误码率
err = zeros(size(EbN0dB));
for i = 1:length(EbN0dB)
    % 加噪声
    snr = 10^(EbN0dB(i)/10);
    sigma = sqrt(1/snr/2);
    noise = sigma*randn(size(drec));
    y = drec + noise;

    % 解码
    dcode_rec = (y+1)/2;
    d_rec = cumsum(dcode_rec);
    x_rec = d_rec + x(1);

    % 计算误码率
    err(i) = sum(abs(x-x_rec)>1e-3)/length(x);
end

% 绘制误码率随信噪比变化曲线
semilogy(EbN0dB, err, 'o-');
title('PCM Error Rate vs. Eb/N0');
xlabel('Eb/N0 (dB)');
ylabel('Error Rate');
grid on;

这段代码生成了一个100 Hz的正弦波信号，使用线性量化和自适应二进制编码进行PCM编码，并在不同信噪比下计算误码率。最后使用semilogy函数绘制误码率随信噪比变化曲线，同时加上坐标轴标签、标题和网格线。