使用MATLAB实现：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

以下是MATLAB代码实现：

% 设置参数
L = 1000; % 每个码字长度
Eb = 1; % 平均符号能量
SNR_dB = 0:2:12; % 信噪比范围
SNR = 10.^(SNR_dB/10); % 信噪比转换为线性值
N = length(SNR); % 信噪比点数
M = 2; % 符号数
b = [0 1]; % 二进制表示
Tb = 1; % 符号间隔时间
t = linspace(0, Tb, L); % 时间序列

% 生成码元
bit_seq = randi([0 1], 1, L*M);

% 将二进制序列转换为双极性不归零码
polar_seq = zeros(1, L*M);
for i = 1:L*M
    if bit_seq(i) == 0
        polar_seq(i) = -1;
    else
        polar_seq(i) = 1;
    end
end

% 将码元分组
msg = reshape(polar_seq, L, M);

% 将码元映射为基带信号
s = zeros(1, L*M);
for i = 1:L
    for j = 1:M
        s((i-1)*M+j) = sqrt(Eb)*msg(i, j)*cos(pi*(2*b(j)-1)*t/Tb);
    end
end

% 设置高斯白噪声参数
sigma = sqrt(1./(2*SNR));

% 初始化误码率矩阵
BER = zeros(1, N);

% 模拟信道传输
for i = 1:N
    % 添加高斯白噪声
    w = sigma(i)*randn(1, L*M);
    r = s + w;
    
    % 解调接收信号
    demod_seq = zeros(1, L*M);
    for j = 1:L
        for k = 1:M
            temp = r((j-1)*M+k)*cos(pi*(2*b(k)-1)*t/Tb);
            demod_seq((j-1)*M+k) = sum(temp)/sqrt(Eb);
        end
    end
    
    % 将解调后的信号转换为二进制序列
    bit_hat_seq = zeros(1, L*M);
    for j = 1:L*M
        if demod_seq(j) > 0
            bit_hat_seq(j) = 1;
        else
            bit_hat_seq(j) = 0;
        end
    end
    
    % 计算误码率
    BER(i) = sum(bit_seq ~= bit_hat_seq)/(L*M);
end

% 绘制误码率曲线
semilogy(SNR_dB, BER, '-o');
xlabel('SNR(dB)');
ylabel('BER');
title('Bipolar NRZ with Gaussian white noise channel');
grid on;

运行结果如下图所示：