Eb=1; % bit N0=Eb/EbN0(k); % 噪声PSD (W/Hz) varn=N0/2; % 噪声方差 noise=sqrt(varn)*randn(1,N/2); % AWGN ~ N(0,varn) r=x+noise; 解答代码

这段代码是一个通信系统中添加高斯白噪声（AWGN）的模拟代码。其中，Eb为每个比特的能量，N0为信噪比（SNR）的倒数，varn为噪声方差，noise为服从高斯分布的噪声信号，r为加噪后的接收信号。具体解释如下：

- Eb=1; % bit

这行代码定义了每个比特的能量为1。

- N0=Eb/EbN0(k); % 噪声PSD (W/Hz)

这行代码计算了信噪比的倒数，即噪声功率谱密度（PSD），其中k为SNR的索引。

- varn=N0/2; % 噪声方差

这行代码计算了噪声方差，其中除以2是因为噪声是零均值的高斯分布。

- noise=sqrt(varn)*randn(1,N/2); % AWGN ~ N(0,varn)

这行代码生成了服从均值为0，方差为varn的高斯分布的噪声信号。其中，randn函数生成服从标准正态分布的随机数，乘以sqrt(varn)后得到服从均值为0，方差为varn的高斯分布。

- r=x+noise;

这行代码将原始信号x和噪声信号noise相加，得到加噪后的接收信号r。

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clc; clear all; close all; %% 参数设置 M = 4; % 4PAM Eb = 1; % 符号能量 T = 1; % 符号周期 nBits = 1000000; % 发送比特数 nSnr = 15; % 信噪比范围 nErrs = zeros(1,nSnr); % 错误比特数 nRuns = 20; % 每个信噪比运行次数 nSymPerFrame = 100; % 每帧符号数 %% 信源产生信息比特 txBits = randi([0 M-1],1,nBits); %% 调制 txSym = pammod(txBits,M); %% 信道 for iSnr = 1:nSnr EbN0dB(iSnr) = iSnr - 1; % 信噪比，单位dB EbN0(iSnr) = 10^(EbN0dB(iSnr)/10); % 转换为线性值 n0(iSnr) = Eb/(2*EbN0(iSnr)); % 噪声功率 for iRun = 1:nRuns %% 加入高斯白噪声 noise = sqrt(n0(iSnr)/2)*(randn(1,nSymPerFrame)+1j*randn(1,nSymPerFrame)); rxSym = txSym + noise; %% 接收端检测，软输出检测 rxSymDemod = real(rxSym) > 0; %% 计算误符号率和误比特率 nErrs(iSnr) = nErrs(iSnr) + sum(rxDemod ~= txBits(1:nSymPerFrame))/nSymPerFrame; end end %% 计算平均错误概率 pErrSim = nErrs/(nBits*nRuns); %% 理论分析 pErrTheory = 2*(1-1/sqrt(M))*qfunc(sqrt(3*EbN0/(M-1))); %% 画图 figure; semilogy(EbN0dB,pErrSim,'o-'); hold on; semilogy(EbN0dB,pErrTheory,'r-'); grid on; xlabel('SNR(dB)'); ylabel('P_e'); legend('仿真','理论分析');代码第二十八行矩阵维度不一致发生错误，请修改

第28行应该修改为：

nErrs(iSnr) = nErrs(iSnr) + sum(rxSymDemod ~= txBits(1:nSymPerFrame))/nSymPerFrame;

因为在第22行已经将接收到的符号进行了软输出检测，所以在第28行需要使用软输出检测后的符号进行误比特率的计算。

改进这段代码要biterr % 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;

要改进这段代码以使用 `biterr` 函数来计算误码率，可以按照以下步骤进行修改：

1. 在计算误码率之前，将原始信号和接收信号转换成二进制序列。

2. 使用 `biterr` 函数计算二进制序列之间的误码比特数。

3. 将误码比特数除以总比特数得到误码率。

修改后的代码如下所示：

% 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));
xq = xq/(2^(N-1)-1)*2-1;

% 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;

% 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
    tx = de2bi(round((x+1)/2));
    rx = de2bi(round((x_rec+1)/2));
    err(i) = biterr(tx, rx) / (length(tx) * size(tx, 2));
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;

注意，在计算误码率时，我们将原始信号和接收信号分别转换成二进制序列 `tx` 和 `rx`，并使用 `biterr` 函数计算二进制序列之间的误码比特数。最后，将误码比特数除以总比特数得到误码率。