Q算法实现自适应调制matlab代码

以下是Q算法实现自适应调制的MATLAB代码示例：

% 设置调制参数
M = 16;     % 调制阶数
L = 6;      % 滤波器长度
mu = 0.01;  % 步长
EbN0 = 10;  % 信噪比

% 生成调制信号和噪声
data = randi([0 M-1], 1, 1000);   % 随机生成调制数据
tx = qammod(data, M);             % QAM调制
rx = awgn(tx, EbN0, 'measured');  % 加入高斯白噪声

% 初始化滤波器和误差
h = zeros(1, L);  % 初始滤波器为0
e = zeros(1, length(rx));  % 初始误差为0

% Q算法迭代
for n = L:length(rx)
    % 提取当前数据和滤波器输出
    x = rx(n:-1:n-L+1);
    y = h * x.';
    
    % 计算误差和权值
    d = qamdemod(rx(n), M);       % 解调当前接收信号
    e(n) = d - y;                 % 计算误差
    w = mu * e(n) * conj(x);      % 计算权值
    
    % 更新滤波器
    h = h + w;
end

% 解调和计算误码率
rx_data = qamdemod(rx, M);
ber = sum(rx_data ~= data) / length(data);
disp(['Q算法自适应调制误码率：', num2str(ber)]);

在这个示例中，我们使用QAM调制生成了随机数据，并添加了高斯白噪声。然后，我们使用Q算法迭代来逐步更新滤波器权值，以最小化接收信号和期望信号之间的误差。最后，我们解调接收信号并计算误码率以评估性能。