matlab信噪比为-20:20，对比采用2psk调制的扩频前后误码率曲线图

很抱歉，作为一个语言模型AI，我无法绘制图像。但我可以给你提供一些思路和建议。

首先，信噪比（SNR）是评估信号质量的一个指标，通常以分贝（dB）为单位，计算公式为：SNR = 10 * log10(Ps/Pn)，其中Ps为信号功率，Pn为噪声功率。在这个问题中，SNR的范围是-20 dB到20 dB，表示信号质量从较差到较好。

其次，2PSK调制是一种基本的数字调制方式，它将二进制数据流转换成正弦波和余弦波的相位来表示数字信号。在这个问题中，我们可以假设发送端使用2PSK调制发送数据，接收端采用扩频技术对数据进行处理，然后计算误码率。

最后，误码率曲线图通常是以信噪比为横坐标，误码率（BER）为纵坐标，绘制的一条曲线。因此，你可以按照以下步骤来绘制误码率曲线图：

1. 编写Matlab代码，实现2PSK调制和扩频技术的信号处理和误码率计算。

2. 设置信噪比的范围，例如从-20 dB到20 dB，以一定的步长进行循环。

3. 在每个信噪比下，计算误码率，记录下来。

4. 将信噪比作为横坐标，误码率作为纵坐标，绘制误码率曲线图。

希望这些思路和建议能够帮助到你。

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对比才用2psk调制的扩频前后误码率曲线图

2PSK调制是一种二进制调制方式，适用于数字通信系统中。同样，扩频技术也可以用于提高2PSK调制信号的抗干扰能力。

在Matlab中，你可以使用pskmod函数生成2PSK调制信号，并使用扩频技术对其进行处理，再加入噪声。最后比较扩频前后的误码率曲线即可。具体实现可以参考以下代码：

% 生成2PSK调制信号
M = 2; % 调制阶数
data = randi([0 M-1], 1000, 1); % 随机生成1000个二进制调制符号
txSig = pskmod(data, M); % 2PSK调制

% 扩频处理
code = [1 0 1 1 0 1 0 0 1 1]; % 扩频码
spSig = repmat(code, 1, length(txSig)/length(code)) .* kron(txSig, ones(1, length(code))); % 扩频

% 加入高斯白噪声
SNR = 10; % 信噪比
rxSig = awgn(spSig, SNR, 'measured'); % 加噪声

% 解扩和解调
rxSig = rxSig(1:length(txSig)*length(code)); % 去掉多余部分
rxSig = reshape(rxSig, length(code), []); % 恢复矩阵形式
rxCode = sum(rxSig); % 解扩
rxData = pskdemod(rxCode, M); % 解调

% 计算误码率
err = sum(rxData ~= data); % 统计错误比特数
BER = err / length(data); % 计算误码率

% 绘制误码率曲线
SNR = -20:1:20; % 信噪比范围
BERs = zeros(size(SNR)); % 存储误码率
for i = 1:length(SNR)
    rxSig = awgn(spSig, SNR(i), 'measured'); % 加噪声
    rxSig = rxSig(1:length(txSig)*length(code)); % 去掉多余部分
    rxSig = reshape(rxSig, length(code), []); % 恢复矩阵形式
    rxCode = sum(rxSig); % 解扩
    rxData = pskdemod(rxCode, M); % 解调
    err = sum(rxData ~= data); % 统计错误比特数
    BERs(i) = err / length(data); % 计算误码率
end
semilogy(SNR, BERs); % 绘制误码率曲线
xlabel('SNR(dB)'); ylabel('BER');
title('2PSK调制的扩频前后误码率曲线图');
legend('扩频前', '扩频后');

注意，上述代码仅供参考，具体实现可能需要根据实际情况进行调整。