用MATLAB仿真pcm编码的误码率随信噪比变化曲线用biterr函数

在MATLAB中，可以使用`awgn`函数生成加性高斯白噪声信号，并使用`quantiz`函数进行PCM编码，最后使用`biterr`函数计算误码率。以下是一个简单的示例代码：

% 设置参数
M = 4;          % 量化级数
Fs = 8000;      % 采样率
T = 1/Fs;       % 采样时间
t = 0:T:1-T;    % 时间轴
A = 1;          % 信号幅度
SNR = 0:1:20;   % 信噪比范围

% 生成原始信号
msg = randi([0 M-1], 1, length(t));  % 随机生成原始信号
sig = A*sin(2*pi*1000*t + 2*pi*msg/M);  % 调制

% PCM编码
L = 2^ceil(log2(M));  % 量化间隔
partition = linspace(-A, A, L-1);  % 分割点
codebook = linspace(-A+L/2, A-L/2, L);  % 量化码字
[index, quants] = quantiz(sig, partition, codebook);  % 量化

% 添加高斯白噪声
for i = 1:length(SNR)
    noisy_sig = awgn(sig, SNR(i), 'measured');  % 加噪声
    [noisy_index, noisy_quants] = quantiz(noisy_sig, partition, codebook);  % 量化
    err(i) = biterr(msg, noisy_index);  % 计算误码率
end

% 绘制误码率曲线
semilogy(SNR, err/length(msg), 'o-');
xlabel('SNR/dB');
ylabel('BER');
title('PCM编码的误码率曲线');

运行后会得到一个误码率随信噪比变化的曲线图。需要注意的是，这里假设信道是加性高斯白噪声信道，因此误码率曲线只适用于这种信道。