用Matlab实现正交幅度调制与解调

正交幅度调制（QAM）是一种常见的数字调制技术，它将两个正交的调制信号进行混合，以增加数据传输速率。在QAM中，信号的幅度和相位都可以用来携带信息。在解调时，需要解调出两个信号的幅度和相位信息。

以下是使用MATLAB实现QAM调制和解调的示例代码：

QAM调制：

M = 16; %调制阶数
k = log2(M); %每个符号的比特数
data = randi([0 1], 1000*k, 1); %随机生成比特流
data_matrix = reshape(data, k, length(data)/k)';
constellation = qammod(0:M-1, M); %生成星座图
tx_signal = constellation(data_matrix+1); %映射到星座图点上
tx_signal = tx_signal(:); %转换为列向量

QAM解调：

rx_signal = awgn(tx_signal, 10); %添加高斯白噪声
rx_signal_matrix = reshape(rx_signal, length(constellation), length(rx_signal)/length(constellation)); %将信号分组
[~, decision] = min(abs(constellation.'-rx_signal_matrix)); %最近邻决策
rx_data_matrix = de2bi(decision-1, k); %将符号映射回比特
rx_data = rx_data_matrix(:); %转换为列向量

在QAM解调中，我们首先通过添加高斯白噪声模拟信道传输，然后将接收信号分组成星座图中的点，并使用最近邻决策找到每个接收符号的最佳匹配。最后，我们将符号映射回比特流。

这是一个简单的QAM调制和解调MATLAB代码示例，可以根据需要进行修改和扩展。