在MATLAB仿真用biterr计算pcm编码的误码率

在MATLAB中，可以使用 `biterr` 函数计算PCM编码的误码率。以下是计算PCM编码误码率的MATLAB代码示例：

% 读取原始信号
[x, Fs] = audioread('original_signal.wav');

% 设置量化参数
B = 8; % 量化位数
Q = 2^B; % 码字数
Delta = max(x)/Q; % 量化间隔

% 进行采样和量化
n = 1:length(x);
t = n/Fs;
xn = x(n);
qn = round(xn/Delta);

% 解码差值
yn = qn*Delta;

% 计算误差
en = xn-yn;

% 统计误码数
M = biterr(xn, qn, B);

% 计算误码率
Pe = M/length(xn);

其中，`biterr` 函数的第一个参数为原始信号，第二个参数为编码后的信号，第三个参数为每个采样值的位数。该函数会返回两个参数，第一个参数为误码数，第二个参数为比特总数。因此，计算误码率时直接用误码数除以采样点数即可。

相关问题

pcm编码的误码率随信噪比变化的MATLAB仿真程序用biterr写

下面是一个MATLAB仿真程序，用于计算PCM编码的误码率随信噪比变化的情况：

% 定义参数
N = 100000; % 数据点个数
SNR_dB = 0:1:20; % 信噪比范围（dB）
M = 8; % PCM量化级数
x = randi([0 M-1],N,1); % 随机生成PCM原始数据

% PCM编码
y = pcmenco(x,M);

% 逐个改变信噪比，计算误码率
for i = 1:length(SNR_dB)
    % 添加高斯噪声
    snr = 10^(SNR_dB(i)/10); % 计算信噪比
    sigma = sqrt(1/(2*snr)); % 计算高斯噪声标准差
    noise = sigma*randn(N,1); % 生成高斯噪声
    r = y + noise; % 添加噪声

    % PCM解码
    z = pcmdeco(r,M);

    % 计算误码率
    err(i) = biterr(x,z)/N; % 计算误码率并保存
end

% 绘制误码率随信噪比变化的曲线
semilogy(SNR_dB,err,'linewidth',2);
xlabel('信噪比（dB）');
ylabel('误码率');
title('PCM编码的误码率随信噪比的变化');

在这个程序中，我们首先定义了一些参数，包括数据点个数、信噪比范围、PCM量化级数和原始数据。然后，我们使用MATLAB内置函数`pcmenco`对原始数据进行PCM编码，并逐个改变信噪比，计算误码率。最后，我们使用MATLAB的`semilogy`函数绘制误码率随信噪比变化的曲线。

需要注意的是，为了计算误码率，我们使用了MATLAB内置函数`biterr`。这个函数可以计算两个二进制序列之间的误码比特数。在这个程序中，我们将原始数据和解码后的数据作为两个二进制序列输入`biterr`函数，并将计算结果除以数据点个数，得到误码率。

用MATLAB R2016 仿真pcm编码的误码率随信噪比变化的MATLAB仿真程序用biterr写

下面是用MATLAB R2016实现PCM编码的误码率随信噪比变化的仿真程序：

% 采样频率
fs = 8000;
% 量化比特数
n = 8;
% 量化电平数
L = 2^n;
% 最大信号幅值
Amax = 1;
% 信噪比dB范围
SNR_dB = 0:2:20;
% 信噪比范围
SNR = 10.^(SNR_dB/10);
% 误码率存储数组
BER = zeros(size(SNR));
% 循环计数器
k = 1;

for snr=SNR
    % 生成随机信号
    x = 2*Amax*(rand(1,fs)-0.5);
    % 量化
    y = round(x*(L-1)/2/Amax)*(2*Amax/(L-1));
    % 加入高斯白噪声
    noise = randn(1,fs)/sqrt(snr);
    r = y + noise;
    % 反量化
    q = round(r*(L-1)/2/Amax)*(2*Amax/(L-1));
    % 计算误码率
    BER(k) = biterr(x,q)/fs;
    k = k+1;
end

% 画图
semilogy(SNR_dB,BER,'-*');
xlabel('信噪比(dB)');
ylabel('误码率(BER)');
title('PCM编码误码率随信噪比变化图');
grid on;

程序中，我们先设置了仿真参数，包括采样频率`fs`、量化比特数`n`、量化电平数`L`、最大信号幅值`Amax`和信噪比范围`SNR`。接着，我们循环遍历每个信噪比值，生成随机信号并进行PCM编码、加噪声、反量化。最后，我们用`biterr`函数计算得到误码率，并将其存入`BER`数组中。最后，我们使用`semilogy`函数画出误码率随信噪比变化的曲线图。

注意，由于MATLAB R2016版本中`semilogx`函数的参数不支持向量，因此我们使用了`semilogy`函数，将横坐标设为线性刻度，纵坐标设为对数刻度。