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

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。

用MATLAB仿真pcm编码只需要编码后的一串二进制序列，传输信道用高斯白信道，然后用biterr函数计算误码率，最后画出误码率随信噪比变化曲线

好的，以下是MATLAB仿真PCM编码并计算误码率的代码：

% 设置参数
fs = 1000;         % 采样率
f = 100;           % 信号频率
A = 1;             % 信号幅度
N = 8;             % 量化位数
EbN0dB = 0:2:20;   % 信噪比范围（dB）

% 生成原始信号
t = 0:1/fs:1-1/fs;
x = A*sin(2*pi*f*t);

% 量化
xq = round((x+1)*(2^(N-1)-1));
xq = xq/(2^(N-1)-1)*2-1;

% 编码
d = diff([0, xq]);          % 差分编码
dcode = round((d+1)/2);     % 自适应二进制编码
data = reshape(dcode, 1, []); % 将编码后的数据转换成一维数组

% 传输信道（高斯白噪声信道）
err = zeros(size(EbN0dB));
for i = 1:length(EbN0dB)
    % 加噪声
    snr = 10^(EbN0dB(i)/10);
    sigma = sqrt(1/snr/2);
    noise = sigma*randn(size(data));
    y = data + noise;
    
    % 解码
    dcode_rec = y > 0.5;
    d_rec = cumsum(dcode_rec)*2-1;
    x_rec = d_rec + x(1);
    
    % 计算误码率
    tx = de2bi(round((x+1)/2));
    rx = de2bi(round((x_rec+1)/2));
    err(i) = biterr(tx, rx) / (length(tx) * size(tx, 2));
end

% 绘制误码率随信噪比变化曲线
semilogy(EbN0dB, err, 'o-');
title('PCM Error Rate vs. Eb/N0');
xlabel('Eb/N0 (dB)');
ylabel('Error Rate');
grid on;

在这个代码中，我们将PCM编码后的数据转换成一维数组 `data`，然后在传输信道（高斯白噪声信道）中加入噪声。在解码时，我们使用阈值判决将接收到的数据转换回PCM编码前的差分编码数据，并通过累积求和得到原始信号的解码值。最后，我们将原始信号和解码后的信号转换成二进制序列，并使用 `biterr` 函数计算误码率。