% 通信系统仿真 clear all; close all; clc; % 参数设置 N = 1023; % Kasami序列长度 EbNo = 0:10; % 信噪范围 nBits = 40000; % 比特数 % 霍夫曼编码/译码 symbols = unique([0, 1]); p = [0.5, 0.5]; dict = huffmandict(symbols, p); % 循环码信道编码/译码 n = 15; % 码字长度 k = 4; % 信息长度 t=9; genPoly = cyclpoly(n-k+1, k, 'min'); trellis = poly2trellis(t, genPoly); enc = comm.ConvolutionalEncoder('TrellisStructure', trellis); dec = comm.ViterbiDecoder('TrellisStructure', trellis, 'InputFormat', 'Hard'); % GMSK调制/解调 modulator = comm.GMSKModulator('BitInput', true); demodulator = comm.GMSKDemodulator('BitOutput', true); % 高斯白噪声信道 channel = comm.AWGNChannel('BitsPerSymbol', log2(2), 'NoiseMethod', 'Signal to noise ratio (Eb/No)'); % 误码率计算 berCalc = comm.ErrorRate; % 仿真 for i = 1:length(EbNo) channel.EbNo = EbNo(i); while berCalc.NumErrors < 100 % 信源产生 data = kasami(N, i); % 霍夫曼编码 huffEncodedData = huffmanenco(data, dict); % 信道编码 encodedData = step(enc, huffEncodedData); % 调制 modSignal = step(modulator, encodedData); % 信道 noisySignal = step(channel, modSignal); % 解调 demodSignal = step(demodulator, noisySignal); % 信道译码 decodedData = step(dec, demodSignal); % 霍夫曼译码 huffDecodedData = huffmandeco(decodedData, dict); % 误码率计算 berCalc = step(berCalc, data, huffDecodedData); end ber(i) = berCalc(1); reset(berCalc); end % 画图 figure; semilogy(EbNo, ber, 'bo-'); grid on; xlabel('Eb/No (dB)'); ylabel('BER'); title('BER vs. Eb/No for Kasami-GMSK System'); % 生成Kasami序列 function y = kasami(N, index) if index < 1 || index > N error('Invalid index'); end x = de2bi(index-1, log2(N), 'left-msb'); y = zeros(1, N); for i = 1:N y(i) = 1 - 2*mod(sum(x.*circshift(x,[0 i-1])), 2); end end先生成一次kasami序列，将其作为霍夫曼编码的输入，得到的输出作为循环码的输出

这段代码实现了一个基于Kasami序列和GMSK调制的通信系统的仿真。首先定义了一些参数，包括Kasami序列长度、信噪比范围、比特数等。然后使用霍夫曼编码将输入的Kasami序列进行编码，再使用循环码进行信道编码，接着将编码后的数据进行GMSK调制，通过高斯白噪声信道进行传输，再进行GMSK解调和循环码译码，最后解码得到霍夫曼编码后的数据，计算误码率并输出。在每个信噪比下仿真100次，计算平均误码率并画出误码率曲线。整个通信系统包括信源、信道编码器、调制器、信道、解调器、信道译码器、霍夫曼译码器和误码率计算器。该系统能够模拟实际通信环境中的误码率情况，用于评估系统的性能。

相关问题

% CDMA系统仿真 clear all; clc; % 初始化参数 N = 8; % 用户数 M = 4; % 节点数 L = 16; % 符号数 SNR = 10; % 信噪比 EbN0 = SNR + 10*log10(log2(M)/N); % 计算Eb/N0 h = randn(M, N) + j*randn(M, N); % 信道系数 % 生成随机数据 data = randi([0 M-1], N, L); % 生成码片序列 chip = hadamard(N); % 生成调制信号 mod_signal = qammod(data, M); % 将调制信号分配到码片上 tx_signal = zeros(M, L*N); for i = 1:N tx_signal(i,:) = repmat(chip(i,:), 1, L) .* repmat(mod_signal(i,:), 1, N); end % 添加高斯噪声 noise = randn(M, L*N) * sqrt(0.5 / (10^(EbN0/10))); rx_signal = tx_signal + noise; % 信道估计 est_h = zeros(M, N); for i = 1:N mod_chip = repmat(chip(i,:), 1, L); est_mod_signal = (rx_signal .* repmat(mod_chip, N, 1)) * sqrt(N/L); est_h(:,i) = est_mod_signal ./ mod_signal(i,:); end % 解调信号 demod_signal = zeros(N, L); for i = 1:N demod_signal(i,:) = qamdemod(rx_signal(i,:), M); end % 输出误码率 ber = sum(sum(demod_signal ~= data)) / (N*L)如何修改矩阵维度使得代码能正常运行

要解决这个问题，你需要将noise的维度与tx_signal的维度相匹配。在第19行的代码中，你可以使用reshape()函数来改变noise的维度，使其与tx_signal的维度相同。代码如下：

noise = reshape(noise, M, L*N);

将这行代码添加到第19行的代码之后，就可以解决矩阵维度不一致的问题，使代码能够正常运行。

clc; clear; close all; % 定义参数 fc = 2e3; % 载波频率 fs = 64 * fc; % 采样频率 T = 8 / fc; % 基带信号周期 Ts = 1 / (2 * fc); % 输入信号周期 B = 0.5 / T; % 基带带宽 BbTb = 0.5; % 3dB带宽 % 生成数字序列和基带信号 data = [0 0 1 0 1 0 1 0]; baseband = generate_baseband(data, fs, T); % GMSK调制 modulated_signal = gmsk_modulation(baseband, fc, fs, B, BbTb); % 绘制调制后的波形 figure(1); t = 0:1/fs:length(modulated_signal)/fs-1/fs; plot(t, modulated_signal); xlabel('时间/s'); ylabel('幅度'); title('GMSK调制波形00101010'); % 生成基带信号的函数 % 输入参数： % data: 数字序列 % fs: 采样频率 % T: 基带信号周期 % 输出参数： % baseband: 基带信号 function baseband = generate_baseband(data, fs, T) baseband = zeros(1, length(data) * fs * T); for i = 1:length(data) if data(i) == 0 baseband((i-1)*fs*T+1:i*fs*T) = -1; else baseband((i-1)*fs*T+1:i*fs*T) = 1; end end end % GMSK调制的函数 % 输入参数： % baseband: 基带信号 % fc: 载波频率 % fs: 采样频率 % B: 基带带宽 % BbTb: 3dB带宽 % 输出参数： % modulated_signal: 调制信号 function modulated_signal = gmsk_modulation(baseband, fc, fs, B, BbTb) kf = B / (2*pi); % 调制指数 bt = 0:1/fs:length(baseband)/fs-1/fs; % 基带信号时间序列 gaussian = gausspuls(bt, B/(2*pi*BbTb), 2.5); % 高斯滤波器 baseband_f = filter(gaussian, 1, baseband); % 进行滤波 cumulative_freq = cumsum(baseband_f) / fs * kf; % 计算累积频偏 t = 0:1/fs:length(baseband_f)/fs-1/fs; % 调制信号时间序列 phasor = exp(1j*(2*pi*fc*t + 2*pi*cumulative_freq)); % 产生载波相位 modulated_signal = real(baseband_f .* phasor); % 进行相乘运算，得到调制信号 end % 自定义高斯滤波器函数 % 输入参数： % t: 时间序列 % B: 带宽 % alpha: 音频信号系数 % 输出参数： % g: 高斯函数 function gaussian = gausspuls(t, B, alpha) gaussian = (2 * pi * B * t) .^ alpha .* exp(-(2 * pi * B * t) .^ 2 / (2 * log(2))); end

这是一个 MATLAB 代码，实现了 GMSK 调制。代码中定义了载波频率、采样频率、基带信号周期等参数，并通过 generate_baseband 函数生成了基带信号。接着，通过 gmsk_modulation 函数对基带信号进行 GMSK 调制，得到调制信号。最后，绘制了调制后的波形。代码中还定义了一个自定义高斯滤波器函数 gausspuls。