% 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
时间: 2024-03-04 19:49:58 浏览: 25
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
clc;clear all ;close all; xpipei=zeros(19,21);%定义变量。变量规划 readbmp=du
这段代码实际上是MATLAB的代码。
首先,clc命令用于清除命令窗口的内容,使其变为空白。
clear all命令用于清除MATLAB工作空间中的所有变量和函数。
close all命令用于关闭所有已打开的图形窗口。
xpipei=zeros(19,21); 定义了一个名为xpipei的变量,它是一个19行、21列的零矩阵。
readbmp=du; 定义了一个名为readbmp的变量,它的值是du。
根据代码的含义,这段代码的作用是:
清除命令窗口的内容,清除工作空间中的所有变量和函数,关闭所有打开的图形窗口。然后定义一个名为xpipei的19行21列的零矩阵,以及一个名为readbmp的变量,其值为du。
%% 读取l1,l2中点的坐标进行平面拟合,求出平面方程参数 %12-18 clc; clear all; %
在MATLAB中,可以使用函数`polyfitn`来进行平面拟合。首先,我们需要先读取l1和l2中点的坐标数据。假设l1和l2中点的坐标分别存储在两个矩阵`l1`和`l2`中。
然后,我们可以将l1和l2中点的坐标数据合并为一个大矩阵,命名为`points`。大矩阵`points`的每一行代表一个点的坐标,第一列代表x坐标,第二列代表y坐标。
接下来,我们可以使用函数`polyfitn`来进行平面拟合。函数`polyfitn`的第一个参数是要拟合的数据,第二个参数是拟合的阶数。由于我们要进行平面拟合,所以阶数为1。
```matlab
points = [l1; l2]; % 合并l1和l2中点的坐标
% 进行平面拟合
[p,~,mu] = polyfitn(points(:,1:2), points(:,3), 1);
% 平面方程参数
a = p.Coefficients(2); % x的系数
b = p.Coefficients(3); % y的系数
c = p.Coefficients(1) - a*mu(1) - b*mu(2); % 常数项
% 输出平面方程参数
fprintf('平面方程为:z = %.4f*x + %.4f*y + %.4f\n', a, b, c);
```
以上代码中的变量`p`存储了拟合得到的多项式对象,通过其`Coefficients`属性可以获取平面方程的参数。其中,`p.Coefficients(2)`是x的系数,`p.Coefficients(3)`是y的系数,`p.Coefficients(1)`是常数项。
最后,使用`fprintf`函数输出平面方程参数。