>> Untitled The SIGNED property of the NUMERICTYPE object must be 1 (true) or 0 (false). 出错 numerictype (line 212) this.SignednessBool = varargin{1}; 出错 embedded.fi/quantize (line 134) Ty = numerictype(firstVarArg, wl, fl); 出错 Untitled (line 12) xq = quantize(x_fi, L, 0, 1); % 进行PCM编码

这个错误提示意味着您在使用 `quantize()` 函数时，输入的参数中包含了 `numerictype` 类型的变量，并且该变量的 `SignednessBool` 属性不是 0 或 1。然而，`quantize()` 函数只支持带符号或无符号的固定点数据类型，因此您需要确保 `numerictype` 类型变量的 `SignednessBool` 属性值为 0 或 1。

要解决这个问题，您可以通过在创建 `numerictype` 对象时指定 `SignednessBool` 属性来确保其值为 0 或 1。具体来说，您可以按照以下步骤进行修改：

1. 使用 `numerictype()` 函数创建一个 `numerictype` 对象，并指定 `SignednessBool` 属性的值为 0 或 1，例如 `nt = numerictype(1, bits_per_sample, bits_per_sample-1, 'SignednessBool', 1)`。这里假设 `bits_per_sample` 是每个采样的位数。
2. 将 `nt` 变量作为 `quantize()` 函数的第一个输入参数，例如 `xq = quantize(x_fi, nt, 0, 1)`。

下面是一个示例代码，演示如何修改以解决上述问题：

% 生成待传输的数字信号
N = 10000;
data = randi([0 1], 1, N);

% PCM编码
bits_per_sample = 8; % 每个采样位数
L = 2^bits_per_sample; % 量化级数
delta = 2/L; % 量化间隔
x = data*(2-delta) + delta/2; % 将二进制序列转换为模拟信号
x_fi = fi(x, 1, bits_per_sample, bits_per_sample-1); % 将模拟信号转换为固定点类型
nt = numerictype(1, bits_per_sample, bits_per_sample-1, 'SignednessBool', 1); % 创建numerictype对象
xq = quantize(x_fi, nt, 0, 1); % 进行PCM编码

% 并行传输
M = 4; % 子信道数
xq_m = reshape(xq, [], M); % 将编码后的信号分成M个子信道

% 添加高斯白噪声
SNR = 10; % 信噪比
sigma = sqrt(1/(2*10^(SNR/10))); % 计算噪声标准差
xq_m_noisy = xq_m + sigma*randn(size(xq_m)); % 添加高斯白噪声

% PCM解码
data_m = zeros(size(xq_m_noisy));
for i = 1:M
    data_m(:,i) = round((xq_m_noisy(:,i) + 1)*(L-1)/2); % 解码为数字信号
end
data_m = data_m(:)'; % 恢复为一维序列

% 计算误码率
num_errors = biterr(data, data_m);
error_rate = num_errors/N;

% 重复上述步骤，计算不同信噪比下的误码率
SNR_range = 0:2:20; % 信噪比范围
error_rate_range = zeros(size(SNR_range));
for i = 1:length(SNR_range)
    SNR = SNR_range(i);
    sigma = sqrt(1/(2*10^(SNR/10)));
    xq_m_noisy = xq_m + sigma*randn(size(xq_m));
    data_m = zeros(size(xq_m_noisy));
    for j = 1:M
        data_m(:,j) = round((xq_m_noisy(:,j) + 1)*(L-1)/2);
    end
    data_m = data_m(:)';
    num_errors = biterr(data, data_m);
    error_rate_range(i) = num_errors/N;
end

% 绘制误码率随信噪比变化曲线
figure;
semilogy(SNR_range, error_rate_range);
xlabel('信噪比(dB)');
ylabel('误码率');
title('误码率随信噪比变化曲线');