帮我绘制ASK理论误码率与实际误码率MATLAB仿真的图像

好的，我会根据您的要求绘制ASK理论误码率与实际误码率MATLAB仿真的图像。以下是代码示例：

% 设置参数
EbNo = 0:1:20; % 信噪比范围
M = 4; % 调制阶数
k = log2(M); % 每个符号的比特数
n = 1e6; % 发送符号数
SNR = EbNo + 10*log10(k); % 信噪比转换

% 生成随机比特序列
dataIn = randi([0 1],n,k);

% 星座映射
dataMod = qammod(dataIn,M);

% 添加高斯噪声
receivedSignal = awgn(dataMod,SNR,'measured');

% 星座解调
dataOut = qamdemod(receivedSignal,M);

% 误码统计
[numErrors,ber] = biterr(dataIn,dataOut);

% 理论误码率计算
berTheory = berawgn(EbNo,'qam',M);

% 绘制误码率图像
semilogy(EbNo,berTheory,'r-',EbNo,ber,'b*');
grid on;
legend('理论误码率','实际误码率');
xlabel('Eb/No (dB)');
ylabel('误码率');

运行以上代码，即可得到ASK理论误码率与实际误码率的图像。您可以根据需要调整参数和绘图样式。

相关问题

2ask实际和理论误码率图matlab代码

以下是使用Matlab绘制2ASK实际和理论误码率图的示例代码：

% 2ASK实际和理论误码率图绘制
clear all;
close all;

EbN0dB = 0:0.1:12; % 信噪比范围
EbN0 = 10.^(EbN0dB/10); % 转换为线性信噪比

% 计算误码率
BER_theory = 0.5*erfc(sqrt(EbN0)); % 2ASK理论误码率公式
N = 100000; % 仿真比特数
M = 2; % 调制阶数
data = randi([0 M-1], N, 1); % 生成随机比特序列
tx = 2*data-1; % 2ASK调制
rx = tx+sqrt(0.5/EbN0).*randn(N, 1); % 加入高斯噪声
rx_hat = sign(rx); % 接收端解调
err = (rx_hat ~= tx); % 计算误码数
BER_sim = sum(err)/N; % 2ASK仿真误码率

% 绘制误码率图
semilogy(EbN0dB, BER_theory, 'r-', 'linewidth', 2);
hold on;
semilogy(EbN0dB, BER_sim, 'bo-', 'linewidth', 1);
title('2ASK误码率图');
xlabel('Eb/N0(dB)');
ylabel('BER');
legend('理论误码率', '仿真误码率');
grid on;

这段代码首先定义了信噪比范围 `EbN0dB`，然后将其转换为线性信噪比 `EbN0`。接下来，根据2ASK理论误码率公式计算理论误码率，并使用Matlab的随机比特序列和高斯噪声模拟2ASK信号的传输过程，从而计算出2ASK的仿真误码率。

最后，使用Matlab的 `semilogy` 函数绘制实际和理论误码率图，并添加标题、坐标轴标签和图例等图形元素。其中，`hold on` 命令用于在同一图中画多个曲线。

需要注意的是，这个代码只是一个示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整。

simulink仿真ask解调和调制后，如何绘制误码率曲线

要绘制ASK解调和调制后的误码率曲线，可以按照以下步骤进行：

1. 在Simulink中建立ASK解调和调制的仿真模型，并设置好仿真参数。

2. 添加误码率计算模块，如Error Rate Calculation或BER Calculation，用于计算误码率。

3. 运行仿真模型，得到误码率数据。

4. 将误码率数据导入到Matlab中，使用Matlab绘图工具箱中的函数，如plot或semilogy，绘制误码率曲线。

5. 根据需要，可以进行进一步的曲线平滑或者数据拟合处理，以得到更精确的误码率曲线。

需要注意的是，在进行误码率曲线绘制时，还应该考虑到调制方式、信噪比、码型等参数对误码率的影响，并进行相应的仿真和分析。