% 清空变量 clear all; close all; clc; % 设置参数 N = 1000; % 发送符号数 M = 16; % 星座大小 SNR_dB = 0:2:20; % 信噪比范围 K = 1:4; % 中继数% 初始化计数器 BER = zeros(length(K),length(SNR_dB)); % 开始仿真 for k = 1:length(K) for i = 1:length(SNR_dB) % 生成发送符号 x = randi([0,M-1],1,N); % 进行调制 mod_x = qammod(x,M); % 计算噪声方差 SNR = 10^(SNR_dB(i)/10); sigma = sqrt(1/(2*SNR)); % 添加AWGN噪声 y = mod_x + sigma*(randn(1,N)+1i*randn(1,N)); % 初始化接收符号 r = zeros(1,N); % 进行中继传输 for j = 1:K(k) if j == 1 % 第一个中继节点接收发送符号 r = y; else % 其他中继节点接收上一个中继节点发送的符号 r = h.*r + sigma*(randn(1,N)+1i*randn(1,N)); end % 对接收符号进行解调 demod_r = qamdemod(r,M); % 对解调符号进行编码 en_r = qammod(demod_r,M); % 对编码后的符号进行发送 h = y./en_r; end % 对最终接收符号进行解调 demod_y = qamdemod(r,M); % 计算误码率 BER(k,i) = sum(x ~= demod_y)/N; end end% 绘图 figure; semilogy(SNR_dB,BER(1,:),'o-',SNR_dB,BER(2,:),'x-',SNR_dB,BER(3,:),'*-',SNR_dB,BER(4,:),'+-'); xlabel('SNR(dB)'); ylabel('BER'); legend('K=1','K=2','K=3','K=4'); grid on;分析代码和结果

这是一个基于QAM调制的中继传输系统的MATLAB仿真代码，其中包括了多个参数的设置，如发射符号数、星座大小、信噪比范围和中继数。在代码中，通过循环遍历不同的中继数和信噪比范围，对于每组参数设置，生成发送符号并进行调制，然后添加AWGN噪声模拟信道，最后进行中继传输并解调接收符号，计算误码率。

在结果的图像中，横轴是信噪比(dB)，纵轴是误码率(BER)，分别绘制了不同中继数下的BER随SNR变化的曲线，并通过图例进行区分。

需要注意的是，代码中使用了QAM调制和解调函数qammod和qamdemod，还使用了MATLAB的semilogy函数进行对数坐标系下的绘图。

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close all;clear all; clc; [s, fs] = audioread('C5_1_y.wav'); % 读入数据文件 s=s-mean(s); % 消除直流分量 s=s/max(abs(s)); % 幅值归一 N=length(s); % 语音长度 time=(0:N-1)/fs; % 设置时间刻度 SNR=5; % 设置信噪比 r1=awgn(s,SNR,'measured','db'); M=64; % 设置Ｍ和mu mu=0.001; itr=length(r1); snr1=SNR_Calc(s,r1); % 计算初始信噪比 [y,W,e]=LMS(r1,s,M,mu,itr); output=e/max(abs(e)); % LMS滤波输出 snr2=SNR_Calc(s,output); % 计算滤波后的信噪比 snr=snr2-snr1; SN1=snr1; SN2=snr2; SN3=snr; fprintf('snr1=%5.4f snr2=%5.4f snr=%5.4f\n',snr1,snr2,snr); % 作图 subplot 311; plot(time,s,'k'); ylabel('幅值') ylim([-1 1 ]); title('原始语音信号'); subplot 312; plot(time,r1,'k'); ylabel('幅值') ylim([-1 1 ]); title('带噪语音信号'); subplot 313; plot(time,output,'k'); ylim([-1 1 ]); title('LMS滤波输出语音信号');

这是一段MATLAB代码，实现了对一个语音信号进行LMS自适应滤波降噪的过程。具体来说，代码实现了以下功能：

1. 读入一个语音文件，并对其进行预处理，包括消除直流分量、幅值归一化等。

2. 设定信噪比和LMS自适应滤波器的参数，包括滤波器长度、步长等。

3. 调用LMS函数，对带噪语音信号进行滤波处理，得到滤波输出。

4. 计算滤波前后的信噪比，以及信噪比的提升。

5. 绘制原始语音信号、带噪语音信号和滤波输出语音信号的波形图，并将信噪比输出到命令窗口。

需要注意的是，该代码中调用了一个名为“LMS”的函数，该函数实现了LMS自适应滤波算法。由于代码中未给出该函数的具体实现，因此无法对其进行分析。

% 4PAM调制信号在高斯信道下的性能仿真 clear all; close all; clc %% 参数设置 N = 1e6; % 参考帧数 Eb = 1; % 参考能量 M = 4; % 调制阶数 %% 产生调制信号 b = randi([0 M-1], 1, N); % 随机产生0~M-1的整数 s = 2*b-(M-1); % 4PAM调制信号 %% 产生高斯白噪声信号 SNR = 0:1:14; % 信噪比范围 Es = Eb*log2(M); % 符号能量 for i = 1:length(SNR) N0 = Es/(10^(SNR(i)/10)); % 噪声功率 n = sqrt(N0/2)*(randn(1, N)+1j*randn(1, N)); % 高斯白噪声 r = s + n; % 接收信号 r = r.'; % 转置，方便下一步计算 %% 多进制调制信号软输出检测 tau = 1.628; % 判决门限 for j = 1:N if real(r(j)) < -tau b_hat(j) = 0; elseif real(r(j)) < 0 b_hat(j) = 1; elseif real(r(j)) < tau b_hat(j) = 2; else b_hat(j) = 3; end end s_hat = 2*b_hat-(M-1); % 解调结果 %% 计算误符号率和误比特率 err_symbols(i) = sum(s~=s_hat)/N; % 误符号率 err_bits(i) = err_symbols(i)*log2(M); % 误比特率 end %% 绘制性能曲线 Pb_simb = err_bits; % 仿真误比特率 Pb_sims = err_symbols; % 仿真误符号率 figure semilogy(SNR, Pb_simb, 'b-*', 'LineWidth', 2); hold on semilogy(SNR, Pb_sims, 'g-*', 'LineWidth', 2); hold off grid on xlabel('SNR (dB)'); ylabel('Pb'); legend('理论误比特率曲线','理论误符号率曲线','仿真误比特率曲线','仿真误符号率曲线'); title('4PAM调制在高斯信道下的性能曲线');，添加理论误比特率曲线和理论误符号率曲线

在代码中添加如下部分即可：

%% 计算理论误符号率和误比特率
Pb_theory = qfunc(sqrt(2*log2(M)*Es./(N0))); % 理论误比特率
Ps_theory = 2*(1-1/sqrt(M))*Pb_theory; % 理论误符号率

%% 绘制性能曲线
semilogy(SNR, Pb_theory, 'r--', 'LineWidth', 2); hold on
semilogy(SNR, Ps_theory, 'm--', 'LineWidth', 2);
semilogy(SNR, Pb_simb, 'b-*', 'LineWidth', 2);
semilogy(SNR, Pb_sims, 'g-*', 'LineWidth', 2);
hold off
grid on
xlabel('SNR (dB)');
ylabel('Pb');
legend('理论误比特率曲线','理论误符号率曲线','仿真误比特率曲线','仿真误符号率曲线');
title('4PAM调制在高斯信道下的性能曲线');

其中，理论误比特率和误符号率的计算使用了Q函数（qfunc）和公式：

Pb_theory = qfunc(sqrt(2*log2(M)*Es./(N0))); % 理论误比特率
Ps_theory = 2*(1-1/sqrt(M))*Pb_theory; % 理论误符号率