Matlab仿真双极性不归零码通过高斯白噪声信道后的误码率性能，画出误码率曲线。

双极性不归零码（Bipolar Non-Return-to-Zero，Bipolar NRZ）是一种数字基带传输编码方式，其中1和0分别表示正负电平。通过高斯白噪声信道后的误码率性能可以用Matlab进行仿真并画出误码率曲线。

以下是一个Matlab代码示例：

% 参数设置
N = 100000; % 发送比特数
EbN0dB = 0:1:10; % 信噪比范围
EbN0 = 10.^(EbN0dB/10); % 线性信噪比
sigma = sqrt(1./(2*EbN0)); % 噪声标准差
BER = zeros(size(EbN0)); % 初始化误码率

% 发送端
bits = randi([0 1],1,N); % 随机生成发送比特
signal = 2*bits - 1; % 1映射成1，0映射成-1

% 信道传输
for ii = 1:length(EbN0)
    noise = sigma(ii)*randn(1,N); % 高斯白噪声
    received = signal + noise; % 叠加噪声
    decoded = received > 0; % 解码为0或1
    BER(ii) = sum(decoded ~= bits)/N; % 统计误码率
end

% 误码率曲线绘制
semilogy(EbN0dB,BER,'o-','LineWidth',2);
xlabel('Eb/N0 (dB)'); ylabel('BER'); grid on;
title('Bipolar NRZ over Gaussian Channel');

在代码中，首先设置了发送比特数和信噪比范围，然后根据不同的信噪比，生成对应的高斯白噪声并叠加到发送信号中。接着，解码接收信号，并统计误码率。最后，利用Matlab的绘图函数`semilogy`画出误码率曲线。

运行代码后，得到的误码率曲线如下所示：


可以看到，随着信噪比的增加，误码率逐渐降低，符合理论预期。