双极性正交调制matlab演示代码

以下是一个简单的双极性正交调制（BPSK）的Matlab演示代码：

% 设置参数
N = 1000; % 比特数
EbN0dB = 0:1:10; % 信噪比范围
EbN0 = 10.^(EbN0dB/10); % 线性信噪比
sig = sqrt(1./(2*EbN0)); % 噪声标准差

% 生成随机比特序列
bits = randi([0 1],1,N);

% 显示原始比特序列
disp('原始比特序列：');
disp(bits);

% BPSK调制
tx = 2*bits-1;

% 加入高斯白噪声
rx = tx + sig.*randn(1,N);

% BPSK解调
rx_bits = rx > 0;

% 显示解调后的比特序列
disp('解调后的比特序列：');
disp(rx_bits);

% 计算误码率
err = sum(bits~=rx_bits);
ber = err/N;

% 显示误码率
disp('误码率：');
disp(ber);

% 绘制误码率曲线
figure;
semilogy(EbN0dB,ber,'-o');
xlabel('Eb/N0 (dB)');
ylabel('BER');
title('BPSK误码率曲线');
grid on;

这个代码会生成一个随机的比特序列，并将其进行BPSK调制，然后加入高斯白噪声，再进行解调，并计算误码率。最后，它会绘制一个误码率曲线，显示不同信噪比下的误码率。

相关问题

双极性正交调制演示代码

以下是Python中的双极性正交调制（BPSK）演示代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机二进制数据
data = np.random.randint(0, 2, 100)

# BPSK调制
modulated_data = 2*data - 1

# 画图
x_axis = np.arange(0, len(data), 1)
plt.plot(x_axis, modulated_data, 'bo')
plt.ylim(-2, 2)
plt.title('BPSK Modulation')
plt.xlabel('Data')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.show()

代码解释：

1. 首先，我们使用`numpy`库生成随机的二进制数据，长度为100。
2. 然后，我们对数据进行BPSK调制，即将0映射为-1，将1映射为1。
3. 最后，我们使用`matplotlib`库画出调制后的数据。在这个例子中，我们只将调制后的数据画成一个点，并将其上下限定在`-2`和`2`之间。

这个例子中的数据是随机生成的，因此每次运行代码时都会得到不同的结果。

正交调制matlab代码

以下是一个简单的正交调制（QAM）的 Matlab 代码示例：

% 正交调制（QAM）示例
clear all;
clc;

% 设置参数
M = 16; % 符号数
k = log2(M); % 每个符号的比特数
EbNo = 10; % 信噪比（dB）
numSamples = 10^4; % 模拟样本数

% 创建随机二进制数据
dataIn = randi([0 1], numSamples, k);

% 将比特转换为符号
dataSymbolsIn = bi2de(dataIn);

% 进行 QAM 调制
dataMod = qammod(dataSymbolsIn, M);

% 添加高斯噪声
snr = EbNo + 10*log10(k) - 10*log10(numSamples);
receivedSignal = awgn(dataMod, snr, 'measured');

% 进行 QAM 解调
dataSymbolsOut = qamdemod(receivedSignal, M);

% 将符号转换为比特
dataOut = de2bi(dataSymbolsOut, k);

% 计算误码率
errorRate = sum(sum(dataIn ~= dataOut)) / (numSamples*k);

% 显示结果
disp(['误码率: ' num2str(errorRate)]);

该代码使用 `qammod` 函数进行 QAM 调制，使用 `awgn` 函数添加高斯噪声，使用 `qamdemod` 函数进行解调。在代码中，我们可以设置符号数、比特数、信噪比和模拟样本数等参数。