8QAM信号调制解调的实现代码

以下是8QAM信号调制和解调的Python实现代码，假设调制的数字信息为message，调制后产生的8QAM信号为signal，解调后得到的数字信息为demod_message：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义QAM星座图
qam_constellation = np.array([-3-3j, -3-1j, -3+3j, -3+1j, 3-3j, 3-1j, 3+3j, 3+1j])

# 定义调制函数
def qam_modulation(message):
    # 将信息流分成实部和虚部
    I = message[0::2]
    Q = message[1::2]
    
    # 实部和虚部分别映射到QAM星座图上
    I_mapped = np.zeros(len(I), dtype=np.complex128)
    Q_mapped = np.zeros(len(Q), dtype=np.complex128)
    for i in range(len(I)):
        I_mapped[i] = qam_constellation[2*I[i] + Q[i]]
        Q_mapped[i] = qam_constellation[2*I[i+1] + Q[i+1]]
    
    # 叠加实部和虚部的星座图，形成8QAM星座图
    signal = I_mapped + Q_mapped
    
    return signal

# 定义解调函数
def qam_demodulation(signal):
    # 将信号分成实部和虚部
    I_signal = signal.real
    Q_signal = signal.imag
    
    # 从星座图上映射回数字信号
    I_demod = np.zeros(len(I_signal), dtype=np.int8)
    Q_demod = np.zeros(len(Q_signal), dtype=np.int8)
    for i in range(len(I_signal)):
        I_demod[i] = np.argmin(np.abs(qam_constellation - I_signal[i])) // 2
        Q_demod[i] = np.argmin(np.abs(qam_constellation - Q_signal[i])) // 2
    
    # 合并实部和虚部，得到数字信息流
    demod_message = np.zeros(len(I_demod)*2, dtype=np.int8)
    demod_message[0::2] = I_demod
    demod_message[1::2] = Q_demod
    
    return demod_message

# 测试函数
message = np.random.randint(0, 4, 100)  # 生成100个0-3之间的数字，表示调制信息
signal = qam_modulation(message)  # 调制信号
demod_message = qam_demodulation(signal)  # 解调信号

# 绘制星座图
plt.scatter(qam_constellation.real, qam_constellation.imag, c='r')
plt.scatter(signal.real, signal.imag, c='b')
plt.show()

print("原始信号：", message)
print("调制后信号：", signal)
print("解调后信号：", demod_message)

以上就是8QAM信号调制和解调的Python实现代码。需要注意的是，此代码仅用于学习和研究，实际应用中还需要进行各种优化和改进。