对于水下可见光通信海水信道matlab仿真代码，如何定义海水信道模型，并基于LMS均衡技术的水下光通信matlab仿真代码，结果用均衡后的和无均衡的在同一张图里做对比，要明显的突出均衡后的误码率要低于无均衡的，均衡后的3dB带宽要高于无均衡的

海水信道模型可以采用经验公式或者光线追踪模拟来实现。常见的经验公式有Kogelnik海水信道模型、Murray和Keenan的海水信道模型等。可以根据实际情况选择合适的模型。

针对LMS均衡技术的水下光通信matlab仿真代码，可以按照以下步骤进行实现：

1. 生成随机的比特流作为发送信号。
2. 将比特流转化为对应的数字信号，并进行调制（例如使用QPSK调制）。
3. 将调制后的信号通过海水信道模型进行传输，得到接收信号。
4. 对接收信号进行解调，并将解调后的信号进行采样。
5. 利用LMS均衡算法对采样后的信号进行均衡处理。
6. 对均衡后的信号进行解码，得到接收的比特流。
7. 计算误码率，并绘制误码率随信噪比变化的曲线。
8. 对比均衡后的和无均衡的误码率曲线，并将它们画在同一张图上。

以下是一个简单的LMS均衡matlab代码示例：

% 生成随机比特流
bitNum = 10000;
dataIn = randi([0, 1], bitNum, 1);

% 数字信号调制
modSig = qammod(dataIn, 4);

% 定义传输信道
channel = rayleighchan(0.1, 10, 0, 0);
channel.StoreHistory = true;

% 信号传输
txSig = filter(channel, modSig);

% 加入高斯白噪声
snr = 10;
rxSig = awgn(txSig, snr, 'measured');

% 信道均衡处理
eqObj = lineareq(4, lms(0.01));
rxSigEq = equalize(eqObj, rxSig, modSig);

% 解调
dataOut = qamdemod(rxSigEq, 4);

% 计算误码率
[numErrors, ber] = biterr(dataIn, dataOut);

% 绘制误码率曲线
semilogy(snr, ber, 'o-');
grid on;
xlabel('SNR (dB)');
ylabel('BER');
title('Water channel communication system');

需要根据具体的海水信道模型进行调整和优化。