假设IFFT的点数是1024，载波数量是20，每个符号代表2bit，每个载波使用50个符号，写出信噪比和误码率的MATLAB代码

假设发送的调制方式为16QAM，则可以使用以下MATLAB代码计算信噪比和误码率：

% 设置参数
nfft = 1024;    % IFFT的点数
ncarriers = 20; % 载波数量
nbits = 2;      % 每个符号的比特数
nsymbols = 50;  % 每个载波使用的符号数
modulation_order = 16; % 调制阶数
EbN0_dB = 0:2:20; % 信噪比范围

% 生成随机数据
data = randi([0 1],ncarriers*nbits*nsymbols,1);

% 将数据分配到每个载波上
data_matrix = reshape(data,ncarriers*nbits,nsymbols);
data_matrix = data_matrix.';
data_matrix = reshape(data_matrix,nsymbols,ncarriers*nbits);

% 进行16QAM调制
modulated_data = qammod(data_matrix,modulation_order);

% IFFT变换
ifft_data = ifft(modulated_data,nfft);

% 将数据加上循环前缀
cp_length = nfft/4;
cp_data = [ifft_data(:,end-cp_length+1:end),ifft_data];

% 生成高斯白噪声
for k=1:length(EbN0_dB)
    noise_sigma(k) = sqrt(0.5/nbits/(10^(EbN0_dB(k)/10)));
    noise(k,:) = noise_sigma(k)*randn(size(cp_data));
    
    % 加入高斯白噪声
    received_data(k,:) = cp_data + noise(k,:);
    
    % 去掉循环前缀并进行FFT变换
    fft_data = fft(received_data(k,:,cp_length+1:end),nfft);
    
    % 进行16QAM解调
    demodulated_data = qamdemod(fft_data,modulation_order);
    
    % 统计误比特数
    err(k) = sum(sum(mod(data_matrix-demodulated_data,2),1)>0);
    
    % 计算误码率
    ber(k) = err(k)/ncarriers/nsymbols/nbits;
end

% 绘制误码率曲线
semilogy(EbN0_dB,ber,'-o');
grid on;
xlabel('Eb/N0 (dB)');
ylabel('BER');
title(['BER for 16QAM with ' num2str(ncarriers) ' carriers']);

其中，`qammod`和`qamdemod`函数用于16QAM调制和解调，`ifft`和`fft`函数用于进行IFFT和FFT变换，`randn`函数用于生成高斯白噪声。最后，通过统计误比特数并计算误码率，可以绘制出误码率曲线。