qam高斯分布matlab
时间: 2023-07-13 08:25:01 浏览: 50
如果你想要在 MATLAB 中使用 QAM(Quadrature Amplitude Modulation)信号的高斯分布进行整形,可以参考以下代码:
```matlab
% QAM 符号的星座图
constellation = [1+1i, 1-1i, -1+1i, -1-1i];
% 高斯分布的参数
mu_I = real(constellation); % 实部的均值
mu_Q = imag(constellation); % 虚部的均值
sigma_I = 0.5; % 实部的标准差
sigma_Q = 0.5; % 虚部的标准差
% 生成星座图上的网格点
[x, y] = meshgrid(-3:0.1:3);
% 计算每个网格点对应的概率密度
pdf = zeros(size(x));
for k = 1:length(constellation)
pdf = pdf + normpdf(x, mu_I(k), sigma_I) .* normpdf(y, mu_Q(k), sigma_Q);
end
% 将概率密度分布图离散化为一个概率矩阵
num_bins = 16; % 分成 16 个 bin
[~, bins_I] = histc(x, linspace(-3, 3, num_bins+1));
[~, bins_Q] = histc(y, linspace(-3, 3, num_bins+1));
bins_I(bins_I == 0) = 1;
bins_Q(bins_Q == 0) = 1;
prob = zeros(length(constellation), num_bins, num_bins);
for k = 1:length(constellation)
prob(k, :, :) = reshape(pdf(bins_Q == k & bins_I == k), [1, num_bins, num_bins]);
end
% 归一化概率矩阵
prob = prob / sum(prob(:));
% 显示概率分布
figure;
for k = 1:length(constellation)
subplot(2, 2, k);
imagesc(squeeze(prob(k, :, :)));
axis square;
colormap hot;
caxis([0, max(prob(:))]);
title(sprintf('QAM symbol %d', k));
end
```
在这个代码中,我们首先定义了 QAM 符号的星座图 `constellation`,然后设置了高斯分布的参数 `mu_I`、`mu_Q`、`sigma_I` 和 `sigma_Q`。接下来,我们生成了星座图上的网格点,并使用 `normpdf()` 函数计算每个网格点对应的概率密度。然后,我们将概率密度分布图离散化为一个概率矩阵,并归一化概率矩阵。最后,我们使用 `subplot()` 函数显示每个符号在星座图上的概率分布。
希望这个代码能帮到你!