matlab中一个数组只有0和1，数组添加高斯白噪声数组后，数组经过判决得出数组，数组与原数组之间的误码

可以使用MATLAB中的awgn函数添加高斯白噪声数组，然后进行判决，最后计算误码率。

假设原始数组为x，添加高斯白噪声后得到y，判决后得到z，误码率为BER。

可以按照以下步骤进行操作：

1. 生成一个只包含0和1的数组x。

x = randi([0 1], 1, N);

其中N为数组长度。

2. 使用awgn函数添加高斯白噪声。

SNR = 10; % 信噪比
y = awgn(x, SNR, 'measured');

3. 进行判决，将y中大于0.5的元素置为1，小于等于0.5的元素置为0。

z = y > 0.5;

4. 计算误码率。

BER = sum(z ~= x) / N;

其中，`sum(z ~= x)`表示z和x中不相等的元素个数，`N`表示数组长度。

相关问题

matlab中数组加噪声数组后经过判决的数组与原数组的误码个数

在 Matlab 中，可以使用 randn 函数生成指定长度和均值方差的高斯白噪声数组，然后将其加到原始数组中，得到带噪声的数组。接着，可以使用判决函数对带噪声的数组进行处理，得到判决后的数组。误码个数可以通过比较原始数组和判决后的数组的不同之处来计算。

下面是一个示例代码，用于生成长度为 N 的原始数组，加入均值为 0、方差为 sigma^2 的高斯白噪声数组，然后进行判决，并计算误码个数：

N = 1000; % 原始数组长度
sigma = 0.1; % 噪声方差

% 生成原始数组
x = randi([0,1],1,N);

% 生成高斯白噪声数组
noise = sigma*randn(1,N);

% 加入噪声
y = x + noise;

% 判决
y_dec = y > 0.5;

% 计算误码个数
err_cnt = sum(x ~= y_dec);
disp(['误码个数：', num2str(err_cnt)]);

在这个示例中，我们假设原始数组中的元素只有 0 和 1 两种取值，生成的高斯白噪声数组均值为 0，方差为 sigma^2，然后将其加入到原始数组中。在判决时，我们采用了简单的阈值判决方法，即将带噪声的数组中大于 0.5 的元素判定为 1，小于等于 0.5 的元素判定为 0。最后，我们计算原始数组和判决后的数组不同之处的个数，这个数就是误码个数。

需要注意的是，这个示例中的判决方法非常简单，实际应用中可能需要更加复杂的判决算法，例如最大似然判决、最小误差率判决等。

matlab仿真数字通信系统在高斯白噪声下误码率

Matlab仿真数字通信系统在高斯白噪声下的误码率指的是在通信系统中传输数字信号时，由于高斯白噪声的存在，接收端可能会出现误码的情况。为了评估系统的性能，可以使用Matlab进行仿真，通过模拟信号传输和接收过程，以及对接收到的信号进行解码和比对，计算出误码率。

在Matlab中，可以使用Simulink工具箱来建立数字通信系统的仿真模型。首先，需要确定数字信号的调制方式和信道编码方式，例如使用QAM调制和卷积码编码。然后，设置发送端和接收端的参数，包括信噪比、码率、载波频率等。通过Simulink中的模块连接和配置，可以构建信号传输过程的仿真模型。

在仿真过程中，首先生成原始数字信号，并进行调制和编码处理。然后，将编码后的信号经过信道模型进行传输，并添加高斯白噪声。接收端根据接收到的信号进行解码和判决，得到解码后的数字信号。最后，通过与发送端的原始信号进行比对，统计出接收到的错误比特数，并计算误码率。

误码率的计算可以通过统计发送信号与接收信号不一致的比特数来实现。通过对多组仿真实验的结果取平均，可以得到在高斯白噪声下的误码率。Matlab提供了丰富的数据处理和统计分析函数，可以辅助计算误码率指标。

总之，借助Matlab的Simulink工具箱，可以进行数字通信系统在高斯白噪声下的误码率仿真。该仿真可以帮助评估系统性能，并进行性能优化和改进。