matlab计算误码率曲线

在MATLAB中，可以使用以下步骤计算误码率曲线：

1. 定义发送的比特序列：可以使用 randi 函数生成随机的二进制比特序列，例如：

bits = randi([0 1], 1, n);

其中，n 表示比特序列的长度。

2. 对比特序列进行调制：根据不同的调制方案，可以将比特序列转换为模拟信号或数字信号。例如，可以使用 QPSK 调制将比特序列转换为复数信号，代码如下：

symbols = qammod(bits, 4);

3. 添加噪声：使用 awgn 函数为信号添加高斯白噪声，例如：

noisy_symbols = awgn(symbols, snr, 'measured');

其中，snr 表示信噪比。

4. 对接收到的信号进行解调：根据调制方案，可以将接收到的信号解调为比特序列。例如，可以使用 qamdemod 函数将接收到的 QPSK 调制信号解调为比特序列，代码如下：

received_bits = qamdemod(noisy_symbols, 4);

5. 计算误码率：比较接收到的比特序列和发送的比特序列，统计不一致的比特数，即为错误比特数。例如：

errors = sum(received_bits ~= bits);

计算误码率：

ber = errors / n;

其中，n 表示比特序列的长度。

6. 重复以上步骤，可以得到一组误码率数据，根据不同的信噪比，可以绘制误码率曲线。例如：

snr = 0:2:20;
ber = zeros(size(snr));
for i = 1:length(snr)
noisy_symbols = awgn(symbols, snr(i), 'measured');
received_bits = qamdemod(noisy_symbols, 4);
errors = sum(received_bits ~= bits);
ber(i) = errors / n;
end
semilogy(snr, ber);
xlabel('SNR (dB)');
ylabel('BER');
title('Bit Error Rate Curve');