加了噪声以后，信噪比为5dB，在matlab中怎么实现

在 MATLAB 中，可以使用 `awgn` 函数来实现加噪声操作。该函数的语法为：

y = awgn(x, snr, 'measured')

其中，`x` 表示原始信号，`snr` 表示信噪比，`'measured'` 表示使用 “measured” 方法来计算信噪比。返回值 `y` 表示加噪声后的信号。

以下是一个示例代码：

% 生成原始信号 x
x = randn(1, 1000);

% 加入 5dB 的高斯白噪声
y = awgn(x, 5, 'measured');

% 绘制原始信号和加噪声后的信号
figure;
plot(x);
hold on;
plot(y);
legend('原始信号', '加噪声后的信号');

上述代码中，我们首先生成了一个长度为 1000 的随机信号 `x`，然后使用 `awgn` 函数将其加入 5dB 的高斯白噪声，最后绘制出原始信号和加噪声后的信号。你可以根据自己的需要修改 `x` 的生成方式和 `snr` 的值。

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QPSK星座图是一种用于调制和解调的信号星座图，其中有四个不同的相位状态。在MATLAB中，我们可以使用函数来生成指定信噪比的QPSK星座图。

首先，我们可以使用MATLAB中的qammod函数来生成QPSK星座图，该函数可以指定信噪比和星座图点的数量。例如，要生成信噪比为5db的QPSK星座图，我们可以使用以下代码：

snr = 5; % 信噪比为5db
M = 4; % QPSK星座图的点数为4
qpskSymbols = qammod(0:M-1, M); % 生成QPSK星座图
scatterplot(qpskSymbols); % 显示QPSK星座图
title(['QPSK星座图（SNR = ', num2str(snr), 'db）']);

上述代码中，我们使用qammod函数生成了信噪比为5db的QPSK星座图，并使用scatterplot函数将其显示出来。这样就可以直观地看到信号在不同相位状态下的分布情况，以及噪声对其的影响程度。

通过MATLAB生成信噪比为5db的QPSK星座图，可以帮助我们更好地理解信号调制过程中的噪声影响，以及在实际通信系统中的应用。

matlab用自己编写的自相关法对信噪比 5dB 0dB -5dB的雷达信号进行检测

以下是使用自相关法检测信噪比为5dB、0dB、-5dB的雷达信号的Matlab代码示例：

% 生成信号
fs = 100e3; % 采样率
T = 1/fs; % 采样间隔
t = 0:T:10e-3; % 时间向量
f0 = 10e3; % 载频频率
snr = [-5, 0, 5]; % 信噪比
x1 = sin(2*pi*f0*t); % 信号
x2 = awgn(x1, snr(1), 'measured'); % 加入噪声
x3 = awgn(x1, snr(2), 'measured'); % 加入噪声
x4 = awgn(x1, snr(3), 'measured'); % 加入噪声

% 自相关检测
% 自相关函数的计算
R1 = xcorr(x1, x1, 'biased'); 
R2 = xcorr(x2, x2, 'biased'); 
R3 = xcorr(x3, x3, 'biased'); 
R4 = xcorr(x4, x4, 'biased'); 

% 画出自相关函数图像
figure;
subplot(2,2,1);
plot(R1);
xlabel('Lag');
ylabel('Amplitude');
title(['SNR = ' num2str(snr(1)) 'dB']);

subplot(2,2,2);
plot(R2);
xlabel('Lag');
ylabel('Amplitude');
title(['SNR = ' num2str(snr(2)) 'dB']);

subplot(2,2,3);
plot(R3);
xlabel('Lag');
ylabel('Amplitude');
title(['SNR = ' num2str(snr(3)) 'dB']);

subplot(2,2,4);
plot(R4);
xlabel('Lag');
ylabel('Amplitude');
title('Original Signal');

% 自相关函数的峰值位置即为信号的时延
[~,I1] = max(R1);
[~,I2] = max(R2);
[~,I3] = max(R3);
[~,I4] = max(R4);

% 画出信号和检测结果
figure;
subplot(2,2,1);
plot(t,x1);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('Original Signal');

subplot(2,2,2);
plot(t,x2);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title(['SNR = ' num2str(snr(1)) 'dB']);

subplot(2,2,3);
plot(t,x3);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title(['SNR = ' num2str(snr(2)) 'dB']);

subplot(2,2,4);
plot(t,x4);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title(['SNR = ' num2str(snr(3)) 'dB']);

% 画出检测结果
figure;
plot(snr, [I1,I2,I3]);
xlabel('SNR (dB)');
ylabel('Delay (samples)');
title('Detection Results');

运行上述代码，即可得到自相关函数图像和检测结果图像。其中，自相关函数的峰值位置即为信号的时延，通过将不同信噪比下的检测结果绘制在一张图中，可以直观地观察信噪比对检测效果的影响。