用matlab绘制两幅BER图，分别为有噪声和无噪声时，bits_option三种情况的BER

假设你已经计算出了三种bits_option情况下的误码率（有噪声和无噪声），分别存储在变量ber1、ber2、ber3中。你可以使用以下代码片段来绘制两幅BER图：

% 有噪声情况下的BER图
snr = ... % 信噪比数组，长度和ber1、ber2、ber3相同
semilogy(snr, ber1, 'r-', snr, ber2, 'g-', snr, ber3, 'b-')
legend('bits option 1', 'bits option 2', 'bits option 3')
xlabel('SNR (dB)')
ylabel('BER')
title('BER with Noise')

% 无噪声情况下的BER图
semilogy(snr, ber1_nonoise, 'r-', snr, ber2_nonoise, 'g-', snr, ber3_nonoise, 'b-')
legend('bits option 1', 'bits option 2', 'bits option 3')
xlabel('SNR (dB)')
ylabel('BER')
title('BER without Noise')

其中，snr为信噪比数组，长度和ber1、ber2、ber3相同，可以自行设置。semilogy函数用于绘制对数坐标下的曲线，legend函数用于给不同的曲线添加标签，xlabel和ylabel分别用于设置x轴和y轴标签，title用于设置图标题。

相关问题

用matlab 绘制BER图，有噪声时，bits_option三种情况的BER

好的，我明白了你的问题。在Matlab中绘制误比特率（BER）图，需要以下步骤：

1. 生成随机数据位，并将其调制为数字信号

2. 为数字信号添加噪声

3. 解调数字信号，并计算误比特率

4. 重复步骤2-3，直到获得足够的误比特率数据点

5. 绘制误比特率曲线

对于三种不同的bits_option情况，可以分别生成数据位并重复上述步骤。

下面是一个简单的示例代码，用于生成单个二进制数据位的BPSK调制，并添加AWGN噪声：

% 生成随机的单个二进制数据位
data = randi([0,1],1,1);

% BPSK调制
s = 2*data-1;

% 添加AWGN噪声
EsNo = 10; % 信噪比
EbNo = EsNo - 10*log10(1); % 能量又称比特，信噪比为Es/No，Eb/No = Es/No * Rb/Bw，其中Rb为比特率，Bw为带宽。
N0 = 1/(10^(EbNo/10)); % 噪声功率谱密度
noise = sqrt(N0/2)*(randn(1,1)+1j*randn(1,1)); % 复高斯噪声
r = s+noise;

% 解调数字信号
dec_data = real(r)>0;

% 计算误比特率
ber = sum(dec_data~=data)/length(data);

你可以根据需要修改代码，以生成不同的数据位和调制方式，并绘制BER曲线。

clear all; close all; clc;tic its_option =2; hoise_option=1; =4;NT=2; SNRdBs=[0:2:20];sq05=sqrt(0.5); obe_target =500; BER_target =1e-3; taw_bit_len= 2592-6; nterleaving_num = 72; deinterleaving_num = 72; _frame = 1e8; or i_SNR=1:length(SNRdBs) sig_power=NI;SNRdB=SNRdBs(i_SNR); sigma2=sig_power*10°(-SNRdB/10)*noise_option;sigmal=sqrt(sigma2/2); nobe = 0; Viterbi_init for i_frame=1:1:N_frame I switch (bits_option) case (0】, bits=zeros(1,raw_bit_len); case (11, bits=ones(1,raw_bit_len); casef2), bits=randint(1,raw_bit_len); case (2), bits=randi(1,1,raw_bit_len)-1; end encoding_bits= convolution_encoder(bits);interleaved=[]; for i=l:interleaving_mum interleaved=[interleavedencoding_bits([i:interleaving_mum:end])];for tx_time-l:648 tx_bits=interleaved(1:8); interleaved(1:8)=[]; QAM16_symbol=QAM16_mod(tx_bits, 2);x(1,1) =QAM16_symbol(1);x(2,h)=QAM16_symbol(2);if rem(tx_time-1,81)==0 H = sq05*(randn(2,2)+j*randn(2,2)); end y =H*x; noise = sqrt(sigma2/2)*(randn(2,1)+j*randn(2,1)); if noise_option==1, y = y + noise;endW=inv(H'*H+sigma2*diag (ones(1,2)))*H'; K_tilde =W*y; x_hat = QAM16_slicer(X_tilde, 2); temp_bit=[temp_bit QAM16_denapper(X_hat, 2)]; end deinterleaved=[]; for i=1:deinterleaving_rum deinterleaved=[deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_mum:end])];end received_bit=Viterbi_decode(deinterleaved) for EC_dummy=1:1:raw_bit_len, if nobe>=nobe_target, break; end end if (nobe>=nobe_target) break; end end BER(i_SNR)=nobe/((i_frame-1)*raw_bit_len+EC_dummy);fprintf(’t%dt\t%1.4f\n', SNRdB,BER(i_SNR)); if BER(i_SMR)<BER_target, break; end end利用上述代码构建一个新的代码，实现BER绘图，使其分别绘制两幅BER图，分别为有噪声和无噪声时，bits-option三种情况的BER

抱歉，我无法运行代码并生成图表。但是，我可以为您提供一个思路，帮助您实现绘制两幅BER图的功能。

首先，您需要在代码中添加绘图的部分。可以使用MATLAB中的plot函数来绘制BER曲线。在循环中，每次计算出一个SNR点的BER后，将其存储在一个数组中。例如：

SNRdBs=[0:2:20];
bits_option=[0,1,2];
BER_noise=zeros(length(SNRdBs),length(bits_option));
BER_no_noise=zeros(length(bits_option),1);

for i_SNR=1:length(SNRdBs)
    SNRdB=SNRdBs(i_SNR);
    % 代码中的其他部分
    BER_noise(i_SNR,1)=BER1;
    BER_noise(i_SNR,2)=BER2;
    BER_noise(i_SNR,3)=BER3;
    if BER1 < BER_target || BER2 < BER_target || BER3 < BER_target
        break;
    end
end

figure;
semilogy(SNRdBs, BER_noise(:,1), 'r^-', SNRdBs, BER_noise(:,2), 'bo-', SNRdBs, BER_noise(:,3), 'g*-');
xlabel('SNR (dB)');
ylabel('BER');
title('BER vs SNR (with noise)');
legend('bits-option=0', 'bits-option=1', 'bits-option=2');

for i_bits=1:length(bits_option)
    bits_option_val=bits_option(i_bits);
    % 代码中的其他部分
    BER_no_noise(i_bits)=BER;
end

figure;
bar(bits_option, BER_no_noise);
xlabel('bits-option');
ylabel('BER');
title('BER vs bits-option (without noise)');

在上面的例子中，我们使用了一个名为`BER_noise`的二维数组来存储有噪声时的BER数据，第一维表示SNR点的索引，第二维表示bits-option的索引。类似地，我们使用一个名为`BER_no_noise`的一维数组来存储无噪声时的BER数据，每个元素表示一个bits-option值。

在第一个图中，我们使用了MATLAB的`semilogy`函数来绘制三条BER曲线，每条曲线对应一个bits-option值。在第二个图中，我们使用MATLAB的`bar`函数来绘制一个条形图，每个条形代表一个bits-option值。

注意，由于我们使用了不同的图形函数，因此需要为每个图形创建一个新的图形窗口，以便它们分别显示。这可以通过MATLAB的`figure`函数来实现。

希望这可以帮助您实现您的目标！