给我完整的matlab代码

以下是一个完整的D-BLAST误码率仿真的MATLAB代码，包含注释和详细的说明：

% D-BLAST误码率仿真代码

clear all; close all; clc;

% 参数设置
SNR_dB = 0:2:30; % 信噪比范围
N = 4; % 天线数
M = 4; % 调制阶数
num_bits = 1e6; % 仿真比特数

% 误码率初始化
ber = zeros(1,length(SNR_dB));

for i = 1:length(SNR_dB)
    % 当前信噪比的误码率初始化
    ber_i = 0;
    SNR = 10^(SNR_dB(i)/10); % 当前信噪比
    N0 = 1/SNR; % 噪声功率谱密度
    for j = 1:num_bits
        % 生成随机比特流
        bits = randi([0 1],1,N*M);
        % 将比特流分为N组，每组M个比特
        bits_matrix = reshape(bits,M,N).';
        % 生成N个QAM调制符号
        QAM_symbols = qammod(bits_matrix,M);
        % 生成N个发送信号
        tx_signal = sqrt(SNR/N)*QAM_symbols;
        % 生成N个信道系数
        h = sqrt(0.5)*(randn(N,1)+1j*randn(N,1));
        % 生成N个接收信号
        rx_signal = h.*tx_signal + sqrt(N0/2)*(randn(N,1)+1j*randn(N,1));
        % 对接收信号进行最大比例合并(MRC)
        rx_signal_MRC = sum(rx_signal.*conj(h),1);
        % 对接收信号进行线性无失真预编码
        tx_signal_precoded = conj(h).*rx_signal_MRC;
        % 生成N个接收信号
        rx_signal_precoded = h.*tx_signal_precoded + sqrt(N0/2)*(randn(N,1)+1j*randn(N,1));
        % 对接收信号进行最大比例合并(MRC)
        rx_signal_MRC_precoded = sum(rx_signal_precoded.*conj(h),1);
        % 进行硬判决
        bits_hat = qamdemod(rx_signal_MRC_precoded./sqrt(SNR),M);
        % 统计误码率
        ber_i = ber_i + sum(bits ~= bits_hat);
    end
    % 计算当前信噪比下的误码率
    ber(i) = ber_i/num_bits;
end

% 绘制误码率曲线图
semilogy(SNR_dB,ber,'bo-');
hold on;
semilogy(SNR_dB, qfunc(sqrt(SNR/N)),'r-');
grid on;
axis([0 30 1e-6 1]);
xlabel('SNR(dB)');
ylabel('BER');
title('D-BLAST误码率仿真');
legend('仿真结果', '理论结果');

注意：以上代码需要先安装 Communications Toolbox，才能使用qammod、qamdemod和qfunc等函数。