matlab仿真OFDM 和 DFTS-OFDM 两种信号的生成及峰均比概率统计，绘制相应曲线，其中子载波数 目可变

好的，我可以为您提供一些关于 Matlab 仿真 OFDM 和 DFTS-OFDM 信号生成以及峰均比概率统计的思路和方法。

首先，OFDM和DFTS-OFDM信号的生成可以通过Matlab中的通信工具箱来实现。具体来说，可以使用`ofdmmod`和`dftspread`函数分别生成OFDM和DFTS-OFDM信号。这些函数可以接受信号参数，例如子载波数量、循环前缀长度、调制方式等等，以生成不同的信号类型。

其次，峰均比概率统计是对信号的调制方式和子载波数量等参数进行分析，以确定信号的传输性能。可以使用Matlab中的`awgn`函数来添加高斯白噪声，以模拟信道的噪声干扰情况。然后可以使用`peak2rms`函数来计算信号的峰均比，以确定信号的抗噪声干扰能力。

最后，可以使用Matlab中的绘图函数，例如`plot`和`histogram`等，来绘制不同信号类型的峰均比概率分布曲线和直方图。这些图形可以帮助您更直观地了解信号的性能，并进行比较分析。

需要注意的是，OFDM和DFTS-OFDM信号的生成和峰均比概率统计都需要根据具体的信号参数进行调整和优化，以达到最佳的传输效果。因此，在实际应用中，需要根据具体的需求和应用场景进行调整和优化。

相关问题

matlab仿真OFDM 和 DFTS-OFDM 两种信号的生成及峰均比概率统计，绘制相应曲线的代码

好的，以下是Matlab仿真OFDM和DFTS-OFDM两种信号的生成及峰均比概率统计的代码示例。

首先是OFDM信号的生成和峰均比概率统计：

% OFDM信号参数设置
N = 64; % 子载波数量
cp_len = 16; % 循环前缀长度
mod_type = 'QAM'; % 调制方式

% 生成OFDM信号
data = randi([0 1], N*100, 1); % 随机生成数据
tx_signal = ofdmmod(data, N, cp_len, mod_type); % 生成OFDM信号

% 添加高斯白噪声
snr = 10; % 信噪比
rx_signal = awgn(tx_signal, snr, 'measured'); % 添加高斯白噪声

% 计算OFDM信号的峰均比
p2r = peak2rms(rx_signal);

% 绘制OFDM信号的峰均比概率分布曲线和直方图
figure;
histogram(p2r, 'Normalization', 'pdf');
hold on;
x = linspace(0, 30, 1000);
pdf = 2*x.*exp(-x.^2/2);
plot(x, pdf);
xlabel('峰均比');
ylabel('概率密度');
title('OFDM信号的峰均比概率分布');

然后是DFTS-OFDM信号的生成和峰均比概率统计：

% DFTS-OFDM信号参数设置
N = 64; % 子载波数量
cp_len = 16; % 循环前缀长度
mod_type = 'QAM'; % 调制方式

% 生成DFTS-OFDM信号
data = randi([0 1], N*100, 1); % 随机生成数据
tx_signal = dftspread(ofdmmod(data, N, cp_len, mod_type)); % 生成DFTS-OFDM信号

% 添加高斯白噪声
snr = 10; % 信噪比
rx_signal = awgn(tx_signal, snr, 'measured'); % 添加高斯白噪声

% 计算DFTS-OFDM信号的峰均比
p2r = peak2rms(rx_signal);

% 绘制DFTS-OFDM信号的峰均比概率分布曲线和直方图
figure;
histogram(p2r, 'Normalization', 'pdf');
hold on;
x = linspace(0, 30, 1000);
pdf = 2*x.*exp(-x.^2/2);
plot(x, pdf);
xlabel('峰均比');
ylabel('概率密度');
title('DFTS-OFDM信号的峰均比概率分布');

需要注意的是，这里仅提供了简单的仿真代码示例，具体的参数设置和优化需要根据实际需求和应用场景进行调整。

matlab仿真OFDM 和 DFTS-OFDM 两种信号的生成及峰均比概率统计，并绘制各自CCDF曲线

以下是MATLAB OFDM和DFTS-OFDM信号生成及峰均比概率统计的示例代码，同时绘制了各自的CCDF曲线：

% OFDM系统参数
N = 64; % 子载波数量
M = 16; % 调制阶数
cp_len = 16; % 循环前缀长度

% 生成随机数据
data = randi([0 M-1], N, 1);

% OFDM调制
ofdm_mod = @(x) sqrt(N)*ifft(x,N);
mod_data = qammod(data,M,'gray');
ofdm_data = ofdm_mod(mod_data);

% 计算峰均比
PAPR = @(x) (max(abs(x)).^2)/mean(abs(x).^2);
PAPR_original = PAPR(ofdm_data);

% DFTS-OFDM调制
dfts_ofdm_mod = @(x) sqrt(N)*ifft(fft(x).*dftmtx(N),N);
dfts_mod_data = qammod(data,M,'gray');
dfts_ofdm_data = dfts_ofdm_mod(dfts_mod_data);

% 计算峰均比
PAPR_dfts = PAPR(dfts_ofdm_data);

% 统计峰均比概率
num_iter = 10000; % 循环次数
PAPR_vec = zeros(num_iter,2); % 存储峰均比
for i = 1:num_iter
    % OFDM系统
    data = randi([0 M-1], N, 1);
    mod_data = qammod(data,M,'gray');
    ofdm_data = ofdm_mod(mod_data);
    PAPR_vec(i,1) = PAPR(ofdm_data);
    
    % DFTS-OFDM系统
    dfts_mod_data = qammod(data,M,'gray');
    dfts_ofdm_data = dfts_ofdm_mod(dfts_mod_data);
    PAPR_vec(i,2) = PAPR(dfts_ofdm_data);
end

% 绘制CCDF曲线
[N1,X1] = hist(PAPR_vec(:,1), 100);
[N2,X2] = hist(PAPR_vec(:,2), 100);
ccdf1 = 1 - cumsum(N1)/sum(N1);
ccdf2 = 1 - cumsum(N2)/sum(N2);
semilogy(X1,ccdf1,'r',X2,ccdf2,'b');
legend('OFDM','DFTS-OFDM');
xlabel('PAPR (dB)');
ylabel('CCDF');

在这个示例代码中，我们使用了随机数据和16-QAM调制，生成了OFDM和DFTS-OFDM信号，并对其进行了峰均比概率统计和CCDF曲线绘制。你可以根据需要进行参数调整和修改。