用MATLAB R2016 仿真pcm编码的误码率随信噪比变化的MATLAB仿真程序用biterr写

时间: 2024-02-05 20:14:24 浏览: 21
下面是用MATLAB R2016实现PCM编码的误码率随信噪比变化的仿真程序: ```matlab % 采样频率 fs = 8000; % 量化比特数 n = 8; % 量化电平数 L = 2^n; % 最大信号幅值 Amax = 1; % 信噪比dB范围 SNR_dB = 0:2:20; % 信噪比范围 SNR = 10.^(SNR_dB/10); % 误码率存储数组 BER = zeros(size(SNR)); % 循环计数器 k = 1; for snr=SNR % 生成随机信号 x = 2*Amax*(rand(1,fs)-0.5); % 量化 y = round(x*(L-1)/2/Amax)*(2*Amax/(L-1)); % 加入高斯白噪声 noise = randn(1,fs)/sqrt(snr); r = y + noise; % 反量化 q = round(r*(L-1)/2/Amax)*(2*Amax/(L-1)); % 计算误码率 BER(k) = biterr(x,q)/fs; k = k+1; end % 画图 semilogy(SNR_dB,BER,'-*'); xlabel('信噪比(dB)'); ylabel('误码率(BER)'); title('PCM编码误码率随信噪比变化图'); grid on; ``` 程序中,我们先设置了仿真参数,包括采样频率`fs`、量化比特数`n`、量化电平数`L`、最大信号幅值`Amax`和信噪比范围`SNR`。接着,我们循环遍历每个信噪比值,生成随机信号并进行PCM编码、加噪声、反量化。最后,我们用`biterr`函数计算得到误码率,并将其存入`BER`数组中。最后,我们使用`semilogy`函数画出误码率随信噪比变化的曲线图。 注意,由于MATLAB R2016版本中`semilogx`函数的参数不支持向量,因此我们使用了`semilogy`函数,将横坐标设为线性刻度,纵坐标设为对数刻度。

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