semilogy(SNRdBs,BER(1,:),'-ko',SNRdBs,BER(2,:),'-r*','linewidth',2); grid on xlabel('SNR[dB]'); ylabel('BER'); legend('信道反转（NB=NTx=5,用户数：25/选择用户数：5)','(规则化信道反转（NB=NTx=5,用户数：25/选择用户数：5)');怎么将legend中的字体变大

你可以在 legend 函数中添加 'FontSize' 参数来设置字体大小，例如：

legend('信道反转（NB=NTx=5,用户数：25/选择用户数：5)','(规则化信道反转（NB=NTx=5,用户数：25/选择用户数：5)', 'FontSize', 12);

这里将字体大小设置为 12。你可以根据需要将其更改为其他值。

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semilogy(SNRdBs,BER(1,:),'-ko',SNRdBs,BER(2,:),'-r*','linewidth',2); grid on xlabel('SNR[dB]'); ylabel('BER'); legend('信道反转（NB=NTx=5,用户数：25/选择用户数：5)','(规则化信道反转（NB=NTx=5,用户数：25/选择用户数：5)','FontSize',12);

这是一段 MATLAB 代码，用于绘制信噪比和误码率之间的关系图。其中 SNRdBs 是一个包含不同信噪比值的向量，BER 是一个矩阵，其中每行对应一个不同的误码率曲线。 '-ko' 和 '-r*' 是线条的样式选项，'linewidth' 是线条宽度的选项。xlabel 和 ylabel 分别设置 x 轴和 y 轴的标签，legend 可以添加图例说明。

% 4PAM调制信号在高斯信道下的性能仿真 clear; % 参数设置 M = 4; % 调制阶数 Eb = 1; % 符号能量 Es = Eb * log2(M); % 平均符号能量 N0 = 1; % 单边噪声功率谱密度 SNRdBs = 0:14; % 信噪比范围 SNRs = 10.^(SNRdBs/10); % 信噪比 numBits = 1e6; % 仿真比特数 numTrials = 100; % 重复试验次数 % 产生随机比特序列 bits = randi([0 1], 1, numBits); % 4PAM调制 symbols = pammod(bits, M); % 仿真误符号率和误比特率 simBERs = zeros(size(SNRs)); simSERs = zeros(size(SNRs)); for i = 1:length(SNRs) SNR = SNRs(i); sigma = sqrt(Es/(2*SNR)); % 噪声标准差 numErrors = 0; numBits = 0; for j = 1:numTrials % 加入高斯白噪声 received = symbols + sigma * randn(size(symbols)); % 4PAM解调 detected = pamdemod(received, M); % 统计误符号数和误比特数 numErrors = numErrors + sum(detected ~= bits); numBits = numBits + length(bits); end simBERs(i) = numErrors / numBits; simSERs(i) = simBERs(i) * log2(M); end % 理论误符号率和误比特率 theoryBERs = 2*(1-1/sqrt(M))*qfunc(sqrt((3*SNRs)/(2*sqrt(M-1)))); theorySERs = 2*(M-1)/M*theoryBERs; % 画图比较 figure; semilogy(SNRdBs, theoryBERs, '-.', 'LineWidth', 2); hold on; semilogy(SNRdBs, simBERs, 'o-', 'LineWidth', 2); grid on; xlabel('SNR (dB)'); ylabel('BER'); legend('Theory', 'Simulation'); title(sprintf('4PAM in AWGN Channel)', 10*log10(Eb/N0))); figure; semilogy(SNRdBs, theorySERs, '-.', 'LineWidth', 2); hold on; semilogy(SNRdBs, simSERs, 'o-', 'LineWidth', 2); grid on; xlabel('SNR (dB)'); ylabel('SER'); legend('Theory', 'Simulation'); title(sprintf('4PAM in AWGN Channel', 10*log10(Eb/N0)));求其在4PAM下的误码率和误符号率

在4PAM调制下，使用MATLAB中的pammod函数进行调制，使用pamdemod函数进行解调。根据理论公式，可以计算出4PAM调制信号在高斯信道下的误码率和误符号率，如下所示：

theoryBERs = 2*(1-1/sqrt(M))*qfunc(sqrt((3*SNRs)/(2*sqrt(M-1)))); % 理论误码率
theorySERs = 2*(M-1)/M*theoryBERs; % 理论误符号率

其中，qfunc为Q函数，M为调制阶数，SNRs为信噪比。

接下来，通过仿真计算4PAM调制信号在高斯信道下的误码率和误符号率，如下所示：

simBERs = zeros(size(SNRs)); % 仿真误码率
simSERs = zeros(size(SNRs)); % 仿真误符号率
for i = 1:length(SNRs)
    SNR = SNRs(i);
    sigma = sqrt(Es/(2*SNR)); % 噪声标准差
    numErrors = 0;
    numBits = 0;
    for j = 1:numTrials
        % 加入高斯白噪声
        received = symbols + sigma * randn(size(symbols));
        % 4PAM解调
        detected = pamdemod(received, M);
        % 统计误符号数和误比特数
        numErrors = numErrors + sum(detected ~= bits);
        numBits = numBits + length(bits);
    end
    simBERs(i) = numErrors / numBits; % 仿真误码率
    simSERs(i) = simBERs(i) * log2(M); % 仿真误符号率
end

最后，将理论误码率和误符号率以及仿真结果画在同一张图上进行比较，如下所示：

figure;
semilogy(SNRdBs, theoryBERs, '-.', 'LineWidth', 2);
hold on;
semilogy(SNRdBs, simBERs, 'o-', 'LineWidth', 2);
grid on;
xlabel('SNR (dB)');
ylabel('BER');
legend('Theory', 'Simulation');
title(sprintf('4PAM in AWGN Channel (Eb/N0 = %.1f dB)', 10*log10(Eb/N0)));

figure;
semilogy(SNRdBs, theorySERs, '-.', 'LineWidth', 2);
hold on;
semilogy(SNRdBs, simSERs, 'o-', 'LineWidth', 2);
grid on;
xlabel('SNR (dB)');
ylabel('SER');
legend('Theory', 'Simulation');
title(sprintf('4PAM in AWGN Channel (Eb/N0 = %.1f dB)', 10*log10(Eb/N0)));

运行上述代码，可以得到4PAM调制信号在高斯信道下的误码率和误符号率的仿真结果。