信噪比snr和ebn0

时间: 2023-09-26 19:05:08 浏览: 245
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SNR_Ebn0_Esn0之间的关系

信噪比（Signal-to-Noise Ratio，简称SNR）和信噪比比特率（Eb/N0）是无线通信中常用的两个指标。 SNR是指信号与噪声的比值，通常用dB表示。它反映了信号在传输过程中所受到的噪声的影响程度，即信号质量的好坏。SNR越高，信号质量越好，通信质量越高。 而Eb/N0则是指信号能量与噪声功率谱密度的比值，同样以dB为单位。它是一个比特传输速率的关键参数，因为它直接决定了系统的误码率（BER）。当Eb/N0越高，误码率越低，通信质量越好。 因此，SNR和Eb/N0都是评估无线通信中信号质量的重要指标，但它们所关注的方面略有不同，SNR更着重于信号质量，而Eb/N0则更关注误码率。
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matlab snr转换EbN0

在MATLAB中，信噪比（SNR）和比特误码率（BER）之间的关系可以用Eb/N0来表示。...EbN0 = snr / (log2(qammod(0:15,16)) * bitrate); 其中，qammod(0:15,16)表示使用16-QAM进行调制时，可能的符号数为0到15。

snr与ebn0的关系

总之，SNR和EB/N0都是数字通信中用于评估信号质量的重要性能指标，并且它们之间存在密切的关联。信噪比（SNR）是指信号与噪声强度的比值，而信号与噪声比（SNR）考虑了信号与噪声之间的差异。在数字通信中，误码率...

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matlab中将ebn0转snr

EbN0 = SNR / (bit_rate * log2(M)); % 显示结果 disp(['Eb/N0 = ' num2str(EbN0)]); 请注意，这里的SNR和Eb/N0都是以分贝（dB）为单位的。如果你有其他单位的SNR值，需要先将其转换为分贝。

y_2 = misochan_2*x; y = misochan*x; ber_miso = zeros(Nsnr,2); for k = 1:Nsnr snr = ebn0_param(k) + 10*log10(numel(wt_2)); rxsignal = awgn(y,snr,'measured'); rxsignal_2 = awgn(y_2,snr,'measured'); ber_miso(k,:) = [helperMIMOBER(misochan,rxsignal,snr,wt_2,1),... helperMIMOBER(misochan_2,rxsignal_2,snr,wt_2,1)]; end解释以上代码，给每行代码加注释

snr = ebn0_param(k) + 10*log10(numel(wt_2)); % 计算信噪比 rxsignal = awgn(y,snr,'measured'); % 加入高斯白噪声，得到接收信号 rxsignal rxsignal_2 = awgn(y_2,snr,'measured'); % 加入高斯白噪声，得到...

% 生成随机的QPSK信号和DQPSK信号 M = 4; % QPSK调制 k = log2(M); n = 10000; % 信号长度 data_qpsk = randi([0 M-1],n,k); data_dqpsk =DifferentialEncoder(data_qpsk); % DQPSK调制 % 添加Rayleigh衰落信道 EbNo = 10; % 信噪比 snr = EbNo + 10*log10(k) - 10*log10(2); % 计算SNR h = 1/sqrt(2)*(randn(n,1)+1i*randn(n,1)); % Rayleigh衰落信道 rx_qpsk = h.*qammod(data_qpsk,M).*10^(-snr/20); rx_dqpsk = h.*dpskmod(data_dqpsk,M).*10^(-snr/20); % 计算误码率 [~,ber_qpsk] = biterr(data_qpsk,qamdemod(rx_qpsk,M)); [~,ber_dqpsk] = biterr(data_qpsk,dpskdemod(rx_dqpsk,M)); % 绘制误码率曲线 EbN0Vec = (0:10)'; berTheory = berawgn(EbN0Vec,'psk',M,'nondiff'); semilogy(EbN0Vec,[ber_qpsk ber_dqpsk berTheory]) xlabel('Eb/No (dB)') ylabel('BER') legend('QPSK','DQPSK','理论值')改正上述代码

在第6行，DifferentialEncoder函数...berTheory = berawgn(EbN0Vec,'psk',M,'nondiff'); semilogy(EbN0Vec,[ber_qpsk ber_dqpsk berTheory]) xlabel('Eb/No (dB)') ylabel('BER') legend('QPSK','DQPSK','理论值')

clc; clear all; close all; %% 参数设置 M = 4; % 4PAM Eb = 1; % 符号能量 T = 1; % 符号周期 nBits = 1000000; % 发送比特数 nSnr = 15; % 信噪比范围 nErrs = zeros(1,nSnr); % 错误比特数 nRuns = 20; % 每个信噪比运行次数 nSymPerFrame = 100; % 每帧符号数 %% 信源产生信息比特 txBits = randi([0 M-1],1,nBits); %% 调制 txSym = pammod(txBits,M); %% 信道 for iSnr = 1:nSnr EbN0dB(iSnr) = iSnr - 1; % 信噪比，单位dB EbN0(iSnr) = 10^(EbN0dB(iSnr)/10); % 转换为线性值 n0(iSnr) = Eb/(2*EbN0(iSnr)); % 噪声功率 for iRun = 1:nRuns %% 加入高斯白噪声 noise = sqrt(n0(iSnr)/2)*(randn(1,nSymPerFrame)+1j*randn(1,nSymPerFrame)); rxSym = txSym + noise; %% 接收端检测，软输出检测 rxSymDemod = real(rxSym) > 0; %% 计算误符号率和误比特率 nErrs(iSnr) = nErrs(iSnr) + sum(rxDemod ~= txBits(1:nSymPerFrame))/nSymPerFrame; end end %% 计算平均错误概率 pErrSim = nErrs/(nBits*nRuns); %% 理论分析 pErrTheory = 2*(1-1/sqrt(M))*qfunc(sqrt(3*EbN0/(M-1))); %% 画图 figure; semilogy(EbN0dB,pErrSim,'o-'); hold on; semilogy(EbN0dB,pErrTheory,'r-'); grid on; xlabel('SNR(dB)'); ylabel('P_e'); legend('仿真','理论分析');代码第二十八行矩阵维度不一致发生错误，请修改

第28行应该修改为： nErrs(iSnr) = nErrs(iSnr) + sum(rxSymDemod ~= txBits(1:nSymPerFrame))/nSymPerFrame; 因为在第22行已经将接收到的符号进行了软输出检测，所以在第28行需要使用软输出检测后的符号...

改进这段代码要biterr % 设置参数 fs = 1000; % 采样率 f = 100; % 信号频率 A = 1; % 信号幅度 N = 8; % 量化位数 EbN0dB = 0:2:20; % 信噪比范围（dB） % 生成原始信号 t = 0:1/fs:1-1/fs; x = A*sin(2*pi*f*t); % 量化 xq = round((x+1)*(2^(N-1)-1)); % 线性量化 xq = xq/(2^(N-1)-1)*2-1; % 反量化 % 编码 d = diff([0, xq]); % 差分编码 dcode = round((d+1)/2); % 自适应二进制编码 % 解码 drec = (dcode*2-1)*2/2; drec(1) = drec(1)/2; % 解码 % 计算误码率 err = zeros(size(EbN0dB)); for i = 1:length(EbN0dB) % 加噪声 snr = 10^(EbN0dB(i)/10); sigma = sqrt(1/snr/2); noise = sigma*randn(size(drec)); y = drec + noise; % 解码 dcode_rec = (y+1)/2; d_rec = cumsum(dcode_rec); x_rec = d_rec + x(1); % 计算误码率 err(i) = sum(abs(x-x_rec)>1e-3)/length(x); end % 绘制误码率随信噪比变化曲线 semilogy(EbN0dB, err, 'o-'); title('PCM Error Rate vs. Eb/N0'); xlabel('Eb/N0 (dB)'); ylabel('Error Rate'); grid on;

snr = 10^(EbN0dB(i)/10); sigma = sqrt(1/snr/2); noise = sigma*randn(size(drec)); y = drec + noise; % 解码 dcode_rec = (y+1)/2; d_rec = cumsum(dcode_rec); x_rec = d_rec + x(1); % 计算误码...

% CDMA系统仿真 clear all; clc; % 初始化参数 N = 8; % 用户数 M = 4; % 节点数 L = 16; % 符号数 SNR = 10; % 信噪比 EbN0 = SNR + 10*log10(log2(M)/N); % 计算Eb/N0 h = randn(M, N) + j*randn(M, N); % 信道系数 % 生成随机数据 data = randi([0 M-1], N, L); % 生成码片序列 chip = hadamard(N); % 生成调制信号 mod_signal = qammod(data, M); % 将调制信号分配到码片上 tx_signal = zeros(M, L*N); for i = 1:N tx_signal(i,:) = repmat(chip(i,:), 1, L) .* repmat(mod_signal(i,:), 1, N); end % 添加高斯噪声 noise = randn(M, L*N) * sqrt(0.5 / (10^(EbN0/10))); rx_signal = tx_signal + noise; % 信道估计 est_h = zeros(M, N); for i = 1:N mod_chip = repmat(chip(i,:), 1, L); est_mod_signal = (rx_signal .* repmat(mod_chip, N, 1)) * sqrt(N/L); est_h(:,i) = est_mod_signal ./ mod_signal(i,:); end % 解调信号 demod_signal = zeros(N, L); for i = 1:N demod_signal(i,:) = qamdemod(rx_signal(i,:), M); end % 输出误码率 ber = sum(sum(demod_signal ~= data)) / (N*L)如何修改矩阵维度使得代码能正常运行

要解决这个问题，你需要将noise的维度与tx_signal的维度相匹配。在第19行的代码中，你可以使用reshape()函数来改变noise的维度，使其与tx_signal的维度相同。代码如下： noise = reshape(noise, M, L*N);...

使用MATLAB仿真32apsk的ebn0

2. 定义AWGN信道：使用MATLAB内置的comm.AWGNChannel对象，指定信噪比EB/N0和信道输出的维度。 3. 定义解调器：使用MATLAB内置的comm.RectangularQAMDemodulator对象，与调制器的参数相同。 4. 生成数据：使用...

1.试编写程序，仿真4PAM和4QAM调制信号在高斯信道下的性能，并与理论分析结果相比。 (1）画出两条性能曲线，一条是根据理论平均错误概率画出，另一条是仿真曲线； (2）程序的基本流程：信源产生信息比特、调制、将调制信号送入信道（产生高斯白噪声的程序）、接收端检测、将检测结果与信源原始信息比较计算误符号率和误比特率； (3）在给定信噪比下，第二步需多次重复，以得到一个平均错误概率； (4）信噪比范围：4PAM(0dB-14dB),4QAM(0dB-14dB)，间隔是1dB;也可在 BER =106左右终止。 (5)信噪比计算 SNR =10log( Es /N0)=10log( REb /N0)。 注意调制解调不能运用MATLAB内置函数。注意标注中文注释。 注意检测方法使用多进制调制信号软输出检测。注意一定用MATLAB编写。

EbN0_dB = SNR_dB_start:SNR_dB_end; % 信噪比（Eb/N0） EsN0_dB = EbN0_dB + 10*log10(log2(M)); % 信噪比（Es/N0） % 生成随机比特序列 bits = randi([0 1], nbits, 1); % 生成码元 if M == 4 % 4PAM symbols =...

1．试编写程序，仿真4PAM调制信号在高斯信道下的性能，并与理论分析结果相比。(1）画出两条性能曲线，一条是根据理论平均错误概率画出，另一条是仿真曲线；(2）程序的基本流程：信源产生信息比特、调制、将调制信号送入信道（产生高斯白噪声的程序）、接收端检测、将检测结果与信源原始信息比较计算误符号率和误比特率；(3）在给定信噪比下，第二步需多次重复，以得到一个平均错误概率；(4）信噪比范围：4PAM(0dB-14dB),间隔是1dB;也可在 BER =106左右终止。(5)信噪比计算 SNR =10log( Es /N0)=10log( REb /N0)。注意调制不能运用MATLAB内置函数pammod。注意标注中文注释。注意检测方法使用多进制调制信号软输出检测。注意一定用MATLAB编写。

EbN0(iSnr) = 10^(EbN0dB(iSnr)/10); % 转换为线性值 n0(iSnr) = Eb/(2*EbN0(iSnr)); % 噪声功率 for iRun = 1:nRuns %% 加入高斯白噪声 noise = sqrt(n0(iSnr)/2)*(randn(1,nSymPerFrame)+1j*randn(1,...

c = 3e8; % propagation speed fc = 60e9; % carrier frequency lambda = c/fc; rng(6466); txcenter = [0;0;0]; rxcenter_b = [1500;500;0]; rxcenter_e = [1500;-500;0]; [~,txang] = rangeangle(rxcenter_b,txcenter); [~,txang] = rangeangle(rxcenter_e,txcenter); [~,rxang_b] = rangeangle(txcenter,rxcenter_b); [~,rxang_e] = rangeangle(txcenter,rxcenter_e); rxsopos_b = [0;0;0]; rxsopos_e = [0;0;0]; g = 1; % gain for the path Nsamp = 1e6; x = randi([0 1],Nsamp,1); ebn0_param = -10:2:10; Nsnr = numel(ebn0_param); txarray = phased.ULA('NumElements',4,'ElementSpacing',lambda/2); txmipos = getElementPosition(txarray)/lambda; misochan_b = scatteringchanmtx(txmipos,rxsopos_b,txang,rxang_b,g); misochan_e = scatteringchanmtx(txmipos,rxsopos_e,txang,rxang_e,g); txarraystv = phased.SteeringVector('SensorArray',txarray,... 'PropagationSpeed',c); wt= txarraystv(fc,txang)';% ber_miso_b = helperMIMOBER(misochan_b,x,ebn0_param,wt,1)/Nsamp; ber_miso_e= helperMIMOBER(misochan_e,x,ebn0_param,wt,1)/Nsamp; helperBERPlot(ebn0_param,[ber_miso_b(:) ber_miso_e(:)]); legend('MISO_b','MISO_e');给出这个代码结果的仿真分析

在仿真分析中，使用了不同的信噪比（SNR）参数，从-10dB到10dB，对MISO系统的误码率（BER）进行了计算和绘图。其中，helperMIMOBER函数用于计算MISO系统的误码率，而helperBERPlot函数用于绘制不同SNR下的BER曲线。 ...

Eb=1; % bit N0=Eb/EbN0(k); % 噪声PSD (W/Hz) varn=N0/2; % 噪声方差 noise=sqrt(varn)*randn(1,N/2); % AWGN ~ N(0,varn) r=x+noise; 解答代码

- N0=Eb/EbN0(k); % 噪声PSD (W/Hz) 这行代码计算了信噪比的倒数，即噪声功率谱密度（PSD），其中k为SNR的索引。 - varn=N0/2; % 噪声方差 这行代码计算了噪声方差，其中除以2是因为噪声是零均值的高斯分布。 - ...
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关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩