matlab代码，水下可见光通信，信号经过调制、LMS均衡后，使用FFT函数对比均衡前后幅频响应

以下是一个简单的 MATLAB 代码示例，用于模拟水下可见光通信系统中的信号调制、LMS均衡和FFT分析：

% 生成待发送的随机二进制数据
data = randi([0,1],1,1000);

% 将二进制数据转化为正交调制的信号
modulated_signal = pskmod(data,2);

% 生成加性白高斯噪声
noise = 0.1*randn(1,length(modulated_signal));

% 将信号和噪声混合
noisy_signal = modulated_signal + noise;

% 使用LMS算法进行均衡
eq_signal = lms_eq(noisy_signal,modulated_signal);

% 绘制均衡前后的幅频响应
subplot(2,1,1);
plot(abs(fft(noisy_signal)));
title('幅频响应（均衡前）');
subplot(2,1,2);
plot(abs(fft(eq_signal)));
title('幅频响应（均衡后）');

function [eq_signal] = lms_eq(input_signal,desired_signal)
% LMS均衡算法的实现
N = length(input_signal);
M = 10; % 滤波器的阶数
mu = 0.001; % 步长
w = zeros(1,M); % 初始权值
eq_signal = zeros(1,N-M+1); % 均衡后的信号
for n = M:N
    x = input_signal(n:-1:n-M+1);
    y = w*x';
    e = desired_signal(n) - y;
    w = w + mu*e*x;
    eq_signal(n-M+1) = y;
end
end

在上面的代码中，我们首先生成了随机的二进制数据，并将其转化为正交调制的信号。然后，我们生成了一个加性白高斯噪声，并将信号和噪声混合。接下来，我们使用LMS算法对混合信号进行均衡处理。最后，我们使用MATLAB的FFT函数绘制了均衡前后的幅频响应。