星座是怎么产生的，为什么很准

星座是由古代人类观测天空时发现的一些特定的星群，它们被赋予了特定的名称和象征意义。星座的准确性是因为它们与地球的位置和时间有关，因此它们可以用来预测天文事件。然而，星座并不是真正存在的实体，而是人类为了方便观测和研究天空而创造的概念。

相关问题

matlab实现在大气湍流条件下解调qpsk信号产生星座图

在大气湍流条件下解调 QPSK 信号可以使用 MATLAB 中的 `comm.PolarizationDemodulator` 和 `comm.RectangularQAMDemodulator` 对象来实现。下面是一个简单的 MATLAB 代码，可以生成QPSK信号，通过大气湍流信道传输，然后解调，并生成星座图：

% 设置参数
M = 4;          % QPSK调制方式
fc = 1e9;       % 信号频率
fs = 10*fc;     % 采样频率
L = 1000;       % 信号长度
SNR = 20;       % 信噪比

% 生成QPSK信号
data = randi([0 M-1],L,1);
modSignal = pskmod(data,M);

% 添加高斯白噪声
rxSignal = awgn(modSignal,SNR,'measured');

% 设置大气湍流信道
atmosChan = comm.AWGNChannel('NoiseMethod','Signal to noise ratio (SNR)','SNR',SNR);
rxSignal = atmosChan(rxSignal);

% 解调QPSK信号
demodulator = comm.RectangularQAMDemodulator('ModulationOrder',M,'BitOutput',true);
bits = demodulator(rxSignal);

% 绘制星座图
scatterplot(rxSignal);

运行后，将会得到解调后的比特流，并绘制出星座图。值得注意的是，这里的大气湍流信道是使用 `comm.AWGNChannel` 模拟的高斯白噪声信道，实际情况中可能需要根据具体的信道条件进行调整。

（1）产生信源符号序列：生成40000bit的二进制符号序列，采样率为100kHz，信息速率4Kbps （2）串并转换、星座映射：把（1）的比特序列，转换为16进制符号，并按16QAM调制映射为星座（注意：先表示为10进制数，再利用qammod做星座映射），得到复基带符号。画出发送端的星座图，注意，用scatterplot函数绘制星座图。 （3）脉冲成形：平方根升余弦脉冲成形，滚降系数为0.5； 绘制脉冲成形滤波器的传输函数，标出其带宽。对（2）产生的复基带符号上采样，过脉冲成形滤波器得到复基带信号。绘制复基带信号的功率谱，标出带宽，对比基带信号带宽和符号速率。

好的，我已经理解了你的问题。让我来回答你的问题。

首先，我们需要生成一个40000比特的二进制符号序列，采样率为100kHz，信息速率为4Kbps。在MATLAB中，可以使用randi函数生成指定长度的随机二进制序列：

binary_seq = randi([0 1], 1, 40000);

接下来，我们需要把二进制序列转换为16进制符号，并按16QAM调制映射为星座。首先，我们可以使用reshape函数将比特序列按照4比特一组进行分组：

binary_groups = reshape(binary_seq, 4, [])';

然后，我们可以使用bi2de函数将每组4比特转换为一个10进制数字：

decimal_seq = bi2de(binary_groups, 'left-msb');

最后，我们可以使用qammod函数将10进制数字映射为16QAM星座：

M = 16;
constellation = qammod(decimal_seq, M);

现在，我们已经得到了复基带符号。我们可以使用scatterplot函数绘制星座图：

scatterplot(constellation);
title('16QAM星座图');

下一步是脉冲成形。我们需要使用平方根升余弦脉冲成形滤波器，滚降系数为0.5。在MATLAB中，可以使用rcosdesign函数生成滤波器系数：

span = 10;
rolloff = 0.5;
sps = 4;
h = rcosdesign(rolloff, span, sps, 'sqrt');

然后，我们可以使用upfirdn函数对复基带符号进行上采样和滤波：

upsampled_seq = upfirdn(constellation, h, sps);

现在，我们已经得到了复基带信号。我们可以使用pwelch函数绘制功率谱，并标出带宽：

fs = 100000;
[Pxx, f] = pwelch(upsampled_seq, [], [], [], fs);
plot(f, 10*log10(Pxx));
title('复基带信号功率谱');
xlabel('频率(Hz)');
ylabel('功率(dB)');
bw = 2*4*1000 + 1/(2*span/sps)/2;
hold on;
line([bw/2 bw/2], [-100 10], 'Color', 'red', 'LineStyle', '--');
line([-bw/2 -bw/2], [-100 10], 'Color', 'red', 'LineStyle', '--');
text(bw/2, -50, sprintf('带宽 = %.2f kHz', bw/1000));

最后，我们需要比较基带信号带宽和符号速率。由于基带信号的带宽为符号速率的一半，因此基带信号的带宽应该为2kHz。与此相比，复基带信号的带宽应该为4kHz。可以通过绘制基带信号的功率谱来验证：

baseband_seq = upfirdn(binary_seq*2-1, h, sps);
[Pxx, f] = pwelch(baseband_seq, [], [], [], fs);
plot(f, 10*log10(Pxx));
title('基带信号功率谱');
xlabel('频率(Hz)');
ylabel('功率(dB)');
bw = 2*1000;
hold on;
line([bw/2 bw/2], [-100 10], 'Color', 'red', 'LineStyle', '--');
line([-bw/2 -bw/2], [-100 10], 'Color', 'red', 'LineStyle', '--');
text(bw/2, -50, sprintf('带宽 = %.2f kHz', bw/1000));

可以看到，基带信号的带宽为2kHz，符合我们的预期。