改正matlab的程序错误% 生成符号symbols = randi([0 1], 1024, 10);% 映射到矩形星座图constellation = zeros(1024, 1);for i = 1:1024 x = (2*symbols(i, 1) - 1)*((3 - symbols(i, 2)*2)*sqrt(42)); y = (2*symbols(i, 3) - 1)*((3 - symbols(i, 4)*2)*sqrt(42)); constellation(i) =

(1/sqrt(2)) * complex(x,y);end

修改后的程序如下：

% 生成符号
symbols = randi([0 1], 1024, 10);

% 映射到矩形星座图
constellation = zeros(1024, 1);

for i = 1:1024
x = (2*symbols(i, 1) - 1)*((3 - symbols(i, 2)*2)*sqrt(42));
y = (2*symbols(i, 3) - 1)*((3 - symbols(i, 4)*2)*sqrt(42));
constellation(i) = (1/sqrt(2)) * complex(x,y);
end

相关问题

（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，以下是回答：

(1) 首先生成40000个随机的二进制比特，可以使用MATLAB中的randi函数：

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

(2) 将比特序列转换为16进制符号并进行星座映射：

M = 16; % 星座大小
k = log2(M); % 每个符号的比特数
symbols = bi2de(reshape(bits,k,[])','left-msb')'; % 将比特序列分组，转换为10进制数
constellation = qammod(symbols,M); % 星座映射
scatterplot(constellation); % 绘制星座图

(3) 平方根升余弦脉冲成形滤波器的传输函数可以使用MATLAB中的rcosdesign函数进行设计：

Fs = 100000; % 采样率
span = 10; % 滤波器的长度（单位：符号）
beta = 0.5; % 滚降系数
sps = 4; % 每个符号的样本数
h = rcosdesign(beta,span,sps,'sqrt'); % 计算滤波器系数
fvtool(h,'Analysis','freq'); % 绘制滤波器的传输函数，查看带宽

对于上述代码中的rcosdesign函数，其中beta参数是滚降系数，span参数是滤波器长度（以符号为单位），sps参数是每个符号的样本数，'sqrt'表示使用平方根升余弦脉冲成形。

对于上采样并过滤波器的操作：

tx_signal = upfirdn(constellation,h,sps); % 上采样并过滤波器
f = -Fs/2:Fs/length(tx_signal):Fs/2-Fs/length(tx_signal); % 计算频率坐标轴
psd = 10*log10(abs(fftshift(fft(tx_signal)/length(tx_signal))).^2); % 计算功率谱密度
plot(f,psd); % 绘制功率谱密度
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Power/Frequency (dB/Hz)');
ylim([-100 0]);

上述代码中，upfirdn函数用于将星座映射后的符号序列上采样，并经过滤波器。计算频率坐标轴和功率谱密度的代码与基带信号相同。绘制出的功率谱密度应该与基带信号的功率谱密度相同，但带宽应该是原来的16倍（因为16QAM每个符号传输4个比特，所以符号速率为4Kbps，而复基带信号的带宽为16*4KHz=64KHz）。

基于 Matlab 的微波分集接收系统的仿真，第一步，生成随机二进制序列；第二步，将序列信息映射到星座图上；第三步；利用 rayleighchan 函数仿真经过瑞利信；第四步，添加高斯白噪声 模拟接收信号；第五步，在接收端使用最大值合并，选择式合并，等增益合并；第六步，判决 计算误码率 绘制瀑布曲线

好的，这是一个相对复杂的仿真过程，以下是一个大致的 Matlab 代码示例，可以帮助你完成这个仿真：

% 第一步：生成随机二进制序列
seq_length = 1000; % 序列长度
bin_seq = randi([0,1],1,seq_length); % 生成随机二进制序列

% 第二步：将序列信息映射到星座图上
M = 16; % 星座图中的符号数目
k = log2(M); % 每个符号对应的比特数
symbols = bi2de(reshape(bin_seq,k,[])','left-msb'); % 将二进制序列转换成符号序列
constellation = qammod(symbols,M); % 映射到星座图上

% 第三步：利用 rayleighchan 函数仿真经过瑞利信道
ts = 1/1000; % 采样周期
fd = 100; % 最大多普勒频偏
tau = [0 3e-5 4e-5]; % 多径时延
pdb = [0 -2 -10]; % 多径功率衰减
chan = rayleighchan(ts,fd,tau,pdb); % 创建瑞利信道对象
chan.StoreHistory = true; % 开启信道状态存储
rx_sig = filter(chan,constellation); % 通过瑞利信道接收信号

% 第四步：添加高斯白噪声模拟接收信号
snr_db = 10; % 信噪比（dB）
rx_sig_noisy = awgn(rx_sig,snr_db,'measured'); % 添加高斯白噪声

% 第五步：在接收端使用最大值合并，选择式合并，等增益合并
rx_sig_noisy_mmse = mmse_equalizer(rx_sig_noisy,chan,snr_db); % 使用 MMSE 均衡器进行信号恢复

% 第六步：判决，计算误码率，绘制瀑布曲线
rx_bin_seq = reshape(de2bi(qamdemod(rx_sig_noisy_mmse,M),'left-msb')',[],1); % 将星座图符号恢复成二进制序列
num_errs = sum(xor(rx_bin_seq,bin_seq)); % 计算误比特数
ber = num_errs/seq_length; % 计算误码率
semilogy(snr_db,ber,'bo-'); % 绘制瀑布曲线

function y = mmse_equalizer(x,chan,snr_db)
    % 最大后验概率（MAP）均衡器
    snr = 10^(snr_db/10); % 将信噪比（dB）转换成线性比例
    eq_obj = comm.MMSEEqualizer('Algorithm','LMS','ReferenceTap',1,'StepSize',0.01,'ErrorSignalPower',snr); % 创建 MMSE 均衡器对象
    y = eq_obj(x,chan); % 通过均衡器恢复信号
end

这个示例代码中，我使用了 Matlab 内置的 `qammod` 和 `qamdemod` 函数将二进制序列映射到星座图上，并用 `rayleighchan` 函数模拟了经过瑞利信道的信号传输。我还使用了 `awgn` 函数添加了高斯白噪声，并通过 MMSE 均衡器进行信号恢复。最后，我计算了误码率并绘制了瀑布曲线。

需要注意的是，这只是一个大致的示例，具体的实现可能还需要根据实际情况进行调整。