基于MATLAB的ASK,FSK,PSK误码率对比仿真,输出调制后波形以及误码率曲线

好的，我可以为您提供这个仿真的代码和结果。不过在此之前，需要明确一些问题：

1. 你需要对哪种ASK、FSK、PSK调制方式进行误码率对比仿真？因为不同的调制方式有不同的调制方法和参数设置。

2. 你需要仿真的误码率范围和步长是多少？因为这会影响到仿真的时间和精度。

3. 你需要仿真的信道条件和噪声模型是什么？因为这也会影响到误码率曲线的形状和性能评估。

如果你能提供这些信息，我就可以为您编写相应的MATLAB代码，并输出调制后波形以及误码率曲线。

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基于MATLAB的单极性基带信号、双极性基带信号、ASK、PSK、FSK误码率对比仿真的代码和说明

在MATLAB中，我们通常会使用Simulink或者直接编写函数来模拟数字通信系统的误码率（BER）。这里我会提供一个简化版的示例，展示如何比较单极性基带信号（如曼彻斯特编码）、双极性基带信号（如NRZ-I）、ASK、PSK（例如BPSK）和FSK的误码率仿真。请注意，这只是一个基础的框架，并未包括完整的噪声模型和接收解调过程：

% 导入必要的库
import comm.*
import rng.*

% 定义信号参数
symbols = [0 1]; % 单极性和双极性的信号取值
modulationTypes = {'psk', 'fsk', 'ask'}; % 需要模拟的调制类型

% 创建误码率计算函数
function ber = compute_ber(modType)
    % 初始化
    snrRange = [-5:2:30]; % 可变信噪比范围
    berVec = zeros(size(snrRange)); % 存储每个SNR点的BER
    
    % 添加噪声到理想信号
    for i = 1:length(snrRange)
        noisePower = 10^(snrRange(i)/10); % 计算噪声功率
        EbNo = snrRange(i); % Eb/N0 (energy per bit to noise power ratio)

        % 创建随机数据流
        data = randi([0 1], 1e4, 1); % 生成10000位的数据

        % 根据调制类型创建模拟系统
        switch modType
            case 'psk'
                bpskMod = pskmod(data, symbols);
            case 'fsk'
                fskMod = fskmod(data, symbols(1), symbols(2), 'SymbolMapping', 'Binary');
            case 'ask'
                askMod = constellations('offsetqam', symbols, 'Modulation', 'PAM', 'BitInput', true);
                askMod = askmod(data, askMod);
        end
        
        % 添加AWGN噪声
        noisySignal = awgn(bpskMod, EbNo, 'measured');
        
        % 解调并计算BER
        [~, ~, berVec(i)] = berawgn(noisySignal, 'Rectangular', EbNo);
    end

    % 平均化结果并返回BER
    ber = mean(berVec);
end

% 调用计算函数并绘制BER曲线
figure;
for modType in modulationTypes
    ber = compute_ber(modType);
    plot(snrRange, ber, [modType ':'], 'LineWidth', 2);
    hold on;
end
hold off;
xlabel('SNR (dB)');
ylabel('BER');
legend(modulationTypes);
title('不同调制类型的误码率对比');