基于matlab的8QAM、16QAM、32QAM的误码率曲线图

以下是基于MATLAB的8QAM、16QAM和32QAM的误码率曲线图示例：

8QAM：

% 8QAM 误码率曲线图

M = 8; % 调制阶数
k = log2(M); % 每个符号所需的比特数
EbNo = 0:12; % 信噪比范围
ber = zeros(size(EbNo)); % 初始化误码率结果向量

for i = 1:length(EbNo)
    % 生成随机的数据比特流
    data = randi([0 1], 1, 10000*k);
    
    % 8QAM调制
    modData = qammod(data, M);
    
    % 添加高斯白噪声
    snr = EbNo(i) + 10*log10(k) - 10*log10(1/3);
    rxSig = awgn(modData, snr, 'measured');
    
    % 解调并计算误码率
    demodData = qamdemod(rxSig, M);
    [~, ber(i)] = biterr(data, demodData);
end

semilogy(EbNo, ber);
grid on;
xlabel('Eb/No (dB)');
ylabel('Bit Error Rate');
title('8QAM Bit Error Rate Curve');

16QAM：

% 16QAM 误码率曲线图

M = 16; % 调制阶数
k = log2(M); % 每个符号所需的比特数
EbNo = 0:12; % 信噪比范围
ber = zeros(size(EbNo)); % 初始化误码率结果向量

for i = 1:length(EbNo)
    % 生成随机的数据比特流
    data = randi([0 1], 1, 10000*k);
    
    % 16QAM调制
    modData = qammod(data, M);
    
    % 添加高斯白噪声
    snr = EbNo(i) + 10*log10(k) - 10*log10(1/4);
    rxSig = awgn(modData, snr, 'measured');
    
    % 解调并计算误码率
    demodData = qamdemod(rxSig, M);
    [~, ber(i)] = biterr(data, demodData);
end

semilogy(EbNo, ber);
grid on;
xlabel('Eb/No (dB)');
ylabel('Bit Error Rate');
title('16QAM Bit Error Rate Curve');

32QAM：

% 32QAM 误码率曲线图

M = 32; % 调制阶数
k = log2(M); % 每个符号所需的比特数
EbNo = 0:12; % 信噪比范围
ber = zeros(size(EbNo)); % 初始化误码率结果向量

for i = 1:length(EbNo)
    % 生成随机的数据比特流
    data = randi([0 1], 1, 10000*k);
    
    % 32QAM调制
    modData = qammod(data, M);
    
    % 添加高斯白噪声
    snr = EbNo(i) + 10*log10(k) - 10*log10(1/5);
    rxSig = awgn(modData, snr, 'measured');
    
    % 解调并计算误码率
    demodData = qamdemod(rxSig, M);
    [~, ber(i)] = biterr(data, demodData);
end

semilogy(EbNo, ber);
grid on;
xlabel('Eb/No (dB)');
ylabel('Bit Error Rate');
title('32QAM Bit Error Rate Curve');

注意：上述代码中的 `awgn` 函数用于添加高斯白噪声，第三个参数 `measured` 表示使用测量值的信噪比来计算实际的信噪比。在实际应用中，需要根据具体情况自行选择信噪比计算方法。