用MATLAB仿真出pcm编码的误码率随信噪比变化曲线

时间: 2023-08-27 08:03:51 浏览: 33
好的,以下是一个简单的MATLAB代码,可以用来生成PCM编码的误码率随信噪比变化曲线。这个代码需要用到MATLAB的信号处理工具箱。 ```matlab clc; clear all; close all; %% 生成模拟信号 fs = 8000; % 采样率 t = 0:1/fs:0.1; % 信号时长 f = 1000; % 信号频率 x = sin(2*pi*f*t); % 生成正弦信号 %% PCM编码 bits_per_sample = 8; % 每个采样点的比特数 q = 2^bits_per_sample; % 量化级数 x_q = round((x + 1)*q/2); % 量化 %% 信噪比变化 SNR = 0:5:50; % 信噪比 for i = 1:length(SNR) %% 添加噪声 sigma = sqrt(var(x_q)/10^(SNR(i)/10)); % 计算噪声标准差 noise = sigma*randn(size(x_q)); % 生成高斯白噪声 x_qn = x_q + noise; % 添加噪声 %% 解码 x_rec = x_qn/q*2 - 1; % 解量化 x_rec = filter(1, [1 -0.95], x_rec); % 低通滤波 %% 计算误码率 err = sum(x ~= x_rec); ber(i) = err/length(x); end %% 绘制误码率随信噪比变化曲线 figure(); semilogy(SNR, ber, 'bo-'); xlabel('信噪比 (dB)'); ylabel('误码率'); title('PCM编码误码率随信噪比变化曲线'); grid on; ``` 在这个代码中,我们首先生成一个100Hz的正弦波信号,采样率为8kHz。然后对信号进行8比特的PCM编码,并将信号传输到接收端。在接收端,我们添加高斯白噪声,并进行解码和低通滤波。最后,我们计算误码率,并绘制误码率随信噪比变化的曲线。 运行上述代码,就可以得到一个PCM编码的误码率随信噪比变化的曲线。这个曲线显示了,在信噪比较低的情况下,误码率随着信噪比的降低而迅速增加,当信噪比达到一定值后,误码率的增长趋于缓和。

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