可以写段给编码后信源加噪声的代码吗

当信源信号经过信道传输时，会受到各种噪声干扰，例如加性高斯白噪声（Additive Gaussian White Noise, AGWN）。下面是一个简单的 Python 代码段，用于将给定的信源信号加上高斯白噪声：

import numpy as np

def add_noise(signal, snr):
    '''
    signal: 输入的信号
    snr: 信噪比，单位为分贝
    '''
    # 计算信噪比对应的噪声方差
    signal_power = np.sum(signal ** 2) / len(signal)
    noise_power = signal_power / (10 ** (snr / 10))
    # 生成高斯白噪声
    noise = np.random.normal(0, np.sqrt(noise_power), len(signal))
    # 加噪声
    noisy_signal = signal + noise
    return noisy_signal

调用这个函数时，需要输入信源信号和信噪比（SNR），单位为分贝。函数会返回加噪声后的信号。其中，信噪比越大，表示信号越强，噪声越小，信号的质量越好。

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请使用MATLAB帮我写一份通信技术仿真，要求信源产生器为Walsh码，信源编码译码为霍夫曼编码，信道的编码译码为循环码，利用GMSK调制解调，信道为高斯白噪声信道

好的，下面我来给您提供一个MATLAB的仿真程序，实现要求的信源产生器为Walsh码，信源编码译码为霍夫曼编码，信道的编码译码为循环码，利用GMSK调制解调，信道为高斯白噪声信道的仿真。

% 设置仿真参数
SNR_dB = 10; % 信噪比
N = 10000; % 仿真发送的码元数
M = 4; % 调制阶数
k = log2(M); % 每个码元的比特数
fc = 2e3; % 载波频率
T = 1/fc; % 载波周期

% 生成Walsh码
w = hadamard(4);

% 随机生成发送数据
data = randi([0 3],1,N);

% 将发送数据映射到Walsh码上
tx_data = w(data+1,:);

% 哈夫曼编码
dict = huffmandict(0:3,[1/4 1/4 1/4 1/4]); % 构造哈夫曼编码字典
tx_code = huffmanenco(data,dict); % 哈夫曼编码

% 循环码编码
trellis = poly2trellis(7,[171 133]); % 构造循环码生成矩阵
tx_coded = convenc(tx_code,trellis); % 循环码编码

% GMSK调制
modulator = comm.GMSKModulator('BitInput',true,'SamplesPerSymbol',2);
tx_signal = modulator(tx_coded.'); % GMSK调制

% 添加高斯白噪声
rx_signal = awgn(tx_signal,SNR_dB,'measured'); % 加入高斯白噪声

% GMSK解调
demodulator = comm.GMSKDemodulator('BitOutput',true,'SamplesPerSymbol',2,'DecisionMethod','Log-likelihood ratio');
rx_coded = demodulator(rx_signal); % GMSK解调

% 循环码译码
rx_code = vitdec(rx_coded,trellis,20,'trunc','hard'); % 循环码译码

% 哈夫曼译码
rx_data = huffmandeco(rx_code,dict); % 哈夫曼译码

% 将接收到的数据进行反映射，恢复原始数据
rx_data = rx_data - 1; % 将哈夫曼译码后的数据还原为0~3之间
rx = reshape(w(rx_data+1,:).',1,[]); % 将接收到的数据反映射为Walsh码
rx = rx(1:N*k); % 取出前N个码元
rx_data = reshape(rx.',k,[]).'; % 将接收到的数据划分为k位二进制码元
rx_data = bi2de(rx_data); % 将二进制码元转换为十进制数据

% 计算误码率
err_num = sum(rx_data~=data);
ber = err_num/N;

% 输出仿真结果
fprintf('SNR = %d dB, BER = %f\n',SNR_dB,ber);

在上述代码中，我们使用了MATLAB内置的函数`hadamard`生成了Walsh码，并使用了`huffmandict`和`huffmanenco`函数实现了哈夫曼编码，使用了`poly2trellis`和`convenc`函数实现了循环码编码，使用了`comm.GMSKModulator`和`comm.GMSKDemodulator`函数实现了GMSK调制和解调，使用了`awgn`函数实现了高斯白噪声信道。最后，我们通过误码率的计算来评估仿真结果的准确性。

您可以将上述代码保存为.m文件，然后在MATLAB命令行窗口中执行该文件，即可进行仿真。

帮我解释一下这段代码

好的，以下是代码的解释：

% 信源产生
source = randi([0,1],1,100);

这行代码是生成了一个长度为100的随机二进制序列，作为通信系统的信源。

% 编码器
channelcoded = convenc(source,[1 0 1 1]);

这行代码是对信源进行卷积编码，使用的是一个1/2码率的卷积码，生成的编码后数据 `channelcoded` 长度为200。

% 调制器
modSignal = pskmod(channelcoded,2);

这行代码是将编码后数据进行 PSK 调制，使用的是2PSK调制方式，生成的调制信号 `modSignal` 是一个复数序列。

% 信道
h = 1/sqrt(2) * (randn(1,length(modSignal))+1i*randn(1,length(modSignal)));

这行代码是产生了一个长度和调制信号一致的复数高斯白噪声信道 `h`，信道系数是高斯分布的实数和虚数部分，均值为0，方差为1/2。

% 添加噪声
noise = randn(1,length(modSignal));
SNR_dB = 10;
Eb = sum(abs(modSignal).^2)/length(modSignal);
N0 = Eb/(10^(SNR_dB/10));
noise = sqrt(N0/2)*noise + 1i*sqrt(N0/2)*noise;
rxSignal = h.*modSignal + noise;

这段代码是将高斯白噪声信道 `h` 与调制信号 `modSignal` 进行乘法，再加上一定信噪比 `SNR_dB` 下的高斯白噪声 `noise`，得到接收信号 `rxSignal`。其中，信噪比 `SNR_dB` 的计算方式为：将信号功率求和后除以信号长度，得到每个信号符号的平均功率 `Eb`，再根据信噪比公式 `SNR = Eb/N0`，求得单位时间内所需要的噪声功率 `N0`，根据这个噪声功率和噪声方差，来生成高斯白噪声 `noise`。

% 解调器
demodSignal = pskdemod(rxSignal,2);

这行代码是将接收到的信号 `rxSignal` 进行PSK解调，得到解调后的数据 `demodSignal`。

% 译码器
decoded = vitdec(demodSignal,trellis,3,'trunc','hard');

这行代码是对解调后的数据进行译码，使用的是一个半译码率、约束长度为3的卷积码，解码方式为硬判决，得到的结果为 `decoded`。

% 比较原始数据和解码结果
isequal(decoded,source)

这行代码是比较原始数据 `source` 和解码后的数据 `decoded` 是否相等，输出结果为1表示相等，输出结果为0表示不相等。