%生成随机二进制码 bits = randi([0 1],1,N); %二进制编码到4-PAM符号映射 for k=1:length(bits)/2 if bits(2*k-1)==0 && bits(2*k)==0 symbols(k)=-3; elseif bits(2*k-1)==0 && bits(2*k)==1 symbols(k)=-1; elseif bits(2*k-1)==1 && bits(2*k)==1 symbols(k)=3; else symbols(k)=1; end end %计算AWGN噪声样本标准差 EsN0 = 10^(EsN0/10); N0 = 1/(2*R*EsN0); sigma = sqrt(N0/2); %生成AWGN噪声向量，与信号相加即可 noise = sigma*randn(1,length(symbols)); received = symbols + noise; local_code = [-3 0; -1 -2; 1 2; 3 0]; %相关器输出 for k=1:N/2 r = received(2*k-1:2*k); correlations = sum(repmat(r,4,1).*local_code,2); [Y, I] = max(correlations); decisions(k) = local_code(I,1); end %统计错误个数 num_errors = sum(abs(decisions-symbols(1:length(decisions)))>0); %计算误码率和误符号率 bit_error_rate = num_errors/N; symbol_error_rate = bit_error_rate/log2(M); %绘制误码率曲线 figure(1); semilogy(EsN0dB,theory_ber,'k-',EsN0dB,BER,'ro'); axis([0 15 1e-6 1]) xlabel('E_s/N_0 (dB)'); ylabel('BER'); legend('Theoretical','Simulation');

这段代码是用来模拟基于4-PAM调制的数字通信系统，并计算误码率和误符号率的。其中，随机生成长度为N的二进制码，将其映射到4-PAM符号集合中，然后加入AWGN噪声，接收端对接收到的信号进行相关运算，得到最接近的符号作为决策，并统计误码率和误符号率。最后，使用semilogy函数绘制误码率曲线，并将仿真结果与理论结果进行比较。

相关问题

PAM-4 MATLAB

### PAM-4 调制在 MATLAB 中的实现

PAM-4（四电平脉冲幅度调制）是一种多级调制方案，在高速通信系统中广泛应用。下面展示如何在 MATLAB 中创建并可视化 PAM-4 信号。

#### 创建 PAM-3, -1, +1, +3}：

% 定义符号数量
numSymbols = 100;

% 生成均匀分布的伪随机整数 {0, 1, 2, 3}
dataBits = randi([0, 3], numSymbols, 1);

% 将二进制数据映射到对应的 PAM-4 级别
pam4Levels = [-3; -1; 1; 3];
modulatedData = pam4Levels(dataBits + 1);

#### 添加噪声后的接收端处理
实际应用中通常会遇到加性高斯白噪声(AWGN)，因此可以在发送之前加入此类干扰来模拟真实环境下的情况:

snrDb = 20; % 设置信噪比(SNR)

noisyRxSignal = awgn(modulatedData', snrDb); % 使用内置awgn函数添加AWGN

这里使用了 `awgn` 函数向理想传输路径引入了指定 SNR 的 AWGN 噪声[^1]。

#### 绘图显示眼图和星座图
最后绘制眼图以及星座图以便观察信号特性：

figure;
subplot(2, 1, 1);
eyediagram(noisyRxSignal(:), 8); title('Eye Diagram');

subplot(2, 1, 2);
scatterplot(noisyRxSignal(:)); grid on; axis([-4 4 -1 1]);
title('Constellation Plot');
xlabel('In-phase'); ylabel('Quadrature');

上述代码片段展示了完整的 PAM-4 编码过程及其图形化表现形式。通过这种方式，研究者能够在仿真环境中测试不同条件下 PAM-4 性能的影响因素。

在matlab中用基带等效的方式仿真4-PAM载波调制信号在AWGN信道下的误码率和误比特率性能，并与理论值相比较。假设符号周期为1s，载波频率为10Hz，每个符号周期内采样100个点。

好的，这是一个关于数字通信的问题。我可以帮你回答。

首先，为了进行4-PAM调制信号的仿真，我们需要生成符号序列。可以使用randi函数生成随机的二进制序列，然后将其映射到符号上。对于4-PAM，有四个符号，可以将二进制序列分成两个一组，然后映射到四个符号上，例如00->-3，01->-1，10->1，11->3。

然后，我们需要进行基带等效的调制。在基带等效调制中，我们可以将4-PAM调制看作是BPSK调制的两个并联通道。具体地，在每个符号周期内，我们将两个符号映射为一个复数，然后使用该复数作为BPSK调制的输入。这样，我们就可以得到一个基带等效的4-PAM调制信号。

接下来，我们需要在AWGN信道下进行仿真。可以使用awgn函数添加高斯噪声。最后，我们需要对接收信号进行解调，然后进行误码率和误比特率的计算。

以下是MATLAB代码示例:

% 生成二进制符号序列
nBits = 10000;
bits = randi([0 1], nBits, 1);

% 将二进制序列映射到符号
symbols = zeros(nBits/2, 1);
for i = 1:2:nBits
    if bits(i) == 0 && bits(i+1) == 0
        symbols((i+1)/2) = -3;
    elseif bits(i) == 0 && bits(i+1) == 1
        symbols((i+1)/2) = -1;
    elseif bits(i) == 1 && bits(i+1) == 0
        symbols((i+1)/2) = 1;
    else
        symbols((i+1)/2) = 3;
    end
end

% 生成基带等效的4-PAM调制信号
fs = 100;
fc = 10;
t = (0:1/fs:(nBits/2-1/fs))';
x = zeros(length(t), 1);
for i = 1:length(symbols)
    x((i-1)*fs+1:i*fs) = symbols(i)/sqrt(2).*exp(1j*2*pi*fc*t((i-1)*fs+1:i*fs));
end

% 添加高斯噪声
Eb = 5; % 符号能量
N0 = 1; % 噪声功率谱密度
SNR_dB = 0:2:20;
BER = zeros(length(SNR_dB), 1);
SER = zeros(length(SNR_dB), 1);
for i = 1:length(SNR_dB)
    snr = 10^(SNR_dB(i)/10);
    No = Eb/snr*N0;
    y = awgn(x, SNR_dB(i), 'measured');
    
    % 解调并进行符号识别
    r = real(y).*cos(2*pi*fc*t) + imag(y).*sin(2*pi*fc*t);
    r = r(fs/2+1:fs:end); % 降采样到每个符号周期一个样本
    decoded = zeros(length(r), 1);
    for j = 1:length(r)
        if r(j) < -2
            decoded(j) = 0;
        elseif r(j) < 0
            decoded(j) = 1;
        elseif r(j) < 2
            decoded(j) = 2;
        else
            decoded(j) = 3;
        end
    end
    
    % 计算误码率和误比特率
    bits_hat = zeros(nBits, 1);
    for j = 1:2:nBits
        if decoded((j+1)/2) == 0
            bits_hat(j:j+1) = [0 0];
        elseif decoded((j+1)/2) == 1
            bits_hat(j:j+1) = [0 1];
        elseif decoded((j+1)/2) == 2
            bits_hat(j:j+1) = [1 0];
        else
            bits_hat(j:j+1) = [1 1];
        end
    end
    BER(i) = sum(bits ~= bits_hat)/nBits;
    SER(i) = sum(decoded ~= symbols)/length(symbols);
end

% 绘制误码率和误比特率曲线
SNR = 10.^(SNR_dB/10);
BER_theoretical = qfunc(sqrt(2*SNR));
SER_theoretical = qfunc(sqrt(SNR/2));
figure;
semilogy(SNR_dB, BER, 'ro-', SNR_dB, BER_theoretical, 'b--');
xlabel('SNR (dB)');
ylabel('BER');
legend('仿真', '理论');
figure;
semilogy(SNR_dB, SER, 'ro-', SNR_dB, SER_theoretical, 'b--');
xlabel('SNR (dB)');
ylabel('SER');
legend('仿真', '理论');

这段代码可以生成4-PAM调制信号，并在AWGN信道下进行仿真，计算出误码率和误比特率。最后，它将绘制仿真结果和理论结果的比较曲线。