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误码率BER与信噪比SNR的关系解析[1].pdf

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本文讲述了信噪比SNR与误码率BER的关系由简入深图形丰富还有频谱图形讲解等效噪声带宽也有一定的讲解

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误码率 BER 与信噪比 SNR 的关系解析

一、前言

误码率（BER：bit error ratio）是衡量数据在规定时间内数据传输精确性的指标，是

衡量一个数字系统可靠性的主要的判断依据。虽然现在手机系统有许多仪器都可以直接对该

项作直接的测量，但是对数字对讲机以及新兴的采用新的协议模式的设备，误码率的测试就

会比较繁琐。而很多现有的设备都是基于模拟指标的测量，如果能找到模拟的指标与误码率

之间的关系，那么将更方便我们的调试。在之前我们已经能直观的能观察到误码率 BER 与

模拟的信噪比 SNR 以及射频中的噪声干扰存在一种相对应的关系，以下就基于这个作更深

入的分析。

二、正文

2.1 在论述这种关系之间，首先要弄清楚下面的几个基本概念：

2.1.1 S/N 音频信噪比（即 SNR）



图一 信噪比 SNR 示意图



我们通常指的信噪比 SNR 是基带信号中有用信号功率与噪声功率的比值，如图一所示。

发射一个标准调制信号，接收机接收解调后，测量音频有用信号输出功率为

signal

P (dBm)，

然后去掉调制信号，记录音频噪声输出功率为

noise

P (dBm)，于是：

)(P)(PS/N

noisesignal

dBmdBm −= -------- 式 1

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十一度

2018-09-15

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5. 计算误码率：计算误码率（BER）和信噪比（SNR）的关系，并绘制SNR-BER曲线。在MATLAB中，可以使用以下函数来实现这些步骤： 1. 生成扩频码序列：使用函数chips.m生成PN码序列或walsh.m生成Walsh码序列。 2. ...

matlabSNR误码率图

您可以使用MATLAB绘制信噪比（SNR）与误码率（BER）之间的关系图。下面是一个示例代码，您可以根据自己的需求进行修改： ```matlab % 定义信噪比范围 snr = -10:2:20; % 初始化误码率向量 ber = zeros(size(snr));...

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基于PCM编码的误码率仿真曲线图可以通过Matlab中的comm.PAMDemodulator和comm.BERTool函数实现。首先，需要生成PCM编码的随机信号，并调用comm.PAMDemodulator函数进行解调。代码如下所示：复制 % 生成PCM编码的随机信号 M = 2; % 符号数 Fs = 8000; % 采样率 t = 0:1/Fs:1-1/Fs; % 时间向量 x = randi([0 M-1],1,length(t)); % 随机生成PCM编码的信号 % PCM解调 pamDemod = comm.PAMDemodulator(M); y = pamDemod(x'); 接下来，可以使用comm.BERTool函数进行误码率仿真，并绘制误码率曲线图。代码如下所示：复制 % 误码率仿真 berTool = comm.BERTool('Name','PCM BER Simulation','BufferSize',length(y)); ebnoVec = 0:2:20; % 信噪比范围 ber = zeros(1,length(ebnoVec)); for i = 1:length(ebnoVec) snr = ebnoVec(i) + 10*log10(log2(M)); awgnChannel = comm.AWGNChannel('NoiseMethod','Signal to noise ratio (SNR)','SNR',snr); errorRate = comm.ErrorRate; while berTool % 添加高斯白噪声 rx = awgnChannel(y); % 计算误码率 ber(i) = errorRate(x',rx); end end % 绘制误码率曲线图 semilogy(ebnoVec,ber); grid on; xlabel('Eb/No (dB)'); ylabel('Bit Error Rate'); title('PCM BER Simulation');

因此，如果要进行PCM编码的误码率仿真，应该使用`comm.PCMDecoder`函数进行解码，而不是使用`comm.PAMDemodulator`函数进行解调。另外，在第14行的循环中，`berTool`作为循环条件可能会导致死循环的问题。`berTool...

% 设置参数 N = 100; % 仿真次数 Eb = 1; % 符号能量 SNR_db = [0:2:20]; % 信噪比范围 SNR = 10.^(SNR_db/10); % 信噪比 % 初始化计数器 BER_sim_bpsk = zeros(size(SNR)); BER_sim_qpsk = zeros(size(SNR)); % 循环信噪比范围 for i=1:length(SNR) % 计数器清零 BER_cnt_bpsk = 0; BER_cnt_qpsk = 0; % 循环仿真次数 for j=1:N % 生成随机数据 data = randi([0,1],1,1000); % BPSK调制 modulated_data_bpsk = pskmod(data, 2); % QPSK调制 modulated_data_qpsk = pskmod(data, 4); % 中继节点转发BPSK信号 relayed_data_bpsk = modulated_data_bpsk; % 中继节点转发QPSK信号 relayed_data_qpsk = modulated_data_qpsk; % 接收端接收信号（BPSK） received_data_bpsk = awgn(relayed_data_bpsksqrt(SNR(i)), 0); decoded_data_bpsk = pskdemod(received_data_bpsk, 2); % 接收端接收信号（QPSK） received_data_qpsk = awgn(relayed_data_qpsksqrt(SNR(i)), 0); decoded_data_qpsk = pskdemod(received_data_qpsk, 4); % 统计误码率（BPSK） BER_cnt_bpsk = BER_cnt_bpsk + sum(xor(data,decoded_data_bpsk))/length(data); % 统计误码率（QPSK） BER_cnt_qpsk = BER_cnt_qpsk + sum(xor(data,decoded_data_qpsk))/length(data); end % 计算平均误码率 BER_sim_bpsk(i) = BER_cnt_bpsk / N; BER_sim_qpsk(i) = BER_cnt_qpsk / N; end % 绘制误码率-信噪比曲线（BPSK） semilogy(SNR_db,BER_sim_bpsk,'-o'); xlabel('信噪比(dB)'); ylabel('误码率'); title('中继协作通信网络BPSK误码率性能分析');分析代码和结果

这段代码是一个中继协作通信网络的BPSK和QPSK误码率性能分析程序，主要分析了不同信噪比下的误码率情况。程序中设置了仿真次数、符号能量和信噪比范围等参数，然后通过循环信噪比范围和仿真次数，生成随机数据，对...

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随机产生一个二进制序列，用MATLAB仿真出在高斯白信道传输过程中产生的误码率随信噪比变化曲线

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