当前位置: 首页 > ds >正文

基于 MATLAB 的 QPSK 调制、解调、通过高斯信道的误码率计算,并绘制误码率图和眼图、星座图

基于 MATLAB 的 QPSK 调制、解调、通过高斯信道的误码率计算,并绘制误码率图和眼图、星座图。

1. QPSK 调制
function modulated_signal = qpsk_modulation(data)% 将二进制数据转换为 QPSK 调制信号data = reshape(data, 2, []);modulated_signal = (2*data(1,:) - 1) + 1j*(2*data(2,:) - 1);
end
2. QPSK 解调
function demodulated_data = qpsk_demodulation(modulated_signal)% 将 QPSK 调制信号解调为二进制数据real_part = real(modulated_signal) > 0;imag_part = imag(modulated_signal) > 0;demodulated_data = [real_part; imag_part];
end
3. 通过高斯信道
function received_signal = gaussian_channel(modulated_signal, SNR)% 添加高斯噪声noise = (randn(size(modulated_signal)) + 1j*randn(size(modulated_signal))) / sqrt(2);received_signal = modulated_signal + noise / sqrt(10^(SNR/10));
end
4. 误码率计算
function BER = calculate_BER(data, demodulated_data)% 计算误码率errors = sum(data ~= demodulated_data);BER = errors / length(data);
end
5. 误码率图和眼图、星座图绘制
function qpsk_simulation()% 参数设置data_length = 10000;SNR_range = 0:2:10;BER = zeros(length(SNR_range), 1);% 生成随机二进制数据data = randi([0, 1], data_length, 1);% 调制modulated_signal = qpsk_modulation(data);% 通过高斯信道并解调for i = 1:length(SNR_range)received_signal = gaussian_channel(modulated_signal, SNR_range(i));demodulated_data = qpsk_demodulation(received_signal);BER(i) = calculate_BER(data, demodulated_data);end% 绘制误码率图figure;semilogy(SNR_range, BER, 'b-o');xlabel('SNR (dB)');ylabel('BER');title('QPSK BER vs SNR');% 绘制眼图figure;eyediagram(received_signal, 2);% 绘制星座图figure;scatterplot(received_signal);
end

使用方法

  1. 将上述代码保存为一个 .m 文件,例如 qpsk_simulation.m

  2. 在 MATLAB 中运行该脚本:

    qpsk_simulation();
    

代码仿真 qpsk调制,解调,通过高斯信道误码率计算,并画误码率图和眼图,星座图 youwenfan.com/contentcsb/99373.html

总结

可以实现 QPSK 调制、解调、通过高斯信道的误码率计算,并绘制误码率图和眼图、星座图。这些工具对于分析和优化 QPSK 通信系统具有重要意义。

http://www.xdnf.cn/news/17388.html

相关文章:

  • Numpy科学计算与数据分析:Numpy数学函数入门与实践
  • web前端结合Microsoft Office Online 在线预览,vue实现(PPT、Word、Excel、PDF等)
  • nlp-句法分析
  • 从配置到远程访问:如何用群晖NAS FTP+ Cpolar搭建稳定文件传输通道
  • 云平台运维工具 ——AWS 原生工具
  • 利用DeepSeek用两种方法编写go语言zstd实用程序
  • 软件加密工具-DSProtector使用说明
  • 关键字 - 第二讲
  • SpringBoot的优缺点
  • DNS查询过程?CDN是什么,有什么作用?
  • 嵌入式系统学习Day14(C语言中指针的拓展)
  • 音乐创作新潮流!豆包 + 蘑兔 A
  • macOS 彻底卸载 Python 的完整指南
  • RWA项目实战指南:流程设计到技术落地的完整路径
  • 硬件学习笔记--74 电泳与电镀的对比介绍
  • 「iOS」————持久化
  • 安卓Handler和Looper的学习记录
  • 13-netty基础-手写rpc-消费方生成代理-05
  • 30-Hive SQL-DML-Load加载数据
  • 上位机知识篇---蜂窝通信
  • 基于MATLAB实现支持向量机(SVM)分类
  • 目标检测数据集 - 高架视角道路车辆检测数据集下载「包含VOC、COCO、YOLO三种格式」
  • 医疗人效管理新标杆:盖雅工场如何赋能健康服务企业提质增效
  • 从“炼金术”到“工程学”:深度学习十年范式变迁与未来十年路线图
  • 板块三章节4——iSCSI 服务器(待更新)
  • vscode中创建python虚拟环境的方法
  • Rust爬虫与代理池技术解析
  • UDP网络编程chat
  • 腾讯云EdgeOne产品深度分析报告
  • Java 大视界 -- Java 大数据在智能教育在线课程互动优化与学习体验提升中的应用(386)