Matlab仿真2ASK/OOK、2FSK、2PSK、QPSK、4QAM在加性高斯白噪声信道中的误码率与归一化信噪比的关系
本文为学习所用,严禁转载。
本文参考链接
https://zhuanlan.zhihu.com/p/667382398 QPSK代码及高斯白噪声如何产生
https://ww2.mathworks.cn/help/signal/ref/butter.html 滤波器
https://www.python100.com/html/4LEF79KQK398.html 低通滤波器
本实验使用matlab仿真了五种数字调制方式(OOK、2FSK、2PSK、QPSK、4QAM)在加性高斯白噪声信道中的误码率,与归一化信噪比的关系。其中码元速率为100bps,码元个数为6666,OOK、BPSK载波频率为1KHz,2FSK两个载波频率分别为1KHz,500Hz。OOK、2FSK、2PSK均采用相干解调的方式。下面是各种调制解调方式下的误码率曲线。
clear all;
close all;
clc;
M = 6666; % 产生码元数
L = 100; % 每码元复制L次,方便观察
Ts = 0.01; % 每个码元的宽度,即码元的持续时间
Rb = 1/Ts; % 码元速率
dt = Ts/L; % 采样间隔
Fs = 1/dt; % 采样率
TotalT = M*Ts; % 总时间
t = 0:dt:TotalT-dt; % 时间
fc1 = 10*Rb; % 载波频率是码元速率的10倍,即载波的周期是码元周期的1/10
fc2 = 4*Rb; % 2fsk另一个载波的频率
SNR = -10:0.5:10; % 信噪比范围BER_ask2 = zeros(1,length(SNR)); % 2ASK误码率
BER_psk2 = zeros(1,length(SNR)); % BPSK误码率
BER_fsk2 = zeros(1,length(SNR)); % 2FSK误码率
BER_qpsk = zeros(1,length(SNR)); % QPSK误码率
BER_qam4 = zeros(1,length(SNR)); % 4QAM误码率% 产生二进制随机数据data_ask2 = randi([0,1],1,M);%产生0和1的二进制随机数data_fsk2 = randi([0,1],1,M);%产生0和1的二进制随机数data_psk2 = data_ask2*2 -1 ;%借助2ASK的随机数产生-1和1的二进制随机数data_qpsk = randi([0 3],M,1);%qpsk的码元范围是0~3data_qam4 = randi([0 3],M,1);%qam的码元范围是0~3% 产生单极性不归零矩形脉冲波形data_sample_ask2 = repmat(data_ask2,L,1); % 每个码元复制L次data_sample_ask2 = reshape(data_sample_ask2,1,M*L); % 产生单极性不归零矩形脉冲波形data_sample_psk2 = repmat(data_psk2,L,1); % 每个码元复制L次data_sample_psk2 = reshape(data_sample_psk2,1,M*L); % 产生双极性不归零矩形脉冲波形data_sample_fsk2 = repmat(data_fsk2,L,1); % 每个码元复制L次data_sample_fsk2 = reshape(data_sample_fsk2,1,M*L); % 产生单极性不归零矩形脉冲波形% 产生2ASK已调信号
carrier1 = cos(2*pi*fc1*t); % 载波1的正弦波
carrier2 = cos(2*pi*fc2*t); % 载波2的正弦波mod_ask2 = data_sample_ask2.*carrier1; % 2ASK的调制mod_psk2 = data_sample_psk2.*carrier1; % 2PSK的调制mod_fsk2 = data_sample_fsk2.*carrier1 + (1-data_sample_fsk2).*carrier2;% 2FSK的调制mod_qpsk = pskmod(data_qpsk,4,pi/4);% QPSK的调制mod_qam4 = qammod(data_qam4,4);% 4QAM的调制for i = 1:length(SNR)% 通过实时测量已调信号的功率,对已调信号加入高斯白噪声noise_ask2 = awgn (mod_ask2,SNR(i),'measured');noise_psk2 = awgn (mod_psk2,SNR(i),'measured');noise_fsk2 = awgn (mod_fsk2,SNR(i),'measured');noise_qpsk = awgn (mod_qpsk,SNR(i),'measured');noise_qam4 = awgn (mod_qam4,SNR(i),'measured');% 对接受信号进行带通滤波,滤除通频带外的噪声[b1,a1] = butter(4,[0.8*fc1 1.2*fc1]/(Fs/2),'bandpass'); % 设计带通滤波器[b2,a2] = butter(4,[0.8*fc2 1.2*fc2]/(Fs/2),'bandpass'); % 设计带通滤波器r_ask2 = filter(b1,a1,noise_ask2); % 对接收的已调信号进行带通滤波,,滤除带外噪声r_psk2 = filter(b1,a1,noise_psk2); % 对接收的已调信号进行带通滤波,,滤除带外噪声r_fsk2_fc1 = filter(b1,a1,noise_fsk2); % 对接收的已调信号进行带通滤波,,滤除带外噪声r_fsk2_fc2 = filter(b2,a2,noise_fsk2); % 对接收的已调信号进行带通滤波,,滤除带外噪声% 对接收信号进行相干解调dem_ask2 = r_ask2.*carrier1;dem_psk2 = r_psk2.*carrier1;dem_fsk2_fc1 = 2*r_fsk2_fc1.*carrier1;dem_fsk2_fc2 = 2*r_fsk2_fc2.*carrier2;% 对解调信号进行低通滤波,滤除载波倍频分量,以获得码元coe_lowpass = fir1(6,2*fc1/Fs); % 低通滤波,将两倍的载波频率分量滤除lowpass_ask2 = filter(coe_lowpass,1,dem_ask2); lowpass_psk2 = filter(coe_lowpass,1,dem_psk2);lowpass_fsk2_fc1 = filter(coe_lowpass,1,dem_fsk2_fc1);lowpass_fsk2_fc2 = filter(coe_lowpass,1,dem_fsk2_fc2); % 对解调信号进行抽样判决sample_ask2 = lowpass_ask2(L/2:L:end); % 码元中点时间抽样sample_psk2 = lowpass_psk2(L/2:L:end); % 码元中点时间抽样sample_fsk2_fc1 = lowpass_fsk2_fc1(L/2:L:end); % 码元中点时间抽样sample_fsk2_fc2 = lowpass_fsk2_fc2(L/2:L:end); % 码元中点时间抽样decision_ask2 = (sample_ask2>0.5);decision_psk2 = (sample_psk2>0);decision_fsk2 = (sample_fsk2_fc1>sample_fsk2_fc2); decision_qpsk = pskdemod(noise_qpsk,4,pi/4);decision_qam4 = qamdemod(noise_qam4,4);% 计算误码个数和误码率error_ask2 = sum(xor(data_ask2,decision_ask2));error_psk2 = sum(xor(data_ask2,decision_psk2)); %这里因为PSK是ASK的随机序列产生的,所以和ASK比较error_fsk2 = sum(xor(data_fsk2,decision_fsk2)); error_qpsk = sum(xor(data_qpsk,decision_qpsk)); error_qam4 = sum(xor(data_qam4,decision_qam4)); BER_ask2(i) = error_ask2/M; % 2ASK误码率BER_psk2(i) = error_psk2/M; % 2PSK误码率BER_fsk2(i) = error_fsk2/M; % 2FSK误码率BER_qpsk(i) = error_qpsk/M; % QPSK误码率BER_qam4(i) = error_qam4/M; % 4QAM误码率
end
% 计算理论误码率
% Pe = zeros(1,length(SNR));
% for i = 1:length(SNR)
% r = 10^(SNR(i)/10);
% Pe(i) = qfunc(sqrt(r)); % 2ASK理论误码率公式
% end
% 绘制误码率曲线% semilogy横轴是线性,纵轴10倍一格
semilogy(SNR,BER_ask2,'b-d','LineWidth',2); % 2ASK仿真曲线
hold on;
semilogy(SNR,BER_psk2,'y-h','LineWidth',2); % BPSK仿真曲线
hold on;
semilogy(SNR,BER_fsk2,'g-o','LineWidth',2); % 2FSK仿真曲线
hold on;
semilogy(SNR,BER_qpsk,'k-*','LineWidth',2); % QPSK仿真曲线
hold on;
semilogy(SNR,BER_qam4,'r-s','LineWidth',2); % 4QAM仿真曲线
hold on;
% semilogy(SNR,Pe,'m-+'); % 理论曲线
% grid on;xlabel('归一化信噪比Eb/N0 (dB)');
ylabel('误码率BER');
legend('OOK','BPSK','2FSK','QPSK','4QAM');
title('误码率曲线');
经过上述仿真得到误码率曲线如下。

相关文章:
Matlab仿真2ASK/OOK、2FSK、2PSK、QPSK、4QAM在加性高斯白噪声信道中的误码率与归一化信噪比的关系
本文为学习所用,严禁转载。 本文参考链接 https://zhuanlan.zhihu.com/p/667382398 QPSK代码及高斯白噪声如何产生 https://ww2.mathworks.cn/help/signal/ref/butter.html 滤波器 https://www.python100.com/html/4LEF79KQK398.html 低通滤波器 本实验使用matlab仿…...
九:爬虫-MongoDB基础
MongoDB介绍 MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散,因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大,其…...
机器学习之实验过程01
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data_path /home/py/Work/labs/data/SD.csv # 请确保您的数据文件路径是正确的 df pd.read_csv(data_path) df.head() # 创建散点图 # 创建散点图 plt.figure(figsize(10, 6)) plt.scatter…...
【【迭代16次的CORDIC算法-verilog实现】】
迭代16次的CORDIC算法-verilog实现 -32位迭代16次verilog代码实现 CORDIC.v module cordic32#(parameter DATA_WIDTH 8d32 , // we set data widthparameter PIPELINE 5d16 // Optimize waveform)(input …...
IntelliJ IDEA 2023.3 安装教程
引言 IntelliJ IDEA,通常简称为 IDEA,是由 JetBrains 开发的一款强大的集成开发环境,专为提升开发者的生产力而设计。它支持多种编程语言,包括 Java、Kotlin、Scala 和其他 JVM 语言,同时也为前端开发和移动应用开发提…...
Go 错误处理
Go 错误处理 Go 语言通过内置的错误接口提供了非常简单的错误处理机制。 error类型是一个接口类型,这是它的定义: type error interface {Error() string }我们可以在编码中通过实现 error 接口类型来生成错误信息。 函数通常在最后的返回值中返回错误…...
HarmonyOS构建第一个ArkTS应用(Stage模型)
构建第一个ArkTS应用(Stage模型) 创建ArkTS工程 若首次打开DevEco Studio,请点击Create Project创建工程。如果已经打开了一个工程,请在菜单栏选择File > New > Create Project来创建一个新工程。 选择Application应用开发…...
故障排查利器-错误日志详解
目录 什么是错误日志 错误日志的作用 错误日志的内容 错误日志的格式 错误日志的生成方式 错误日志的解析和处理 错误日志的最佳实践 小结 错误日志是软件开发和运维中非常重要的一部分,记录了应用程序运行过程中发生的错误和异常信息,如错误类型…...
微信小程序(uniapp)api讲解
Uniapp是一个基于Vue.js的跨平台开发框架,可以同时开发微信小程序、H5、App等多个平台的应用。下面是Uniapp常用的API讲解: Vue.js的API Uniapp采用了Vue.js框架,因此可以直接使用Vue.js的API。例如:v-show、v-if、v-for、comput…...
overtureDNS使用介绍
Overture是一个定制的DNS中继服务器。 在此下在二进制版本 https://github.com/shawn1m/overture/releases默认配置文件./config.yml bindAddress: :53 debugHTTPAddress: 127.0.0.1:5555 dohEnabled: false primaryDNS:- name: DNSPodaddress: 119.29.29.29:53protocol: udp…...
平衡二叉树的构建(递归
目录 1.概念:2.特点:3.构建方法:4.代码:小结: 1.概念: 平衡二叉树(Balanced Binary Tree),也称为AVL树,是一种二叉树,它满足每个节点的左子树和右…...
flutter开发实战-设置bottomNavigationBar中间按钮悬浮效果
flutter开发实战-设置bottomNavigationBar中间按钮悬浮的效果 在使用tabbar时候,可以使用bottomNavigationBar来设置中间凸起的按钮,如下 一、效果图 中间按钮凸起的效果图如下 二、实现代码 我们使用BottomAppBar 一个容器,通常与[Sscaf…...
不同参数规模大语言模型在不同微调方法下所需要的显存总结
原文来自DataLearnerAI官方网站: 不同参数规模大语言模型在不同微调方法下所需要的显存总结 | 数据学习者官方网站(Datalearner)https://www.datalearner.com/blog/1051703254378255 大模型的微调是当前很多人都在做的事情。微调可以让大语言模型适应特定领域的任…...
Crow:Middlewares 庖丁解牛6 middleware_call_helper
Crow:http请求到Rule绑定的handler_的调用链-CSDN博客 介绍了handler_的调用顺序,其中的一个调用过程是Connection::->handle void handle() {...ctx_ = detail::context<Middlewares...>();req_.middleware_context = static_cast<void*>(&ctx_);req_.m…...
MyBatis:Generator
MyBatis Generator附批量操作分页查询存储过程 Generator 介绍网址:Introduction to MyBatis Generator Generator ,一个用于 MyBatis 的代码生成工具,可以根据数据库表结构自动生成对应的实体类、DAO 接口和 SQL 映射文件,提高…...
rabbitmq的事务实现、消费者的事务实现
RabbitMQ提供了事务机制,可以确保消息在发送和确认过程中的一致性。使用事务机制可以将一系列的消息操作(发送、确认、回滚)作为一个原子操作,要么全部执行成功,要么全部回滚。 下面是使用RabbitMQ事务的一般步骤&…...
龙芯杯个人赛串口——做一个 UART串口——RS-232
文章目录 Async transmitterAsync receiver1. RS-232 串行接口的工作原理DB-9 connectorAsynchronous communicationHow fast can we send data? 2.波特率时钟生成器Parameterized FPGA baud generator 3.RS-232 transmitter数据序列化完整代码: 4.RS-232 receiver…...
验证码服务使用指南
验证码服务使用指南 1 部署验证码服务 1.1 基础环境 Java 1.8 Maven3.3.9 1.2 安装Redis 参考“Redis安装指南” 1.3 部署验证码服务 1.3.1 下载源码 使用git从远程下载验证码服务代码(开源)。 1.3.2 使用idea打开项目 使用idea打开上一步下载的sailing目录…...
js中Math.min(...arr)和Math.max(...arr)的注意点
当arr变量为空数组时,这两个函数和不传参数时的结果是一样的 Math.max() // -Infinity Math.max(...[]) // -InfinityMath.min() // Infinity Math.min(...[]) // Infinity...
【zookeeper特点和集群架构】
文章目录 1. Zookeeper介绍2、ZooKeeper数据结构3、Zookeeper集群架构 1. Zookeeper介绍 ZooKeeper 是一个开源的分布式协调框架,是Apache Hadoop 的一个子项目,主要用来解决分 布式集群中应用系统的一致性问题。Zookeeper 的设计目标是将那些复杂且容易…...
谷歌浏览器插件
项目中有时候会用到插件 sync-cookie-extension1.0.0:开发环境同步测试 cookie 至 localhost,便于本地请求服务携带 cookie 参考地址:https://juejin.cn/post/7139354571712757767 里面有源码下载下来,加在到扩展即可使用FeHelp…...
【Linux】shell脚本忽略错误继续执行
在 shell 脚本中,可以使用 set -e 命令来设置脚本在遇到错误时退出执行。如果你希望脚本忽略错误并继续执行,可以在脚本开头添加 set e 命令来取消该设置。 举例1 #!/bin/bash# 取消 set -e 的设置 set e# 执行命令,并忽略错误 rm somefile…...
【机器视觉】单目测距——运动结构恢复
ps:图是随便找的,为了凑个封面 前言 在前面对光流法进行进一步改进,希望将2D光流推广至3D场景流时,发现2D转3D过程中存在尺度歧义问题,需要补全摄像头拍摄图像中缺失的深度信息,否则解空间不收敛…...
376. Wiggle Subsequence
376. Wiggle Subsequence 代码 class Solution { public:int wiggleMaxLength(vector<int>& nums) {int n nums.size();int res 1;int prediff 0;int curdiff 0;for(int i 0;i < n-1;i){curdiff nums[i1] - nums[i];if( (prediff > 0 && curdif…...
【JavaSE】绘图与事件入门学习笔记
-Java绘图坐标体系 坐标体系-介绍 坐标原点位于左上角,以像素为单位。 在Java坐标系中,第一个是x坐标,表示当前位置为水平方向,距离坐标原点x个像素;第二个是y坐标,表示当前位置为垂直方向,距离坐标原点y个像素。 坐标体系-像素 …...
腾讯云V3签名
想要接入腾讯云的Api,必然先按其文档计算出所要求的签名。 之前也调用过腾讯云的接口,但总是卡在签名这一步,最后放弃选择SDK,这次终于自己代码实现。 可能腾讯云翻新了接口文档,现在阅读起来,清晰了很多&…...
基于Springboot+Vue的办公管理系统
角色: 管理员、员工 技术: 后端: SpringBoot, Vue2, MySQL, Mybatis-Plus 前端: Vue2, Element-UI, Axios, Echarts, Vue-Router 核心功能: 该办公管理系统是一个综合性的企业内部管理平台,旨在提升企业运营效率和员工管理水…...
C++_哈希表
本篇文章是对C学习的哈希表部分的学习分享 相信一定会对你有所帮助~ 那咱们废话不多说,直接开始吧! 一、基础概念 1. 哈希核心思想: 哈希函数的作用:通过此函数建立一个Key与存储位置之间的映射关系。理想目标:实现…...
第八部分:阶段项目 6:构建 React 前端应用
现在,是时候将你学到的 React 基础知识付诸实践,构建一个简单的前端应用来模拟与后端 API 的交互了。在这个阶段,你可以先使用模拟数据,或者如果你的后端 API(阶段项目 5)已经搭建好,可以直接连…...
Qt的学习(一)
1.什么是Qt Qt特指用来进行桌面应用开发(电脑上写的程序)涉及到的一套技术Qt无法开发网页前端,也不能开发移动应用。 客户端开发的重要任务:编写和用户交互的界面。一般来说和用户交互的界面,有两种典型风格&…...
