要在MATLAB R2023b中实现QAM（正交幅度调制）、ASK（振幅键控）和FSK（频移键控）的误码率（BER）对比分析仿真图以及功率谱密度（PSD）对比分析仿真图，我们需要编写一段包含信号生成、调制、加性高斯白噪声（AWGN）信道模拟、解调、计算误码率以及绘制功率谱密度的代码。 下面是一个简单的示例代码，用于生成这些仿真结果。MATLAB R2023b尚未发布，因此我将使用适用于当前版本的代码。 1. 误码率（BER）对比分析 ```matlab % 参数设置 M = 4; % QAM阶数 EbNoVec = 0:2:20; % Eb/N0范围 (dB) numBitsPerSymbol = log2(M); % 每个符号的比特数 numSymbols = 1e4; % 符号数量 numBits = numSymbols * numBitsPerSymbol; % 总比特数 % 初始化误码率向量 ber = zeros(length(EbNoVec), 1); % 调制函数 modulateFcn = @(bits, M) qammod(bits, M); demodulateFcn = @(rx, M) qamdemod(rx, M, 'SymbolDecisions'); % ASK调制参数 askModulateFcn = @(bits) pskmod(bits, 2); % ASK可以看作二进制PSK askDemodulateFcn = @(rx) pskdemod(rx, 2); % FSK调制参数 fskModulateFcn = @(bits) fskmod(bits, 5); % 假设5 Hz频偏 fskDemodulateFcn = @(rx) fskdemod(rx, 5); % 生成比特序列 bits = randi([0 1], numBits, 1); % 循环计算不同Eb/N0下的误码率 for i = 1:length(EbNoVec) EbNo = EbNoVec(i); % QAM调制与解调 qamTx = modulateFcn(bits, M); qamRx = awgn(qamTx, EbNo, 'measured'); qamRxBits = demodulateFcn(qamRx, M); berQAM(i) = biterr(bits, qamRxBits); % ASK调制与解调 askTx = askModulateFcn(bits); askRx = awgn(askTx, EbNo, 'measured'); askRxBits = askDemodulateFcn(askRx); berASK(i) = biterr(bits, askRxBits); % FSK调制与解调 fskTx = fskModulateFcn(bits); fskRx = awgn(fskTx, EbNo, 'measured'); fskRxBits = fskDemodulateFcn(fskRx); berFSK(i) = biterr(bits, fskRxBits); end % 绘制误码率曲线 figure; semilogy(EbNoVec, berQAM, '-o', 'DisplayName', 'QAM'); hold on; semilogy(EbNoVec, berASK, '-x', 'DisplayName', 'ASK'); semilogy(EbNoVec, berFSK, '-s', 'DisplayName', 'FSK'); grid on; xlabel('Eb/N0 (dB)'); ylabel('Bit Error Rate (BER)'); title('BER Comparison of QAM, ASK, and FSK'); legend show; ``` 2. 功率谱密度（PSD）对比分析 ```matlab % 参数设置 fs = 1e6; % 采样频率 t = 0:1/fs:1-1/fs; % 时间向量 % 生成比特序列 bits = randi([0 1], length(t), 1); % 调制信号 qamSignal = modulateFcn(bits, M); askSignal = askModulateFcn(bits); fskSignal = fskModulateFcn(bits); % 计算功率谱密度 [Pxx, f] = pwelch(qamSignal, [], [], [], fs); PxxASK = pwelch(askSignal, [], [], [], fs); PxxFSK = pwelch(fskSignal, [], [], [], fs); % 绘制功率谱密度 figure; plot(f, 10*log10(Pxx), '-o', 'DisplayName', 'QAM'); hold on; plot(f, 10*log10(PxxASK), '-x', 'DisplayName', 'ASK'); plot(f, 10*log10(PxxFSK), '-s', 'DisplayName', 'FSK'); grid on; xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('Power/Frequency (dB/Hz)'); title('Power Spectral Density of QAM, ASK, and FSK'); legend show; ``` 这段代码实现了QAM、ASK和FSK的误码率对比分析以及功率谱密度对比分析。你可以根据具体需求调整参数或增加更多的功能。 [2024-08-30 20:48:26 | AI写代码神器 | 1128点数解答]