(新)混沌通信中QCSK调制matlab代码

通信原理实验项目名称：QPSK的调制解调一、实验任务任意输入长度为64比特的二进制信息，采用QPSK系统传输。

码元速率为1Bps，载波频率为10Hz，采样频率为40 Hz，利用Matlab画出：（1）调制后的信号波形；（2）经信道传输后的信号波形（假设加性高斯白噪声，其功率为信号功率1/10）；（3）（3）任意解调方法解调后的信号波形。

二、流程图三、完整程序Fd=1; %码元速率Fc=10; %载波频率Fs=40; %采样频率N=Fs/Fd;df=10;x=[ 1 1 0 1 1 0];%任意输入64比特的二进制信息M=2; %进制数SNRpBit=10;%加性高斯白噪声，其功率为信号功率的1/10，即信噪比为10 SNR=SNRpBit/log2(M); %转换为码元速率seed=[12345 54321];numPlot=length(x);figure(1)%画出输入二进制序列subplot(211);stem([0:numPlot-1],x(1:numPlot),'bx');title('输入波形’)%调制y=dmod(x,Fc,Fd,Fs,'fsk',M,df);numModPlot=numPlot*Fs;t=[0:numModPlot-1]./Fs;subplot(212);%画出调制后的信号plot(t,y(1:length(t)),'b-');axis([min(t) max(t) -1.5 1.5]);title('调制后的信号')%在已调信号中加入高斯白噪声randn('state',seed(2));y=awgn(y,SNR-10*log10(0.5)-10*log10(N),'measured',[],'dB');%相干解调figure(2)subplot(211);plot(t,y(1:length(t)),'b-');%画出经过信道的实际信号axis([min(t) max(t) -1.5 1.5]);title('加入高斯白噪声后的已调信号')%带输出波形的相干M元频移键控解调subplot(212);stem([0:numPlot-1],x(1:numPlot),'bx');hold on;stem([0:numPlot-1],z1(1:numPlot),'ro');hold off;axis([0 numPlot -0.5 1.5]);title('相干解调后的信号')四、波形。

QPSK（Quadrature Phase Shift Keying）调制是一种常用的数字调制方式，它使用4个相互正交的相位来表示数字信号，从而实现信号的传输和识别。

在无线通信、数字通信和数字电视等领域都有着广泛的应用。

在本文中，我们将使用Matlab编写QPSK调制的代码，以帮助读者更好地理解QPSK调制的原理和实现。

1. QPSK调制简介QPSK调制是一种常用的相位调制方式，它将两路独立的数据流分别调制到正交的载波上，实现了频谱的高效利用和传输速率的提高。

QPSK调制共有4种状态，分别是0°、90°、180°、270°，对应的二进制数据为00、01、10、11。

通过改变相位来表示不同的数字信号，QPSK调制在噪声干扰下具有一定的抗干扰能力，因此在实际应用中得到了广泛的应用。

2. Matlab实现QPSK调制在Matlab中，我们可以利用其强大的信号处理工具箱实现QPSK调制的模拟，并通过仿真结果来验证QPSK调制的正确性。

以下是实现QPSK调制的Matlab代码：```matlab设置参数fc = 1000; 载波频率fs = 0; 采样频率T = 1; 信号持续时间t = 0:1/fs:T-1/fs; 时间序列data = randi([0 1],1,100); 随机生成100个二进制数据数据映射为QPSK调制信号data_I = 2*data(1:2:end)-1; I路数据data_Q = 2*data(2:2:end)-1; Q路数据s = (data_I + 1i*data_Q).*exp(1i*2*pi*fc*t); QPSK调制信号显示QPSK调制信号subplot(211)plot(t,real(s))title('QPSK调制信号-I路')xlabel('时间')ylabel('幅度')subplot(212)plot(t,imag(s))title('QPSK调制信号-Q路')xlabel('时间')ylabel('幅度')```在上述代码中，我们首先设置了载波频率fc、采样频率fs、信号持续时间T和时间序列t，然后随机生成了100个二进制数据，并分别将其映射到I路和Q路数据中。

qpsk调制 matlab代码我们需要了解QPSK调制的基本原理。

QPSK调制是一种相位调制技术，它将数字信号分为两个部分，分别表示为I路和Q路。

I路和Q 路分别是正交的，即它们的相位差为90度。

通过调整I路和Q路信号的幅度和相位，可以实现不同的调制方式。

QPSK调制使用两个比特来表示一个符号，因此可以表示四个不同的相位状态。

这四个相位状态分别为0度、90度、180度和270度。

我们可以将这四个相位状态分别表示为00、01、10和11。

在QPSK 调制中，将这四个相位状态映射到一个星座图上，星座图的每个点表示一个相位状态。

接下来，我们使用Matlab来实现QPSK调制。

首先，我们需要生成一组二进制数据，这些数据将被映射到星座图上。

我们可以使用randi函数生成一组随机的二进制数据。

然后，我们将这组二进制数据分为两个部分，分别表示为I路和Q路。

```matlabdata = randi([0, 1], 1, N); % 生成随机二进制数据data_I = data(1:2:end); % 提取I路数据data_Q = data(2:2:end); % 提取Q路数据```接下来，我们需要将I路和Q路数据映射到星座图上。

我们可以使用qammod函数来实现这个过程。

qammod函数将I路和Q路数据作为输入，输出对应的星座图点的复数值。

```matlabM = 4; % 星座图中的点的数量symbols = qammod(data_I * 2 + data_Q, M); % 将I路和Q路数据映射到星座图上```然后，我们可以通过添加高斯白噪声来模拟无线信道的影响。

我们可以使用awgn函数来实现这个过程。

awgn函数将星座图点的复数值作为输入，输出经过信道影响后的复数值。

```matlabSNR = 10; % 信噪比symbols_noisy = awgn(symbols, SNR); % 添加高斯白噪声```我们可以使用qamdemod函数将经过信道影响后的复数值解调为二进制数据。

MATLAB中的QPSK调制和差分编码一、QPSK调制概述QPSK是一种数字调制技术，它是Quadrature Phase Shift Keying 的缩写，顾名思义，QPSK调制就是基于正交相位的移相键控技术。

在QPSK调制中，将输入的数字比特流分为两个独立的序列，分别对应正弦信号和余弦信号，然后分别将这两个序列经过平移操作，最终将它们相加得到调制后的信号。

二、QPSK调制的原理和公式1. QPSK调制的过程可以用以下数学公式表示：\[ s(t) = \sqrt{\frac{2}{T}} \cdot (I(t) \cdot \cos(2\pi f_c t) - Q(t) \cdot \sin(2\pi f_c t))\]其中，s(t)表示QPSK调制的信号，I(t)和Q(t)分别为输入的两个正交序列，T为每个符号的持续时间，fc为信号的载频。

2. 在Matlab中利用QPSK调制函数进行调制的示例代码如下：```matlabM = 4; 4种相位k = log2(M); 每个符号的位数numBits = xxx; 待调制的比特数dataIn = randi([0 1],numBits,1); 随机产生待调制的比特数据dataInMatrix = reshape(dataIn,length(dataIn)/k,k); 重新排列比特数据dataSymbolsIn = bi2de(dataInMatrix); 将比特数据转换为十进制数据modObj =modem.pskmod('M',M,'PhaseOffset',0,'SymbolOrder','Gray','Inp utType','Bit');dataMod = modulate(modObj,dataSymbolsIn); 进行QPSK调制```三、差分编码的概念差分编码是一种用于增强数字通信系统性能的编码技术，它的基本思想是根据相邻符号之间的变化来产生调制信号。

1. 介绍QPSK信号QPSK (Quadrature Phase Shift Keying) 是一种数字调制技术，常用于无线通信和数字通信系统中。

它是通过改变相位来传输数字信息的一种调制方式，相较于单相位调制方式，QPSK可以提高信号传输效率和频谱利用率。

2. QPSK信号的生成原理QPSK信号的产生可以通过正交调制的方式完成，即将数据流分为两个独立的流并分别与正弦和余弦信号相乘，经过合并后即可生成QPSK信号。

具体过程如下：(1) 将二进制数据流分为实部和虚部，分别代表I信号和Q信号；(2) 分别对I信号和Q信号进行调制，得到两路调制信号；(3) 将两路调制信号通过信号合并器得到QPSK信号。

3. QPSK信号的Matlab仿真代码在Matlab中，可以通过编程实现QPSK信号的生成和仿真。

以下是一个简单的QPSK信号Matlab仿真代码示例：```Matlab设置QPSK调制参数M = 4; 调制阶数msg = randi([0 M-1],10000,1); 随机生成10000个0到M-1的整数，模拟二进制信息流txSig = qammod(msg,M); QAM调制绘制星座图scatterplot(txSig) 绘制QPSK星座图添加高斯噪声rxSig = awgn(txSig, 10); 添加信道噪声，信噪比为10dB解调rxMsg = qamdemod(rxSig,M); QPSK解调[numErrors,ber] = biterr(msg,rxMsg); 计算比特错误率disp(['比特错误率为：',num2str(ber)])```4. QPSK信号仿真结果分析通过上述Matlab代码，我们可以得到QPSK信号的仿真结果。

通过绘制星座图可以直观地观察到QPSK信号在复平面上的分布情况。

随后，我们可以添加高斯噪声，模拟信道中的干扰，然后进行解调并计算比特错误率。

5. 结论通过以上QPSK信号的Matlab仿真代码，我们可以成功生成和仿真QPSK信号，并得到比特错误率等性能指标。

matlab qpsk调制函数QPSK调制函数是一种常用的数字调制方法，广泛应用于无线通信系统中。

在Matlab中，我们可以使用qpskmod函数来实现QPSK调制。

本文将介绍QPSK调制的原理、实现方法以及在通信系统中的应用。

我们来了解一下QPSK调制的原理。

QPSK调制是一种基于正交载波的调制方式，它将每个符号映射为一个复数，复数的实部和虚部分别表示正交载波的两个相位。

QPSK调制共有4个不同的符号，每个符号代表两个比特，因此它可以传输更多的信息量。

具体来说，QPSK调制将两个比特映射为一个复数，共有4种可能的映射方式，分别是00、01、10和11。

这四种映射方式对应的复数分别为1+j、-1+j、-1-j和1-j。

在Matlab中，我们可以使用qpskmod函数来实现QPSK调制。

该函数的基本语法为：y = qpskmod(x,M)，其中x是输入的比特序列，M 是调制的方式，对于QPSK调制来说，M的取值为4。

函数的输出y 是调制后的复数序列。

QPSK调制函数的实现非常简单，我们只需要将输入的比特序列按照两个比特一组进行分组，然后根据映射关系进行映射即可。

下面是一个简单的示例代码：```matlab% 生成随机比特序列bits = randi([0 1], 1, 1000);% QPSK调制qpsk = qpskmod(bits, 4);```上述代码首先生成了一个随机的比特序列，长度为1000。

然后使用qpskmod函数对比特序列进行QPSK调制，调制后的结果存储在变量qpsk中。

QPSK调制在无线通信系统中有着广泛的应用。

由于QPSK调制可以传输更多的信息量，因此在有限的带宽资源下能够达到更高的数据传输率。

此外，QPSK调制还具有抗噪声性能较好的特点，可以在较差的信道条件下实现可靠的通信。

在实际的通信系统中，QPSK调制往往与其他技术结合使用，以提高系统的性能。

例如，在OFDM系统中，QPSK调制常用于每个子载波上，以实现高速数据传输。

MATLAB中实现ASK（振幅键控）调制解调的步骤如下：
生成随机比特流：使用MATLAB的随机数生成函数生成二进制比特流。

映射比特流到振幅：将二进制比特流映射到相应的振幅值，通常使用高电平和低电平表示二进制比特流的1和0。

调制信号：使用生成的振幅信号调制高频载波信号。

通常可以使用MATLAB的信号处理函数进行调制，如modulate函数。

传输信号：将调制后的信号通过信道传输。

解调信号：在接收端，使用适当的解调方法将调制信号解调为原始比特流。

常用的解调方法包括相干解调和非相干解调。

在MATLAB中，可以使用相关函数进行相干解调，如demodulate函数。

比特流同步：在解调过程中，需要确保解调器与发送端保持同步，以便正确解调出原始比特流。

可以使用适当的同步算法实现比特流的同步。

误码率分析：最后，可以使用MATLAB的误码率分析工具计算解调后的比特流的误码率，以评估调制解调性能。

以上是MATLAB实现ASK调制解调的大致步骤。

QPSK调制与解调在MATLAB平台上的实现QPSK即四进制移向键控（Quaternary Phase Shift Keying），它利用载波的四种不同相位来表示数字信息，由于每一种载波相位代表两个比特信息，因此每个四进制码元可以用两个二进制码元的组合来表示。

两个二进制码元中的前一个码元用a表示，后一个码元用b表示。

QPSK信号可以看作两个载波正交2PSK信号的合成，下图表示QPSK正交调制器。

由QPSK信号的调制可知，对它的解调可以采用与2PSK信号类似的解调方法进行解调。

解调原理图如下所示，同相支路和正交支路分别采用相干解调方式解调，得到()Q t，经过抽样判决和并/串交换器，将上下支路得到的并行I t和()数据恢复成串行数据。

% 调相法clear allclose allt=[-1:0.01:7-0.01];tt=length(t);x1=ones(1,800);for i=1:ttif (t(i)>=-1 & t(i)<=1) | (t(i)>=5& t(i)<=7);x1(i)=1;else x1(i)=-1;endendt1=[0:0.01:8-0.01];t2=0:0.01:7-0.01;t3=-1:0.01:7.1-0.01;t4=0:0.01:8.1-0.01;tt1=length(t1);x2=ones(1,800);for i=1:tt1if (t1(i)>=0 & t1(i)<=2) | (t1(i)>=4& t1(i)<=8);x2(i)=1;else x2(i)=-1;endendf=0:0.1:1;xrc=0.5+0.5*cos(pi*f);y1=conv(x1,xrc)/5.5;y2=conv(x2,xrc)/5.5;n0=randn(size(t2));f1=1;i=x1.*cos(2*pi*f1*t);q=x2.*sin(2*pi*f1*t1);I=i(101:800);Q=q(1:700);QPSK=sqrt(1/2).*I+sqrt(1/2).*Q;QPSK_n=(sqrt(1/2).*I+sqrt(1/2).*Q)+n0;n1=randn(size(t2));i_rc=y1.*cos(2*pi*f1*t3);q_rc=y2.*sin(2*pi*f1*t4);I_rc=i_rc(101:800);Q_rc=q_rc(1:700);QPSK_rc=(sqrt(1/2).*I_rc+sqrt(1/2).*Q_rc);QPSK_rc_n1=QPSK_rc+n1;figure(1)subplot(4,1,1);plot(t3,i_rc);axis([-1 8 -1 1]);ylabel('a序列');subplot(4,1,2);plot(t4,q_rc);axis([-1 8 -1 1]);ylabel('b序列');subplot(4,1,3);plot(t2,QPSK_rc);axis([-1 8 -1 1]);ylabel('合成序列'); subplot(4,1,4);plot(t2,QPSK_rc_n1);axis([-1 8 -1 1]);ylabel('加入噪声');效果图：% 设定T=1,加入高斯噪声clear allclose all% 调制bit_in = randint(1e3, 1, [0 1]);bit_I = bit_in(1:2:1e3);bit_Q = bit_in(2:2:1e3);data_I = -2*bit_I+1;data_Q = -2*bit_Q+1;data_I1=repmat(data_I',20,1);data_Q1=repmat(data_Q',20,1);for i=1:1e4data_I2(i)=data_I1(i);data_Q2(i)=data_Q1(i);end;f=0:0.1:1;xrc=0.5+0.5*cos(pi*f);data_I2_rc=conv(data_I2,xrc)/5.5;data_Q2_rc=conv(data_Q2,xrc)/5.5;f1=1;t1=0:0.1:1e3+0.9;n0=rand(size(t1));I_rc=data_I2_rc.*cos(2*pi*f1*t1);Q_rc=data_Q2_rc.*sin(2*pi*f1*t1); QPSK_rc=(sqrt(1/2).*I_rc+sqrt(1/2).*Q_rc); QPSK_rc_n0=QPSK_rc+n0;% 解调I_demo=QPSK_rc_n0.*cos(2*pi*f1*t1);Q_demo=QPSK_rc_n0.*sin(2*pi*f1*t1);% 低通滤波I_recover=conv(I_demo,xrc);Q_recover=conv(Q_demo,xrc);I=I_recover(11:10010);Q=Q_recover(11:10010);t2=0:0.05:1e3-0.05;t3=0:0.1:1e3-0.1;% 抽样判决data_recover=[];for i=1:20:10000data_recover=[data_recover I(i:1:i+19) Q(i:1:i+19)];end;bit_recover=[];for i=1:20:20000if sum(data_recover(i:i+19))>0data_recover_a(i:i+19)=1;bit_recover=[bit_recover 1];elsedata_recover_a(i:i+19)=-1;bit_recover=[bit_recover -1];endenderror=0;dd = -2*bit_in+1;ddd=[dd'];ddd1=repmat(ddd,20,1);for i=1:2e4ddd2(i)=ddd1(i);endfor i=1:1e3if bit_recover(i)~=ddd(i)error=error+1;endendp=error/1000;figure(1)subplot(2,1,1);plot(t2,ddd2);axis([0 100 -2 2]);title('原序列');subplot(2,1,2);plot(t2,data_recover_a);axis([0 100 -2 2]);title('解调后序列'); 效果图：% 设定T=1, 不加噪声clear allclose all% 调制bit_in = randint(1e3, 1, [0 1]);bit_I = bit_in(1:2:1e3);bit_Q = bit_in(2:2:1e3);data_I = -2*bit_I+1;data_Q = -2*bit_Q+1;data_I1=repmat(data_I',20,1);data_Q1=repmat(data_Q',20,1);for i=1:1e4data_I2(i)=data_I1(i);data_Q2(i)=data_Q1(i);end;t=0:0.1:1e3-0.1;f=0:0.1:1;xrc=0.5+0.5*cos(pi*f);data_I2_rc=conv(data_I2,xrc)/5.5;data_Q2_rc=conv(data_Q2,xrc)/5.5;f1=1;t1=0:0.1:1e3+0.9;I_rc=data_I2_rc.*cos(2*pi*f1*t1);Q_rc=data_Q2_rc.*sin(2*pi*f1*t1); QPSK_rc=(sqrt(1/2).*I_rc+sqrt(1/2).*Q_rc);% 解调I_demo=QPSK_rc.*cos(2*pi*f1*t1);Q_demo=QPSK_rc.*sin(2*pi*f1*t1);I_recover=conv(I_demo,xrc);Q_recover=conv(Q_demo,xrc);I=I_recover(11:10010);Q=Q_recover(11:10010);t2=0:0.05:1e3-0.05;t3=0:0.1:1e3-0.1;data_recover=[];for i=1:20:10000data_recover=[data_recover I(i:1:i+19) Q(i:1:i+19)]; end;ddd = -2*bit_in+1;ddd1=repmat(ddd',10,1);for i=1:1e4ddd2(i)=ddd1(i);endfigure(1)subplot(4,1,1);plot(t3,I);axis([0 20 -6 6]);subplot(4,1,2);plot(t3,Q);axis([0 20 -6 6]);subplot(4,1,3);plot(t2,data_recover);axis([0 20 -6 6]); subplot(4,1,4);plot(t,ddd2);axis([0 20 -6 6]);效果图：% QPSK误码率分析SNRindB1=0:2:10;SNRindB2=0:0.1:10;for i=1:length(SNRindB1)[pb,ps]=cm_sm32(SNRindB1(i));smld_bit_err_prb(i)=pb;smld_symbol_err_prb(i)=ps;end;for i=1:length(SNRindB2)SNR=exp(SNRindB2(i)*log(10)/10);theo_err_prb(i)=Qfunct(sqrt(2*SNR)); end;title('QPSK误码率分析');semilogy(SNRindB1,smld_bit_err_prb,'*');axis([0 10 10e-8 1]);hold on;% semilogy(SNRindB1,smld_symbol_err_prb,'o'); semilogy(SNRindB2,theo_err_prb);legend('仿真比特误码率','理论比特误码率'); hold off;function[y]=Qfunct(x)y=(1/2)*erfc(x/sqrt(2));function[pb,ps]=cm_sm32(SNRindB)N=10000;E=1;SNR=10^(SNRindB/10);sgma=sqrt(E/SNR)/2;s00=[1 0];s01=[0 1];s11=[-1 0];s10=[0 -1];for i=1:Ntemp=rand;if (temp<0.25)dsource1(i)=0;dsource2(i)=0;elseif (temp<0.5)dsource1(i)=0;dsource2(i)=1;elseif (temp<0.75)dsource1(i)=1;dsource2(i)=0;elsedsource1(i)=1;dsource2(i)=1;end;end;numofsymbolerror=0;numofbiterror=0;for i=1:Nn=sgma*randn(size(s00));if((dsource1(i)==0)&(dsource2(i)==0))r=s00+n;elseif((dsource1(i)==0)&(dsource2(i)==1)) r=s01+n;elseif((dsource1(i)==1)&(dsource2(i)==0)) r=s10+n;elser=s11+n;end;c00=dot(r,s00);c01=dot(r,s01);c10=dot(r,s10);c11=dot(r,s11);c_max=max([c00 c01 c10 c11]);if (c00==c_max)decis1=0;decis2=0;elseif(c01==c_max)decis1=0;decis2=1;elseif(c10==c_max)decis1=1;decis2=0;elsedecis1=1;decis2=1;end;symbolerror=0;if(decis1~=dsource1(i))numofbiterror=numofbiterror+1;symbolerror=1;end;if(decis2~=dsource2(i))numofbiterror=numofbiterror+1;symbolerror=1;end;if(symbolerror==1)numofsymbolerror=numofsymbolerror+1;end;end;ps=numofsymbolerror/N;pb=numofbiterror/(2*N);效果图：11。

2.1 PSK调制方式PSK原理介绍（以2-PSK为例）移相键控(PSK)又称为数字相位调制,二进制移相键控记作2PSK。

绝对相移是利用载波的相位(指初相)直接表示数字信号的相移方式。

二进制相移键控中,通常用相位0 和π来分别表示“0”或“1”。

2PSK 已调信号的时域表达式为s2psk(t)=s(t)cosωct, 2PSK移相键控中的基带信号与频移键控和幅度键控是有区别的,频移键控和幅度键控为单极性非归零矩形脉冲序列,移相键控为为双极性数字基带信号,就模拟调制法而言,与产生2ASK 信号的方法比较,只是对s(t)要求不同,因此2PSK 信号可以看作是双极性基带信号作用下的DSB 调幅信号。

在二进制数字调制中，当正弦载波的相位随二进制数字基带信号离散变化时，则产生二进制移相键控(2PSK)信号。

通常用已调信号载波的 0°和 180°分别表示二进制数字基带信号的 1 和 0。

二进制移相键控信号的时域表达式为e2PSK(t)=[nna g(t-nT s)]cosw c t其中, an与2ASK和2FSK时的不同，在2PSK调制中，an应选择双极性。

1, 发送概率为Pan=-1, 发送概率为1-P若g(t)是脉宽为Ts, 高度为1的矩形脉冲时，则有cosωct, 发送概率为Pe2PSK(t)=-cosωct, 发送概率为1-P由上式(6.2-28)可看出，当发送二进制符号1时，已调信号e2PSK(t)取0°相位，发送二进制符号0时，e2PSK(t)取180°相位。

若用φn表示第n个符号的绝对相位，则有0°, 发送 1 符号φn=180°, 发送 0 符号由于在2PSK信号的载波恢复过程中存在着180°的相位模糊，所以2PSK信号的相干解调存在随机的“倒π”现象，从而使得2PSK 方式在实际中很少采用。

为了解决2PSK 信号解调过程的反向工作问题， 提出了二进制差分相位键控(2DPSK)，这里不再详述。

QPSK调制与解调在MATLAB平台上的实现QPSK（Quadrature Phase Shift Keying）是一种常用的调制解调技术，常用于数字通信中。

在QPSK调制中，每个符号代表两个比特，通过将这两个比特与正交信号载波进行调制，实现高效的数据传输。

在这篇文章中，我们将介绍如何在MATLAB平台上实现QPSK调制和解调。

1.QPSK调制首先，我们需要生成待发送的二进制比特序列。

我们可以使用randi 函数生成0和1之间的随机整数序列。

```matlabbits = randi([0,1],1,N);```N表示待发送的比特数。

接下来，我们需要将这个二进制序列转换为QPSK调制符号。

在QPSK 调制中，我们将每两个比特映射到一个复数符号。

将0映射为1+j，将1映射为1-j。

```matlabfor i = 1:2:Nif bits(i) == 0 && bits(i+1) == 0symbols((i+1)/2) = 1 + 1i;elseif bits(i) == 0 && bits(i+1) == 1symbols((i+1)/2) = 1 - 1i;elseif bits(i) == 1 && bits(i+1) == 0symbols((i+1)/2) = -1 + 1i;elseif bits(i) == 1 && bits(i+1) == 1symbols((i+1)/2) = -1 - 1i;endend```最终得到的symbols变量即为QPSK调制后的复数符号序列。

2.QPSK解调首先，我们需要接收到的QPSK信号进行解调，得到复数符号序列。

```matlabsymbols_received = received_signal./carrier; % 将接收到的信号除以载波得到复数符号序列```其中received_signal为接收到的QPSK信号，carrier为发送端使用的载波。

QPSK 调制与解调在 MATLAB 平台上的实现李悦QPSK 即四进制移向键控(Quaternary Phase Shift Keyi ng ,它利用载波的四 种不同相位来表示数字信息，由于每一种载波相位代表两个比特信息， 因此每个 四进制码元可以用两个二进制码元的组合来表示。

两个二进制码元中的前一个码 元用a 表示，后一个码元用 b 表示。

QPSK 信号可以看作两个载波正交 2PSK 信号的合成，下图表示QPSK 正交 调制器。

由QPSK 信号的调制可知，对它的解调可以采用与 2PSK 信号类似的解调方 法进行解调。

解调原理图如下所示，同相支路和正交支路分别采用相干解调方式 解调，得到l(t)和Q(t)，经过抽样判决和并/串交换器，将上下支路得到的并行 数据恢复成串行数据载波输入磯波 振沏—移相输出输入滤波器抽样 刿决变换低通.抽样判决输出cos g低通 滤液器 位定时b%调相法clear all close all t=[-1:0.01:7-0.01];tt=le ngth(t);x1=o nes(1,800);for i=1:ttif (t(i)>=-1 & t(i)<=1) | (t(i)>=5& t(i)<=7); x1(i)=1;else x1(i)=-1;endend t仁[0:0.01:8-0.01]; t2=0:0.01:7-0.01; t3=-1:0.01:7.1-0.01; t4=0:0.01:8.1-0.01;tt1=le ngth(t1); x2=o nes(1,800); for i=1:tt1if (t1(i)>=0 & t1(i)<=2) | (t1(i)>=4& t1(i)<=8); x2(i)=1;else x2(i)=-1;endend f=0:0.1:1;xrc=0.5+0.5*cos(pi*f);y1=c on v(x1,xrc)/5.5;y2=c on v(x2,xrc)/5.5;n0=randn( size(t2));f1=1;i=x1.*cos(2*pi*f1*t);q=x2.*si n( 2*pi*f1*t1);I=i(101:800);Q=q(1:700);QPSK=sqrt(1/2).*l+sqrt(1/2).*Q;QPSK_n=(sqrt(1/2).*l+sqrt(1/2).*Q)+n0;n 1=ra ndn( size(t2)); i_rc=y1.*cos(2*pi*f1*t3); q_rc=y2.*si n(2*pi*f1*t4);I_rc=i_rc(101:800);Q_rc=q_rc(1:700);QPSK_rc=(sqrt(1/2).*I_rc+sqrt(1/2).*Q_rc);QPSK_rc_n1=QPSK_rc+ n1;figure(1)subplot(4,1,1);plot(t3,i_rc);axis([-1 8 -1 1]);ylabel('a 序列'); subplot(4,1,2);plot(t4,q_rc);axis([-1 8 -1 1]);ylabel('b 序列'); subplot(4,1,3);plot(t2,QPSK_rc);axis([-1 8 -1 1]);ylabel('合成序列');subplot(4,1,4);plot(t2,QPSK_rc_n 1);axis([-1 8 -1 1]);ylabel(' 加入噪声'); 效果图：%设定T=1,加入高斯噪声clear allclose all%调制bit_in = randin t(1e3, 1, [0 1]);bit」=bit_i n(1:2:1e3);bit_Q = bit_i n(2:2:1e3);data_I = -2*bit_l+1;data_Q = -2*bit_Q+1;data_I1=repmat(data_I',20,1);data_Q 1=repmat(data_Q',20,1);for i=1:1e4data_I2(i)=data_I1(i);data_Q2(i)=data_Q1(i);en d;f=0:0.1:1;xrc=0.5+0.5*cos(pi*f);data_I2_rc=c on v(data_l2,xrc)/5.5;data_Q2_rc=co nv(data_Q2,xrc)/5.5;f1=1;t1=0:0.1:1e3+0.9;n0=ran d(size(t1));I_rc=data_I2_rc.*cos(2*pi*f1*t1);Q_rc=data_Q2_rc.*si n(2*pi*f1*t1);QPSK_rc=(sqrt(1/2).*I_rc+sqrt(1/2).*Q_rc); QPSK_rc_n0=QPSK_rc+ n0;%解调I_demo=QPSK_rc_ n0.*cos(2*pi*f1*t1);Q_demo=QPSK_rc_n0.*si n(2*pi*f1*t1);%低通滤波I_recover=c on v(I_demo,xrc);Q_recover=c on v(Q_demo,xrc);l=l_recover(11:10010);Q=Q_recover(11:10010);t2=0:0.05:1e3-0.05;t3=0:0.1:1e3-0.1;%抽样判决data_recover=[];for i=1:20:10000data_recover=[data_recover l(i:1:i+19) Q(i:1:i+19)]; en d;bit_recover=[];for i=1:20:20000if sum(data_recover(i:i+19))>0 data_recover_a(i:i+19)=1; bit_recover=[bit_recover 1];elsedata_recover_a(i:i+19)=-1; bit_recover=[bit_recover -1];endenderror=0;dd = -2*bit_i n+1;ddd=[dd'];ddd1=repmat(ddd,20,1);for i=1:2e4ddd2(i)=ddd1(i);endfor i=1:1e3if bit_recover(i)~=ddd(i) error=error+1;endend p=error/1000;figure(1) subplot(2,1,1);plot(t2,ddd2);axis([0 100 -2 2]);title(' 原序列');subplot(2,1,2);plot(t2,data_recover_a);axis([0 100 -2 2]);title('解调后序列’);效果图:%设定T=1,不加噪声clear allclose all%调制bit_in = randin t(1e3, 1, [0 1]);bit」=bit_i n(1:2:1e3);bit_Q = bit_i n(2:2:1e3);data_I = -2*bit_l+1;data_Q = -2*bit_Q+1;data_I1=repmat(data_I',20,1);data_Q 1=repmat(data_Q',20,1);for i=1:1e4data_I2(i)=data_I1(i);data_Q2(i)=data_Q1(i);en d;t=0:0.1:1e3-0.1;f=0:0.1:1;xrc=0.5+0.5*cos(pi*f);data_I2_rc=c on v(data_l2,xrc)/5.5;data_Q2_rc=co nv(data_Q2,xrc)/5.5;f1=1;t1=0:0.1:1e3+0.9;I_rc=data_I2_rc.*cos(2*pi*f1*t1);Q_rc=data_Q2_rc.*si n(2*pi*f1*t1);QPSK_rc=(sqrt(1/2).*I_rc+sqrt(1/2).*Q_rc);%解调I_demo=QPSK_rc.*cos(2*pi*f1*t1);Q_demo=QPSK_rc.*si n(2*pi*f1*t1);I_recover=c on v(I_demo,xrc);Q_recover=c on v(Q_demo,xrc);I=I_recover(11:10010);Q=Q_recover(11:10010);t2=0:0.05:1e3-0.05;t3=0:0.1:1e3-0.1;data_recover=[];for i=1:20:10000data_recover=[data_recover l(i:1:i+19) Q(i:1:i+19)];en d;ddd = -2*bit_i n+1;ddd 1= repmat(ddd',10,1);for i=1:1e4ddd2(i)=ddd1(i);endfigure(1)subplot(4,1,1);plot(t3,l);axis([0 20 -6 6]);subplot(4,1,2);plot(t3,Q);axis([0 20 -6 6]);subplot(4,1,3);plot(t2,data_recover);axis([0 20 -6 6]);subplot(4,1,4);plot(t,ddd2);axis([0 20 -6 6]);效果图：20% QPSK误码率分析SNRi ndB仁0:2:10;SNRi ndB2=0:0.1:10;for i=1:le ngth(SNRi ndB1)[pb,ps]=cm_sm32(SNR in dB1(i));smld_bit_err_prb(i)=pb;smld_symbol_err_prb(i)=ps;en d;for i=1:le ngth(SNR in dB2)SNR=exp(SNRi ndB2(i)*log(10)/10);theo_err_prb(i)=Qfu nct(sqrt(2*SNR));en d;title('QPSK误码率分析');semilogy(SNRi ndB1,smld_bit_err_prb,'*');axis([0 10 10e-8 1]);hold on;% semilogy(SNRindB1,smld_symbol_err_prb,'o'); semilogy(SNR in dB2,theo_err_prb);legend('仿真比特误码率','理论比特误码率'); hold off;fun ctio n[y]=Qfu nct(x) y=(1/2)*erfc(x/sqrt(2));fun ctio n[ pb,ps]=cm_sm32(SNRi ndB) N=10000; E=1;SNR=10A(SNRi ndB/10);sgma=sqrt(E/SNR)/2;s00=[1 0];s0仁[0 1];si 仁[-1 0];s10=[0 -1];for i=1:Ntemp=ra nd;if (temp<0.25)dsource1(i)=0;dsource2(i)=0;elseif (temp<0.5) dsource1(i)=0;dsource2(i)=1;elseif (temp<0.75)dsource1(i)=1;dsource2(i)=0;elsedsource1(i)=1;dsource2(i)=1;en d;en d;numo fsymbolerror=0;num ofbiterror=0;for i=1:Nn=sgma*ra ndn( size(s00));if((dsource1(i)==0)&(dsource2(i)==0))r=s00+n;elseif((dsource1(i)==0)&(dsource2(i)==1))r=s01+ n;elseif((dsource1(i)==1)&(dsource2(i)==0))r=s10+n;elser=s11+ n;en d;c00=dot(r,s00);c0仁dot(r,s01);c10=dot(r,s10);c11=dot(r,s11);c_max=max([c00 c01 c10 c11]);if (c00==c_max)decis 1=0 ;decis2=0;elseif(c01==c_max)decis 1=0 ;decis2=1;elseif(c10==c_max)decis 1= 1;decis2=0;elsedecis1=1;decis2=1;en d;symbolerror=0; if(decis1~=dsource1(i)) numofbiterror= num ofbiterror+1; symbolerror=1;en d;if(decis2~=dsource2(i))num ofbiterror= num ofbiterror+1;symbolerror=1;en d;if(symbolerror==1)numo fsymbolerror =numo fsymbolerror+1; en d;en d;ps=numo fsymbolerror/N;pb=num ofbiterror/(2*N);效果图：。

QPSK调制与解调在MATLAB平台上的实现QPSK（Quadrature Phase Shift Keying）是一种常见的数字调制技术，主要用于数字通信领域中的高速数据传输。

QPSK调制与解调的实现可以利用MATLAB平台，并结合数字信号处理工具箱中的相关函数来完成。

在本文中，将详细介绍QPSK调制和解调的MATLAB实现步骤，并给出相关代码示例。

1. 生成一个二进制序列作为调制数据。

可以使用MATLAB中的randi函数生成0和1构成的随机序列。

```matlabdata = randi([0 1], 1, N); % N表示数据长度```2. 将二进制序列转换为QPSK调制符号。

由于QPSK调制中每个调制符号代表2个比特，所以需要将二进制序列分成两部分，并将每一部分映射到相应的星座点上。

可以使用MATLAB中的bi2de函数将二进制序列转换为十进制数，并按照星座点的排列顺序进行映射。

示例代码如下：```matlabI_data = bi2de(data(1:2:end), 'left-msb');Q_data = bi2de(data(2:2:end), 'left-msb');```3. 根据映射的结果，使用复数运算来生成QPSK调制信号。

可将实部和虚部分别设置为I_data和Q_data，形成一个复数信号。

示例代码如下：```matlabmodulated_signal = I_data + 1i*Q_data;```4. 将调制信号进行归一化并添加高斯白噪声（可选）。

调制信号一般需要归一化为特定的信号功率，可以使用MATLAB中的awgn函数向调制信号添加高斯白噪声。

示例代码如下：```matlabnormalized_signal = modulated_signal / sqrt(2); % 归一化信号功率noisy_signal = awgn(normalized_signal, SNR); % 向信号添加高斯白噪声，SNR表示信噪比```QPSK解调的实现步骤如下：1.接收到带有噪声的QPSK信号。

clear all;x=randsrc(20,1,[0:1]); %产生二进制随机码stairs(x);axis([0,20,-0.1,1.1]);title('二进制随机序列');clcclearclose all% q=99;%k=[1:99];%x(k)=sin(k*pi/q);x(1)=0.212345;for k = 1:99;x(k+1) =4 * x(k) * (1 - x(k));endplot(x);legend('混沌信号x');grid on;%加网格clcclearclose all% q=99;%k=[1:99];%x(k)=sin(k*pi/q);x(1)=0.212345;for k=1:99;x(k+1)=4*x(k)*(1-x(k));endy=hilbert(x);figure(1)plot(imag(y));legend('希尔伯特变换y');grid onclcclearclose all% q=99;%k=[1:99];%x(k)=sin(k*pi/q);x(1)=0.212345;%x的初植for k=1:99;x(k+1)=4*x(k)*(1-x(k));endy=hilbert(x);%x的希尔伯特变换figure(1)plot(imag(y));grid onlegend('加密后的信号ms');clcclearclose all% q=99;%k=[1:99];%x(k)=sin(k*pi/q);x(1)=0.212345;for k=1:99;x(k+1)=4*x(k)*(1-x(k));endy=hilbert(x);%希尔伯特变换figure(1)plot(imag(y));grid onlegend('加密后的信号ms');y2=AWGN(imag(y),0.8,1);%imag(y)为已调信号，0.8为信噪比，1为信号功率figure(2)plot(y2);grid onlegend('加噪声后的调制信号y2');bs=1;Eb=1;Zb=bs.*Eb;%解调出的信号stem(Zb,'r');title('解调出的信号Zb')clc;x=0:18;%信噪比的取植范围xSNR=10.^(x/20);%化成dB形式for i=1:length(x);k=2;y1(i)=1/2*erfc(1/(sqrt(4*1/xSNR(i)+k*((1/xSNR(i))^2))));%求k=2的系统理论的误码率endsemilogy(x,y1);%绘出x和y1的图for i=1:length(x)hold on;plot(x(i),y1(i),'g*')endgtext('QCSK,K=2');%在光标的位置放置给定的文字for i=1:length(x);k=16;y2(i)=1/2*erfc(1/(sqrt(4*1/xSNR(i)+k*((1/xSNR(i))^2))));%求k=16的系统理论的误码率endsemilogy(x,y2);%绘出x和y2的图for i=1:length(x)hold on;plot(x(i),y2(i),'r.')endgtext('QCSK,K=16');for i=1:length(x);k=64;y3(i)=1/2*erfc(1/(sqrt(4*1/xSNR(i)+k*((1/xSNR(i))^2))));%求k=64的系统理论的误码率endsemilogy(x,y3);%绘出x和y3的图for i=1:length(x)hold on;plot(x(i),y3(i),'b+')endgtext('QCSK,K=64');grid onxlabel('Eb/No[dB]');ylabel('BER');title('QCSK的系统误码率');clc;x=0:18;%信噪比的取植范围xSNR=10.^(x/20);%化成dB形式for i=1:length(x);k=2;y1(i)=1/2*erfc(1/(sqrt(4*1/xSNR(i)+k*((1/xSNR(i))^2))));%求QCSK，k=2的系统理论的误码率endsemilogy(x,y1);for i=1:length(x)hold on;plot(x(i),y1(i),'g*')endfor i=1:length(x);k=2;y2(i)=1/2*erfc(1/(sqrt(4*1/xSNR(i)+2*k*((1/xSNR(i))^2))));%求DCSK，k=2的系统理论的误码率endsemilogy(x,y2);for i=1:length(x)hold on;plot(x(i),y2(i),'r.')endgtext('绿色的*表示QCSK K=2;红色的.表示DCSK K=2');grid onxlabel('Eb/No[dB]');ylabel('BER');title('K=2的系统误码率');clc;x=0:18;%信噪比的取植范围xSNR=10.^(x/20);%化成dB形式for i=1:length(x);k=16;y1(i)=1/2*erfc(1/(sqrt(4*1/xSNR(i)+k*((1/xSNR(i))^2))));%求QCSK，k=16的系统理论的误码率endsemilogy(x,y1);for i=1:length(x)hold on;plot(x(i),y1(i),'g*')endgtext('QCSK,K=16');for i=1:length(x);k=16;y2(i)=1/2*erfc(1/(sqrt(4*1/xSNR(i)+2*k*((1/xSNR(i))^2))));%求DCSK，k=16的系统理论的误码率endsemilogy(x,y2);for i=1:length(x)hold on;plot(x(i),y2(i),'r.')endgtext('DCSK,K=16');grid onxlabel('Eb/No[dB]');ylabel('BER');title('K=16时的系统误码率');clc;x=0:18;%信噪比的取植范围xSNR=10.^(x/20);%化成dB形式for i=1:length(x);k=64;y1(i)=1/2*erfc(1/(sqrt(4*1/xSNR(i)+k*((1/xSNR(i))^2))));%求QCSK，k=64的系统理论的误码率endsemilogy(x,y1);for i=1:length(x)hold on;plot(x(i),y1(i),'g*')endgtext('QCSK K=64');for i=1:length(x);k=64;y2(i)=1/2*erfc(1/(sqrt(4*1/xSNR(i)+2*k*((1/xSNR(i))^2))));%求DCSK，k=64的系统理论的误码率endsemilogy(x,y2);for i=1:length(x)hold on;plot(x(i),y2(i),'r.')endgtext('DCSK K=64');grid onxlabel('Eb/No[dB]');ylabel('BER');title('K=64的系统误码率');。

clear;%随机产生长度大于1000的‘0’、‘1’信号序列，对其进行QPSK调制%定义待仿真序列的维数Nglobal NN=2000;%定义产生‘1’的概率为pglobal pp=0.5;%产生随机二进制序列s_qpsk=randsrc(1,N,[1,0;p,1-p]);%画出生成的随机序列图figure(1);stem(s_qpsk);axis([0 50 -0.5 1.5]);xlabel('维数N')ylabel('信号强度')title('0/1等概分布的信号')%********QPSK信号的数字调制********[m_qpsk1,m_qpsk2]=qpsk_modulation(s_qpsk);figure(2);plot(m_qpsk1,m_qpsk2,'r*');axis([-2 2 -2 2]);title('QPSK的信号空间图');%********插值，相邻信号间插入7个零点********insert_qpsk1=upsample(m_qpsk1,8);insert_qpsk2=upsample(m_qpsk2,8);%画出插值后的序列figure(3);subplot(2,1,1);plot(insert_qpsk1(1:90),'ro');axis([0 100 -1.5 1.5]);hold on;plot(insert_qpsk1(1:90));xlabel('实部信号');axis([0 100 -1.5 1.5]);title('QPSK插值后序列');subplot(2,1,2);plot(insert_qpsk2(1:90),'yo');axis([0 100 -1.5 1.5]);hold on;plot(insert_qpsk2(1:90));xlabel('虚部信号');axis([0 100 -1.5 1.5]);%********输出信号功率谱密度********out_qpsk=out_qpsk1+i*out_qpsk2;R_I=xcorr(out_qpsk);power_qpsk=fft(R_I);figure(8);plot(10*log10(abs(power_qpsk(1:(length(power_qpsk)+1)/2)))-max(10*log10(abs(power_qpsk(1: (length(power_qpsk)+1)/2)))));grid on;xlabel('频率');ylabel('dB');title('QPSK功率谱密度');PN码随机序列基于MATLAB仿真结果如图3-6所示：% QPSK.m% ---------初始化数据---------T=1; % 码元周期fc=1/T; % 载波频率ml=2; % 调制阶数nb=100; % 传输比特数samp_T=T/100; % 抽样间隔fs=1/samp_T; % 抽样频率SNR=8; % 信噪比t=0:samp_T:nb*T-samp_T;N=length(t); % 码元个数% ---------产生随机信号---------data=randint(1,nb,[0 1]);datanrz=data.*2-1; % 转换成双极性非归零码data1=zeros(1,nb/samp_T);for q=1:nbdata1((q-1)/samp_T/2+1:q/samp_T/2)=datanrz(q);end % 传输信号% 串/并转换idata=datanrz(1:ml: (nb-1));qdata=datanrz(2:ml:nb);idata1=zeros(1,nb/2/samp_T);qdata1=zeros(1,nb/2/samp_T);for q=1:nb/2idata1((q-1)/samp_T+1:q/samp_T)=idata(q);qdata1((q-1)/samp_T+1:q/samp_T)=qdata(q);end%调制ich=zeros(1,nb/2/samp_T);for i=1:nb/2ich((i-1)/samp_T+1:i/samp_T)=idata(i);endfor ii=1:N/2a(ii)=sqrt(1/2)*cos(2*pi*fc*t(ii));endidata2=ich.*a; % I支路调制qch=zeros(1,nb/2/samp_T);for j=1:nb/2qch((j-1)/samp_T+1:j/samp_T)=qdata(j);endfor jj=1:N/2b(jj)=sqrt(1/2)*sin(2*pi*fc*t(jj));endqdata2=qch.*b; % Q支路调制s=idata2+qdata2; %QPSK已调信号%画图subplot(311);plot(data1);axis([0 1e3 -2 2]);title('基带信号');grid onsubplot(312);plot(idata1);axis([0 1e3 -2 2]);title('I支路信号');grid onsubplot(313);plot(qdata1);axis([0 1e3 -2 2]);title('Q支路信号');grid onfigure(2)subplot(411);plot(idata2);axis([0 3e3 -2 2]);title('I支路载波调制后信号');grid onsubplot(412);plot(qdata2);axis([0 3e3 -2 2]);title('Q支路载波调制后信号');grid onsubplot(413);plot(s);axis([0 3e3 -2 2]);title('QPSK已调信号');grid onNFFT=2^nextpow2(fs);Y=fft(s,NFFT)/fs;f=fs/2*linspace(0,1,NFFT/2+1);subplot(414);plot(f,2*abs(Y(1:NFFT/2+1)));title('QPSK频谱');grid on基带信号和经过串/并转换后形成的I支路与Q支路信号的MATLAB仿真结果如图3-8所示：3-8 基带，I,Q支路信号在由加法器相加后产生所需的QPSK信号，它们的仿真结果如图3-9所示：3-9 调制完成后的信号。

一、介绍Matlab是一种专门用于科学计算和数据可视化的强大工具，QPSK调制解调是数字通信领域中常用的调制解调技术。

本文将介绍如何使用Matlab编写QPSK调制解调的代码。

二、QPSK调制原理QPSK是Quadrature Phase Shift Keying的缩写，即正交相移键控。

在QPSK调制中，将输入的数字比特流分成两路，分别用正弦波和余弦波进行调制。

通过将正弦波和余弦波的相位进行调整，可以将数字比特流转换为模拟信号进行传输。

三、QPSK调制过程1.将输入的数字比特流分为两路，分别表示为I路和Q路。

2.将I路比特流进行调制，使用正弦波作为载波信号，调整相位进行调制。

3.将Q路比特流进行调制，使用余弦波作为载波信号，调整相位进行调制。

4.将调制后的信号进行合并，得到QPSK调制信号。

四、QPSK解调过程1.接收到QPSK调制信号后，将信号分为I路和Q路。

2.将I路信号与正弦波进行乘积运算并积分，得到解调后的I路比特流。

3.将Q路信号与余弦波进行乘积运算并积分，得到解调后的Q路比特流。

五、Matlab QPSK调制解调代码实现```matlab生成随机QPSK调制信号data = randi([0, 1], 1, 1000); 生成随机比特流I = data(1:2:end); 取偶数位作为I路数据Q = data(2:2:end); 取奇数位作为Q路数据symbols = 2*I-1 + 1i*(2*Q-1); 将I路和Q路数据映射为QPSK符号显示QPSK调制信号scatterplot(symbols); 显示QPSK调制信号的星座图QPSK解调data_est = zeros(1, length(data));data_est(1:2:end) = real(symbols) > 0; 解调I路数据data_est(2:2:end) = imag(symbols) > 0; 解调Q路数据```六、总结本文介绍了QPSK调制解调的原理和过程，并给出了使用Matlab实现QPSK调制解调的代码。

QPSK (Quadrature Phase Shift Keying) 是一种常见的数字调制技术。

以下是一个基本的QPSK 调制的MATLAB 实现示例。

这个例子可能不是最优的，但它应该提供一个开始的地方。

matlab复制代码
% QPSK Modulation in MATLAB
clc;
clear all;
% Input bit stream
bits = randi([01], 1000, 1);
% Bit to symbol conversion for QPSK
symbols = 2 * bits - 1;
% Create a QPSK modulation object
modulator =
comm.QPSKModulator('BitInput',true,'BitOutput',false);
% Modulate the symbols
modulatedSig = modulator(symbols);
% Plot the constellation
comm.QPSKConstellation(modulatedSig);
在这个示例中，我们首先生成一个随机比特流。

然后，我们使用简单的映射将这个比特流转换为QPSK 符号。

然后，我们创建一个QPSK 调制器对象，并使用它来调制符号。

最后，我们画出调制信号的constellation。

这只是一个非常基本的示例，并没有包含解调、误码率计算等更复杂的内容。

如果你需要这些功能，你可能需要查找更详细的教程或者使用更高级的MATLAB 通信工具箱函数。

信息通信INFORMATION & COMMUNICATIONS2020年第02期(总第206期)2020(Sum. No 206)基于Matlab 的DQPSK 调制解调设计与实现赵应武(佳木斯大学信息电子技术学院，黑龙江佳木斯154000)摘要:通信系统中存在多种调制技术，比如离阶调制，幅度调制,相位调制等，但由于调制阶数越高，对环境的要求就越严格,即要求的信噪比就必须越大，否则误码率会严重上升。

文章就针对于整个无线通信系统的可靠性来和实现复杂度来说，选择了一种基于Matlab 的DQPSK 调制解调方式，它不仅能够最大程度保证系统的可靠性，同时还能降低误码率和 方案的复杂度。

关键词:无线信道;DQPSK 调制解调；Matlab ；误码率中图分类号:TN915.05 文献标识码:A 文章编号:1673-1131( 2020 )02-0095-030引言无线通信由于其频谱利用率高、传输距离远,且不同的调 制方式可以达到更高的传输速率，使其成为了当今社会通信行业的主流技术。

然而无线通信仍存在一些不足，首先，整套无线通信系统设计方案复杂。

其次，无线通信中的信号并不 能直接在信道中传输，需要经过调制，并且调制信号在信道中传输时，容易受到噪声的干扰叫导致误码率上升。

所以本文针对无线信号经过信道时,会受到高斯白噪声等信号的叠加，对发送信号对产生干扰，导致误码率上升的缺点,设计出一种基于Matlab 的DQPSK 的调制解调方案，该调制解调方案不仅 实现简单，并且由于其低速率，对环境影响不敏感，还能够降低系统的误码率提升系统的性能。

因此本文提出的DQPSK 调制解调的设计具有重大意义。

1系统方案设计如上图］所示，整套通信系统包含发射端和接收端两部分。

首先,发射端对信号源进行DQPSK 的调制，然后为了将调制好 的数据与后端的接口做一个速率匹配,采取了 f 上采样的操 林式,球样之后对行一个成型滋，最趣信道发射出去。