星座图 matlab:matlab画QPSK星座图

1.matlab画QPSK星座图

不是matlab的问题。眼图是时域波形图的重叠，而星座图是解调之后的符号，两种信号是不同的信号。没有说清楚是什么信号。

2.MSK的matlab星座图

星座是按阳历(公历)日期划分的，首先你得知道你的阳历出生日期，然后对照下面的资料。白羊座：5月22日～6月21日 巨蟹座：6月22日～7月22日 狮子座：1月21日～2月19日 双鱼座：2月20日～3月20日 上面是12星座日期查询表，对照表格便可知道自己所属星座。

3.各位前辈们有没有基于MATLAB的BPSK星座图及误码率的程序

这个是专门画星座图的

4.虽然有点弱，matlab中如何绘制星座图

在matlab中用scatterplot函数，这个是专门画星座图的

5.请教matlab画星座图

QAM是相位幅度联合调制星座图上可以很明显看出这个特性,16个离散点,对应16进制的数值,

6.MATLAB中rayleighchan函数仿真2径信道QPSK信号通过后为什么星座图分成了4部分，

使得信号的幅度和相位都发生快速相干衰落，所以信号的相位变化大。

7.如何利用MATLAB产生OFDM时域信号波形

名字就叫OFDM_Demo好了。carrier_count=200;%子载波数symbols_per_carrier=12;%每子载波含符号数bits_per_symbol=4;16QAM调制IFFT_bin_length=512;%FFT点数PrefixRatio=1/%保护间隔与OFDM数据的比例 1/4GI=PrefixRatio*IFFT_bin_length;%每一个OFDM符号添加的循环前缀长度为1/4*IFFT_bin_length 即保护间隔长度为128beta=1/%窗函数滚降系数GIP=beta*(IFFT_bin_length+GI);%信噪比dB%==================================================%================信号产生===================================baseband_out_length = carrier_count * symbols_per_carrier * bits_per_symbol;carrier_count) + (floor(IFFT_bin_length/4) - floor(carrier_count/2));%共轭对称子载波映射 复数数据对应的IFFT点坐标conjugate_carriers = IFFT_bin_length - carriers + 2;state'baseband_out=round(rand(1;baseband_out_length)),%输出待调制的二进制比特流%==============16QAM调制====================================complex_carrier_matrix=qam16(baseband_out);%列向量complex_carrier_matrix=reshape(complex_carrier_matrix'carrier_count;symbols_per_carrier)',%symbols_per_carrier*carrier_count 矩阵figure(1),plot(complex_carrier_matrix;*r'grid on%=================IFFT===========================IFFT_modulation=zeros(symbols_per_carrier,%第一个OFDM符号的相位stem(0;conjugate_carriers-1:pi)*angle(IFFT_modulation(2;conjugate_carriers)):b*-'axis ([0 IFFT_bin_length -200 +200])grid onylabel(')%=================================================================signal_after_IFFT=ifft(IFFT_modulation;IFFT_bin_length,%OFDM调制 即IFFT变换time_wave_matrix =signal_after_IFFT;%时域波形矩阵;行为每载波所含符号数，N个子载波映射在其内，每一行即为一个OFDM符号figure(4)，plot(0;IFFT_bin_length-1:time_wave_matrix(2,%第一个符号的波形axis([0:-0.2,%===========================================================%=====================添加循环前缀与后缀====================================XX=zeros(symbols_per_carrier;symbols_per_carrier;IFFT_bin_length;i+GI)=signal_after_IFFT(k;GI;i)=signal_after_IFFT(k;i+IFFT_bin_length-GI),%添加循环前缀 end for j=1,GIP;XX(k:IFFT_bin_length+GI+j)=signal_after_IFFT(k;j),%添加循环后缀 endendtime_wave_matrix_cp=XX,%添加了循环前缀与后缀的时域信号矩阵;此时一个OFDM符号长度为IFFT_bin_length+GI+GIP=660subplot(3;length(time_wave_matrix_cp)-1;time_wave_matrix_cp(2:%第一个符号添加循环前缀后的波形axis([0,-0.2;Time'title('%==============OFDM符号加窗==========================================windowed_time_wave_matrix_cp=zeros(1,IFFT_bin_length+GI+GIP););%========================生成发送信号，并串变换==================================================windowed_Tx_data=zeros(1,symbols_per_carrier*(IFFT_bin_length+GI)+GIP);windowed_Tx_data(1:IFFT_bin_length+GI+GIP)=windowed_time_wave_matrix_cp(1,symbols_per_carrier-1:windowed_Tx_data((IFFT_bin_length+GI)*i+1;(IFFT_bin_length+GI)*(i+1)+GIP)=windowed_time_wave_matrix_cp(i+1:循环后缀与循环前缀相叠加end%=======================================================Tx_data_withoutwindow =reshape(time_wave_matrix_cp'(symbols_per_carrier)*(IFFT_bin_length+GI+GIP)，只添加循环前缀与后缀的串行信号Tx_data =reshape(windowed_time_wave_matrix_cp',(symbols_per_carrier)*(IFFT_bin_length+GI+GIP);1)'%加窗后 循环前缀与后缀不叠加 的串行信号%=================================================================temp_time1 = (symbols_per_carrier)*(IFFT_bin_length+GI+GIP)，%加窗后 循环前缀与后缀不叠加 发送总位数figure (5)subplot(2;temp_time1-1;Tx_data );%循环前缀与后缀不叠加 发送的信号波形grid onylabel(',)temp_time2 =symbols_per_carrier*(IFFT_bin_length+GI)+GIP;plot(0;temp_time2-1;windowed_Tx_data);%循环后缀与循环前缀相叠加 发送信号波形grid onylabel(',Amplitude (volts)',Time (samples)':)title(',OFDM Time Signal'-35,)grid onaxis([0 0.5 -40 max(average_fft_log)])ylabel(')%===============加窗的发送信号频谱=================================symbols_per_average = ceil(symbols_per_carrier/%符号数的1/10行avg_temp_time = (IFFT_bin_length+GI+GIP)*symbols_per_average;%点数，10行数据，10个符号averages = floor(temp_time1/avg_temp_time);avg_temp_time) = 0;%分成5段for a = 0:(averages-1) subset_ofdm = Tx_data(((a*avg_temp_time)+1):((a+1)*avg_temp_time));%利用循环前缀后缀未叠加的串行加窗信号计算频谱 subset_ofdm_f = abs(fft(subset_ofdm));%分段求频谱 average_fft = average_fft + (subset_ofdm_f/%总共的数据分为5段，分段进行FFT，平均相加endaverage_fft_log = 20*log10(average_fft);2)plot((0:avg_temp_time,avg_temp_time:(avg_temp_time-1)/avg_temp_timehold onplot(0:IFFT_bin_length:1,-35,rd')grid onaxis([0 0.5 -40 max(average_fft_log)])ylabel(')title(')%====================添加噪声============================================Tx_signal_power = var(windowed_Tx_data);%发送信号功率linear_SNR=10^(SNR/%线性信噪比 noise_sigma=Tx_signal_power/linear_SNR;noise_scale_factor = sqrt(noise_sigma);%标准差sigmanoise=randn(1,((symbols_per_carrier)*(IFFT_bin_length+GI))+GIP)*noise_scale_factor;%产生正态分布噪声序列%noise=wgn(1,length(windowed_Tx_data),noise_sigma,'complex');gth+GI)+GIP);%串并变换endRx_data_complex_matrix=Rx_data_matrix(:IFFT_bin_length+GI):得到有用信号矩阵%============================================================%================================================================%==============================================================% OFDM解码 16QAM解码%=================FFT变换=================================Y1=fft(Rx_data_complex_matrix，IFFT_bin_length,%OFDM解码 即FFT变换Rx_carriers=Y1(;FFT变换添加的0;选出映射的子载波Rx_phase =angle(Rx_carriers);%接收信号的相位Rx_mag = abs(Rx_carriers)，polar(Rx_phase;Rx_mag;bd',%极坐标坐标下画出接收信号的星座图%======================================================================[M;N]=pol2cart(Rx_phase;Rx_mag),Rx_complex_carrier_matrix = complex(M,N);plot(Rx_complex_carrier_matrix;'*r',