绘制星座图的C/C++实现

C/C++编程实现星座图绘制

最新推荐文章于 2023-11-27 09:23:39 发布

RiqaEditor

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文章标签： c语言 c++ ffmpeg C/C++

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本文介绍如何使用C/C++和SDL库绘制星座图。通过定义星座数据结构，结合基本绘图功能，展示了一个简单的星座图绘制程序。示例代码展示了创建SDL窗口、渲染器并绘制星座的过程，可供读者根据需求扩展和定制。

在本文中，我们将学习如何使用C/C++编程语言绘制星座图。我们将使用基本的绘图库来创建一个简单而有趣的程序，该程序能够根据给定的星座数据绘制出相应的图形。

首先，我们需要准备一些星座数据。每个星座都由一组坐标点表示，这些坐标点代表了该星座在平面上的位置。以下是一个示例星座数据的定义：

struct Point {
   
   
    float x;
    float y;
};

struct Constellation {
   
   
    const

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<think>好的，我现在需要帮助用户解决如何使用C++实现眼图和星座图的绘制。首先，我得先理解这两个概念，然后考虑如何在C++中实现它们。首先，星座图是调制技术中用来表示信号在复平面上的分布，比如QPSK、8PSK等。用户之前提到过使用C生成数据并用gnuplot绘制，现在想用C++实现，可能需要生成数据，然后进行可视化。眼图则是数字信号传输中用来观察信号失真的工具，通常通过叠加多个信号周期形成类似眼睛的图形。生成眼图需要捕获连续波形并按符号周期分割叠加。接下来，我需要考虑用户的需求：用C++实现这两个功能。用户可能希望了解数据生成的步骤以及如何将数据可视化。但C++本身没有图形库，可能需要借助外部库。用户之前的问题中提到过使用qcustomplot，引用[2]中提到了用qcustomplot绘制实时波形图，包括星座图，所以可能用户对使用这个库感兴趣。步骤拆分： 1. 数据生成部分：对于星座图，需要生成调制后的复数样本，并添加噪声。对于眼图，需要生成基带信号，并模拟传输中的失真，如抖动、噪声等。 2. 数据可视化：需要将生成的数据用图形库展示。qcustomplot是一个Qt的绘图库，支持实时数据，并且用户之前有过相关经验，可能更倾向于推荐这个。对于星座图的实现： - 生成调制符号，比如BPSK、QPSK对应的复数值。 - 添加高斯噪声，使用Box-Muller算法生成随机数。 - 将数据保存或传递给绘图库。对于眼图的实现： - 生成基带信号，比如NRZ编码。 - 模拟信道失真，添加噪声和抖动。 - 将信号按符号周期分割并叠加显示。需要注意的点： - C++中随机数的生成和噪声模拟的正确性。 - 数据结构的组织，比如存储符号点的坐标。 - 使用qcustomplot时可能需要处理大量数据，引用[2]提到优化数据插入的方法，比如批量处理，避免逐个点添加导致性能问题。用户可能需要代码示例，但需要确保代码结构正确。比如星座图生成部分，可以编写一个函数生成调制后的符号，并添加噪声。而绘图部分则需要使用qcustomplot的API来绘制散点图。对于眼图，可能需要生成时间序列信号，然后按符号周期切割，每个周期内的信号叠加显示。例如，每个符号周期采样多个点，将多个符号的数据在同一个窗口内绘制，形成重叠效果。同时，考虑到用户提到的引用[1]中的C代码，可能需要将其转换为C++风格，比如使用类来封装调制和噪声添加过程。可能的疑问点：如何处理实时数据？是否需要多线程？用户的问题中没有明确实时性要求，但引用[2]提到了实时波形图，所以可能需要考虑高效的数据更新方法。在qcustomplot中，开启OpenGL支持可以提高渲染性能，尤其是在处理大量数据时。总结步骤： 1. 生成调制数据（星座图）或基带信号（眼图）。 2. 添加信道损伤，如噪声、相位偏移等。 3. 使用绘图库（如qcustomplot）进行可视化。 4. 优化绘图性能，比如批量处理数据，使用OpenGL加速。现在需要将这些步骤具体化，给出代码框架和实现建议，同时指出关键部分和可能的优化点。</think>### C++实现眼图与星座图的步骤说明 #### 一、星座图实现 **1. 数据生成** - **调制方式选择**：例如QPSK/8PSK，每个符号对应复平面上的点 - **添加噪声**：模拟信道干扰（AWGN模型） ```cpp #include <cmath> #include <vector> #include <random> struct Complex { double real; double imag; }; std::vector<Complex> generate_psk(int M, int N, double snr) { std::vector<Complex> symbols; std::default_random_engine generator; std::normal_distribution<double> noise(0.0, 1.0/sqrt(snr)); for(int i=0; i<N; ++i){ int phase = rand() % M; double theta = 2 * M_PI * phase / M; Complex sym { cos(theta) + noise(generator), sin(theta) + noise(generator) }; symbols.push_back(sym); } return symbols; } ``` **2. 可视化实现** 使用QCustomPlot绘制散点图： ```cpp QCustomPlot *plot = new QCustomPlot; plot->xAxis->setLabel("In-Phase"); plot->yAxis->setLabel("Quadrature"); QVector<double> x,y; for(auto &sym : symbols){ x.append(sym.real); y.append(sym.imag); } QCPGraph *graph = plot->addGraph(); graph->setData(x, y); graph->setLineStyle(QCPGraph::lsNone); graph->setScatterStyle(QCPScatterStyle::ssCircle); plot->rescaleAxes(); plot->replot(); ``` #### 二、眼图实现 **1. 信号生成** ```cpp std::vector<double> generate_nrz(int bits, int samples_per_bit) { std::vector<double> waveform; for(int i=0; i<bits; ++i){ double level = (rand()%2)*2 -1; // NRZ编码 for(int j=0; j<samples_per_bit; ++j){ waveform.push_back(level); } } return waveform; } ``` **2. 眼图叠加** ```cpp void plot_eye(QCustomPlot *plot, const vector<double>& signal, int symbol_duration) { int trace_length = symbol_duration * 2; // 显示两个符号周期 QCPColorMap *colorMap = new QCPColorMap(plot->xAxis, plot->yAxis); // 设置坐标范围和分辨率 colorMap->data()->setSize(trace_length, 500); colorMap->data()->setRange( QCPRange(0, trace_length), QCPRange(-1.5, 1.5)); // 叠加所有符号周期 for(int offset=0; offset<signal.size()-trace_length; offset+=symbol_duration){ for(int i=0; i<trace_length; ++i){ double y = signal[offset+i]; int bin = (y + 1.5)/3.0 * 500; // 映射到色图坐标 colorMap->data()->setCell(i, bin, colorMap->data()->cell(i, bin)+1); } } colorMap->setGradient(QCPColorGradient::gpThermal); plot->rescaleAxes(); } ``` #### 三、性能优化关键 1. **数据批处理**： - 使用`QCustomPlot`的`setData()`接口批量更新数据 - 避免在循环中逐个添加数据点 2. **内存管理**： ```cpp colorMap->data()->setSize(..., ...); // 预分配内存 colorMap->data()->fill(0); // 重用数据容器 ``` 3. **OpenGL加速**： ```cpp plot->setOpenGl(true); // 启用GPU加速 ``` 4. **采样控制**： - 星座图采样量建议：1000-5000点 - 眼图建议显示：20-50个叠加周期 #### 四、应用场景 1. 星座图：数字调制质量评估（误差向量幅度EVM计算）[^1] 2. 眼图：基带传输系统性能分析（最佳采样点确定）