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🔥 内容介绍
代码可以分为以下几个主要部分：
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参数初始化：
Fd, Fc, Fs：分别定义了数据率、载波频率和采样频率。
N = Fs/Fd是每个符号的采样点数。M=2：表明是二进制调制。
SNRpBit：定义了仿真的信噪比范围（单位：dB/bit）。这是一个关键参数，决定了噪声的强度。
SNR：将
SNRpBit转换为以 “dB / 符号” 为单位的信噪比。对于二进制调制，一个符号承载 1 个比特，所以SNR和SNRpBit在数值上是相等的。这里的计算SNR = SNR + 10*log10(k)当k=1时是冗余的，但保留它有助于代码扩展到多进制（M>2）调制。r：将 dB 单位的信噪比转换为线性尺度的信噪比。
symPerIter, iters：定义了每次迭代的符号数和总迭代次数。这是为了通过多次独立实验来降低仿真结果的随机误差，使 BER 估计更准确。
rand('state', ...), randn('state', ...)：设置随机数种子，保证了每次运行代码时，产生的随机序列都是一样的，从而使仿真结果可复现。
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理论 BER 计算：
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这部分计算了四种调制方式在相干或非相干检测下的理论误码率。
erfc是互补误差函数，是计算 AWGN 信道下误码率的核心函数。
- 注意
：代码中
expBER4_coherent的注释是 “2DPSK 相干检测”，但所使用的公式erfc(sqrt(r)).*(1-0.5*erfc(sqrt(r)))实际上是2PSK 相干检测在采用格雷编码时的比特误码率公式。2DPSK 的相干检测性能通常比 2PSK 略差，其理论公式也不同。这里可能存在一个公式误用的问题。
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绘制理论曲线：
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使用
semilogy函数进行半对数坐标绘图，这是展示 BER 性能的标准方式，因为 BER 值的动态范围非常大（通常从 1 到 1e-6 或更小）。
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蒙特卡洛仿真循环：
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在每个信噪比点，计算多次迭代的平均误码率
mean(ratBit)。 -
使用带标记的
semilogy函数将仿真得到的 BER 点绘制在图上。
biterr：比较原始序列
msg_orig和解码序列msg_demod，计算出错误比特数和误码率ratBit。
ddemod,
dpskdemod：对接收的含噪声信号进行解调，得到编码后的符号msg_gr_demod。graydecod：对解调后的符号进行格雷解码，恢复出原始的二进制序列
msg_demod。
awgn：这是核心步骤。它为调制后的信号
msg_tx添加符合指定信噪比的高斯白噪声，生成接收信号msg_rx。SNR(idx2)-10*log10(0.5*N)：这个计算是为了补偿
awgn函数的行为。awgn函数默认将噪声功率归一化到整个带宽。对于实基带信号，噪声功率在正负频率上分布，所以单边带的噪声功率是总功率的一半。这里的调整确保了我们期望的信噪比是针对信号的单边带功率计算的，这在通信理论中更常见。
randsrc：生成随机的二进制信息序列
msg_orig。grayencod：对二进制序列进行格雷编码，以减少错误传播。
dmod：对编码后的符号进行数字调制（ASK, FSK, PSK）。
dpskmod：专门用于 2DPSK 调制。
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外层循环
for idx2 = 1:length(SNR)遍历每个信噪比点。 -
内层循环
while(idx<=iters)进行多次独立的仿真实验。 - 信号产生与调制
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- 信道模拟
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- 解调和判决
：
- 误码率计算
：
- 结果记录与绘图
：
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图例和网格：
legend：添加图例，区分不同的理论和仿真曲线。
grid on：添加网格线，方便读数。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
🔗 参考文献
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2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
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