高斯求积代码Matlab-GaussianNoiseonPAM：模拟加性高斯白噪声对脉冲幅度调制的影响及受损比特分析...

简介：
本项目通过MATLAB实现高斯求积法，研究加性高斯白噪声对脉冲幅度调制信号的影响，并进行受损比特统计分析。 我正在使用MATLAB编写代码来研究高斯噪声对脉冲幅度调制（PAM）的影响，并对其进行建模以实现受损位的最佳检测。这是我的课程ICSI660：高级通信工程的一部分内容。此项目的目标是通过分析信噪比或误码率来进行信号处理和优化。 该程序使用MATLAB语言从头开始编写，代码完全原创。最佳检测在许多领域中具有重要意义，尤其是在利用人工智能技术的情况下更是如此。当前的实现针对10,000个数据点执行操作；然而，项目的最终目标是扩展到1,000万个数据点进行建模。 请注意，在MATLAB上生成的大规模数据集（如一千万）可能导致文件大小高达75MB，并且由于高斯噪声的影响而难以理解。因此，建议使用较小的数据集合来进行测试和调试工作。 在运行过程中，请注意，“BERLoopPlot”函数中的误码率循环绘图可能需要较长的时间来完成计算，在AMD A12机器上大约耗时60分钟。为了加快执行速度并减少等待时间，可以在“modulateQAM”函数中将n的值从10e6更改为10e3（在第8行）。这样可以显著缩短运行时间至约5分钟左右。 最后，请通过调用变量ber_store来获取4-QAM和16-QAM的所有SNR与BER数值图。