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信噪比与误比特率曲线，探讨信噪比及误码率关系的LabVIEW图表

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简介：
本作品通过LabVIEW绘制信噪比与误比特率的关系图，深入分析并展示了不同信噪比条件下通信系统的误码性能变化。 使用Labview平台计算误码率并绘制误码率曲线，以进行通信系统仿真。

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  • 信噪比与误比特率曲线，探讨信噪比及误码率关系的LabVIEW图表
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    本作品通过LabVIEW绘制信噪比与误比特率的关系图，深入分析并展示了不同信噪比条件下通信系统的误码性能变化。 使用Labview平台计算误码率并绘制误码率曲线，以进行通信系统仿真。
     
  • 信噪比与误比特率关系曲线及LabVIEW源码.zip
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    本资源包含信噪比与误比特率关系曲线的相关资料和LabVIEW源代码，适用于通信系统性能分析研究。 信噪比-误比特率曲线展示了信噪比与误码率之间的关系。附有一个包含LabView源代码的.zip文件。
     
  • 信噪比与误比特率曲线_LabVIEW误码率分析_LabVIEW误码率
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    本实验通过LabVIEW平台探讨信噪比对数字通信系统误比特率的影响，绘制信噪比与误比特率关系曲线，以评估系统的可靠性及性能。 使用Labview平台计算误码率，并绘制误码率曲线以进行通信系统仿真。
     
  • 误码率与信噪比的关系
    优质
    本文探讨了误码率和信噪比之间的关系，分析在不同通信场景下如何通过改善信号质量来降低数据传输错误，为优化通信系统性能提供理论依据。 在MATLAB下仿真信噪比与误码率的关系可以发现，随着信噪比的增大，误码率逐渐降低。
     
  • MATLAB中的误码率和信噪比关系图
    优质
    本研究探讨了在MATLAB环境下，不同通信系统中误码率与信噪比之间的量化关系，并通过图表直观展示其变化趋势。 文件包含三个MATLAB脚本：cm_bpske.m、gngauss.m 和 trng_guass.m。
     
  • Matlab_Simulink卷积编解码及Viterbi译码中比特信噪比与误码率关系曲线分析
    优质
    本文通过MATLAB和Simulink工具研究了卷积编码、Viterbi解码过程中比特信噪比（Eb/N0）对误码率的影响，绘制并分析了相关性能曲线。 在Simulink环境中使用S-Function方式实现卷积编码及其解码过程，并采用Viterbi译码方法进行解码。整个编解码流程均通过这种方式完成，在加性白高斯噪声信道中，绘制出比特信噪比与误码率的关系曲线。
     
  • BPSK调制下LDPC码通过AWGN信道的误比特率与信噪比关系图仿真
    优质
    本研究通过MATLAB仿真软件，探讨了在加性高斯白噪声信道中，采用BPSK调制方式下的LDPC码传输特性，并绘制了误比特率与信噪比的关系图。 LDPC编译码仿真程序展示了在BPSK调制下通过AWGN信道的误比特率与信噪比的关系图。
     
  • 瑞利信道下BPSK的误码率与信噪比关系分析
    优质
    本研究探讨了在瑞利衰落信道中，二进制相移键控（BPSK）调制技术下的误码率特性，并分析其与信噪比的关系，为无线通信系统的设计提供理论依据。 BPSK在瑞利信道下的误码率与信噪比的关系对于通信相关专业具有较大意义。
     
  • QPSK误码率与信噪比关系的Matlab计算程序源码.zip
    优质
    本资源提供了一种用Matlab编写的方法来计算和分析QPSK调制信号在不同信噪比下的误码率，适用于通信系统性能评估。 资源名：matlab计算QPSK误码率随信噪比变化的程序源码.zip 资源类型：程序源代码 源码说明：本资源提供了Matlab环境下用于计算QPSK（正交相移键控）误码率与信噪比关系的完整仿真程序，包括详细的注释和完整的代码实现。适用于初学者及有一定经验的技术人员参考学习。 适合人群：新手程序员以及具备一定开发经验的专业人士
     
  • 基于MATLAB的LDPC编译码比较：比特翻转与BP算法的信噪比-误码率分析
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    本研究利用MATLAB平台对比了低密度奇偶校验（LDPC）码在比特翻转和信念传播(BP)两种解码算法下的信噪比(SNR)-误码率(BER)性能，提供理论与仿真数据支持。 目前基本达到了理论误码率图像的要求，但性能仍有提升空间，实际的误码率比预期值稍大一些。代码已添加详细注释，易于理解。 文件夹中的“程序”包含BF译码算法，运行main1即可执行该算法。信噪比设置为[0:0.5:2]是为了与BP算法有相同的横坐标，便于比较两者性能差异。在信噪比为1到2时误码率较小，在4的时候会有明显变化。如需进一步测试大信噪比条件下的表现，可以调整参数至0-5范围内，但请注意这会增加程序运行时间（可能需要约10分钟）。 解压文件后直接出现的代码是BP算法实现，取对数即为SUM-Product译码算法。要执行此部分，请运行LDPC_demo.m脚本。由于信噪比为3和4时图像无法正常显示，因此初始设置范围仅限于0至2之间。若希望测试更高信噪比环境下的表现，则可尝试增加编码长度（但相应地也会延长程序的计算时间）。 整个过程大约需要10到30分钟完成，请耐心等待结果生成。如有任何疑问或建议欢迎在评论区留言交流讨论。