可视化RF减值
应用各种RF减损到QAM信号。观察通过使用星座图，随时间变化的误差矢量幅度（EVM）图和频谱图的影响。估计等效信噪比（SNR）。
初始化
设置采样率，调制阶数，和SNR。计算参考星座点。
FS = 1000;M = 16;snrdB = 30;refConst = qammod（0：M-1，M，'UnitAveragePower'，真正）;
创建星座图和时间范围中的对象以可视化的障碍的效果。
constDiagram = comm.ConstellationDiagram（'ReferenceConstellation'，refConst）;时间波谱= dsp.TimeScope（'YLimits'，[0 40]，'采样率'，FS，'时间跨度'1，...'ShowGrid'，真正，'YLabel'，'EVM（％）'）;
白噪声
所产生的16-QAM信号，并把它传递通过AWGN信道。画出它的星座。
数据=兰迪（[0 M-1]，1000,1）;modSig = qammod（数据，M'UnitAveragePower'，真正）;noisySig = AWGN（modSig，snrdB）;constDiagram（noisySig）
估计从基准星座点有噪信号的EVM。
EVM = comm.EVM（'ReferenceSignalSource'，“从参考星座估计”，...'ReferenceConstellation'，refConst，...'正常化'，“平均星座力量”）;rmsEVM = EVM（noisySig）
rmsEVM = 3.1768
调制误差率（MER）接近地对应于SNR。创建一个MER对象，并估计SNR。
聚体= comm.MER（'ReferenceSignalSource'，“从参考星座估计”，...'ReferenceConstellation'，refConst）;snrEst =聚体（noisySig）
snrEst = 30.1071
估计是非常接近30分贝指定SNR。
放大器失真
创建使用记忆非线性对象的放大器。
安培= comm.MemorylessNonlinearity（'IIP3'38，'AMPMConversion'，0）;
通过非线性放大器通过所述调制信号，并绘制其星座图。
txSig =安培（modSig）;constDiagram（txSig）
星座的角点已向原移动由于放大器的增益压缩。
引入一个小的AM / PM转换，并显示接收到的信号星座图。
amp.AMPMConversion = 1;txSig =安培（modSig）;constDiagram（txSig）
星座有旋转由于AM / PM转换。为了计算随时间变化的EVM，释放EVM对象并设置AveragingDimensions属性为2。为了估算对一输入信号的EVM，省略ReferenceSignalSource属性定义。这种方法可以产生更精确的结果。
EVM = comm.EVM（'AveragingDimensions'，2）;evmTime = EVM（modSig，txSig）;
画出失真信号随时间变化的EVM。
时间波谱（evmTime）
计算RMS EVM。
evmRMS = SQRT（平均值（evmTime。^ 2））
evmRMS = 35.5919
计算MER。
聚体= comm.MER;snrEst =聚体（modSig，txSig）
snrEst = 8.1392
的SNR（≈8dB）被从其初始值（∞）由于放大器失真减小。
指定输入功率电平范围从0到40 dBm的。转换的水平来W.初始化它们的线性等效输出功率向量。
powerIn = 0:40;销= 10 ^（（powerIn-30）/ 10）。powerOut =零（长度（powerIn），1）;
用于测量输入功率电平的范围中的放大器的输出功率。
对于K = 1：长度（powerIn）数据=兰迪（[0 15]，1000,1）;txSig = qammod（数据，16，'UnitAveragePower'，真）* SQRT（销（K））;ampSig =安培（txSig）;powerOut（K）= 10 *日志10（VAR（ampSig））+ 30;结束
绘制功率输出相对于电力输入曲线。
图图（powerIn，powerOut，powerIn，powerIn，' - '）图例（“放大器输出”，“理想的输出”，'位置'，'SE'）xlabel（'功率在（DBM）'）ylabel（'电源输出（DBM）'）网格
所述输出功率电平断开在30 dBm的。该放大器表现出对输入功率电平超过25 dBm的更大的非线性行为。
I / Q不平衡
适用的幅度和相位不平衡的调制信号。
ampImb = 3;phImb = 10;GAINI = 10 ^（0.5 * ampImb / 20）。gainQ = 10 ^（ - 0.5 * ampImb / 20）。IMBI =实际（modSig）* * GAINI EXP（-0.5i * phImb * PI / 180）;imbQ = IMAG（modSig）* gainQ * EXP（1I *（PI / 2 + 0.5 * phImb * PI / 180））;rxSig = IMBI + imbQ;
画出接收星座图。
constDiagram（rxSig）
星座的幅值和相位发生变化的I / Q不均衡的结果。
计算并绘制随时间变化的EVM。
evmTime = EVM（modSig，rxSig）;时间波谱（evmTime）
该EVM表现出的行为是类似于用非线性放大器虽然方差较小经历。
产生具有1000Hz的采样速率100Hz的正弦波。
正弦波= dsp.SineWave（'频率'，100，'采样率'，1000，...'SamplesPerFrame'，1E4，'ComplexOutput'，真正）;X =正弦波（）;
应用相同的3分贝和10度的I / Q不平衡。
ampImb = 3;phImb = 10;GAINI = 10 ^（0.5 * ampImb / 20）。gainQ = 10 ^（ - 0.5 * ampImb / 20）。IMBI =实际（X）* * GAINI EXP（-0.5i * phImb * PI / 180）;imbQ = IMAG（X）* gainQ * EXP（1I *（PI / 2 + 0.5 * phImb * PI / 180））;Y = + IMBI imbQ;
画出不平衡信号的频谱。
光谱= dsp.SpectrumAnalyzer（'采样率'，1000，'PowerUnits'，'DBW'）;谱（y）的
的I / Q不平衡在-100赫兹，这是输入色调的倒数引入第二音调。
相位噪声
适用的相位噪声所发送的信号。积所得的星座图。
pnoise = comm.PhaseNoise（'水平'，-50，“频偏”20，'采样率'，FS）;pnoiseSig = pnoise（modSig）;constDiagram（pnoiseSig）
相位噪声引入的旋转抖动。
计算并绘制了接收信号的EVM。
evmTime =维生素(modSig pnoiseSig);时间波谱（evmTime）
确定RMS EVM。
evmRMS = SQRT（平均值（evmTime。^ 2））
evmRMS = 6.1989
滤镜效果
指定每个符号参数样本。创建一对升余弦匹配滤波器。
SPS = 4;txfilter = comm.RaisedCosineTransmitFilter（'RolloffFactor'，0.2，'FilterSpanInSymbols'8，...'OutputSamplesPerSymbol'，SPS，'获得'，SQRT（SPS））;rxfilter = comm.RaisedCosineReceiveFilter（'RolloffFactor'，0.2，'FilterSpanInSymbols'8，...'InputSamplesPerSymbol'，SPS，'获得'，1 / SQRT（SPS），...'DecimationFactor'，SPS）;
确定通过匹配滤波器的延迟。
fltDelay = 0.5 *（+ txfilter.FilterSpanInSymbols rxfilter.FilterSpanInSymbols）;
通过匹配滤波器传递调制信号。
filtSig = txfilter（modSig）;rxSig = rxfilter（filtSig）;
要考虑到通过过滤器的延迟，丢弃第一fltDelay样本。
rxSig = rxSig（fltDelay + 1：结束）;
为了适应接收的信号样本的数量的改变，创建新的星座图和时间范围的对象。
constDiagram = comm.ConstellationDiagram（'ReferenceConstellation'，refConst）;时间波谱= dsp.TimeScope（'YLimits'，[0 40]，'采样率'，FS，'时间跨度'1，...'ShowGrid'，真正，'YLabel'，'EVM（％）'）;
估计EVM。绘制所接收的信号星座图和所述随时间变化的EVM。
EVM = comm.EVM（'ReferenceSignalSource'，“从参考星座估计”，...'ReferenceConstellation'，refConst，...'正常化'，“平均星座力量”，'AveragingDimensions'，2）;evmTime = EVM（rxSig）;constDiagram（rxSig）时间波谱（evmTime）
确定RMS EVM。
evmRMS = SQRT（平均值（evmTime。^ 2））
evmRMS = 2.7199
确定等价SNR。
聚体= comm.MER;snrEst =聚体（modSig（1：最终fltDelay），rxSig）
snrEst = 31.4603
联合作用
结合过滤器，非线性放大器，AWGN和相位噪声的影响。显示星座和EVM图。
创建EVM，时间范围和星座图的对象。
EVM = comm.EVM（'ReferenceSignalSource'，“从参考星座估计”，...'ReferenceConstellation'，refConst，...'正常化'，“平均星座力量”，'AveragingDimensions'，2）;时间波谱= dsp.TimeScope（'YLimits'，[0 40]，'采样率'，FS，'时间跨度'1，...'ShowGrid'，真正，'YLabel'，'EVM（％）'）;constDiagram = comm.ConstellationDiagram（'ReferenceConstellation'，refConst）;
指定非线性放大器和相位噪声对象。
安培= comm.MemorylessNonlinearity（'IIP3'45，'AMPMConversion'，0）;pnoise = comm.PhaseNoise（'水平'，-55，“频偏”20，'采样率'，FS）;
过滤器，然后放大该调制信号。
txfiltOut = txfilter（modSig）;txSig =安培（txfiltOut）;
加入相位噪声。通过AWGN信道传递受损信号。画出星座图。
rxSig = AWGN（txSig，snrdB）;pnoiseSig = pnoise（rxSig）;rxfiltOut = rxfilter（pnoiseSig）;constDiagram（rxfiltOut）
计算随时间变化的EVM。绘制的结果。
evmTime = EVM（rxfiltOut）;时间波谱（evmTime）
确定RMS EVM。
evmRMS = SQRT（平均值（evmTime。^ 2））
evmRMS = 6.6444
估计SNR。
聚体= comm.MER（'ReferenceSignalSource'，“从参考星座估计”，...'ReferenceConstellation'，refConst）;snrEst =聚体（rxfiltOut）
snrEst = 23.6978
此值是近似6dB超过了30分贝规定值时，这意味着其他损伤的效果显著和将降低误码率特性恶化。
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