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资源说明：【MATLAB开发-MSK调制与解调】
在无线通信领域，调制与解调技术是至关重要的组成部分，它们负责将数据转换成适合在特定信道上传输的信号，并在接收端恢复原始数据。多边形键控（Minimum Shift Keying，简称MSK）是一种连续相位调制（CPM）技术，它以其优良的抗噪声性能和低频谱效率而受到青睐。在MATLAB环境中，我们可以实现MSK调制和解调的算法，以便进行性能分析和实验研究。
MSK调制的基本原理是通过改变载波频率的相位差来传输二进制信息。在MSK中，每个比特时间被分为两个半周期，每个半周期内载波相位的变化量为π/2，这样可以确保调制后的信号相位始终在±π/2之间变化，从而实现了最小的相位跳变。在MATLAB中，实现MSK调制通常涉及以下几个步骤：
1. **二进制序列生成**：我们需要生成随机或预定义的二进制数据流，这可以通过使用`randi`函数实现。
2. **预处理**：为了适应MSK调制的要求，可能需要对二进制序列进行预处理，如添加起始位、终止位和奇偶校验位，以确保信号的正确同步和错误检测。
3. **调制**：使用MATLAB的`pskmod`函数，设置调制阶数为2（二进制），相位步长为π/2，以实现MSK调制。调制后的复数信号可以直接用于AWGN信道模拟。
4. **AWGN信道模型**：MATLAB中的`awgn`函数可以模拟加性高斯白噪声信道。我们需要指定信号的信噪比（Eb/N0），该值表示每个比特的能量与噪声功率谱密度之比。
5. **解调**：在接收端，使用`pskdemod`函数进行解调，同样设置调制阶数为2和相位步长为π/2。由于MSK的连续相位特性，通常还需要进行相位锁定环（PLL）或同步检测来准确地恢复相位信息。
6. **误码率（BER）计算**：通过比较解调后的二进制序列与原始数据，可以计算出误码率，这是衡量通信系统性能的重要指标。MATLAB中的`biterr`函数可以帮助我们完成这个任务。
在提供的`script_ber_msk_awgn.m`脚本中，我们可以看到上述步骤的具体实现。这个脚本可能包含了循环，用于在不同的Eb/N0下运行MSK调制和解调过程，并绘制误码率与Eb/N0的关系曲线，以展示系统在各种噪声条件下的性能。
`license.txt`文件通常是软件授权协议，对于MATLAB代码，它可能包含了使用、分发和修改该代码的条款和条件。在实际应用或进一步开发这些代码时，务必遵循许可证中的规定，以避免任何法律问题。
MATLAB是研究和开发通信系统，包括MSK调制解调的理想工具，它提供了丰富的函数库和强大的可视化能力，使得复杂通信算法的实现变得相对简单。通过理解并实践这样的脚本，我们可以深入理解MSK的工作原理以及在噪声环境中的行为，这对于通信工程师和学者来说是非常有价值的。
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