目录

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

3.部分核心程序

4.算法理论概述

5.算法完整程序工程

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1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

matlab2022a

3.部分核心程序

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% 接收功率计算

Pr        = POW_all.*H;   % 接收功率（毫瓦）
POW_r     = Pr./1000; % 接收功率（瓦）
Pr_dbm    = 10.*log10(POW_r); % 接收功率（dBm）

%信噪比（SNR
Ib        = 202e-6; % 背景光子通量
No        = 2*q*Ib; % 噪声等效功率
SNR       =((R.^2).*(POW_r.^2))./(Bw.*No); % 信噪比
SNRdb     = 10.*log10(SNR); % 信噪比（dB）
max(max(SNRdb))
%输出显示
figure; % 创建图形窗口
surfc(X,Y,SNRdb); % 绘制3D表面图表示房间内各点的SNR
c=colorbar('southoutside'); % 添加颜色条
c.Label.String='接收功率（dBm）'; % 颜色条标签
grid on; % 显示网格
xlabel('宽度'); % X轴标签
ylabel('长度'); % Y轴标签
zlabel('SNR (dB)'); % Z轴标签
title('房间内的信噪比分布'); % 图形标题
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4.算法理论概述

       可见光通信（Visible Light Communication, VLC）利用LED灯等光源作为传输媒介，通过调制其光强度来传送数据，实现无线通信。室内环境下，信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）是衡量信号质量的重要指标，直接影响着通信系统的可靠性和数据传输速率。

2. VLC系统模型

       VLC系统一般包括发射端（LED）、传播介质（空气）、接收端（光探测器）三部分。信号调制常用方法有OOK（On-Off Keying）、PPM（Pulse Position Modulation）等。

       可见光通信的室内信噪比分析揭示了系统设计中的关键挑战和潜在优化路径。通过精确的数学模型理解各因素对SNR的影响，设计者能针对性地优化光源、接收设备和系统配置，以实现更高数据速率和更好的通信质量。

5.算法完整程序工程

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