前回はPSD（パワースペクトル密度）プロットがスペアナみたいと喜びました（毎度のことだな。）今回はBER（ビット・エラー・レート）プロットです。いろいろ難しいことはあるものを全部踏みつけにしてしまえば、プロット自体は簡単。そういうことでいいんか？
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※動作確認に使用させていただいているのは、Scilab 6.1.1(Windows版）です。
BER: Bit Error Rate、プロット
通信素人が書くのもなんなのですが、通信にエラーはつきものということで、送信された総ビット数に対するエラーになったビット数（もっと厳格な定義があると思うので調べてくだされ）の割合がBERです。Scilabのcomm_tbx（コミュニケーション・ツール・ボックス）内のplot_ber()関数は、このBERをプロットしてくれる関数です。２種類の引数をとれるようです。プロットの「お化粧」引数を除くとこんな感じ。
-
- plot_ber(Eb/N0, BER)
- plot_ber(wf)
1の方はEmpiricalと呼ばれてますが、実験データなどをこのプロットの形式（片対数）で処理するためのものみたいです。これは後でやってみます。
2の方はtheoricalと呼ばれていて、各種変調方式の理論値を与えるものです。変調方式は例によって waveformオブジェクトを与えてもよいし、文字列で指定してもよいようです。こちらを先に動かしてみます。
縦軸の方はBERということで良いのですが、横軸のEb/N0はなんだかな～な指標です。トラ技編集部殿の以下の用語検索をご覧くだされ。
私などは上の説明を読んでもますます混迷が深いです。何か分かりやすい（そして短い）説明ないかいな（それも日本語で）と探してみつけたページが以下です。
上記も英語の解説を翻訳したものみたいですが。ともあれ単純なS/Nでは条件の異なる各種変調方式を公平に比較できないので「スペクトラム効率（単位はビット／秒／Hz)」で正規化したということみたいです。知らんけど。
もともと「土俵をそろえる」ための指標のようなので複数の変調方式を比較する、という使い方をするのが当然かと思われます。
TheoricalなBERプロット
さて理論値のBERプロットでは、FSKとBPSKを比べてみました。ぶっちゃけ、これはScilabのHelpに載っている例と同じっす。そのままでは、あまりに芸が無いのでPlotの周辺でちょいとお化粧を施してみました。
gda().grid = [1 1]*color("grey70");
clf()
plot_ber('fsk', 'b')
plot_ber('bpsk', 'r')
legend(['fsk', 'bpsk'])
gca().sub_ticks = [4 4]
title("Bit Error Rate: fsk - bpsk")
xlabel("Eb/N0 [dB]")
ylabel("BER")
プロット結果が以下に
Helpにある素っ気ないプロットよりかは、ちょいと美麗になったのではないかと。
EmpiricalなBERプロット
Empiricalなプロットの方は、プロットの下地は用意してくれますが、プロットすべきデータは行ベクトル（リスト？）で与えねばなりません。テキトーな値を列挙して描かせてみることにいたしました。こんな感じ。
EbNO_x = [0 1 2 3 4]
BER_y = [1e-1 0.5e-1 2e-2 2e-4 2e-5]
gda().grid = [1 1]*color("grey70");
clf()
plot_ber(EbNO_x, BER_y)
gca().sub_ticks = [4 4]
title("Bit Error Rate: Dummy data")
xlabel("Eb/N0 [dB]")
ylabel("BER")
プロットが以下に。
５点だと折れ線グラフぽいですが、ま、形式はBERプロットだと。実際にBER測定するのはメンドそうですが。