matlab中数组加噪声数组后经过判决的数组与原数组的误码率

时间: 2023-10-07 16:05:24 浏览: 33
在Matlab中,可以使用awgn函数为一个向量或矩阵添加高斯噪声。假设我们有一个原始数组x和添加了噪声数组y,则可以使用下面的代码来计算误码率: ``` % 生成原始数组x x = [1 0 1 1 0 1]; % 添加高斯噪声 SNR = 10; % 信噪比为10dB y = awgn(x, SNR, 'measured'); % 进行判决,计算误码率 threshold = 0.5; % 设置一个阈值 dec = y > threshold; % 对y进行判决 error_rate = sum(abs(dec - x)) / length(x); % 计算误码率 ``` 在上面的代码中,我们设置信噪比为10dB,使用awgn函数生成了一个添加了高斯噪声的数组y。然后,我们将y与一个阈值进行比较,得到了一个判决数组dec。最后,我们计算了判决数组与原始数组的误码率。该误码率表示了经过加噪声和判决后,数组中有多少个元素被错误地改变了。
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matlab中数组加噪声数组后经过判决的数组与原数组的误码个数

在 Matlab 中,可以使用 randn 函数生成指定长度和均值方差的高斯白噪声数组,然后将其加到原始数组中,得到带噪声的数组。接着,可以使用判决函数对带噪声的数组进行处理,得到判决后的数组。误码个数可以通过比较原始数组和判决后的数组的不同之处来计算。 下面是一个示例代码,用于生成长度为 N 的原始数组,加入均值为 0、方差为 sigma^2 的高斯白噪声数组,然后进行判决,并计算误码个数: ``` N = 1000; % 原始数组长度 sigma = 0.1; % 噪声方差 % 生成原始数组 x = randi([0,1],1,N); % 生成高斯白噪声数组 noise = sigma*randn(1,N); % 加入噪声 y = x + noise; % 判决 y_dec = y > 0.5; % 计算误码个数 err_cnt = sum(x ~= y_dec); disp(['误码个数:', num2str(err_cnt)]); ``` 在这个示例中,我们假设原始数组中的元素只有 0 和 1 两种取值,生成的高斯白噪声数组均值为 0,方差为 sigma^2,然后将其加入到原始数组中。在判决时,我们采用了简单的阈值判决方法,即将带噪声的数组中大于 0.5 的元素判定为 1,小于等于 0.5 的元素判定为 0。最后,我们计算原始数组和判决后的数组不同之处的个数,这个数就是误码个数。 需要注意的是,这个示例中的判决方法非常简单,实际应用中可能需要更加复杂的判决算法,例如最大似然判决、最小误差率判决等。

matlab中一个数组只有0和1,数组添加高斯白噪声数组后,数组经过判决得出数组,数组与原数组之间的误码

可以使用MATLAB中的awgn函数添加高斯白噪声数组,然后进行判决,最后计算误码率。 假设原始数组为x,添加高斯白噪声后得到y,判决后得到z,误码率为BER。 可以按照以下步骤进行操作: 1. 生成一个只包含0和1的数组x。 ``` x = randi([0 1], 1, N); ``` 其中N为数组长度。 2. 使用awgn函数添加高斯白噪声。 ``` SNR = 10; % 信噪比 y = awgn(x, SNR, 'measured'); ``` 3. 进行判决,将y中大于0.5的元素置为1,小于等于0.5的元素置为0。 ``` z = y > 0.5; ``` 4. 计算误码率。 ``` BER = sum(z ~= x) / N; ``` 其中,`sum(z ~= x)`表示z和x中不相等的元素个数,`N`表示数组长度。

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