e=0.25; for k=1:length(sn) rx(k)=sn(k)*exp(1i*2*pi*e*(k-1)/N); end %rx= rx+add_noise(sn,SNR); % 加噪 %rx(delay:length(rx))=rx; %rx(1:delay-1)=0; obs_rx=[rx_pre2(N+L-delay+1:N+L) rx_pre1 rx(1:N-delay)]; % 观察 2N+L obs_rx=obs_rx+awgn(obs_rx,SNR); % 加噪 %################## 计算 gamma(m) & PI(m) ################### if cnt > 1 i=cnt-1; gamma =zeros(1,N); pii =zeros(1,N); for theta=1:N %公式 2-(6),2-(7) for k=theta:theta+L-1 gamma(theta)= gamma(theta)+obs_rx(k)*conj(obs_rx(k+N)); pii(theta)=pii(theta)+0.5*( abs(obs_rx(k))^2 + abs(obs_rx(k+N))^2 ); end

这段代码看起来像是一个信号处理的算法，主要是计算 gamma(m) 和 PI(m)。其中，gamma(theta) 是观测信号的自相关函数，pii(theta) 是观测信号的功率谱密度函数。这些参数在信号处理中很常见，可以用于估计信号的特性，比如信号的频率、相位、时延等。不过需要注意的是，代码中有一些变量没有定义，比如 sn，rx_pre2，rx_pre1，add_noise 等，这些变量的具体含义需要根据上下文来确定。