clc;clear all;close all; file=dir('E:\level0*.csv'); data_all=[]; len=length(file); x=file(1).name y=fullfile('E:\level0',x); z=readmatrix(y,'OutputType','string'); c=z; for i=1:len-1 x=file(i+1).name y=fullfile('E:\level0',x); z=readmatrix(y,'OutputType','string'); c=[c;z]; end这段代码中，怎么把数组维度调整为一致？

在这段代码中，可以使用函数`reshape`来调整数组维度为一致。具体来说，可以先将每个文件中的数据按照行排列成一个一维数组，然后使用`reshape`函数将它们变成相同长度的二维数组。代码如下：

clc; clear all; close all;
file = dir('E:\level0*.csv');
data_all = [];
len = length(file);
for i = 1:len
    filename = fullfile('E:\level0', file(i).name);
    data = readmatrix(filename, 'OutputType', 'string');
    data_all = [data_all; data(:)];
end
data_all = reshape(data_all, [], size(data, 2));

在上述代码中，`data(:)`可以将二维数组`data`变成一个列向量，`data_all`则是将所有行向量拼接成的一维数组。最后一行使用`reshape`函数将`data_all`变成一个二维数组，其中`[]`表示自动计算行数或列数。

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clear; close all; clc; q=1.6e-19; Ib=202e-6; N0=2*q*Ib; Rb=1e6; Tb=1/Rb; R=1; sig_length=1e6; D=5; c=0.15; nt=0.1289; nr=0.9500; N = 10^5; Eb_N0_dB = 1:15; Eb_N0 = 10.^(Eb_N0_dB./10); M = 4; k = 2; s0 = [1 0 0 0]; s1 = [0 1 0 0]; s2 = [0 0 1 0]; s3 = [0 0 0 1]; alpha = [1 2 3 4]; for ii = 1:length(Eb_N0) transmit = randsrc(1,N,alpha); receive = zeros(1,N); P_avg(ii)=sqrt(N0*Rb*Eb_N0(ii)/(2*R^2)); i_peak(ii)=2*R*P_avg(ii); Ep(ii)=i_peak(ii)^2*Tb; sgma(ii)=sqrt(N0*Ep(ii)/2); th=0.5*Ep(ii); for jj = 1:length(transmit) y = zeros(1,4); if transmit(jj) == 1 y =nt*nr.*s0.*exp(-c*D)+sgma(ii)*randn(size(s2)); elseif transmit(jj) == 2 y = nt*nr.*s1.*exp(-c*D)+sgma(ii)*randn(size(s2)); elseif transmit(jj) == 3 y = nt*nr.*s2.*exp(-c*D)+sgma(ii)*randn(size(s2)); elseif transmit(jj) == 4 y = nt*nr.*s3.*exp(-c*D)+sgma(ii)*randn(size(s2)); end y(find(y>th))=1; cmetrics = [dot(y,s0) dot(y,s1) dot(y,s2) dot(y,s3)]; [C, receiveindex] = max(cmetrics); receive(jj) = receiveindex; end errorCount(ii) = nnz([receive - transmit]); end totalError = errorCount/N代码逐句解释

这段代码实现了一个基本的QPSK数字通信系统的仿真，其中QPSK是一种调制方式，将数字信息编码成一个复数信号，其中每个复数点代表两个比特（bit）的信息。下面对代码逐句解释：

clear; close all; clc;

清空变量，关闭所有的图形窗口，清空命令行窗口。

q=1.6e-19; Ib=202e-6; N0=2*q*Ib; Rb=1e6; Tb=1/Rb; R=1; sig_length=1e6; D=5; c=0.15;     

定义常量，包括电子电荷q、电流Ib、噪声功率谱密度N0、码率Rb、码元时间Tb、电阻R、信号长度sig_length、传播距离D和损耗系数c。

nt=0.1289; nr=0.9500; N = 10^5; Eb_N0_dB = 1:15; Eb_N0 = 10.^(Eb_N0_dB./10); M = 4; k = 2;  

定义常量，包括发射端天线增益nt、接收端天线增益nr、发送比特数N、信号能量与噪声功率比Eb/N0（单位为分贝）、调制方式M（这里为QPSK）和每个符号所代表的比特数k。

s0 = [1 0 0 0]; s1 = [0 1 0 0]; s2 = [0 0 1 0]; s3 = [0 0 0 1]; alpha = [1 2 3 4]; 

定义4个QPSK调制点，每个点代表两个比特，因此一个符号可以代表4个比特。alpha定义了4个调制点所对应的整数值，分别是1、2、3、4。

for ii = 1:length(Eb_N0)     

循环，从Eb/N0的最小值开始，逐渐增加。

transmit = randsrc(1,N,alpha);     

产生长度为N的随机整数向量，取值为alpha中的四个整数。

receive = zeros(1,N);      

初始化接收向量。

P_avg(ii)=sqrt(N0*Rb*Eb_N0(ii)/(2*R^2));    

计算平均功率。

i_peak(ii)=2*R*P_avg(ii);    

计算峰值电流。

Ep(ii)=i_peak(ii)^2*Tb;    

计算每个符号的能量。

sgma(ii)=sqrt(N0*Ep(ii)/2);    

计算噪声标准差。

th=0.5*Ep(ii);    

计算判决门限。

for jj = 1:length(transmit)         

循环，处理每个发送比特。

y = zeros(1,4);         

初始化接收信号向量。

if transmit(jj) == 1             
    y =nt*nr.*s0.*exp(-c*D)+sgma(ii)*randn(size(s2));         
elseif transmit(jj) == 2             
    y = nt*nr.*s1.*exp(-c*D)+sgma(ii)*randn(size(s2));         
elseif transmit(jj) == 3             
    y = nt*nr.*s2.*exp(-c*D)+sgma(ii)*randn(size(s2));         
elseif transmit(jj) == 4             
    y = nt*nr.*s3.*exp(-c*D)+sgma(ii)*randn(size(s2));         
end          

模拟信号在传输过程中的衰减和噪声影响。

y(find(y>th))=1;         

判决，如果接收信号大于判决门限，则判定为1。

cmetrics = [dot(y,s0) dot(y,s1) dot(y,s2) dot(y,s3)];         

计算接收信号与四个调制点之间的相关性。

[C, receiveindex] = max(cmetrics);         

找到相关性最大的调制点。

receive(jj) = receiveindex;     

记录接收到的比特值。

end      

处理完一个符号，继续处理下一个符号。

errorCount(ii) = nnz([receive - transmit]); 

计算误比特率。

end  

处理完所有的Eb/N0值。

totalError = errorCount/N

计算误比特率。

clc clear all close all path=dir('*000'); t0=1; name_train={}; name_test={}; class_train={}; class_test={};

这段代码的作用是读取当前文件夹中以“000”结尾的文件夹中的数据，并将数据分为训练集和测试集，同时记录训练集和测试集的名称和类别。具体实现方式如下：

- `clc`、`clear all` 和 `close all` 是 Matlab 中常用的清除命令，用于清除命令行窗口、工作空间和图形窗口中的内容。
- `path=dir('*000')` 用于获取当前文件夹中以“000”结尾的文件夹的信息，并将这些信息存储在 path 变量中。dir 函数返回一个结构体数组，每个元素表示当前文件夹中的一个文件或子文件夹，包含文件或文件夹的名称、日期、大小等信息。
- `t0=1` 定义一个变量 t0，用于记录已经读取的数据数量。
- `name_train={}` 和 `name_test={}` 定义两个空的单元格数组，用于存储训练集和测试集的名称。
- `class_train={}` 和 `class_test={}` 定义两个空的单元格数组，用于存储训练集和测试集的类别。

接下来的代码是对每个以“000”结尾的文件夹进行遍历，并将其中的数据分为训练集和测试集。具体实现方式如下：

for i=1:length(path)
    name=path(i).name;
    fprintf('Processing %s\n',name);
    file=dir(sprintf('./%s/*.mat',name));
    for j=1:length(file)
        fprintf('Processing file %d/%d\n',j,length(file));
        load(sprintf('./%s/%s',name,file(j).name));
        if mod(j,5)==0
            name_test{end+1}=file(j).name;
            class_test{end+1}=name;
        else
            name_train{end+1}=file(j).name;
            class_train{end+1}=name;
        end
        t0=t0+1;
    end
end

其中：

- `for i=1:length(path)` 对当前文件夹中以“000”结尾的文件夹进行遍历。
- `name=path(i).name` 获取当前遍历到的文件夹的名称。
- `file=dir(sprintf('./%s/*.mat',name))` 获取当前文件夹中所有以“.mat”为扩展名的文件，并将这些文件的信息存储在 file 变量中。
- `for j=1:length(file)` 对当前文件夹中的所有文件进行遍历。
- `load(sprintf('./%s/%s',name,file(j).name))` 加载当前文件的数据。
- `if mod(j,5)==0` 判断当前文件是训练集还是测试集。每隔 5 个文件取一个作为测试集，其余作为训练集。
- `name_test{end+1}=file(j).name` 将当前文件的名称添加到测试集名称列表中。
- `class_test{end+1}=name` 将当前文件夹的名称添加到测试集类别列表中。
- `name_train{end+1}=file(j).name` 将当前文件的名称添加到训练集名称列表中。
- `class_train{end+1}=name` 将当前文件夹的名称添加到训练集类别列表中。
- `t0=t0+1` 更新已读取的数据数量。

最终，该段代码将得到四个单元格数组：name_train、name_test、class_train 和 class_test，分别存储训练集和测试集的名称和类别。