clc, close, clear, % 帧结构参数 subframe_length = 10; % 子帧长度 subframe_sync = 'EB90'; % 子帧同步码 subframe_data = randi([0 1], subframe_length, 1); % 随机生成子帧数据 frames_per_superframe = 4; % 每副帧包含的帧数 frame_length = subframe_length * frames_per_superframe; % 副帧长度 subframe_sync_bits = hexToBinaryVector(subframe_sync); % 将同步码转换为二进制向量 % 构造副帧数据 frame_data = zeros(frame_length, 1); for i = 1:frames_per_superframe start_index = (i-1)*subframe_length + 1; end_index = i*subframe_length; frame_data(start_index:end_index) = subframe_data; sync_index = start_index + find(subframe_sync_bits) - 1; frame_data(sync_index) = xor(frame_data(sync_index), 1); % 同步码取反 end % 生成子帧同步码 subframe_sync_bits = [subframe_sync_bits; zeros(subframe_length-length(subframe_sync_bits), 1)]; subframe_sync_bits = repmat(subframe_sync_bits, frames_per_superframe, 1); subframe_sync_bits = [subframe_sync_bits; zeros(frame_length-length(subframe_sync_bits), 1)]; subframe_sync_bits = circshift(subframe_sync_bits, [0 subframe_length]); subframe_sync = binaryVectorToHex(subframe_sync_bits); % 将同步码转换为十六进制字符串 % 输出结果 disp(['子帧长度为 ', num2str(subframe_length), ', 子帧同步码为 ', subframe_sync]); disp(['副帧长度为 ', num2str(frame_length), ', 同步码为']); disp('帧数据:'); disp(data);

时间: 2024-03-11 14:44:16 浏览: 300
在您提供的代码中,有几个错误: 1. 第10行应该是 `frame_data = zeros(frame_length, 1);` 而不是 `date1=zeros(frame_length,1);` 2. 在第29行,应该把 `data` 改为 `frame_data`。 请将这些错误更正,代码应该可以正常运行。另外,您可能需要在输出结果之前添加 `disp(frame_data);` 以便查看 `frame_data` 的值。
相关问题

% clc % clear all % a=20e-9; % eps0=8.854e-12; % eps_h=70eps0; % sigma_h=0.1; % eps_i=12eps0; % sigma_i=500;

这段代码是MATLAB代码,主要实现的是对一些变量进行赋值操作。其中: % clc:清空命令窗口 % clear all:清除所有变量 % a=20e-9:将20乘以10的负9次方赋值给变量a % eps0=8.854e-12:将8.854乘以10的负12次方赋值给变量eps0 % eps_h=70*eps0:将70乘以eps0的值赋值给变量eps_h % sigma_h=0.1:将0.1赋值给变量sigma_h % eps_i=12*eps0:将12乘以eps0的值赋值给变量eps_i % sigma_i=500:将500赋值给变量sigma_i 如果您需要进一步了解这些变量的含义和用途,可以提出相关问题。

%% OFDM系统代码 clc; clear all; close all; %% 参数设置 N = 64; % 子载波数 cp = 16; % 循环前缀长度 num_bits = 10000; % 数据位数 qam_order = 16; % 调制阶数 snr_db = 10; % 信噪比 %% 数据生成 data = randi([0 1],1,num_bits); % 生成随机二进制数据 %% 调制 mod_data = qammod(data,qam_order); % QAM调制 %% 串并转换 mod_data_matrix = reshape(mod_data,N,num_bits/N).'; % 将调制后的数据串并转换为矩阵形式 %% 循环前缀插入 cp_data_matrix = [mod_data_matrix(:,(end-cp+1):end) mod_data_matrix]; % 插入循环前缀 %% IFFT变换 tx_signal_matrix = ifft(cp_data_matrix,N,2); % 对每个时隙进行IFFT变换 %% 并串转换 tx_signal = reshape(tx_signal_matrix.',1,numel(tx_signal_matrix)); % 将IFFT变换后的信号并串转换为向量形式 %% 信道传输 rx_signal = awgn(tx_signal,snr_db); % 加入高斯噪声 %% 串并转换 rx_signal_matrix = reshape(rx_signal,N+cp,num_bits/N+1).'; % 将接收到的信号串并转换为矩阵形式 %% 循环前缀删除 rx_data_matrix = rx_signal_matrix(:,(cp+1):end); % 删除循环前缀 %% FFT变换 rx_mod_data_matrix = fft(rx_data_matrix,N,2); % 对每个时隙进行FFT变换 %% 并串转换 rx_mod_data = reshape(rx_mod_data_matrix.',1,numel(rx_mod_data_matrix)); % 将FFT变换后的信号并串转换为向量形式 %% 解调 rx_data = qamdemod(rx_mod_data,qam_order); % 解调 %% 误码率计算 num_errors = sum(data~=rx_data); % 统计误码数 ber = num_errors/num_bits; % 计算误码率 %% 结果展示 disp(['信噪比:',num2str(snr_db),'dB']); disp(['误码率:',num2str(ber)]);请补充完整以上代码

这段代码已经是完整的MATLAB代码了,可以直接运行。它实现了一个基本的OFDM系统,包括数据生成、调制、串并转换、循环前缀插入、IFFT变换、信道传输、循环前缀删除、FFT变换、解调和误码率计算等过程。您可以根据需要修改参数,例如子载波数、循环前缀长度、数据位数、调制方式和信噪比等。当然,在实际应用中,还需要考虑一些其他的因素,例如信道估计、同步和信道编码等。
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解释下段代码%% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行 %% 读取数据 res = xlsread('数据集.xlsx'); %% 划分训练集和测试集% P_train = res(1: 270, 1: 12)'; T_train = res(1: 270, 13)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(271: end, 1: 12)'; T_test = res(271: end, 13)'; N = size(P_test, 2); f_ = size(P_train, 1); % 特征维度 num_class = length(unique(res(:, end))); % 类别数(Excel最后一列放类别) %% 数据转置 % P_train = P_train'; P_test = P_test'; % T_train = T_train'; T_test = T_test'; %% 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input ); t_train = T_train; t_test = T_test ; %% 转置以适应模型 p_train = p_train'; p_test = p_test'; t_train = t_train'; t_test = t_test'; %% 参数初始化 pop=5; %种群数量 Max_iter=20; % 设定最大迭代次数 dim = 2;% 维度为2,即优化两个超参数 lb = [1,1];%下边界 ub = [10,f_];%上边界 fobj = @(x) fun(x, p_train, t_train); [Best_score,Best_pos,curve]=WOA(pop,Max_iter,lb,ub,dim,fobj); %开始优化 %% 提取最优参数 n_trees = round(Best_pos(1)); n_layer = round(Best_pos(2)); %% 创建模型 model = classRF_train(p_train, t_train, n_trees, n_layer); importance = model.importance; % 特征的重要性 %% 仿真测试 [T_sim1, Vote1] = classRF_predict(p_train, model); [T_sim2, Vote2] = classRF_predict(p_test , model); %% 性能评价 error1 = sum((T_sim1' == T_train)) / M * 100 ; error2 = sum((T_sim2' == T_test)) / N * 100 ;

clear all; clc; % 载入数据 data = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); input = data((1:120), 2:6)'; output = data((1:120), 7:9)'; % 划分训练集和测试集 input_train = input(:, 1:80); output_train = output(:, 1:80); input_test = input(:, 81:100); output_test = output(:, 81:100); % 归一化 [input_train_n, input_ps] = mapminmax(input_train, -1, 1); [output_train_n, output_ps] = mapminmax(output_train, -1, 1); % 建立模型 input_size = size(input_train_n, 1); hidden_size = 10; output_size = size(output_train_n, 1); net = newff(input_train_n, output_train_n, hidden_size, {'tansig','purelin'}, 'trainlm'); net.trainParam.epochs = 15000; net.trainParam.lr = 0.01; net.trainParam.goal = 0.0001; % 训练模型 [net, tr] = train(net, input_train_n, output_train_n); % 测试模型 input_test_n = mapminmax('apply', input_test, input_ps); output_test_n = mapminmax('apply', output_test, output_ps); output_pred_n = sim(net, input_test_n); %% 反归一化 output_test_pred = mapminmax('reverse', output_pred_n, output_ps); output_test_pred = round(output_test_pred); % 四舍五入取整 % 使用测试集评估网络性能 pos_pred = sim(net, input_test_n); % 预测位置 ori_pred = sim(net, input_test_n); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - output_test(:,1:20)% 位置误差 ori_error = ori_pred - output_test(:,1:20);% 姿态误差 mse_pos = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 使用附加测试集评估网络性能 % additional_test_data = [theta([6, 12, 18], :), actual_poses([6, 12, 18], :)]; additional_test_data = input(81:100,:); additional_test_data_n = mapminmax('apply', additional_test_data, input_ps); pos_pred = sim(net, additional_test_data_n); % 预测位置 ori_pred = sim(net, additional_test_data_n); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - output(1,:); % 位置误差 ori_error = ori_pred - output(1,:); % 姿态误差 mse_pos_additional = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori_additional = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 调整维度为 2 x 10 % 绘制预测结果和真实结果的对比图 figure; plot(output_test(1,:), 'bo-'); hold on; plot(output_test_pred(1,:)', 'r*-'); % 注意转置 legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果');additional_test_data = input(81:100,:); 位置 1 处的索引超出数组边界(不能超出 5)。帮我修改

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