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 18:44:16 浏览: 304
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

%% 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。

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 ;

这段代码主要是一个机器学习中的分类问题的例子,它的主要任务是对一个数据集进行训练和测试,以建立一个分类模型,并对模型的性能进行评价。下面是代码的具体解释: 1. `% % 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`:这部分代码用于清空 MATLAB 的环境变量、关闭图窗、清空变量以及清空命令行,以确保开始时的环境是干净的。 2. `%% 读取数据 res = xlsread('数据集.xlsx');`:这部分代码用于读取一个名为“数据集.xlsx”的 Excel 文件中的数据,并将其存储在一个名为“res”的矩阵中。 3. `%% 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);`:这部分代码将读取的数据集划分为训练集和测试集,其中训练集包含前270行数据,测试集包含剩下的数据。训练集中的前12列是输入特征,第13列是输出标签。这部分代码还计算了训练集和测试集的大小,用于后面的模型训练和测试。 4. `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)`:这部分代码计算了输入特征的维度和输出标签的类别数,以便后面使用。 5. `% % 数据转置 P_train = P_train'; P_test = P_test'; % T_train = T_train'; T_test = T_test';`:这部分代码将训练集和测试集中的输入特征和输出标签进行了转置,以适应后面模型训练和测试的需要。 6. `% % 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 ;`:这部分代码对训练集和测试集中的输入特征进行了归一化处理,以使得不同特征之间的数值范围变得相似。这里使用了 mapminmax 函数进行归一化处理。 7. `% % 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`:这部分代码是对采用 WOA(鲸鱼优化算法)进行超参数优化的过程。其中,pop 表示种群数量,Max_iter 表示最大迭代次数,dim 表示超参数的维度,lb 和 ub 分别表示超参数的上下界,fobj 表示优化的目标函数,Best_score 和 Best_pos 分别表示优化的最佳得分和最佳位置,curve 表示迭代过程中的得分曲线。 8. `% % 提取最优参数 n_trees = round(Best_pos(1)); n_layer = round(Best_pos(2));`:这部分代码将优化得到的超参数提取出来,用于后面的模型训练。 9. `% % 创建模型 model = classRF_train(p_train, t_train, n_trees, n_layer); importance = model.importance; % 特征的重要性`:这部分代码根据训练集和优化得到的超参数,创建了随机森林(Random Forest)分类模型,并计算了特征的重要性。 10. `% % 仿真测试 [T_sim1, Vote1] = classRF_predict(p_train, model); [T_sim2, Vote2] = classRF_predict(p_test , model);`:这部分代码对训练集和测试集进行了模型仿真测试,其中 T_sim1 和 T_sim2 分别表示训练集和测试集的预测结果,Vote1 和 Vote2 分别表示训练集和测试集中每个样本在随机森林中的得票数。 11. `% % 性能评价 error1 = sum((T_sim1' == T_train)) / M * 100 ; error2 = sum((T_sim2' == T_test)) / N * 100 ;`:这部分代码用于计算模型的性能评价指标,其中 error1 和 error2 分别表示训练集和测试集的分类准确率,即预测正确的样本数占总样本数的百分比。
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clear all; close all; clc;tic 5%8866% Settings $8868% its_option =2; 966 0:??????,1:??????,2:?????? hoise_option=1; 8% 0:??????,1:?????? =4;NT=2; SNRdBs=[0:2:20];sq05=sqrt(0.5); obe_target =500; BER_target =1e-3; taw_bit_len= 2592-6; nterleaving_num = 72; deinterleaving_num = 72; _frame = 1e8; or i_SNR=1:length(SNRdBs) sig_power=NI;SNRdB=SNRdBs(i_SNR); sigma2=sig_power*10°(-SNRdB/10)*noise_option;sigmal=sqrt(sigma2/2); nobe = 0; Viterbi_init for i_frame=1:1:N_frame I %%88688868896%% ??????866988689686836% switch (bits_option) case (0】, bits=zeros(1,raw_bit_len); case (11, bits=ones(1,raw_bit_len); casef2), bits=randint(1,raw_bit_len); case (2), bits=randi(1,1,raw_bit_len)-1; end 686%6% ?????88%6% encoding_bits= convolution_encoder(bits); 6%%8%% ????? 8686% interleaved=[]; for i=l:interleaving_mum interleaved=[interleavedencoding_bits([i:interleaving_mum:end])];for tx_time-l:648 tx_bits=interleaved(1:8); interleaved(1:8)=[J; ??7 QAM16_symbol=QAM16_mod(tx_bits, 2); ?????69686666366685669 x(1,1) =QAM16_symbol(1);x(2,h)=QAM16_symbol(2); 90969696%????????????? 636585863666666 if rem(tx_time-1,81)==0 H = sq05*(randn(2,2)+j*randn(2,2)); end y =H*x; 66986896%88868% ????? 6688688%%88%% noise = sqrt(sigma2/2)*(randn(2,1)+j*randn(2,1)); if noise_option==1, y = y + noise;end %8%8%88%%8%8% ??????668888688888%% W=inv(H'*H+sigma2*diag (ones(1,2)))*H'; K_tilde =W*y; %%%%88%%8%8% ??????668888%58888%% x_hat = QAM16_slicer(X_tilde, 2); temp_bit=[temp_bit QAM16_denapper(X_hat, 2)]; end %%%8%%%%?????88%8886% deinterleaved=[]; for i=1:deinterleaving_rum deinterleaved=[deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_mum:end])];end %%%86%%%?22220%%%866% received_bit=Viterbi_decode(deinterleaved) 600%%22222 5%0%% for EC_dummy=1:1:raw_bit_len, A bit(BC dumnv) nahesnobe+1:endif nobe>=nobe_target, break; end end if (nobe>=nobe_target) break; end end %8%888888%%%%save BER data & Display 8%88%8888%88%BER(i_SNR)=nobe/((i_frame-1)*raw_bit_len+EC_dummy);fprintf(’t%dt\t%1.4f\n', SNRdB,BER(i_SNR)); if BER(i_SMR)<BER_target, break; end end详细注释这段matlab代码

% 4PAM调制信号在高斯信道下的性能仿真 clear all; close all; clc %% 参数设置 N = 1e6; % 参考帧数 Eb = 1; % 参考能量 M = 4; % 调制阶数 %% 产生调制信号 b = randi([0 M-1], 1, N); % 随机产生0~M-1的整数 s = 2b-(M-1); % 4PAM调制信号 %% 产生高斯白噪声信号 SNR = 0:1:14; % 信噪比范围 Es = Eblog2(M); % 符号能量 for i = 1:length(SNR) N0 = Es/(10^(SNR(i)/10)); % 噪声功率 n = sqrt(N0/2)(randn(1, N)+1jrandn(1, N)); % 高斯白噪声 r = s + n; % 接收信号 r = r.'; % 转置,方便下一步计算 %% 多进制调制信号软输出检测 tau = 1.628; % 判决门限 for j = 1:N if real(r(j)) < -tau b_hat(j) = 0; elseif real(r(j)) < 0 b_hat(j) = 1; elseif real(r(j)) < tau b_hat(j) = 2; else b_hat(j) = 3; end end s_hat = 2b_hat-(M-1); % 解调结果 %% 计算误符号率和误比特率 err_symbols(i) = sum(s~=s_hat)/N; % 误符号率 err_bits(i) = err_symbols(i)log2(M); % 误比特率 end %% 绘制性能曲线 Pb_theory = qfunc(sqrt(3log2(M)/(M^2-1)10.^(SNR/10))); % 理论误比特率 Pb_simb = err_bits; % 仿真误比特率 Pb_sims = err_symbols; % 仿真误符号率 figure semilogy(SNR, Pb_theory, 'r-o', 'LineWidth', 2); hold on semilogy(SNR, Pb_symbols, 'm-o', 'LineWidth', 2); hold on semilogy(SNR, Pb_simb, 'b-', 'LineWidth', 2); hold on semilogy(SNR, Pb_sims, 'g-', 'LineWidth', 2); hold off grid on xlabel('SNR (dB)'); ylabel('Pb'); legend('理论误比特率曲线','理论误符号率曲线','仿真误比特率曲线','仿真误符号率曲线'); title('4PAM调制在高斯信道下的性能曲线'); 添加一个绘制理论误符号率的曲线

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