function s = ami_decode(a)n = length(a);s = zeros(1,n);sg = 1;for i = 1:n if a(i) == 0 s(i) = 0; elseif a(i) == 1 if mod(sg,2) == 0 s(i) = 0; else s(i) = 1; sg = sg + 1; end elseif a(i) == -1 if mod(sg,2) == 0 s(i) = 0; else s(i) = -1; sg = sg + 1; end end s(i) = s(i-1);endend MATLAB运行显示下标索引必须为正整数类型或逻辑类型。 出错 s(i)=s(i-1); 如何修改代码

时间: 2024-01-06 11:05:54 浏览: 26
可以将循环的第一次迭代单独处理,避免在第一次迭代时访问s的负数索引。可以在循环之前将s的第一个元素初始化为0,或者在第一次迭代时将s(i-1)替换为0。以下是修改后的代码: ``` function s = ami_decode(a) n = length(a); s = zeros(1,n); sg = 1; for i = 1:n if a(i) == 0 s(i) = 0; elseif a(i) == 1 if mod(sg,2) == 0 s(i) = 0; else s(i) = 1; sg = sg + 1; end elseif a(i) == -1 if mod(sg,2) == 0 s(i) = 0; else s(i) = -1; sg = sg + 1; end end if i > 1 s(i) = s(i-1); end end end ```
相关问题

输入以下是AMI码的解码代码和波形绘制代码: 解码代码: function s = ami_decode(a) n = length(a); s = zeros(1,n); sg = 1; for i = 1:n if a(i) == 0 s(i) = 0; elseif a(i) == 1 if mod(sg,2) == 0 s(i) = 0; else s(i) = 1; sg = sg + 1; end elseif a(i) == -1 if mod(sg,2) == 0 s(i) = 0; else s(i) = -1; sg = sg + 1; end end end end 波形绘制代码: n = 20; y = zeros(1,n); x1 = [ones(1,n/2) zeros(1,n/2)]; x0 = zeros(1,n); x2 = [-ones(1,n/2) zeros(1,n/2)]; z = zeros(size(1,nsn)); for i = 1:sn switch a(i) case 1 y = x1; case -1 y = x2; case 0 y = x0; end z(1,[(i-1)n+1:in]) = y; end ii = (1:nsn)/n; plot(ii,z); grid on;时,MATLAB中只显示AMI编码的波形 AMI解码波形为空,应如何修改

根据提供的代码,AMI解码波形为空可能是因为解码代码中的s向量没有被正确赋值。可以尝试在解码代码中加入以下语句,以确保解码后的s向量被正确赋值: ``` s(i) = s(i-1); ``` 修改后的解码代码如下: ``` function s = ami_decode(a) n = length(a); s = zeros(1,n); sg = 1; for i = 1:n if a(i) == 0 s(i) = 0; elseif a(i) == 1 if mod(sg,2) == 0 s(i) = 0; else s(i) = 1; sg = sg + 1; end elseif a(i) == -1 if mod(sg,2) == 0 s(i) = 0; else s(i) = -1; sg = sg + 1; end end s(i) = s(i-1); end end ``` 加入这个语句后,解码后的s向量就能正确赋值,AMI解码波形也能正确显示。

function a = ami_code(s) %s=[1101000000010010000001] sn=length(s); sg=1; a=s; for i=1:sn if a(i)==1 if mod(sg,2)==0 a(i)=-1; end sg=sg+1; end end n=20; y=zeros(1,n); x1=[ones(1,n/2) zeros(1,n/2)]; x0=zeros(1,n); x2=[-ones(1,n/2) zeros(1,n/2)]; z=zeros(size(1,n*sn)); for i=1:sn switch a(i) case 1 y=x1; case -1 y=x2; case 0 y=x0; end z(1,[(i-1)*n+1:i*n])=y; end ii=(1:n*sn)/n; plot(ii,z);grid on;ylabel('AMI编码'); 写出上述AMI码对应的解码代码及调用代码

解码代码如下: function s = ami_decode(a) sn = length(a); s = zeros(1, sn); sg = 1; for i = 1:sn if a(i) ~= 0 if mod(sg, 2) == 0 s(i) = 0; else s(i) = a(i); end sg = sg + 1; end end 调用代码如下: s = [1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1]; a = ami_code(s); s_decode = ami_decode(a);

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% 遗传算法参数设置 population_size = 50;%种群大小 chromosome_length = 649;%染色体长度 sparse_degree = 30;%稀疏度 crossover_rate = 0.6; %交叉度 mutation_rate = 0.2; %变异度 max_generations = 80;%最大迭代次数 % 初始化种群 population = initialize_population(population_size, chromosome_length, sparse_degree); %解码,获取资产位置 selected_assets_matrixs=zeros(population_size,sparse_degree); for i = 1:population_size chromosome = population(i,:); selected_assets_matrixs(i,:)= decode_chromosome(chromosome);% 资产索引(selected_assets) end %初始化资产比例 asset_ratios=zeros(population_size,sparse_degree); for k=1:population_size asset_ratios(k,:)= rand(sparse_degree, 1); asset_ratios(k,:) = asset_ratios(k,:) / sum(asset_ratios(k,:)); end %计算初始种群的目标函数值 objectives =[]; objectives = cost_func(population_size,asset_ratios,selected_assets_matrixs,insample_CSI300,insample_ESG100); %初始种群的非支配排序及拥挤度计算 [F,ndx] = fast_nondominated_sort(objectives); crowding_distance = calculate_crowding_distance(objectives, F,ndx); %开始迭代 gen = 1; for gen = 1:max_generations %选择父代个体 parent_indices = select_parents(crowding_distance); %执行交叉操作 children = crossover(population, parent_indices, crossover_rate); %执行变异操作 children = mutation(children, mutation_rate); %对新的个体进行解码,得到资产比例和资产位置 selected_assets_matrixs=zeros(population_size,sparse_degree); asset_ratios=zeros(population_size,sparse_degree); for i = 1:population_size chromosome = children(i,:); selected_assets_matrixs(i,:)= decode_chromosome(chromosome);% 资产索引(selected_assets) asset_ratios(i,:)= rand(sparse_degree, 1); asset_ratios(i,:) = asset_ratios(i,:) / sum(asset_ratios(i,:)); end %计算新个体的目标函数值 new_objectives = cost_func(population_size,asset_ratios,selected_assets_matrixs,insample_CSI300,insample_ESG100); %将新个体加入到种群中,并删除种群中适应度值较差的个体 population = insert_children(population, parent_indices, children, new_objectives, objectives); [F,ndx] = fast_nondominated_sort(new_objectives); crowding_distance = calculate_crowding_distance(new_objectives, F,ndx); objectives = new_objectives; end这段代码有什么错误

function [decoded_bits] = viterbi_decode(received_bits, trellis) % received_bits: 接收到的码字 % trellis: 分组卷积码的状态转移矩阵 num_states = size(trellis.nextStates, 1); % 状态数 num_inputs = size(trellis.outputs, 2); % 输入数 % 初始化变量 survivor_paths = zeros(num_states, length(received_bits)); survivor_metrics = Inf(num_states, 1); survivor_metrics(1) = 0; % 逐个处理接收到的码元 for i = 1:length(received_bits) input = received_bits(i) + 1; % 码元作为输入,加1为了将0/1转换为1/2 for j = 1:num_states prev_states = trellis.nextStates(j, :); % 所有前一状态 prev_metrics = survivor_metrics(prev_states); % 所有前一状态的路径度量 branch_metrics = trellis.outputs(j, input); % 转移分支度量 path_metrics = prev_metrics + branch_metrics; % 路径度量 [min_metric, min_state] = min(path_metrics); % 最小度量和对应的前一状态 survivor_paths(j, 1:i-1) = survivor_paths(prev_states(min_state), 1:i-1); % 拷贝最优路径 survivor_paths(j, i) = j-1; % 记录当前状态 survivor_metrics(j) = min_metric; % 更新路径度量 end end % 回溯找到最优路径 final_metric = survivor_metrics(1); final_state = 1; for i = 2:num_states if survivor_metrics(i) < final_metric final_metric = survivor_metrics(i); final_state = i; end end decoded_bits = zeros(1, length(received_bits)/2); for i = length(received_bits)/2:-1:1 decoded_bits(i) = trellis.outputs(final_state, received_bits(2*i-1:2*i)+1) == 2; final_state = survivor_paths(final_state, i); end中报错

clear all; close all; clc; tic bits_options = [0,1,2]; noise_option = 1; b = 4; NT = 2; SNRdBs =[0:2:20]; sq05=sqrt(0.5); nobe_target = 500; BER_target = 1e-3; raw_bit_len = 2592-6; interleaving_num = 72; deinterleaving_num = 72; N_frame = 1e8; for i_bits=1:length(bits_options) bits_option=bits_options(i_bits); BER=zeros(size(SNRdBs)); for i_SNR=1:length(SNRdBs) sig_power=NT; SNRdB=SNRdBs(i_SNR); sigma2=sig_power10^(-SNRdB/10)noise_option; sigma1=sqrt(sigma2/2); nobe = 0; Viterbi_init for i_frame=1:1:N_frame switch (bits_option) case {0}, bits=zeros(1,raw_bit_len); case {1}, bits=ones(1,raw_bit_len); case {2}, bits=randi(1,raw_bit_len,[0,1]); end encoding_bits = convolution_encoder(bits); interleaved=[]; for i=1:interleaving_num interleaved=[interleaved encoding_bits([i:interleaving_num:end])]; end temp_bit =[]; for tx_time=1:648 tx_bits=interleaved(1:8); interleaved(1:8)=[]; QAM16_symbol = QAM16_mod(tx_bits, 2); x(1,1) = QAM16_symbol(1); x(2,1) = QAM16_symbol(2); if rem(tx_time-1,81)==0 H = sq05(randn(2,2)+jrandn(2,2)); end y = Hx; if noise_option==1 noise = sqrt(sigma2/2)(randn(2,1)+j*randn(2,1)); y = y + noise; end W = inv(H'H+sigma2diag(ones(1,2)))H'; X_tilde = Wy; X_hat = QAM16_slicer(X_tilde, 2); temp_bit = [temp_bit QAM16_demapper(X_hat, 2)]; end deinterleaved=[]; for i=1:deinterleaving_num deinterleaved=[deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_num:end])]; end received_bit=Viterbi_decode(deinterleaved); for EC_dummy=1:1:raw_bit_len, if bits(EC_dummy)~=received_bit(EC_dummy), nobe=nobe+1; end if nobe>=nobe_target, break; end end if (nobe>=nobe_target) break; end end = BER(i_SNR) = nobe/((i_frame-1)*raw_bit_len+EC_dummy); fprintf('bits_option:%d,SNR:%d dB,BER:%1.4f\n',bits_option,SNRdB,BER(i_SNR)); end figure; semilogy(SNRdBs,BER); xlabel('SNR(dB)'); ylabel('BER'); title(['Bits_option:',num2str(bits_option)]); grid on; end将这段代码改为有噪声的情况

clear all; close all; clc;ticits_option = 2;noise_option = 1;raw_bit_len = 2592-6;interleaving_num = 72;deinterleaving_num = 72;N_frame = 1e4;SNRdBs = [0:2:20];sq05 = sqrt(0.5);bits_options = [0, 1, 2]; % 三种bits-option情况obe_target = 500;BER_target = 1e-3;for i_bits = 1:length(bits_options) bits_option = bits_options(i_bits); BER = zeros(size(SNRdBs)); for i_SNR = 1:length(SNRdBs) sig_power = 1; SNRdB = SNRdBs(i_SNR); sigma2 = sig_power * 10^(-SNRdB/10); sigma = sqrt(sigma2/2); nobe = 0; for i_frame = 1:N_frame switch bits_option case 0 bits = zeros(1, raw_bit_len); case 1 bits = ones(1, raw_bit_len); case 2 bits = randi([0,1], 1, raw_bit_len); end encoding_bits = convolution_encoder(bits); interleaved = []; for i = 1:interleaving_num interleaved = [interleaved encoding_bits([i:interleaving_num:end])]; end temp_bit = []; for tx_time = 1:648 tx_bits = interleaved(1:8); interleaved(1:8) = []; QAM16_symbol = QAM16_mod(tx_bits, 2); x(1,1) = QAM16_symbol(1); x(2,1) = QAM16_symbol(2); if rem(tx_time - 1, 81) == 0 H = sq05 * (randn(2,2) + j * randn(2,2)); end y = H * x; if noise_option == 1 noise = sigma * (randn(2,1) + j * randn(2,1)); y = y + noise; end W = inv(H' * H + sigma2 * diag(ones(1,2))) * H'; K_tilde = W * y; x_hat = QAM16_slicer(K_tilde, 2); temp_bit = [temp_bit QAM16_demapper(x_hat, 2)]; end deinterleaved = []; for i = 1:deinterleaving_num deinterleaved = [deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_num:end])]; end received_bit = Viterbi_decode(deinterleaved); for EC_dummy = 1:1:raw_bit_len if nobe >= obe_target break; end if received_bit(EC_dummy) ~= bits(EC_dummy) nobe = nobe + 1; end end if nobe >= obe_target break; end end BER(i_SNR) = nobe / (i_frame * raw_bit_len); fprintf('bits-option: %d, SNR: %d dB, BER: %1.4f\n', bits_option, SNRdB, BER(i_SNR)); end figure; semilogy(SNRdBs, BER); xlabel('SNR (dB)'); ylabel('BER'); title(['Bits-Option: ', num2str(bits_option)]); grid on;end注释这段matlab代码

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