judge_signal2赋值操作

赋值操作是编程中最基本的操作之一。在Matlab中，使用等号 `=` 进行赋值操作。在您提供的代码中，`judge_signal2` 被赋值为 `-1`。

具体来说，代码行 `judge_signal2(real(MRC_signal)<=0)=-1;` 中的 `real(MRC_signal)<=0` 是一个逻辑数组，其元素为 `real(MRC_signal)` 数组中每个元素是否小于等于零。然后，将逻辑数组中元素值为 `1` 的位置（即实部小于等于零的元素）在 `judge_signal2` 中赋值为 `-1`。最终的结果是 `judge_signal2` 数组中的一些元素值被更改为 `-1`，而其余元素值保持不变。

相关问题

judge_signal2需要提前赋值

在Matlab中，需要先定义变量并为其分配空间，才能向其中存储数据。如果没有提前为 `judge_signal2` 分配空间，那么在第一次对其赋值时，Matlab会自动为其分配空间。

因此，在您提供的代码中，如果 `judge_signal2` 在此之前没有被定义或赋值，那么这行代码将会自动为其分配空间并将一些元素赋值为 `-1`。

需要注意的是，如果在此之前对 `judge_signal2` 进行了定义或赋值，那么这行代码将会覆盖先前的值。因此，在使用 `judge_signal2` 之前，需要考虑其在程序中的其他位置是否有其他用途，并根据实际需求进行定义和赋值。

signalnumber=10000;%信号长度 uncertainsignal=rand(1,signalnumber); signal=sign(uncertainsignal-0.5);%映射星座图 h1=comm.RayleighChannel(ts,fd,tau1,pdf1);%瑞利信道 h1 h1.StorePathGains=1;%瑞利信道各多径加权系数标志 filter(h1,signal);%瑞利信道作用于信号 h1PathGains=sqrt(1/M).*sum(h1.PathGains,2);%每一个信号点的平均加权系数 h1PathGains=h1PathGains';%转置 signal1=h1PathGains.*signal; h2=comm.RayleighChannel(ts,fd,tau2,pdf2);%瑞利信道 h2 h2.StorePathGains=1; filter(h2,signal); h2PathGains=sqrt(1/N).*sum(h2.PathGains,2); h2PathGains=h2PathGains'; signal2=h2PathGains.*signal; mu=0;%噪声均值 for k = 1:length(Eb_N0_dB) SNR=10^(0.1*Eb_N0_dB(k)); N0=Eb/SNR; sigma=sqrt(N0/2);%求标准差 noise=mu+sigma*randn(1,signalnumber);%高斯白噪声 signal1_noise=signal1+noise; signal2_noise=signal2+noise; %最大比值合并 n = 0; % 假设 n 是一个已知的值 error_probability2 = zeros(1, n); n = 0; % 假设 n 是一个已知的值 error_probability3 = zeros(1, n); n = 0; % 假设 n 是一个已知的值 error_probability1 = zeros(1, n); n = 0; % 假设 n 是一个已知的值 judge_signal2 = zeros(1, n); n = 0; % 假设 n 是一个已知的值 judge_signal1 = zeros(1, n); n = 0; % 假设 n 是一个已知的值 judge_signal3 = zeros(1, n); MRC_signal=signal1_noise.*conj(h1PathGains)+signal2_noise.*conj(h2PathGains); judge_signal2(real(MRC_signal)<=0)=-1; judge_signal2(real(MRC_signal)>0)=+1; errorbit_number2=length(find(judge_signal2-signal)); error_probability2(k)=errorbit_number2/length(signal); %选择式合并 SC if sum(abs(signal1_noise)) > sum(abs(signal2_noise)) choose_signal=real(signal1_noise./h1PathGains); else choose_signal=real(signal2_noise./h2PathGains); end judge_signal1(choose_signal<=0)=-1; judge_signal1(choose_signal>0)=+1; errorbit_number1=length(find(judge_signal1-signal)); error_probability1(k)=errorbit_number1/length(signal); %等增益合并 EGC_signal=signal1_noise.*conj(h1PathGains)./abs(h1PathGains)+signal2_noise.*con; j(h2PathGains)./abs(h2PathGains); judge_signal3(real(EGC_signal)<=0)=-1; judge_signal3(real(EGC_signal)>0)=+1; errorbit_number3=length(find(judge_signal3-signal)); error_probability3(k)=errorbit_number3/length(signal); end hold on semilogy(Eb_N0_dB,error_probability,'*');%经过 AWGN 信道的误码率曲线 semilogy(Eb_N0_dB,error_probability1,'o');%选择式合并的误码率曲线 semilogy(Eb_N0_dB,error_probability2,'s');%最大比值合并的误码率曲线 semilogy(Eb_N0_dB,error_probability3,'+');%等增益合并的误码率曲线 xlabel('信噪比(dB)'); ylabel('误码率'); title('BPSK 瀑布图'); legend('AWGN','SC','MRC','EGC'); hold off

这段代码实现了一个 BPSK 调制的系统，并考虑了两条瑞利信道的影响，最终比较了不同合并方式下的误码率表现。

其中，有几个地方需要注意一下：

1. 在代码中出现了一个 `con; j` 的错误，应该是一个打错字，应该改为 `conj(h2PathGains)`。

2. 在选择式合并 SC 的部分，代码中的 `abs(h1PathGains)` 和 `abs(h2PathGains)` 应该改为 `abs(h1PathGains)` 和 `abs(h2PathGains)`，否则会报错。

3. 在选择式合并 SC 部分，判断选择哪条信道的代码实现可能存在一些问题。如果两条信道的幅度相差不大，可能会选择错误。可以考虑在这里加上一个判断条件，比如当两条信道幅度之差大于某个阈值时再进行选择。

希望这些提示对你有所帮助。如果你还有其他问题或需要进一步的解释，请随时告诉我。