sigma1=sqrt(1/(4*10.^(EbNo(i)/10))); n1=sigma1(randn(1,datasize)+1i*randn(1,datasize));

这段代码用于生成复数高斯噪声信号，其中sigma1是一个标量参数，由信噪比（EbNo）计算得到，randn(1,datasize)和1i*randn(1,datasize)分别生成符合标准正态分布的实数和虚数随机数序列，并且这两个随机数序列的长度均为datasize。

具体地，sigma1=sqrt(1/(4*10.^(EbNo(i)/10)))是根据信噪比计算得到的标准差，其中EbNo(i)表示第i个信噪比值，10.^(EbNo(i)/10)表示将信噪比值转换为线性比例，然后除以4和开方得到标准差。将randn(1,datasize)和1i*randn(1,datasize)相加，得到一个大小为1×datasize的复数随机数序列，然后将其每个元素乘以标量参数sigma1，即可得到符合高斯分布、标准差为sigma1的复数噪声信号。

这种方法常用于模拟通信系统中的噪声，例如在对数字调制信号进行仿真时需要添加高斯白噪声。需要注意的是，生成的实数和虚数部分应该是独立的、符合标准正态分布的随机数，否则可能会引入额外的噪声或失真。

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sigma1 = sqrt(1/(4*10.^(EbN0(index)/10))); %SISO信道高斯白噪声标准差 n = sigma1*(randn(2,datasize/2)+j*randn(2,datasize/2));

这段代码是用于生成SISO信道的高斯白噪声。其中，EbN0(index)是信噪比，datasize是数据的长度。首先，通过10.^(EbN0(index)/10)将信噪比从dB转化为线性，然后除以4乘以这个值的平方根，得到噪声的标准差。接着，使用randn函数生成两个大小为2×datasize/2的高斯随机矩阵，并将其转化为复数形式（j表示虚数单位）。最后，将噪声标准差乘以随机矩阵得到噪声信号n。

%% AWGN信道 Eb = Energy_txsig/(Nused*log2(M)*Nofdm); SNR = 10.^(SNRdB(ii)/10); %%信噪比换算 sigma = sqrt(Eb/2/SNR); noise_var = Eb/SNR; %噪声方差(功率) noise = randn(Ns*Nofdm,1)+1i*randn(Ns*Nofdm,1); rsig_cp = Y_mul + 1*sigma*noise; 是什么意思

这段代码实现了一个加性高斯白噪声（AWGN）信道，其中Eb表示每个比特的能量，SNRdB表示信噪比（以分贝为单位）。程序中将SNRdB转化为线性域的信噪比SNR，然后根据式子sigma = sqrt(Eb/2/SNR)计算出噪声的标准差sigma。程序中的noise_var表示噪声的方差，即噪声的功率。接下来，程序中生成了一个大小为Ns*Nofdm的复数高斯白噪声信号noise，并将其加到接收信号Y_mul上，得到含有噪声的接收信号rsig_cp。其中，sigma*noise表示将标准差为sigma的高斯白噪声加到接收信号上。最后，程序中的1*sigma*noise表示将接收信号的能量放大1倍，以便在接收端进行信号解调时能够还原原始信号。