cmi码型变换matlab程序

时间: 2023-08-02 08:11:38 浏览: 48
以下是一个简单的 CMI 码型变换的 MATLAB 程序示例: ``` % 定义原始码型 x = [1 -1 1 -1 1 1 -1 -1]; % 定义码型变换矩阵 C = [1 1 1 1 1 1 1 1; 1 1 -1 -1 1 1 -1 -1; 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1; 1 -1 -1 1 1 -1 -1 1; 1 1 1 1 -1 -1 -1 -1; 1 1 -1 -1 -1 -1 1 1; 1 -1 1 -1 -1 1 -1 1; 1 -1 -1 1 -1 1 1 -1]; % 进行码型变换 y = C*x'; % 输出变换后的码型 disp(y'); ``` 在此示例中,我们定义了一个 8 个符号的原始码型 `x`,以及一个 8x8 的码型变换矩阵 `C`。然后,我们通过将 `x` 与 `C` 相乘来进行码型变换,并将结果存储在变量 `y` 中。最后,我们将 `y` 输出到命令窗口中。 请注意,这只是一个简单的示例,实际上,CMI 码型变换的实现可能会更加复杂,取决于具体的应用场景。
相关问题

matlab对CMI码型变换

CMI码型变换是一种用于数字图像水印嵌入和提取的技术,可以通过加密和嵌入信息来保护数字图像的版权。MATLAB中可以使用以下代码实现CMI码型变换: 1. 加载图像并转换为灰度图像 ```matlab % 读取图像 img = imread('image.jpg'); % 转换为灰度图像 img_gray = rgb2gray(img); ``` 2. 对图像进行CMI码型变换 ```matlab % 设置参数 n = 8; % 块大小 alpha = 0.03; % 加密参数 beta = 0.03; % 嵌入参数 % 分块 blocks = mat2cell(img_gray, n*ones(1,size(img_gray,1)/n), n*ones(1,size(img_gray,2)/n)); % 对每个块进行CMI码型变换 for i=1:size(blocks,1) for j=1:size(blocks,2) % 加密 blocks{i,j} = CMI_Encryption(blocks{i,j}, alpha); % 嵌入 blocks{i,j} = CMI_Embedding(blocks{i,j}, beta); end end % 合并块 img_cmi = cell2mat(blocks); ``` 3. 对图像进行CMI解码 ```matlab % 分块 blocks = mat2cell(img_cmi, n*ones(1,size(img_cmi,1)/n), n*ones(1,size(img_cmi,2)/n)); % 对每个块进行CMI解码 for i=1:size(blocks,1) for j=1:size(blocks,2) % 提取 blocks{i,j} = CMI_Extraction(blocks{i,j}, beta); % 解密 blocks{i,j} = CMI_Decryption(blocks{i,j}, alpha); end end % 合并块 img_cmi_decode = cell2mat(blocks); ``` 需要注意的是,CMI码型变换需要自定义加密和嵌入参数alpha和beta,需要根据具体情况进行调整。

CMI码型转换matlab代码

CMI (Continuous Phase Modulation with Independent Sidebands) 码型可以使用Matlab代码实现。下面是一个简单的示例: ```matlab % CMI码型参数 M = 4; % 调制阶数 n = 3; % 时隙数 SNR = 10; % 信噪比 % 构造调制表 mod_table = exp(1i*(2*(0:M-1)'*pi/M+pi/M*(1-2*n))); % 随机生成调制符号 data = randi([0 M-1],n,1); % 将调制符号映射到CMI码型 signal = mod_table(data+1); % 加噪声 signal_noise = awgn(signal,SNR,'measured'); % 解调 signal_demod = angle(signal_noise./mod_table(1)); % 将解调结果映射回调制符号 data_demod = mod(round(signal_demod/(2*pi/M)),M); % 比较原始数据和解调数据 isequal(data,data_demod) ``` 这个示例展示了如何使用Matlab实现CMI码型的调制、解调和比较原始数据和解调数据。你可以根据自己的需求适当修改代码。

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