当错误转移概率为0、0.1、0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8、0.9、1时,编写matlab代码显示互信息随先验概率变化曲线图
时间: 2023-09-19 21:07:28 浏览: 51
以下是一份可能的Matlab代码,用于计算和绘制互信息随先验概率变化的曲线。请注意,这里使用了通常的二元信道模型,其中输入和输出都是二元符号(0或1),并且错误转移概率相同。
```matlab
clear all;
p = 0:0.01:1; % 先验概率的范围
eps_vals = 0:0.1:1; % 错误转移概率的范围
I = zeros(length(p), length(eps_vals)); % 存储互信息值
for i = 1:length(p)
for j = 1:length(eps_vals)
eps = eps_vals(j); % 当前的错误转移概率
q = 1 - eps; % 正确转移概率
P = [q, eps; eps, q]; % 转移矩阵
px = [1-p(i), p(i)]; % 先验概率分布
py = px * P; % 后验概率分布
I(i,j) = sum(sum(P .* log2(P ./ (px' * py)))); % 互信息公式
end
end
% 绘制曲线图
figure;
plot(p, I(:,1), '-o', p, I(:,2), '-*', p, I(:,3), '-s', ...
p, I(:,4), '-d', p, I(:,5), '-+', p, I(:,6), '-x', ...
p, I(:,7), '-^', p, I(:,8), '-v', p, I(:,9), '-<', ...
p, I(:,10), '->', p, I(:,11), '-p');
legend('\epsilon = 0', '\epsilon = 0.1', '\epsilon = 0.2', ...
'\epsilon = 0.3', '\epsilon = 0.4', '\epsilon = 0.5', ...
'\epsilon = 0.6', '\epsilon = 0.7', '\epsilon = 0.8', ...
'\epsilon = 0.9', '\epsilon = 1.0');
xlabel('先验概率');
ylabel('互信息');
title('互信息随先验概率变化曲线');
```
这段代码使用两个嵌套的循环,分别遍历先验概率和错误转移概率的所有可能值。对于每个先验概率和错误转移概率组合,计算对应的后验概率分布和互信息值,并将互信息值存储在I矩阵中的相应位置。最后,使用Matlab的plot函数将所有互信息随先验概率变化的曲线绘制在同一个图中,方便比较不同错误转移概率的影响。