给我一段MATLAB算法，用最小二乘法实现OFDM信道的信道估计，其中子载波个数为k

以下是一段MATLAB代码，用最小二乘法实现OFDM信道的信道估计：

% OFDM信号发送端
k = 64; % 子载波个数
N = 1024; % 采样点数
P = 4; % 周期个数
CP = 16; % 循环前缀长度
SNR = 20; % 信噪比
h = (randn(1, P*k) + 1i*randn(1, P*k))/sqrt(2); % 信道冲激响应
H = fft(h, k); % 信道频率响应
data = randi([0 1], 1, k*P); % 发送数据
tx_signal = ofdm_mod(data, k, N, P, CP); % OFDM信号发送端

% 信道估计
rx_signal = awgn(tx_signal.*repmat(H, N/P, 1), SNR, 'measured'); % 加入高斯噪声后接收端信号
rx_signal = rx_signal(:, CP+1:end); % 去掉循环前缀
X = zeros(N/P, k); % 接收信号的频域表示
for i = 1:k
    X(:, i) = fft(rx_signal(:, i:k:end));
end
H_est = zeros(1, k); % 信道估计
for i = 1:k
    H_est(i) = (X(:, i)'*X(:, i))\X(:, i)'*data(i:k:end)';
end

其中，`ofdm_mod` 函数用于生成OFDM信号，其代码如下：

function [tx_signal] = ofdm_mod(data, k, N, P, CP)
% 生成OFDM信号
% 参数解释：
% data：发送数据，大小为1x(k*P)，其中k为子载波个数，P为周期个数
% k：子载波个数
% N：采样点数
% P：周期个数
% CP：循环前缀长度
% 返回值：
% tx_signal：OFDM信号

data_matrix = reshape(data, k, P); % 数据矩阵
tx_signal_matrix = zeros(N/P, P); % 发送信号的频域表示
for i = 1:P
    tx_signal_matrix(:, i) = ifft(data_matrix(:, i));
end
tx_signal_matrix = [tx_signal_matrix(end-CP+1:end, :); tx_signal_matrix]; % 加循环前缀
tx_signal = reshape(tx_signal_matrix, 1, []);
end

该代码实现了在加入高斯噪声后的接收信号上，通过最小二乘法对信道进行估计，估计得到的信道频率响应存储在 `H_est` 变量中。