matlab如何把二维数组截短

时间: 2023-11-03 16:05:45 浏览: 52
在MATLAB中,可以使用以下方法将二维数组截断: 1. 使用冒号运算符 例如,要从二维数组A的第2行和第3列开始截取3行4列的子数组,可以使用以下代码: ``` B = A(2:4, 3:6); ``` 这将创建一个名为B的新数组,其中包含从A的第2行和第3列开始的3行4列的子数组。 2. 使用函数 MATLAB还提供了一些函数来截断数组,如`reshape`、`cut`、`trimmean`等。 例如,可以使用`cut`函数来截取一个二维数组的一部分。以下是一个示例: ``` B = cut(A, [2, 3], [4, 6]); ``` 这将创建一个名为B的新数组,其中包含从A的第2行和第3列开始的3行4列的子数组。 希望能帮到你!
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MATLAB设计 Viterbi 译码的截短译码算法

Viterbi算法是一种经典的译码算法,用于在有噪声的通信信道中恢复原始数据。截短译码是Viterbi算法的一种变体,它可以在保持高译码性能的同时,减少计算量和存储量。 MATLAB实现Viterbi算法的步骤如下: 1. 构建状态转移矩阵和输出矩阵:状态转移矩阵描述了状态之间的转移概率,输出矩阵描述了每个状态下的输出概率。 2. 初始化路径度量和路径记录矩阵:路径度量是指从起始状态到当前状态的最短距离,路径记录矩阵用于记录每个状态的最优前驱状态。 3. 对于每个输入符号,计算每个状态的度量值和最优前驱状态:度量值是指从起始状态到当前状态的最短距离,最优前驱状态是指到达当前状态的最短路径上的前一个状态。 4. 根据路径记录矩阵回溯,得到最优路径。 截短译码算法的思路是:在Viterbi算法的基础上,设置一个截止阈值,当某个状态的度量值超过这个阈值时,就将该状态从路径中剔除,从而减少计算和存储量。具体实现方式可以在计算每个状态的度量值时,判断是否超过截止阈值,超过则不考虑该状态的贡献。 MATLAB实现截短译码算法的步骤如下: 1. 构建状态转移矩阵和输出矩阵。 2. 初始化路径度量和路径记录矩阵。 3. 对于每个输入符号,计算每个状态的度量值和最优前驱状态,并判断是否超过截止阈值。 4. 根据路径记录矩阵回溯,得到最优路径。 需要注意的是,在设置截止阈值时,需要考虑到噪声水平和信道特性等因素,以保证截断后的性能仍然能够满足要求。

MATLAB设计 Viterbi 译码的截短译码算法代码

以下是MATLAB实现Viterbi算法的截短译码算法代码: ``` % 构建状态转移矩阵和输出矩阵 stateTrans = [0.9 0.1; 0.2 0.8]; % 2个状态的状态转移概率矩阵 outputMat = [0.8 0.2; 0.3 0.7]; % 2个状态的输出概率矩阵 % 初始化路径度量和路径记录矩阵 pathMetric = [-log(0.5) -log(0.5)]; % 起始状态到每个状态的路径度量 pathRecord = [0 0; 0 0]; % 记录每个状态的最优前驱状态 % 设置截止阈值 threshold = 10; % 输入数据 inputData = [1 1 2 2]; % 计算路径度量和路径记录矩阵 for i = 1:length(inputData) % 计算每个状态的度量值和最优前驱状态 metric1 = pathMetric(1) - log(outputMat(1,inputData(i))) - log(stateTrans(1,1)); % 状态1的度量值 metric2 = pathMetric(2) - log(outputMat(2,inputData(i))) - log(stateTrans(2,1)); % 状态2的度量值 if metric1 < metric2 % 判断是否超过截止阈值 if metric1 > pathMetric(1) - threshold % 超过截止阈值,不考虑该状态的贡献 metric1 = Inf; end pathMetricNew(1) = metric1; pathRecord(1,i+1) = 1; % 记录最优前驱状态 else if metric2 > pathMetric(2) - threshold metric2 = Inf; end pathMetricNew(1) = metric2; pathRecord(1,i+1) = 2; end metric1 = pathMetric(1) - log(outputMat(1,inputData(i))) - log(stateTrans(1,2)); metric2 = pathMetric(2) - log(outputMat(2,inputData(i))) - log(stateTrans(2,2)); if metric1 < metric2 if metric1 > pathMetric(1) - threshold metric1 = Inf; end pathMetricNew(2) = metric1; pathRecord(2,i+1) = 1; else if metric2 > pathMetric(2) - threshold metric2 = Inf; end pathMetricNew(2) = metric2; pathRecord(2,i+1) = 2; end pathMetric = pathMetricNew; end % 回溯,得到最优路径 if pathMetric(1) < pathMetric(2) path = [1]; else path = [2]; end for i = length(inputData):-1:1 path = [pathRecord(path(1),i+1) path]; end disp(path); % 输出最优路径 ``` 其中,stateTrans和outputMat分别为状态转移矩阵和输出矩阵,pathMetric和pathRecord分别为路径度量和路径记录矩阵,threshold为截止阈值,inputData为输入数据。在计算每个状态的度量值时,使用-log(outputMat(state,inputData(i)))表示输出为inputData(i)的概率,-log(stateTrans(state,nextState))表示从当前状态到下一个状态的转移概率的负对数。在判断是否超过截止阈值时,使用if语句进行判断,如果超过了阈值,则将度量值设置为Inf,表示不考虑该状态的贡献。回溯过程中,根据路径记录矩阵依次找到每个状态的最优前驱状态,最终得到最优路径。

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