for i=1:16 v(i)=sym(['v',num2str(i)]); end fun_1=@(x) 0; for ii=1:17 fun_1_all=@(x) ((1-x./l_pipe1).*v(ii)+(x./l_pipe1).*v(ii+1)).^2; fun_1=@(x) fun_1_all(x)+fun_1(x); end

时间: 2023-06-20 13:08:07 浏览: 63
这段代码是使用MATLAB语言编写的。它的作用是定义一个匿名函数fun_1,其中包含一个循环,对一个变量v进行初始化,并定义一个fun_1_all匿名函数,然后将其加入到fun_1中。其中,l_pipe1是一个长度为17的数组,表示管道的长度,v是一个长度为16的数组,表示流体在管道中的速度。通过循环,将fun_1_all函数应用于每一对相邻的速度v(i)和v(i+1),并将其平方加到fun_1中。最终,fun_1返回的是一个由所有平方和组成的函数。
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l(k, :) = poly2sym(V);是什么意思

这行代码是MATLAB中的一行代码,其中包含了以下几个函数: - `poly2sym`: 将多项式系数向量转换为符号表达式。即将向量V中的多项式系数转换为符号表达式。 - `l(k,:)`: 表示第k行的元素,其中“:”表示所有列。 - `=`: 赋值操作符,将右侧的符号表达式赋值给左侧的矩阵元素。 因此,这行代码的含义是将向量V中的多项式系数转换为符号表达式,并将结果赋值给矩阵l的第k行所有列元素。

for m=1:p %最大似然译码 d1(:,m)=abs(sum(Z,2)-sym_tab(m)).^2+(-1+sum(Habs,2))*abs(sym_tab(m))^2; end

这段代码是进行最大似然译码的过程。其中,输入的参数为p,表示码字集合的大小;Z是接收端接收到的符号序列;sym_tab是码字集合;Habs是信道矩阵的绝对值平方。 代码的意思是,对于每个码字集合中的码字,计算其与接收到的符号序列的欧氏距离的平方加上该码字通过信道后的功率,然后选择距离最小的那个码字作为译码结果。这就是最大似然译码的基本思想。

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以下代码求解局部极值怎么改正:%10-1 % 定义函数f1(x) f1 = @(x) 3x.^3 - 25x.^2 + 8x + 5; % 定义函数f2(x) f2 = @(x) 0.05exp(x).sin(2x); % (1) 使用fzero函数求解方程f1(x)=0的根 x1_root = fzero(f1, 6); x2_root = fzero(f1, 11); % 绘制函数f1(x)的图形 x = linspace(6, 11, 100); y1 = f1(x); figure; plot(x, y1, 'b', 'LineWidth', 2); hold on; % 绘制函数f2(x)的图形 y2 = f2(x); plot(x, y2, 'r', 'LineWidth', 2); % 标记方程f1(x)=0的根 plot(x1_root, f1(x1_root), 'bo', 'MarkerSize', 8, 'MarkerFaceColor', 'b'); plot(x2_root, f1(x2_root), 'bo', 'MarkerSize', 8, 'MarkerFaceColor', 'b'); % 添加轴标签和图例 xlabel('x'); ylabel('f(x)'); legend('f1(x)', 'f2(x)'); % (2) 求解函数f1(x)和f2(x)的交点 intersection_points = fzero(@(x) f1(x) - f2(x), [6, 11]); % 判断交点是否存在 if isempty(intersection_points) disp('函数f1(x)和f2(x)没有交点。'); else disp('函数f1(x)和f2(x)的交点坐标值:'); disp(intersection_points); % 在图中标记交点 plot(intersection_points, f1(intersection_points), 'ko', 'MarkerSize', 8, 'MarkerFaceColor', 'k'); end % (3) 寻找函数f1(x)和f2(x)的局部极值点 syms x_sym; f1_sym = 3x_sym^3 - 25x_sym^2 + 8x_sym + 5; f2_sym = 0.05exp(1)sin(2x_sym); % 计算f1(x)和f2(x)的导数 %f1_derivative = diff(f1_sym); %f2_derivative = diff(f2_sym); % (3) 寻找函数f1(x)和f2(x)的局部极值点 f1_derivative = diff(f1(x)); f2_derivative = diff(f2(x)); extrema_points = solve([f1_derivative, f2_derivative], x, [6, 11]); % 输出局部极值点的坐标信息 if isempty(extrema_points) disp('函数f1(x)和f2(x)没有局部极值点。'); else disp('函数f1(x)和f2(x)的局部极值点坐标值:'); for i = 1:numel(extrema_points) x_val = double(extrema_points(i)); disp(['x = ' num2str(x_val)]); disp(['f1(x) = ' num2str(f1(x_val))]); disp(['f2(x) = ' num2str(f2(x_val))]); % 在图中标记局部极值点 plot(x_val, double(f1(x_val)), 'mo', 'MarkerSize', 8, 'MarkerFaceColor', 'm'); end end

clc;clear;close all %% load matlab.mat Fs = 1000; fs = 1000; for i = 1:12 x = signal(:,i); t = (0:length(x)-1)/fs; %% 小波变换提取基线 w='sym8'; thr_met='s'; Fc = 2; % 设置的截止频率 lev = ceil(log2(Fs/Fc)); BL = wden(x,'heursure',thr_met,'one',lev, w); x1 = x-BL; X1(:,i) = x1; %% 利用butterworth滤波器去除工频干扰 Fpass1 = 45; % First Passband Frequency Fstop1 = 48; % First Stopband Frequency Fstop2 = 52; % Second Stopband Frequency Fpass2 = 55; % Second Passband Frequency Apass1 = 0.1; % First Passband Ripple (dB) Astop = 30; % Stopband Attenuation (dB) Apass2 = 0.1; % Second Passband Ripple (dB) match = 'stopband'; % Band to match exactly % Construct an FDESIGN object and call its BUTTER method. h = fdesign.bandstop(Fpass1, Fstop1, Fstop2, Fpass2, Apass1, Astop, ... Apass2, Fs); Hd = design(h, 'butter', 'MatchExactly', match); % butterworth滤波器 x2 = filter(Hd,x1); X2(:,i) = x2; %% 利用chebyII滤波器去除肌电 Fs = 1000; % Sampling Frequency Fpass = 5; % Passband Frequency Fstop = 10; % Stopband Frequency Apass = 1; % Passband Ripple (dB) Astop = 80; % Stopband Attenuation (dB) match = 'stopband'; % Band to match exactly % Construct an FDESIGN object and call its CHEBY2 method. h = fdesign.lowpass(Fpass, Fstop, Apass, Astop, Fs); Hd = design(h, 'cheby2', 'MatchExactly', match); x3 = filter(Hd,x2); xc = x2-x3; X3(:,i) = xc; end figure; for i = 1:12 subplot(12,1,i); plot(t,signal(:,i)); end figure; for i = 1:12 subplot(12,1,i); plot(t,X1(:,i)); end

clear, clf %%%************** 参数设置 Nfft=128; % FFT size Nbps=2; M=2^Nbps; % Number of bits per (modulated) symbol Es=1; A=sqrt(3/2/(M-1)*Es); % Signal energy and QAM normalization factor N=Nfft; Ng=Nfft/4; %CP长度 Nofdm=Nfft+Ng; %OFDM符号长度+CP长度 Nsym=3; x=[]; Nps = 8; %梳状导频中非零值间隔 %%%%****频偏设置 CFO = 3.75; % CFO = 0; for m=1:Nsym msgint=randi([0 M-1],1,N); %bits_generator(1,Nsym*N,Nbps) if m<=2 Xp = add_pilot(zeros(1,Nfft),Nfft,Nps); Xf=Xp; % add_pilot Xf_temp = Xp; %后续会用到用于算整数倍频偏 else Xf = A.*qammod(msgint,M,'UnitAveragePower',true); end xt = ifft(Xf,Nfft); x_sym = add_CP(xt,Ng); x= [x x_sym]; end %************************* 信道 ************** %channel 可添加所需信道 y=x; % No channel effect %信号功率计算 sig_pow= y*y'/length(y); % Signal power calculation %%%%%%%%SNRdB设置 SNRdBs= 0:3:30; MaxIter = 1000; MSE_train = zeros(1,length(SNRdBs)); for i=1:length(SNRdBs) SNRdB = SNRdBs(i); MSE_CFO_CP = 0; MSE_CFO_train = 0; y_CFO= add_CFO(y,CFO,Nfft); % Add CFO %%%%多次迭代取平均 for iter=1:MaxIter %y_aw=add_AWGN(y_CFO,sig_pow,SNRdB,'SNR',Nbps); % AWGN added, signal power=1 y_aw = awgn(y_CFO,SNRdB,'measured'); % AWGN added, signal power=1 %%%%% 估计出来的频偏只能在[-0.5*D,0.5*D],也即[-0.5*Nps,0.5*Nps] Est_CFO_train = CFO_train_sim1(y_aw,Nfft,Nps); MSE_CFO_train = MSE_CFO_train + (Est_CFO_train-CFO)^2; end % the end of for (iter) loop MSE_train(i) = MSE_CFO_train/MaxIter; end%ebn0 end semilogy(SNRdBs, MSE_train,'-x'); xlabel('SNR[dB]'); ylabel('MSE'); title('CFO Estimation'); legend('时域训练序列')这段代码的实现过程

% 4PAM调制信号在高斯信道下的性能仿真 clear all; close all; clc %% 参数设置 N = 1e6; % 参考帧数 Eb = 1; % 参考能量 M = 4; % 调制阶数 %% 产生调制信号 b = randi([0 M-1], 1, N); % 随机产生0~M-1的整数 s = 2b-(M-1); % 4PAM调制信号 %% 产生高斯白噪声信号 SNR = 0:1:14; % 信噪比范围 Es = Eblog2(M); % 符号能量 for i = 1:length(SNR) N0 = Es/(10^(SNR(i)/10)); % 噪声功率 n = sqrt(N0/2)(randn(1, N)+1jrandn(1, N)); % 高斯白噪声 r = s + n; % 接收信号 r = r.'; % 转置,方便下一步计算 %% 多进制调制信号软输出检测 tau = 1.628; % 判决门限 for j = 1:N if real(r(j)) < -tau b_hat(j) = 0; elseif real(r(j)) < 0 b_hat(j) = 1; elseif real(r(j)) < tau b_hat(j) = 2; else b_hat(j) = 3; end end s_hat = 2b_hat-(M-1); % 解调结果 %% 计算误符号率和误比特率 err_symbols(i) = sum(s~=s_hat)/N; % 误符号率 err_bits(i) = err_symbols(i)log2(M); % 误比特率 end %% 绘制性能曲线 Pb_theory = qfunc(sqrt(3log2(M)/(M^2-1)10.^(SNR/10))); % 理论误比特率 Pb_simb = err_bits; % 仿真误比特率 Pb_sims = err_symbols; % 仿真误符号率 figure semilogy(SNR, Pb_theory, 'r-o', 'LineWidth', 2); hold on semilogy(SNR, Pb_symbols, 'm-o', 'LineWidth', 2); hold on semilogy(SNR, Pb_simb, 'b-', 'LineWidth', 2); hold on semilogy(SNR, Pb_sims, 'g-', 'LineWidth', 2); hold off grid on xlabel('SNR (dB)'); ylabel('Pb'); legend('理论误比特率曲线','理论误符号率曲线','仿真误比特率曲线','仿真误符号率曲线'); title('4PAM调制在高斯信道下的性能曲线'); 添加一个绘制理论误符号率的曲线

将以下代码转化为matlab代码表示:import xlrd import sympy import numpy as np from scipy import linalg #%% queue = [ 0, 29, 17, 2, 1, 20, 19, 26, 18, 25, 14, 6, 11, 7, 15, 9, 8, 12, 27, 16, 10, 13, 5, 4, 3, 22, 28, 24, 23, 21, 0] def read_data_model(): data = xlrd.open_workbook("/Users/lzs/Downloads/2020szcupc/data/C2.xlsx") table = data.sheet_by_name("Sheet1") rowNum = table.nrows colNum = table.ncols consumes = [] for i in range(1, rowNum): # 忽略DC的消耗 if i == 1: pass else: consumes.append(0 if table.cell_value(i, 3) == '/' else table.cell_value(i, 3)) return consumes #%% 获得矩阵A def get_A_matrix(data): A = np.ones([29,29], dtype = float) diagonal = np.eye(29) for i in range(29): for j in range(29): A[i][j] = data['consumes'][j] / data['r'] A = A - diagonal return A #%% def get_b_maatrix(data): b = np.ones([29,1], dtype=float) for i in range(29): b[i][0] = -data['dst']*data['consumes'][i]/data['velocity']+data['f'] for j in range(29): b[i][0] = b[i][0] + data['f']*data['consumes'][i]/data['r'] return b #%% 数值解 def numerical(data): data['velocity'] = 50 data['dst'] = 11469 data['r'] = 200 data['f'] = 10 A = get_A_matrix(data) b = get_b_maatrix(data) x = linalg.solve(A, b) return x #%% 符号解决方案 def symbolic(data): data['velocity'] = sympy.symbols("v", integer = True) data['dst'] = 12100 data['r'] = sympy.symbols("r", integer = True) data['f'] = sympy.symbols("f", integer = True) # 获取矩阵A并转移到符号矩阵M A = np.ones([29,29], dtype = float).tolist() diagonal = np.eye(29).tolist() for i in range(29): for j in range(29): A[i][j] = data['consumes'][j] / data['r'] - diagonal[i][j] M = sympy.Matrix(A) # 得到矩阵b并转移到符号矩阵b b = np.ones([29,1], dtype=float).tolist() for i in range(29): b[i][0] = -data['dst']*data['consumes'][i]/data['velocity']+data['f'] for j in range(29): b[i][0] = b[i][0] + data['f']*data['consumes'][i]/data['r'] b = sympy.Matrix(b) # LU solver x = M.LUsolve(b) return x #%% 主功能 if name == 'main': data = {} data['consumes'] = read_data_model() options = {"numerical":1, "symbolic":2} option = 1 if option == options['numerical']: x = numerical(data) print(x) elif option == options['symbolic']: x = symbolic(data) print(x) else: print("WARN!!!")

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