matlab的lsm程序,matlab设计基础lsm
时间: 2023-08-06 11:21:37 浏览: 50
LSM(Least Squares Method,最小二乘法)是一种常用的数值计算方法,用于解决函数拟合和数据拟合问题。在 MATLAB 中,可以使用内置的 `polyfit` 函数来实现最小二乘法拟合。
`polyfit` 函数用于对一组数据进行多项式拟合,返回一个多项式系数向量。语法如下:
```matlab
p = polyfit(x, y, n)
```
其中 `x` 和 `y` 分别是输入数据的横坐标和纵坐标向量,`n` 是多项式的次数。返回的 `p` 向量是多项式系数向量,从高次到低次排列。
例如,以下代码使用最小二乘法拟合一个二次函数,并绘制拟合曲线:
```matlab
x = [0 1 2 3 4 5];
y = [0 0.8 0.9 0.1 -0.8 -1];
p = polyfit(x, y, 2); % 二次函数拟合
xx = linspace(0, 5, 100); % 生成 100 个等间距点
yy = polyval(p, xx); % 计算拟合曲线上的纵坐标
plot(x, y, 'o', xx, yy); % 绘制原始数据点和拟合曲线
```
除了 `polyfit` 函数外,MATLAB 还提供了其他常用的拟合函数,如 `lsqcurvefit`、`fit` 等,可以根据具体需求选择使用。
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```matlab
%% 初始化参数
M = 4; % 调制阶数
SNR = 0:2:20; % 信噪比范围
ber = zeros(1,length(SNR)); % 误码率
%% 生成调制信号
n = 10000; % 信号长度
data = randi([0 M-1],n,1); % 生成随机调制信号
modData = qammod(data,M); % QAM调制
%% 添加高斯噪声
for i = 1:length(SNR)
noise = awgn(modData,SNR(i),'measured'); % 添加高斯白噪声
rxSig = noise; % 接收信号
%% LSM解调
h = 1; % 系统响应
y = filter(h,1,rxSig); % 滤波
y = y((length(h)-1):end); % 去除滤波器延迟
y = y/max(y); % 归一化
demodData = qamdemod(y,M); % QAM解调
%% 计算误码率
[~,ber(i)] = biterr(data,demodData); % 计算误码率
end
%% 画图
semilogy(SNR,ber,'o-');
xlabel('信噪比(dB)');
ylabel('误码率');
title('LSM算法误码率分析');
```
上述代码中,首先初始化了调制阶数和信噪比范围,然后生成了随机调制信号并进行了QAM调制。接着在每个信噪比下,添加高斯白噪声并进行LSM解调,最后计算误码率并绘制误码率曲线。