dataIn = randi([0 modOrder-1],dataLen,1);

时间: 2024-05-20 14:12:01 浏览: 64
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M-array QAM Modulation的MATLAB代码：M-array QAM调制的MATLAB代码（ M = 4 即4-QAM ）-matlab开发

这段代码使用了MATLAB中的randi函数，生成了一个大小为dataLen x 1的随机整数矩阵，其中每个元素的取值范围为[0, modOrder-1]。这里的modOrder是一个事先定义好的变量，表示调制阶数。这段代码的作用可能是为了生成一个长度为dataLen的随机调制信号序列，用于后续的信号处理或通信系统仿真等应用。
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Matlab实现NSGA-II算法进行多目标优化

parent1 = parents(randi(length(parents))); parent2 = parents(randi(length(parents))); child1.Position = sbx(parent1.Position, parent2.Position); child2.Position = sbx(parent2.Position, parent1....
rar

0001RandomNumberGenerator.rar_0_1均匀 正态_uniformly distributi_二项分布

给定一个0到1之间的均匀随机数u，如果我们知道指数分布的累积分布函数CDF(x)，则可以找到一个函数F^-1(u)使得F^-1(u)服从指数分布。同样，对于正态分布，也可以用类似的方法，通过均匀随机数u和正态分布的CDF（累积...

for l = 1:n % A random displamcent for each region 8x8 f = randi([-100 100],SubsetSize/8+3,SubsetSize/8+3)/100; g = randi([-100 100],SubsetSize/8+3,SubsetSize/8+3)/100;

具体地，代码使用 randi 函数生成一个大小为 (SubsetSize/8+3) x (SubsetSize/8+3) 的随机整数矩阵，取值范围为 [-100, 100]，然后除以 100 得到随机浮点数矩阵，最后分别赋值给变量 f 和 g，表示 x 和 y 方向上的...

将以下代码转换为python：function ret=zcode(M,N) %M为辅助坑道数量 %单元总数N y=zeros(1,2M+1);%是否选择该分段点 z=zeros(1,2M+2);%每段的施工方向 W=zeros(1,2M+2);%施工模式 x=randperm(N-1,2M+1);%分段点位置,默认升序不重复整数 for i=1:2M+1 y(i)=randi([0 1]); end for i=1:2M+2 z(i)=randi([0 1]);%0是左向，1是右向 W(i)=randi([1 3]); end ret=[x,y,z,W]; end

y[i] = np.random.randint(2) # 0或1 for i in range(2*M+2): z[i] = np.random.randint(2) # 0是左向，1是右向 W[i] = np.random.randint(1, 4) # 1、2、3 ret = [x.tolist(), y.tolist(), z.tolist(), W.to...

对下列代码进行逐行解析clear all; close all; n = 30; x = rand(1,n); y = rand(1,n); T = 1000;T_min = 1e-8;alpha = 0.99; path = 1:n; dis = 0; for i = 1:n-1 dis = dis + sqrt((x(path(i))-x(path(i+1)))^2+(y(path(i))-y(path(i+1)))^2); end dis = dis + sqrt((x(path(n))-x(path(1)))^2+(y(path(n))-y(path(1)))^2); while T > T_min i = randi(n); j = randi(n); while i == j j = randi(n); end new_path = path; new_path(i) = path(j); new_path(j) = path(i); new_dis = 0; for k = 1:n-1 new_dis = new_dis + sqrt((x(new_path(k))-x(new_path(k+1)))^2+(y(new_path(k))-y(new_path(k+1)))^2); end new_dis = new_dis + sqrt((x(new_path(n))-x(new_path(1)))^2+(y(new_path(n))-y(new_path(1)))^2); delta = new_dis - dis; if delta < 0 || exp(-delta/T) > rand() path = new_path; dis = new_dis; end T = T * alpha; end figure; plot(x,y,'o'); hold on; plot([x(path) x(path(1))],[y(path) y(path(1))]); title(['Total Distance: ' num2str(dis)]);

定义初始路径为从1到n的顺序路径，并且初始化路径长度为0。 6. for i = 1:n-1 dis = dis + sqrt((x(path(i))-x(path(i+1)))^2+(y(path(i))-y(path(i+1)))^2); end 计算初始路径长度，即依次计算相邻两点之间的...

% 生成100棵随机树木 n = 100; x = randi([1,500],1,n); y = randi([1,500],1,n); % 检查是否存在重叠的树木 while length(unique([x' y'],'rows')) < n x = randperm(500, n); % 重新生成x y = randperm(500, n); % 重新生成y end % 计算距离矩阵 dist = zeros(n,n); for i = 1:n for j = 1:n dist(i,j) = sqrt((x(i)-x(j))^2 + (y(i)-y(j))^2); end end % 模拟退火算法求解 T0 = 1000; % 初始温度 Tf = 1e-8; % 终止温度 L = 200; % 每个温度下的迭代次数 alpha = 0.99; % 降温系数 t = T0; % 当前温度 x_best = x; y_best = y; i=0; dist_best = dist; count_best = sum(sum(dist >= 2.5)) - n; % 满足条件的点数 while t > Tf for i = 1:L % 随机选择一个点 k = randi(n); % 生成新的坐标点 x_new = randi([1,500]); y_new = randi([1,500]); % 更新距离矩阵 dist_new = dist; dist_new(k,:) = sqrt((x_new-x).^2 + (y_new-y).^2); dist_new(:,k) = dist_new(k,:); % 计算新的满足条件的点数 count_new = sum(sum(dist_new >= 2.5)) - n; % 判断是否接受新的坐标点 if count_new > count_best || rand < exp((count_new-count_best)/t) x_best = x_new; y_best = y_new; dist_best = dist_new; count_best = count_new; end end % 降温 t = alpha * t; end fprintf('在已经种植了一些树木的情况下，最多还可以种植 %d 棵树\n', count_best);如何输出结果散点图

xlim([0 500]); ylim([0 500]); title(sprintf('最多还可以种植 %d 棵树', count_best)); xlabel('x'); ylabel('y'); 其中，第一行代码绘制散点图，'filled' 表示填充点的颜色；第二行代码设置 x 轴的范围为 [0, ...

data=randi([0,1],1,Len])

其中 randi([0,1],1,Len) 用于生成一个长度为 Len 的随机整数序列，其中每个整数都是 0 或 1。这里的 [0,1] 表示随机整数的取值范围是 0 到 1，1 表示生成的是一行数据，Len 表示数据序列的长度。

clear all; close all; fc = 10^6; %载波频率 Tb = 1/1000; %码元长度 fs = 16*fc; %采样频率 N = 1024; %采样点数 M = 4; %调制阶数 fc1 = fc*Tb; %载波频率 t = (0:N-1)/fs; %时间坐标 A = sqrt(2); %振幅 dataIn = randi([0 M-1],1,N/2); %产生调制数据 dataSym = qammod(dataIn,M); %QAM调制 data = pskmod(dataIn,M); %PSK调制 f1 = A*cos(2*pi*fc1*t); %正弦载波 f2 = A*sin(2*pi*fc1*t); %余弦载波 yI = real(data.*exp(1j*2*pi*fc*t)); %信号的I路分量 yQ = imag(data.*exp(1j*2*pi*fc*t)); %信号的Q路分量 y = yI.*f1 - yQ.*f2; %PSK信号 subplot(2,1,1); plot(t,dataSym,'bo'); title('QAM调制波形'); subplot(2,1,2); plot(t,y,'r'); title('PSK调制波形');yI = real(data.*exp(1j*2*pi*fc*t)); %信号的I路分量报错

我看到代码中存在两个相同的语句 yI = real(data.*exp(1j*2*pi*fc*t)); %信号的I路分量，这可能是造成报错的原因。你可以将其中一个语句删除或者修改为： matlab yI = real(data.*exp(1j*2*pi*fc*t)).'; %信号...

function newPop = crossover(pop, nPop, pCross) newPop = pop; for i = 1:2:nPop if rand < pCross i1 = randi(nPop); i2 = randi(nPop); c = randi(size(pop,2)-1); newPop(i,:) = [pop(i1,1:c), pop(i2,c+1:end)]; newPop(i+1,:) = [pop(i2,1:c), pop(i1,c+1:end)]; end end end function newPop = crossover(pop, nPop, pCross) newPop = pop; for i = 1:2:nPop if rand < pCross i1 = randi(nPop); i2 = randi(nPop); c = randi(size(pop,2)-1)+1; newPop(i,:) = [pop(i1,1:c), pop(i2,c:end)]; newPop(i+1,:) = [pop(i2,1:c), pop(i1,c:end)]; end end end有错误吗

是的，代码中有一个错误。...这是因为我们需要将c设为一个介于1和size(pop,2)-1之间的随机整数，而randi函数返回的是介于1和size(pop,2)-1之间的随机整数，因此我们需要将其加1才能得到正确的结果。

case 'p2' for i=1:n A=1; u=randi([4,8]); u=1/u; fc=u*fs;%载频频率 cpp=randi([1,5]);%相位调制计数 m=randi([2,4])*2;

而接下来的for循环是指循环执行n次，其中每次循环会执行A=1;操作，将A变量的值赋为1。 u是一个随机整数，它会在区间[4,8]中随机生成一个整数，并将1/u赋值给fc变量。fc可以理解为载频频率，它的值是一个小于1的小数...

x = zeros(K, frame_len); for k = 1:K x(k, :) = randi([0 M-1], 1, frame_len); end

这段代码实现了生成 NOMA 用户数据的功能。...其中 randi([0 M-1], 1, frame_len) 生成的是一个长度为 frame_len 的随机整数序列，每个整数的取值范围是 [0, M-1]。因此，x(k, :) 中每个元素的取值范围也是 [0, M-1]。

P_data=randi([0 1],1,N_sc*Nd*N_frm)代码是什么意思

这段代码是在 MATLAB 中生成一个大小为 N_sc*Nd*N_frm 的随机矩阵，其中每个元素都是 0 或 1。函数 randi([0 1],1,N_sc*Nd*N_frm) 生成一个大小为 1*N_sc*Nd*N_frm 的随机整数矩阵，其中每个元素都是 0 或 1。

% 计算距离矩阵 dist = zeros(n,n); for i = 1:n for j = 1:n dist(i,j) = sqrt((x(i)-x(j))^2 + (y(i)-y(j))^2); end end % 模拟退火算法求解 T0 = 1000; % 初始温度 Tf = 1e-8; % 终止温度 L = 200; % 每个温度下的迭代次数 alpha = 0.99; % 降温系数 t = T0; % 当前温度 x_best = x; y_best = y; dist_best = dist; count_best = sum(sum(dist >= 2.5)) - n; % 满足条件的点数 while t > Tf for i = 1:L % 随机选择一个点 k = randi(n); % 生成新的坐标点 x_new = randi([1,500]); y_new = randi([1,500]); % 更新距离矩阵 dist_new = dist; dist_new(k,:) = sqrt((x_new-x).^2 + (y_new-y).^2); dist_new(:,k) = dist_new(k,:); % 计算新的满足条件的点数 count_new = sum(sum(dist_new >= 2.5)) - n; % 判断是否接受新的坐标点 if count_new > count_best || rand < exp((count_new-count_best)/t) x_best = x_new; y_best = y_new; dist_best = dist_new; count_best = count_new; end end %scatter(x_best,y_best,'filled') % 降温 t = alpha * t; end fprintf('在已经种植了一些树木的情况下，最多还可以种植 %d 棵树\n', count_best);这段代码如何输出最后结果散点图

你可以在代码最后加上以下语句来输出散点图： scatter(x_best,y_best,'filled') 这将绘制最佳解的散点图，其中被种植的树用实心点表示。

咋修改for i = 1:n_gateway % 第一层网关节点状态 idx1 = (gateway1(i, 1)-1)3n1 + (gateway1(i, 2)-1)*3 + gateway1(i, 3); state1(idx1) = randi([0, 3]); % 第二层网关节点状态 idx2 = (gateway2(i, 1)-1)3n2 + (gateway2(i, 2)-1)*3 + gateway2(i, 3); state2(idx2) = randi([0, 3]); end fclose(file);数组索引必须为正整数或逻辑值。 出错 oooo (line 723) state1(idx1) = randi([0, 3]);

state1(round(idx1)) = randi([0, 3]); % 第二层网关节点状态 idx2 = (gateway2(i, 1)-1)*3*n2 + (gateway2(i, 2)-1)*3 + gateway2(i, 3); state2(round(idx2)) = randi([0, 3]); end fclose(file); ...

解释这段代码：data = randi([1, 100], 1, 10);

这段代码是在MATLAB中用来生成一个大小为1行10列的矩阵，其中每个元素为1到100之间的随机整数。randi函数用于生成随机整数，[1,100]表示生成的整数的范围，1表示生成的随机整数的行数，10表示生成的随机整数的列数。

u_x = randi([1,100],1,100); u_y = randi([1,100],1,100); v_x(u) = randi([0,100],1,10); v_y(u) = randi([0,100],1,10); N=2; M=3; randius=100; B_x_index = 0:1:N+1; B_y_index = 0:1:M+1; B_x = ( 0:1:N+1)*randius/N; B_y = ( 0:1:M+1)*randius/M; num = zeros(N+1,M+1); d_2=2*10^3/1.3; for i=1:1:N+1 for j= 1:1:M+1 for u=1:1:100 if((u_x(u)-B_x(i))^2+(u_y(u)-B_y(i))^2) <=d_2 num(i,j)=num(i,j)+1; end end end end manhandun = 1000*ones(N+1,M+1); for i=1:1:N+1 for j= 0:1:M+1 for u=1:1:10 x = abs(v_x(u)-B_x(i)) + abs(v_y(u)-B_y(j)); if manhandun(i,j) >= x manhandun(i,j) = x; end end end end [x,y] =find( max(num./manhadun));未定义函数或变量 'u'。 出错 Untitled (line 3) v_x(u) = randi([0,100],1,10);

根据代码中的错误提示，未定义...v_x(u) = randi([0,100],1,10); v_y(u) = randi([0,100],1,10); 这样就能够解决代码中的错误提示。另外，在运行代码时，也需要注意检查其他变量或函数是否已经定义或调用正确。

rrr=randi (1,1,[1,K-1]);

第一个参数 1 表示生成的整数在 1 到 K-1 之间，第二个参数 1 表示生成一个 1x(K-1) 的矩阵。 请确保在使用 randi 函数之前，变量 K 已经被定义并且具有有效的值。如果你仍然遇到问题，请提供更多的代码和错误...

基于以下代码生成解调代码% 设置参数 fs = 44100; % 采样频率 fc = 2000; % 载频频率 Tsym = 0.001; % 符号持续时间 Ts = 0.0001; % 采样间隔 M = 16; % 调制阶数 N = 64; % 子载波数 CP = 16; % 循环前缀长度 % 生成随机符号序列 data = randi([0 M-1],1,N); % OFDM 调制 symbols = ifft(data); % 添加循环前缀 symbols_cp = [symbols(end-CP+1:end) symbols]; % 将符号序列串行化 x = symbols_cp(:)'; % 生成载波信号 carrier = cos(2*pi*fc*(0:length(x)-1)/fs); % 信号叠加 x = real(x.*carrier);

data = randi([0 M-1],1,N); % OFDM 调制 symbols = ifft(data); % IFFT symbols_cp = [symbols(end-CP+1:end) symbols]; % 添加循环前缀 x = symbols_cp(:)'; % 将符号序列串行化 % 生成载波信号 t = 0:Ts:Tsym-...
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