clc; clear; close all; tic; N=128; M=[4 16 32 64]; D=5; c=0.15; nt=0.1289; nr=0.9500; N_ofdm=1000; snr_dB=1:18; SNR=10.^(snr_dB./10); for kk=1:length(snr_dB) N_fft=N*2+2; for jj=1:length(M) base_data=randi([0 1],1,N*N_ofdm*log2(M(jj))); data_temp1= reshape(base_data,log2(M(jj)),[])'; data_temp2= bi2de(data_temp1); mod_data = qammod(data_temp2,M(jj)); data=reshape(mod_data,N,[])'; H_data=zeros(N_ofdm,N_fft); H_data(:,2:N_fft/2)= data; H_data(:,N_fft/2+2:N_fft)= conj(fliplr(data)); ifft_data=ifft(H_data,[],2); ifft_data=ifft_data+0.02*ones(size(ifft_data)); Noise=awgn(ifft_data,SNR(kk),'measured')-ifft_data; Rx_data=ifft_data*nt*nr*exp(-c*D)+Noise; Rx_data=Rx_data/(nt*nr*exp(-c*D)) fft_data=fft(Rx_data,[],2); Rx_psk_data=fft_data(:,2:N_fft/2); demodulation_data = qamdemod(Rx_psk_data',M(jj)); demodulation_data= reshape(demodulation_data,[],1); temp1=de2bi(demodulation_data); err(kk,jj)=sum(sum((temp1~=data_temp1))); end BER(kk,:)=err(kk,:)./(N*N_ofdm*log2(M(jj))); end figure(); for a=1:length(M) semilogy(snr_dB,BER(:,a),'*-','LineWidth',1.5);hold on; end

这段代码是用来模拟无线通信系统中的 BER（误比特率）与 SNR（信噪比）之间的关系。其中，N是子载波数目，M是调制方式，D是传输距离，c是衰减系数，nt和nr是发射和接收天线的增益，N_ofdm是OFDM符号数目。

代码中先生成随机的二进制数据，然后将其进行 M-QAM 调制，生成调制后的数据。接着，对调制后的数据进行 OFDM 变换，加上高斯白噪声，进行逆变换，并加上信道衰减。最后，对接收到的数据进行 FFT 变换，并将其还原为二进制数据，计算误码率。

代码最后使用 semilogy 函数将误码率与信噪比之间的关系画出来，以便对无线通信系统的性能进行分析。

相关问题

clc clear all close all path=dir('*000'); t0=1; name_train={}; name_test={}; class_train={}; class_test={};

这段代码的作用是读取当前文件夹中以“000”结尾的文件夹中的数据，并将数据分为训练集和测试集，同时记录训练集和测试集的名称和类别。具体实现方式如下：

- `clc`、`clear all` 和 `close all` 是 Matlab 中常用的清除命令，用于清除命令行窗口、工作空间和图形窗口中的内容。
- `path=dir('*000')` 用于获取当前文件夹中以“000”结尾的文件夹的信息，并将这些信息存储在 path 变量中。dir 函数返回一个结构体数组，每个元素表示当前文件夹中的一个文件或子文件夹，包含文件或文件夹的名称、日期、大小等信息。
- `t0=1` 定义一个变量 t0，用于记录已经读取的数据数量。
- `name_train={}` 和 `name_test={}` 定义两个空的单元格数组，用于存储训练集和测试集的名称。
- `class_train={}` 和 `class_test={}` 定义两个空的单元格数组，用于存储训练集和测试集的类别。

接下来的代码是对每个以“000”结尾的文件夹进行遍历，并将其中的数据分为训练集和测试集。具体实现方式如下：

for i=1:length(path)
    name=path(i).name;
    fprintf('Processing %s\n',name);
    file=dir(sprintf('./%s/*.mat',name));
    for j=1:length(file)
        fprintf('Processing file %d/%d\n',j,length(file));
        load(sprintf('./%s/%s',name,file(j).name));
        if mod(j,5)==0
            name_test{end+1}=file(j).name;
            class_test{end+1}=name;
        else
            name_train{end+1}=file(j).name;
            class_train{end+1}=name;
        end
        t0=t0+1;
    end
end

其中：

- `for i=1:length(path)` 对当前文件夹中以“000”结尾的文件夹进行遍历。
- `name=path(i).name` 获取当前遍历到的文件夹的名称。
- `file=dir(sprintf('./%s/*.mat',name))` 获取当前文件夹中所有以“.mat”为扩展名的文件，并将这些文件的信息存储在 file 变量中。
- `for j=1:length(file)` 对当前文件夹中的所有文件进行遍历。
- `load(sprintf('./%s/%s',name,file(j).name))` 加载当前文件的数据。
- `if mod(j,5)==0` 判断当前文件是训练集还是测试集。每隔 5 个文件取一个作为测试集，其余作为训练集。
- `name_test{end+1}=file(j).name` 将当前文件的名称添加到测试集名称列表中。
- `class_test{end+1}=name` 将当前文件夹的名称添加到测试集类别列表中。
- `name_train{end+1}=file(j).name` 将当前文件的名称添加到训练集名称列表中。
- `class_train{end+1}=name` 将当前文件夹的名称添加到训练集类别列表中。
- `t0=t0+1` 更新已读取的数据数量。

最终，该段代码将得到四个单元格数组：name_train、name_test、class_train 和 class_test，分别存储训练集和测试集的名称和类别。

clear all; clc; close all; N=256; figure(3); plot(hanning(N)); hold on; plot(boxcar(N)); plot(hamming(N)); legend('hanning','boxcar','hamming'); title('三种窗函数的时域波形图');如何在这段代码中加上三角窗和高斯窗

可以参考以下修改后的代码来添加三角窗和高斯窗：

clear all; clc; close all; N=256;
figure(3);
plot(hanning(N)); 
hold on; 
plot(boxcar(N)); 
plot(hamming(N)); 
plot(Gaussian(N)); 
plot(Triangular(N));
legend('hanning','boxcar','hamming','Gaussian','Triangular'); 
title('五种窗函数的时域波形图');

在原有代码的基础上，添加了两行代码：plot(Gaussian(N)) 和 plot(Triangular(N))，用于绘制高斯窗和三角窗的波形图。同时在 legend 函数中也添加了这两个窗函数的名称，使得图例中也包含了这两个窗函数的标识。