clear all nsamp=10; s0=ones(1,nsamp); s1=[ones(1,nsamp/2) -ones(1,nsamp/2)]; nsymbol=100000; EbN0=0:12; msg=randi(nsymbol,1); s00=zeros(nsymbol,1); s11=zeros(nsymbol,1); indx=find(msg==0); %比特0在发送消息中的位置 s00(indx)=1; s00=s00*s0; %比特0影射为发送波形s0 indx1=find(msg==1); %比特1在发送消息中的位置 s11(indx1)=1; s11=s11*s1; %比特1映射为发送波形s1 s=s00+s11; %总的发送波形 s=s.'; %数据转置,方便接收端处理 for indx=1:length(EbN0) decmsg=zeros(1,nsymbol); r=awgn(s,EbN0(indx)-7); %通过AWGN信道 r00=s0*r; %与s0相关 r11=s1*r; %与s1相关 indx1=find(r11>=r00); decmsg(indx1)=1; %判决 [err,ber(indx)]=biterr(decmsg,msg); end semilogy(EbNO,ber,-koEbNOgfunc(sqrt(10.^(EbN0/10)))); title('二进制正交信号误比特率性能') xlabel('EbN0');ylabel('误比特率Pe') legend('仿真结果理论结果')

时间: 2023-12-15 08:04:27 浏览: 84
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clear-all.zip_All Clear

这段代码是一个简单的二进制正交信号传输系统模拟程序。它实现了以下步骤: 1. 生成长度为 `nsymbol` 的随机二进制消息。 2. 将二进制消息映射为正交信号 `s`,其中比特0映射为 `s0`,比特1映射为 `s1`。 3. 将信号 `s` 通过 AWGN 信道,添加高斯白噪声。 4. 在接收端,将接收到的信号与 `s0`、`s1` 进行相关,并判决出接收到的二进制消息。 5. 计算误比特率 `ber` 并绘制误比特率性能曲线。 但是,这段代码中有一些错误: 1. 变量 `EbN0` 和 `EbNO` 拼写不一致,应该保持一致。 2. 在绘制误比特率性能曲线时,应该使用 `EbN0` 而不是 `EbNO`。 3. `biterr` 函数的输入参数顺序应该是实际比特序列在前,接收到的比特序列在后。 下面是修改后的代码: ``` clear all nsamp = 10; s0 = ones(1, nsamp); s1 = [ones(1, nsamp/2) -ones(1, nsamp/2)]; nsymbol = 100000; EbN0 = 0:12; msg = randi(nsymbol, 1); s00 = zeros(nsymbol, 1); s11 = zeros(nsymbol, 1); indx = find(msg == 0); s00(indx) = 1; s00 = s00 * s0; indx1 = find(msg == 1); s11(indx1) = 1; s11 = s11 * s1; s = s00 + s11; s = s.'; for indx = 1:length(EbN0) decmsg = zeros(1, nsymbol); r = awgn(s, EbN0(indx) - 7); r00 = s0 * r; r11 = s1 * r; indx1 = find(r11 >= r00); decmsg(indx1) = 1; [err, ber(indx)] = biterr(msg, decmsg); % 修改 biterr 的输入参数顺序 end semilogy(EbN0, ber, '-ko', EbN0, qfunc(sqrt(10.^(EbN0/10)))); % 修改误比特率性能曲线绘制 title('二进制正交信号误比特率性能') xlabel('EbN0'); ylabel('误比特率Pe') legend('仿真结果', '理论结果') ```
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要求分析分类误差、检测率、误检率等性能指标、以说明该模型的性能% credit_class.m % 信贷信用的评估 % 数据取自德国信用数据库 %% 清理工作空间 clear,clc % 关闭图形窗口 close all %% 读入数据 % 打开文件 fid = fopen('german.data', 'r'); % 按格式读取每一行 % 每行包括21项,包括字符串和数字 C = textscan(fid, '%s %d %s %s %d %s %s %d %s %s %d %s %d %s %s %d %s %d %s %s %d\n'); % 关闭文件 fclose(fid); % 将字符串转换为整数 N = 20; % 存放整数编码后的数值矩阵 C1=zeros(N+1,1000); for i=1:N+1 % 类别属性 if iscell(C{i}) for j=1:1000 % eg: 'A12' -> 2 if i<10 d = textscan(C{i}{j}, '%c%c%d'); % eg: 'A103' -> 3 else d = textscan(C{i}{j}, '%c%c%c%d'); end C1(i,j) = d{end}; end % 数值属性 else C1(i,:) = C{i}; end end %% 划分训练样本与测试样本 % 输入向量 x = C1(1:N, :); % 目标输出 y = C1(N+1, :); % 正例 posx = x(:,y==1); % 负例 negx = x(:,y==2); % 训练样本 trainx = [ posx(:,1:350), negx(:,1:150)]; trainy = [ones(1,350), ones(1,150)*2]; % 测试样本 testx = [ posx(:,351:700), negx(:,151:300)]; testy = trainy; %% 样本归一化 % 训练样本归一化 [trainx, s1] = mapminmax(trainx); % 测试样本归一化 testx = mapminmax('apply', testx, s1); %% 创建网络,训练 % 创建BP网络 net = newff(trainx, trainy); % 设置最大训练次数 net.trainParam.epochs = 1500; % 目标误差 net.trainParam.goal = 1e-13; % 显示级别 net.trainParam.show = 1; % 训练 net = train(net,trainx, trainy); %% 测试 y0 = net(testx); % y0为浮点数输出。将y0量化为1或2。 y00 = y0; % 以1.5为临界点,小于1.5为1,大于1.5为2 y00(y00<1.5)=1; y00(y00>1.5)=2; % 显示正确率 fprintf('正确率: \n'); disp(sum(y00==testy)/length(y00));

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