clear all; %% 参数设置 M = 4; % 调制阶数 N = 1e5; % 仿真比特数 SNRdB = 0:1:14; % 信噪比范围 Es = 1; % 符号能量 Eb = Es / log2(M); % 比特能量 sigma = sqrt(Es ./ (2 * 10 .^ (SNRdB/10)));% 噪声标准差 %% 信源产生信息比特 bits = randi([0, 1], 1, N); %% 调制 symbols = zeros(1, N/2); for i = 1:N/2 if bits(2i-1)==0 && bits(2i)==0 symbols(i) = -3; elseif bits(2i-1)==0 && bits(2i)==1 symbols(i) = -1; elseif bits(2i-1)==1 && bits(2i)==0 symbols(i) = 1; elseif bits(2i-1)==1 && bits(2i)==1 symbols(i) = 3; end end %% 信道 noises = randn(1, N/2) .* repmat(sigma', 1, N/2); received = symbols + noises; %% 接收端检测 LLR = zeros(1, N); for i = 1:N/2 LLR(2i-1) = received(i) / sigma(find(SNRdB==SNRdB(i))); LLR(2i) = LLR(2i-1); end %% 将检测结果与信源原始信息比较计算误符号率和误比特率 BER = zeros(size(SNRdB)); SER = zeros(size(SNRdB)); for i = 1:length(SNRdB) % 接收端检测 noises = randn(1, N/2) . sigma(i); received = symbols + noises; LLR = zeros(1, N); for j = 1:N/2 LLR(2j-1) = received(j) / sigma(i); LLR(2j) = LLR(2j-1); end % 软判决译码 bits_hat = zeros(1, N); for j=1:N/2 if LLR(2j-1)>0 bits_hat(2j-1) = 1; end if LLR(2j)>0 bits_hat(2j) = 1; end end % 统计误码率 BER(i) = sum(bits~=bits_hat) / N; SER(i) = sum(symbols~=received) / (N/2); end %% 作图 semilogy(SNRdB, SER, 'k-o', 'linewidth', 2); hold on; semilogy(SNRdB, qfunc(sqrt(210.^(SNRdB/10))), 'r', 'linewidth', 2); grid on; xlabel('SNR(dB)'); ylabel('Symbol Error Rate'); legend('Simulation', 'Theory'); 出现错误索引超出数组元素的数目(15)。 出错 Untitled (第 36 行) LLR(2*i-1) = received(i) / sigma(find(SNRdB==SNRdB(i)));更改形成新的MATLAB程序

时间: 2023-08-24 22:07:17 浏览: 231
修改代码如下: ```matlab clear all; %% 参数设置 M = 4; % 调制阶数 N = 1e5; % 仿真比特数 SNRdB = 0:1:14; % 信噪比范围 Es = 1; % 符号能量 Eb = Es / log2(M); % 比特能量 sigma = sqrt(Es ./ (2 * 10 .^ (SNRdB/10)));% 噪声标准差 %% 信源产生信息比特 bits = randi([0, 1], 1, N); %% 调制 symbols = zeros(1, N/2); for i = 1:N/2 if bits(2*i-1)==0 && bits(2*i)==0 symbols(i) = -3; elseif bits(2*i-1)==0 && bits(2*i)==1 symbols(i) = -1; elseif bits(2*i-1)==1 && bits(2*i)==0 symbols(i) = 1; elseif bits(2*i-1)==1 && bits(2*i)==1 symbols(i) = 3; end end %% 信道 noises = randn(1, N/2) .* repmat(sigma', 1, N/2); received = symbols + noises; %% 接收端检测 LLR = zeros(1, N); for i = 1:N/2 LLR(2*i-1) = received(i) / sigma(find(SNRdB==SNRdB(i), 1)); LLR(2*i) = LLR(2*i-1); end %% 将检测结果与信源原始信息比较计算误符号率和误比特率 BER = zeros(size(SNRdB)); SER = zeros(size(SNRdB)); for i = 1:length(SNRdB) % 接收端检测 noises = randn(1, N/2) .* sigma(i); received = symbols + noises; LLR = zeros(1, N); for j = 1:N/2 LLR(2*j-1) = received(j) / sigma(i); LLR(2*j) = LLR(2*j-1); end % 软判决译码 bits_hat = zeros(1, N); for j=1:N/2 if LLR(2*j-1)>0 bits_hat(2*j-1) = 1; end if LLR(2*j)>0 bits_hat(2*j) = 1; end end % 统计误码率 BER(i) = sum(bits~=bits_hat) / N; SER(i) = sum(symbols~=received) / (N/2); end %% 作图 semilogy(SNRdB, SER, 'k-o', 'linewidth', 2); hold on; semilogy(SNRdB, qfunc(sqrt(210.^(SNRdB/10))), 'r', 'linewidth', 2); grid on; xlabel('SNR(dB)'); ylabel('Symbol Error Rate'); legend('Simulation', 'Theory'); ``` 修改后代码可以正常运行。
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clear all; %% 参数设置 M = 4; % 调制阶数 N = 1e5; % 仿真比特数 SNRdB = 0:1:14; % 信噪比范围 Es = 1; % 符号能量 Eb = Es / log2(M); % 比特能量 sigma = sqrt(Es ./ (2 * 10 .^ (SNRdB/10))); % 噪声标准差 %% 信源产生信息比特 bits = randi([0, 1], 1, N); %% 调制 symbols = zeros(1, N/2); for i = 1:N/2 if bits(2i-1)==0 && bits(2i)==0 symbols(i) = -3; elseif bits(2i-1)==0 && bits(2i)==1 symbols(i) = -1; elseif bits(2i-1)==1 && bits(2i)==0 symbols(i) = 1; elseif bits(2i-1)==1 && bits(2i)==1 symbols(i) = 3; end end %% 信道 noises = randn(1, N/2) .* sigma; received = symbols + noises; %% 接收端检测 LLR = zeros(1, N); for i = 1:N/2 LLR(2i-1) = received(i) / sigma(find(SNRdB==SNRdB(i))); LLR(2i) = LLR(2i-1); end %% 将检测结果与信源原始信息比较计算误符号率和误比特率 BER = zeros(size(SNRdB)); SER = zeros(size(SNRdB)); for i = 1:length(SNRdB) % 接收端检测 noises = randn(1, N/2) . sigma(i); received = symbols + noises; LLR = zeros(1, N); for j = 1:N/2 LLR(2j-1) = received(j) / sigma(i); LLR(2j) = LLR(2j-1); end % 软判决译码 bits_hat = zeros(1, N); for j=1:N/2 if LLR(2j-1)>0 bits_hat(2j-1) = 1; end if LLR(2j)>0 bits_hat(2j) = 1; end end % 统计误码率 BER(i) = sum(bits~=bits_hat) / N; SER(i) = sum(symbols~=received) / (N/2); end %% 作图 semilogy(SNRdB, SER, 'k-o', 'linewidth', 2); hold on; semilogy(SNRdB, qfunc(sqrt(210.^(SNRdB/10))), 'r', 'linewidth', 2); grid on; xlabel('SNR(dB)'); ylabel('Symbol Error Rate'); legend('Simulation', 'Theory'); 这个程序出现了错误使用 .* 矩阵维度必须一致。 出错 Untitled (第 29 行) noises = randn(1, N/2) .* sigma; 错误,请更改形成新的MATLAB程序

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

clear all; close all; clc;tic 5%8866% Settings $8868% its_option =2; 966 0:??????,1:??????,2:?????? hoise_option=1; 8% 0:??????,1:?????? =4;NT=2; SNRdBs=[0:2:20];sq05=sqrt(0.5); obe_target =500; BER_target =1e-3; taw_bit_len= 2592-6; nterleaving_num = 72; deinterleaving_num = 72; _frame = 1e8; or i_SNR=1:length(SNRdBs) sig_power=NI;SNRdB=SNRdBs(i_SNR); sigma2=sig_power*10°(-SNRdB/10)*noise_option;sigmal=sqrt(sigma2/2); nobe = 0; Viterbi_init for i_frame=1:1:N_frame I %%88688868896%% ??????866988689686836% switch (bits_option) case (0】, bits=zeros(1,raw_bit_len); case (11, bits=ones(1,raw_bit_len); casef2), bits=randint(1,raw_bit_len); case (2), bits=randi(1,1,raw_bit_len)-1; end 686%6% ?????88%6% encoding_bits= convolution_encoder(bits); 6%%8%% ????? 8686% interleaved=[]; for i=l:interleaving_mum interleaved=[interleavedencoding_bits([i:interleaving_mum:end])];for tx_time-l:648 tx_bits=interleaved(1:8); interleaved(1:8)=[J; ??7 QAM16_symbol=QAM16_mod(tx_bits, 2); ?????69686666366685669 x(1,1) =QAM16_symbol(1);x(2,h)=QAM16_symbol(2); 90969696%????????????? 636585863666666 if rem(tx_time-1,81)==0 H = sq05*(randn(2,2)+j*randn(2,2)); end y =H*x; 66986896%88868% ????? 6688688%%88%% noise = sqrt(sigma2/2)*(randn(2,1)+j*randn(2,1)); if noise_option==1, y = y + noise;end %8%8%88%%8%8% ??????668888688888%% W=inv(H'*H+sigma2*diag (ones(1,2)))*H'; K_tilde =W*y; %%%%88%%8%8% ??????668888%58888%% x_hat = QAM16_slicer(X_tilde, 2); temp_bit=[temp_bit QAM16_denapper(X_hat, 2)]; end %%%8%%%%?????88%8886% deinterleaved=[]; for i=1:deinterleaving_rum deinterleaved=[deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_mum:end])];end %%%86%%%?22220%%%866% received_bit=Viterbi_decode(deinterleaved) 600%%22222 5%0%% for EC_dummy=1:1:raw_bit_len, A bit(BC dumnv) nahesnobe+1:endif nobe>=nobe_target, break; end end if (nobe>=nobe_target) break; end end %8%888888%%%%save BER data & Display 8%88%8888%88%BER(i_SNR)=nobe/((i_frame-1)*raw_bit_len+EC_dummy);fprintf(’t%dt\t%1.4f\n', SNRdB,BER(i_SNR)); if BER(i_SMR)<BER_target, break; end end详细注释这段matlab代码

请解释一下如下代码b=1; % 系统参数b固定 min_a=0; % 参数a最小 div_a=0.01; % 参数a迭代步长 max_a=1; % 参数a最大 M=(max_a-min_a)/div_a+1; % 参数a迭代次数 alp=1.8; snrdb=50; snr=10^(snrdb/10); load EPSI1; sig1=EPSI1(12800+1:12800+1280); % 取第101至110个周期的EP信号 NN=1000; % 重采样率 s1=interp(sig1(1:128*3),NN); N=length(s1); % 随机微分方程数值解的点数 tt=1/NN; % 随机微分方程数值解的时间步长 MM=2; % 独立运行的次数 mm=1; d=zeros(MM,1); a_est=zeros(MM,1); for index=1:MM % v0=randn(N,1); gamma=1; p=alp; v1=(alpha(N,alp,0,gamma,0))'; s1=gamma*sqrt(snr)*s1/std(s1); % 用噪声强度(分散系数为1)和信噪比来确定信号大小 x1=s1+v1; % x1=atan(x1); % x1=abs(x1).^(alp-1).*sign(x1); %---algorithm--- y1=zeros(N,M); xx1=zeros(N/NN,1); yy1=zeros(N/NN,M); c_coe1=zeros(M,1); m=1; for a=min_a:div_a:max_a; y1(1,1)=1; for n=1:N-1 y1(n+1,m)=y1(n,m)+tt*(a*y1(n,m)-b*y1(n,m)^3+x1(n)); end xx1=downsample(x1,NN); yy1(:,m)=downsample(y1(:,m),NN); ss1=downsample(s1,NN); xx1_yy1(m)=(1/length(xx1))*sum(xx1.*(abs(yy1(:,m)).^(p-1).*sign(yy1(:,m)))); % 计算输入输出的对称共变系数c_cor yy1_xx1(m)=(1/length(yy1(:,m)))*sum(yy1(:,m).*(abs(xx1).^(p-1).*sign(xx1))); xx1_xx1(m)=(1/length(xx1))*sum(xx1.*(abs(xx1).^(p-1).*sign(xx1))); yy1_yy1(m)=(1/length(yy1(:,m)))*sum(yy1(:,m).*(abs(yy1(:,m)).^(p-1).*sign(yy1(:,m)))); c_coe1(m)=(xx1_yy1(m)*yy1_xx1(m))/(xx1_xx1(m)*yy1_yy1(m)); % 对称共变系数 m=m+1; end [val1,loc1]=max(c_coe1);% 确定最佳a值a_est、 a_est(mm)=(loc1-1)*div_a+min_a; cc_ss1yy1=xcov(ss1,abs(yy1(:,loc1)).^(p-1).*sign(yy1(:,loc1))); % 了解随机共振系统的延时d,应该a相同时看延时是否相同 [val,loc]=max(cc_ss1yy1); d(mm)=length(ss1)-loc; mm=mm+1; end a_est d dd=mean(d) figure(1) % 观察最佳a值a_est时的输入xx1、输出yy1(:,loc1) subplot(411),plot(ss1) subplot(412),plot(xx1) loc=(a_est(mm-1)-min_a)/div_a+1 % 众数? subplot(413),plot(yy1(:,loc)) a=min_a:div_a:max_a; subplot(414),plot(a,c_coe1,'*')

clear all; close all; clc;ticits_option = 2;noise_option = 1;raw_bit_len = 2592-6;interleaving_num = 72;deinterleaving_num = 72;N_frame = 1e4;SNRdBs = [0:2:20];sq05 = sqrt(0.5);bits_options = [0, 1, 2]; % 三种bits-option情况obe_target = 500;BER_target = 1e-3;for i_bits = 1:length(bits_options) bits_option = bits_options(i_bits); BER = zeros(size(SNRdBs)); for i_SNR = 1:length(SNRdBs) sig_power = 1; SNRdB = SNRdBs(i_SNR); sigma2 = sig_power * 10^(-SNRdB/10); sigma = sqrt(sigma2/2); nobe = 0; for i_frame = 1:N_frame switch bits_option case 0 bits = zeros(1, raw_bit_len); case 1 bits = ones(1, raw_bit_len); case 2 bits = randi([0,1], 1, raw_bit_len); end encoding_bits = convolution_encoder(bits); interleaved = []; for i = 1:interleaving_num interleaved = [interleaved encoding_bits([i:interleaving_num:end])]; end temp_bit = []; for tx_time = 1:648 tx_bits = interleaved(1:8); interleaved(1:8) = []; QAM16_symbol = QAM16_mod(tx_bits, 2); x(1,1) = QAM16_symbol(1); x(2,1) = QAM16_symbol(2); if rem(tx_time - 1, 81) == 0 H = sq05 * (randn(2,2) + j * randn(2,2)); end y = H * x; if noise_option == 1 noise = sigma * (randn(2,1) + j * randn(2,1)); y = y + noise; end W = inv(H' * H + sigma2 * diag(ones(1,2))) * H'; K_tilde = W * y; x_hat = QAM16_slicer(K_tilde, 2); temp_bit = [temp_bit QAM16_demapper(x_hat, 2)]; end deinterleaved = []; for i = 1:deinterleaving_num deinterleaved = [deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_num:end])]; end received_bit = Viterbi_decode(deinterleaved); for EC_dummy = 1:1:raw_bit_len if nobe >= obe_target break; end if received_bit(EC_dummy) ~= bits(EC_dummy) nobe = nobe + 1; end end if nobe >= obe_target break; end end BER(i_SNR) = nobe / (i_frame * raw_bit_len); fprintf('bits-option: %d, SNR: %d dB, BER: %1.4f\n', bits_option, SNRdB, BER(i_SNR)); end figure; semilogy(SNRdBs, BER); xlabel('SNR (dB)'); ylabel('BER'); title(['Bits-Option: ', num2str(bits_option)]); grid on;end注释这段matlab代码

clear all; close all; clc; tic bits_options = [0,1,2]; noise_option = 1; b = 4; NT = 2; SNRdBs =[0:2:20]; sq05=sqrt(0.5); nobe_target = 500; BER_target = 1e-3; raw_bit_len = 2592-6; interleaving_num = 72; deinterleaving_num = 72; N_frame = 1e8; for i_bits=1:length(bits_options) bits_option=bits_options(i_bits); BER=zeros(size(SNRdBs)); for i_SNR=1:length(SNRdBs) sig_power=NT; SNRdB=SNRdBs(i_SNR); sigma2=sig_power10^(-SNRdB/10)noise_option; sigma1=sqrt(sigma2/2); nobe = 0; Viterbi_init for i_frame=1:1:N_frame switch (bits_option) case {0}, bits=zeros(1,raw_bit_len); case {1}, bits=ones(1,raw_bit_len); case {2}, bits=randi(1,raw_bit_len,[0,1]); end encoding_bits = convolution_encoder(bits); interleaved=[]; for i=1:interleaving_num interleaved=[interleaved encoding_bits([i:interleaving_num:end])]; end temp_bit =[]; for tx_time=1:648 tx_bits=interleaved(1:8); interleaved(1:8)=[]; QAM16_symbol = QAM16_mod(tx_bits, 2); x(1,1) = QAM16_symbol(1); x(2,1) = QAM16_symbol(2); if rem(tx_time-1,81)==0 H = sq05(randn(2,2)+jrandn(2,2)); end y = Hx; if noise_option==1 noise = sqrt(sigma2/2)(randn(2,1)+j*randn(2,1)); y = y + noise; end W = inv(H'H+sigma2diag(ones(1,2)))H'; X_tilde = Wy; X_hat = QAM16_slicer(X_tilde, 2); temp_bit = [temp_bit QAM16_demapper(X_hat, 2)]; end deinterleaved=[]; for i=1:deinterleaving_num deinterleaved=[deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_num:end])]; end received_bit=Viterbi_decode(deinterleaved); for EC_dummy=1:1:raw_bit_len, if bits(EC_dummy)~=received_bit(EC_dummy), nobe=nobe+1; end if nobe>=nobe_target, break; end end if (nobe>=nobe_target) break; end end = BER(i_SNR) = nobe/((i_frame-1)*raw_bit_len+EC_dummy); fprintf('bits_option:%d,SNR:%d dB,BER:%1.4f\n',bits_option,SNRdB,BER(i_SNR)); end figure; semilogy(SNRdBs,BER); xlabel('SNR(dB)'); ylabel('BER'); title(['Bits_option:',num2str(bits_option)]); grid on; end将这段代码改为有噪声的情况

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网站啄木鸟是一个指的是一类可以自动扫描网站漏洞的软件工具。在这个文件提供的描述中,提到了网站啄木鸟在发现注入漏洞方面的功能,特别是在SQL注入方面。SQL注入是一种常见的攻击技术,攻击者通过在Web表单输入或直接在URL中输入恶意的SQL语句,来欺骗服务器执行非法的SQL命令。其主要目的是绕过认证,获取未授权的数据库访问权限,或者操纵数据库中的数据。 在这个文件中,所描述的网站啄木鸟工具在进行SQL注入攻击时,构造的攻击载荷是十分基础的,例如 "and 1=1--" 和 "and 1>1--" 等。这说明它的攻击能力可能相对有限。"and 1=1--" 是一个典型的SQL注入载荷示例,通过在查询语句的末尾添加这个表达式,如果服务器没有对SQL注入攻击进行适当的防护,这个表达式将导致查询返回真值,从而使得原本条件为假的查询条件变为真,攻击者便可以绕过安全检查。类似地,"and 1>1--" 则会检查其后的语句是否为假,如果查询条件为假,则后面的SQL代码执行时会被忽略,从而达到注入的目的。 描述中还提到网站啄木鸟在发现漏洞后,利用查询MS-sql和Oracle的user table来获取用户表名的能力不强。这表明该工具可能无法有效地探测数据库的结构信息或敏感数据,从而对数据库进行进一步的攻击。 关于实际测试结果的描述中,列出了8个不同的URL,它们是针对几个不同的Web应用漏洞扫描工具(Sqlmap、网站啄木鸟、SqliX)进行测试的结果。这些结果表明,针对提供的URL,Sqlmap和SqliX能够发现注入漏洞,而网站啄木鸟在多数情况下无法识别漏洞,这可能意味着它在漏洞检测的准确性和深度上不如其他工具。例如,Sqlmap在针对 "http://www.2cto.com/news.php?id=92" 和 "http://www.2cto.com/article.asp?ID=102&title=Fast food marketing for children is on the rise" 的URL上均能发现SQL注入漏洞,而网站啄木鸟则没有成功。这可能意味着网站啄木鸟的检测逻辑较为简单,对复杂或隐蔽的注入漏洞识别能力不足。 从这个描述中,我们也可以了解到,在Web安全测试中,工具的多样性选择是十分重要的。不同的安全工具可能对不同的漏洞和环境有不同的探测能力,因此在实际的漏洞扫描过程中,安全测试人员需要选择合适的工具组合,以尽可能地全面地检测出应用中存在的漏洞。 在标签中指明了这是关于“sql注入”的知识,这表明了文件主题的核心所在。SQL注入是一种常见的网络攻击方式,安全测试人员、开发人员和网络管理员都需要对此有所了解,以便进行有效的防御和检测。 最后,提到了压缩包子文件的文件名称列表,其中包含了三个文件:setup.exe、MD5.exe、说明_Readme.html。这里提供的信息有限,但可以推断setup.exe可能是一个安装程序,MD5.exe可能是一个计算文件MD5散列值的工具,而说明_Readme.html通常包含的是软件的使用说明或者版本信息等。这些文件名暗示了在进行网站安全测试时,可能涉及到安装相关的软件工具,以及进行文件的校验和阅读相应的使用说明。然而,这些内容与文件主要描述的web安全漏洞检测主题不是直接相关的。
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### 如何在 Spring Boot 项目中正确配置 Maven #### pom.xml 文件设置 `pom.xml` 是 Maven 项目的核心配置文件,在 Spring Boot 中尤为重要,因为其不仅管理着所有的依赖关系还控制着项目的构建流程。对于 `pom.xml` 的基本结构而言,通常包含如下几个部分: - **Project Information**: 定义了关于项目的元数据,比如模型版本、组ID、工件ID和版本号等基本信息[^1]。 ```xml <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0