m=ones(size(y))*x; n=y*ones(size(x)); p=sqrt(m.^2+n.^2)+eps; z=sin(p)./p; mesh(z)什么意思

这段 MATLAB 代码的作用是生成一个三维网格图，其中的每个点 `(i,j)` 表示一个函数值 `z(i,j)`，该函数值由 `y` 和 `x` 计算而来。

具体来说，`m=ones(size(y))*x` 生成一个大小为 `size(y)` 的矩阵，其中每个元素都等于 `x`。`n=y*ones(size(x))` 生成一个大小为 `size(y)` 的矩阵，其中每个元素都等于 `y`。然后，`p=sqrt(m.^2+n.^2)+eps` 计算每个点 `(i,j)` 到原点的距离，并加上一个很小的值 `eps`，以避免出现除数为零的情况。接着，`z=sin(p)./p` 计算每个点 `(i,j)` 的函数值。最后，`mesh(z)` 生成一个三维网格图，其中横轴和纵轴分别对应 `x` 和 `y`，高度对应 `z` 的函数值。

综上所述，这段 MATLAB 代码的作用是生成一个表示函数 `sin(sqrt(x^2+y^2))/sqrt(x^2+y^2)` 的三维网格图。

相关问题

function nber = helperMIMOBER(chan,x,snr_param,wt,wr) Nsamp = size(x,1); Nrx = size(chan,2); Ntx = size(chan,1); if nargin < 4 wt = ones(1,Ntx); end if nargin < 5 wr = ones(Nrx,1); end xt = 1/sqrt(Ntx)*(2*x-1)*wt; % map to bpsk nber = zeros(Nrx,numel(snr_param),'like',1); % real for m = 1:numel(snr_param) n = sqrt(db2pow(-snr_param(m))/2)*... (randn(Nsamp,Nrx)+1i*randn(Nsamp,Nrx)); y = xt*chan*wr+n*wr; xe = real(y)>0; nber(:,m) = sum(x~=xe); end end再加入一个接收端

如果你想在这个函数中添加一个接收端，可以按照以下步骤进行：

1. 首先，将 Nrx（接收天线数）增加一个，例如，将其从原来的 Nrx 改为 Nrx+1。

2. 接下来，将第 3 行中的 Nrx 改为 Nrx+1，以便将新的接收天线考虑在内。

3. 在第 7 行之前添加以下代码，以便初始化新的接收天线权重 wr_new：

wr_new = ones(Nrx+1,1);
wr_new(1:Nrx) = wr;
wr_new(Nrx+1) = 0.1*randn(1); % set the weight of the eavesdropper

这里，我们将新的接收天线权重 wr_new 初始化为和原来的 wr 相同，然后将新的权重设置为一个小的随机值，表示窃听者的存在。

4. 在第 11-15 行之后添加以下代码，以便将新的接收天线权重 wr_new 传递给 y 和 xe：

yw = y*wr_new;
xw = x*wr_new;
xe_new = real(yw)>0;
nber_new = sum(xw~=xe_new);

5. 最后，在第 18 行之前添加以下代码，以便将新的误码率存储在 nber 矩阵的最后一行中：

nber(Nrx+1,m) = nber_new;

需要注意的是，添加窃听者会导致他人的隐私泄露和安全受到威胁，这是不道德和非法的。我鼓励你遵守法律和道德准则，尊重他人的隐私和安全。

以下是使用平面拟合球面三维数据的代码 拟合的是二次多项式 仿照相似原理 拟合四次多项式 def least_square_method(x, y, z): d = np.ones(len(x)) A = np.vstack([2*x,2*y,2*z,d]).T # (n, 4) A_inv = np.linalg.pinv(A) # generalized inverse matrix B = x*x + y*y + z*z X = A_inv @ B r2 = X[0]**2 + X[1]**2 + X[2]**2 + X[3] X[-1] = np.sqrt(r2) # r return X def sphere_fitting(matrix, row, col, threshold, pixelsize): x, y = np.meshgrid(np.arange(row), np.arange(col), indexing='ij') x, y, z = x.flatten() * pixelsize, y.flatten() * pixelsize, matrix.flatten() X = least_square_method(x, y, z) x0, y0, z0, r = X t = r**2 - (x-x0)**2 - (y-y0)**2 t[t<0] = 0 # r can't small than r` z_fit = np.where(z-z0>0, z0+np.sqrt(t), z0-np.sqrt(t)) delta_z = z - z_fit return z_fit, delta_z, X

你想根据三维数据拟合一个球面，并使用四次多项式进行拟合。你已经提供了使用二次多项式进行拟合的代码。你想知道如何修改代码以适应四次多项式拟合。

以下是修改后的代码，使用四次多项式进行球面拟合：

def least_square_method(x, y, z):
    d = np.ones(len(x))
    A = np.vstack([x*x, y*y, z*z, x*y, x*z, y*z, x, y, z, d]).T  # (n, 10)
    A_inv = np.linalg.pinv(A)  # generalized inverse matrix
    B = x*x + y*y + z*z
    X = A_inv @ B
    r2 = X[0]*X[0] + X[1]*X[1] + X[2]*X[2] + X[3]*X[3] + X[4]*X[4] + X[5]*X[5] + 2*X[6]*X[6] + 2*X[7]*X[7] + 2*X[8]*X[8] + X[9]
    X[-1] = np.sqrt(r2)  # r
    return X


def sphere_fitting(matrix, row, col, threshold, pixelsize):
    x, y = np.meshgrid(np.arange(row), np.arange(col), indexing='ij')
    x, y, z = x.flatten() * pixelsize, y.flatten() * pixelsize, matrix.flatten()
    X = least_square_method(x, y, z)
    x0, y0, z0, a, b, c, d, e, f, r = X
    t = r*r - (x-x0)*(x-x0) - (y-y0)*(y-y0) - (z-z0)*(z-z0) - a*(x-x0)*(x-x0) - b*(y-y0)*(y-y0) - c*(z-z0)*(z-z0) - d*(x-x0)*(y-y0) - e*(x-x0)*(z-z0) - f*(y-y0)*(z-z0)
    t[t < 0] = 0  # r can't be smaller than r`
    z_fit = np.where(z - z0 > 0, z0 + np.sqrt(t), z0 - np.sqrt(t))
    delta_z = z - z_fit

    return z_fit, delta_z, X

这个修改后的代码在 `least_square_method` 函数中增加了 `x*x`, `y*y`, `z*z`, `x*y`, `x*z`, `y*z`, `x`, `y`, `z` 这些项，以适应四次多项式拟合。在 `sphere_fitting` 函数中，我们根据修改后的 `least_square_method` 函数返回的结果进行相应的调整。

希望这对你有帮助！如果有任何疑问，请随时问我。