clear all; close all; clc;tic its_option =2; hoise_option=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 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 encoding_bits= convolution_encoder(bits);interleaved=[]; for i=l:interleaving_mum interleaved=[interleavedencoding_bits([i:interleaving_mum:end])];解释一下上述代码中构造sq05的原因

时间: 2023-10-30 12:08:17 浏览: 47
在通信系统中,常常需要对信号进行归一化处理,以保证信号的功率被限制在一个合适的范围内,同时可以简化计算。其中,一种常用的归一化方法是将信号除以其均方根值(RMS,即Root Mean Square),也就是信号的标准差。 在代码中,sq05=sqrt(0.5)的作用是构造一个标准差为1的正态分布随机变量的系数,这个系数在接收端解调时会用到。由于标准差为1的正态分布随机变量的方差为1,因此其均方根值也为1。而由于sq05=sqrt(0.5),因此sq05的平方等于0.5,即标准差为1的正态分布随机变量的方差为0.5,因此在使用sq05作为系数时,需要将接收信号乘以sqrt(2)来还原出原始信号的功率。 总之,sq05的作用是用于构造标准差为1的正态分布随机变量的系数,以便在接收端解调时将接收信号还原为原始信号。
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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

以下是添加噪声后的修改代码: 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_power*10^(-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)+j*randn(2,2)); end y = H*x; if noise_option==1 noise = sqrt(sigma2/2)*(randn(2,1)+j*randn(2,1)); y = y + noise; end W = inv(H'*H+sigma2*diag(ones(1,2)))*H'; X_tilde = W*y; 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

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

这是一段 Matlab 代码,以下是对其的注释: ``` % 清空所有变量、关闭所有图形窗口、清空命令行窗口、开始计时 clear all; close all; clc; tic % 设置模拟参数 its_option = 2; % 暂时不知道其含义 noise_option = 1; % 噪声选项,1表示添加高斯白噪声,0表示不添加 raw_bit_len = 2592-6; % 原始比特长度,不包括尾部比特 interleaving_num = 72; % 扰码器长度 deinterleaving_num = 72; % 解扰码器长度 N_frame = 1e4; % 帧数 SNRdBs = [0:2:20]; % 信噪比范围 sq05 = sqrt(0.5); % sqrt(0.5)的值 bits_options = [0, 1, 2]; % 三种bits-option情况 obe_target = 500; % 最大误比特数目 BER_target = 1e-3; % 误比特率目标 % 循环处理三种bits-option情况 for i_bits = 1:length(bits_options) bits_option = bits_options(i_bits); BER = zeros(size(SNRdBs)); % 初始化误比特率 for i_SNR = 1:length(SNRdBs) sig_power = 1; % 信号功率 SNRdB = SNRdBs(i_SNR); % 当前信噪比 sigma2 = sig_power * 10^(-SNRdB/10); % 方差 sigma = sqrt(sigma2/2); % 标准差 nobe = 0; % 误比特数目 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); % 卷积编码 % 扰码器 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); % 16QAM调制 x(1,1) = QAM16_symbol(1); x(2,1) = QAM16_symbol(2); if rem(tx_time - 1, 81) == 0 % 每81个时隙变化一次信道 H = sq05 * (randn(2,2) + j * randn(2,2)); end y = H * x; % 信道传输 if noise_option == 1 % 添加高斯白噪声 noise = sigma * (randn(2,1) + j * randn(2,1)); y = y + noise; end W = inv(H' * H + sigma2 * diag(ones(1,2))) * H'; % MMSE检测 K_tilde = W * y; x_hat = QAM16_slicer(K_tilde, 2); % 16QAM解调 temp_bit = [temp_bit QAM16_demapper(x_hat, 2)]; % 16QAM解调映射 end % 解扰码器 deinterleaved = []; for i = 1:deinterleaving_num deinterleaved = [deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_num:end])]; end received_bit = Viterbi_decode(deinterleaved); % Viterbi译码 % 统计误比特数目 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); % 计算误比特率 fprintf('bits-option: %d, SNR: %d dB, BER: %1.4f\n', bits_option, SNRdB, BER(i_SNR)); end % 画图 figure; semilogy(SNRdBs, BER); xlabel('SNR (dB)'); ylabel('BER'); title(['Bits-Option: ', num2str(bits_option)]); grid on; end % 结束计时 toc ``` 注释解释: - `%` 表示单行注释,用于注释代码的某一行。 - `clear all; close all; clc; tic` 表示清空所有变量、关闭所有图形窗口、清空命令行窗口、开始计时。 - `its_option = 2;` 表示设置模拟参数 `its_option`,但是没有注释说明其具体含义。 - `noise_option = 1;` 表示设置噪声选项,`1` 表示添加高斯白噪声,`0` 表示不添加。 - `raw_bit_len = 2592-6;` 表示设置原始比特长度,不包括尾部比特。 - `interleaving_num = 72;` 表示设置扰码器长度。 - `deinterleaving_num = 72;` 表示设置解扰码器长度。 - `N_frame = 1e4;` 表示设置帧数。 - `SNRdBs = [0:2:20];` 表示设置信噪比范围。 - `sq05 = sqrt(0.5);` 表示设置 sqrt(0.5) 的值。 - `bits_options = [0, 1, 2];` 表示设置三种 `bits-option` 情况。 - `obe_target = 500;` 表示设置最大误比特数目。 - `BER_target = 1e-3;` 表示设置误比特率目标。 - `for i_bits = 1:length(bits_options)` 开始循环处理三种 `bits-option` 情况。 - `switch bits_option` 根据 `bits-option` 的值选择不同的情况。 - `QAM16_symbol = QAM16_mod(tx_bits, 2);` 表示进行 16QAM 调制。 - `if rem(tx_time - 1, 81) == 0` 表示每 81 个时隙变化一次信道。 - `if noise_option == 1` 表示添加高斯白噪声。 - `x_hat = QAM16_slicer(K_tilde, 2);` 表示进行 16QAM 解调。 - `temp_bit = [temp_bit QAM16_demapper(x_hat, 2)];` 表示进行 16QAM 解调映射。 - `received_bit = Viterbi_decode(deinterleaved);` 表示进行 Viterbi 译码。 - `BER(i_SNR) = nobe / (i_frame * raw_bit_len);` 表示计算误比特率。 - `semilogy(SNRdBs, BER);` 表示画图,使用对数坐标轴。 - `toc` 表示结束计时。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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