目标函数为Bob的信噪比，约束条件为Eve的信噪比，matlab实现

假设Bob的信号为s，噪声为n1，Eve的信号为x，噪声为n2，则Bob的信噪比为SNR_Bob = 10 * log10(var(s) / var(n1))，Eve的信噪比为SNR_Eve = 10 * log10(var(x) / var(n2))。

为了优化Bob的信噪比，我们可以最小化噪声n1的方差。同时，为了满足约束条件，我们需要使Eve的信噪比大于等于某个阈值，即SNR_Eve >= SNR_Eve_threshold。

因此，我们可以构建如下的优化问题：

minimize var(n1)

subject to SNR_Eve >= SNR_Eve_threshold

其中，var(n1)表示噪声n1的方差，SNR_Eve_threshold表示Eve的信噪比的阈值。

在MATLAB中，可以使用cvx工具箱求解上述优化问题，代码如下：

% 假设已知信号s和信道h，以及Eve的信道h_eve和噪声方差n2
% 定义信噪比阈值和最小信噪比矩阵
SNR_Eve_threshold = 5; % 假设阈值为5dB
SNR_Bob_min = 10; % 假设最小信噪比为10dB

% 使用cvx求解优化问题
cvx_begin
    variable n1(size(s))
    minimize(var(n1))
    subject to
        10 * log10(var(s) / var(n1)) >= SNR_Bob_min
        10 * log10(var(h * s) / (var(h * n1) + var(h_eve * x) + n2)) >= SNR_Eve_threshold
cvx_end

其中，variable n1(size(s))表示定义变量n1为与信号s大小相同的向量，minimize(var(n1))表示最小化n1的方差，subject to后面的两个约束条件分别是Bob和Eve的信噪比约束条件。cvx_end表示cvx求解结束。

注意，上述代码中的h和h_eve表示Bob和Eve的信道，x表示Eve接收到的信号，n2表示Eve的噪声方差，需要根据具体的信道模型和场景进行设置。