or idxnt_2 = 1:nt for idxnr_2 = 1:nr H(:,idxnr_2, idxnt_2)=fft(h(:,idxnr_2,idxnt_2) ,ifft_num);end end
时间: 2024-05-29 16:14:38 浏览: 11
这段代码是一个嵌套的 for 循环,其中 idxnr_2 和 idxnt_2 分别是内部循环和外部循环的计数变量。在每次内部循环的迭代中,代码计算一个一维的快速傅里叶变换 (FFT),将 h(:,idxnr_2,idxnt_2) 输入到这个 FFT 中进行变换,并将结果存储到 H(:,idxnr_2, idxnt_2) 中。循环的范围是从 1 到 nt 或 nr,具体取决于循环变量的赋值语句。
需要注意的是,这段代码中的 ifft_num 变量没有给出具体的定义,因此无法确定它的作用。但是根据变量名称来看,它可能是指定 FFT 算法中使用的点数,即快速傅里叶变换的长度。
相关问题
H(:,idxnr_2, idxnt_2)=fft(h(:,idxnr_2,idxnt_2) ,ifft_num);
这行代码是将一个三维数组 h 中的第二维和第三维索引为 idxnr_2 和 idxnt_2 的部分进行一维离散傅里叶变换(DFT),得到的结果存储在 H 数组的相应位置。其中 ifft_num 是 DFT 的点数,通常是 h 数组第一维的长度。这行代码的实现是利用 MATLAB 中的 fft 函数,该函数能够对输入的向量或矩阵进行 DFT 运算。
clc; clear; close all; tic; N=128; M=[4 16 32 64]; D=5; c=0.15; nt=0.1289; nr=0.9500; N_ofdm=1000; snr_dB=1:18; SNR=10.^(snr_dB./10); for kk=1:length(snr_dB) N_fft=N*2+2; for jj=1:length(M) base_data=randi([0 1],1,N*N_ofdm*log2(M(jj))); data_temp1= reshape(base_data,log2(M(jj)),[])'; data_temp2= bi2de(data_temp1); mod_data = qammod(data_temp2,M(jj)); data=reshape(mod_data,N,[])'; H_data=zeros(N_ofdm,N_fft); H_data(:,2:N_fft/2)= data; H_data(:,N_fft/2+2:N_fft)= conj(fliplr(data)); ifft_data=ifft(H_data,[],2); ifft_data=ifft_data+0.02*ones(size(ifft_data)); Noise=awgn(ifft_data,SNR(kk),'measured')-ifft_data; Rx_data=ifft_data*nt*nr*exp(-c*D)+Noise; Rx_data=Rx_data/(nt*nr*exp(-c*D)) fft_data=fft(Rx_data,[],2); Rx_psk_data=fft_data(:,2:N_fft/2); demodulation_data = qamdemod(Rx_psk_data',M(jj)); demodulation_data= reshape(demodulation_data,[],1); temp1=de2bi(demodulation_data); err(kk,jj)=sum(sum((temp1~=data_temp1))); end BER(kk,:)=err(kk,:)./(N*N_ofdm*log2(M(jj))); end figure(); for a=1:length(M) semilogy(snr_dB,BER(:,a),'*-','LineWidth',1.5);hold on; end代码解释
这是一段 Matlab 代码,实现了一个基于 OFDM 的调制解调系统,其中包括了 AWGN 噪声和信道衰落的模型。具体解释如下:
- clc; clear; close all;:清空 Matlab 工作区,关闭所有打开的图形窗口。
- tic;:开始计时。
- N=128; M=[4 16 32 64]; D=5; c=0.15; nt=0.1289; nr=0.9500; N_ofdm=1000;:定义了一些常量和参数,其中 N 表示子载波数,M 表示调制阶数,D 表示信道长度,c 表示光速,nt 和 nr 分别表示发射天线和接收天线的天线增益,N_ofdm 表示 OFDM 符号个数。
- snr_dB=1:18; SNR=10.^(snr_dB./10);:定义了一组信噪比值和对应的信噪比。
- for kk=1:length(snr_dB):对每个信噪比进行循环。
- N_fft=N*2+2;:计算 FFT 点数。
- for jj=1:length(M):对每个调制阶数进行循环。
- base_data=randi([0 1],1,N*N_ofdm*log2(M(jj)));:生成随机的二进制数据。
- data_temp1= reshape(base_data,log2(M(jj)),[])'; data_temp2= bi2de(data_temp1);:将二进制数据按照调制阶数转换成十进制数据。
- mod_data = qammod(data_temp2,M(jj));:进行 QAM 调制。
- data=reshape(mod_data,N,[])';:将调制后的数据按照子载波数进行分组。
- H_data=zeros(N_ofdm,N_fft); H_data(:,2:N_fft/2)= data; H_data(:,N_fft/2+2:N_fft)= conj(fliplr(data));:将数据填充到 OFDM 符号中,其中 H_data 表示填充后的 OFDM 符号。
- ifft_data=ifft(H_data,[],2);:进行 IFFT 变换。
- ifft_data=ifft_data+0.02*ones(size(ifft_data));:添加循环前缀。
- Noise=awgn(ifft_data,SNR(kk),'measured')-ifft_data;:添加 AWGN 噪声。
- Rx_data=ifft_data*nt*nr*exp(-c*D)+Noise;:将符号传输到接收端,并考虑信道衰落。
- Rx_data=Rx_data/(nt*nr*exp(-c*D)):归一化处理。
- fft_data=fft(Rx_data,[],2);:进行 FFT 变换。
- Rx_psk_data=fft_data(:,2:N_fft/2);:提取有效数据。
- demodulation_data = qamdemod(Rx_psk_data',M(jj));:进行 QAM 解调。
- demodulation_data= reshape(demodulation_data,[],1); temp1=de2bi(demodulation_data);:将十进制数据转换成二进制数据。
- err(kk,jj)=sum(sum((temp1~=data_temp1)));:计算误码率。
- end BER(kk,:)=err(kk,:)./(N*N_ofdm*log2(M(jj)));:计算比特误码率。
- end:结束循环。
- figure(); for a=1:length(M):绘制误码率曲线。
- semilogy(snr_dB,BER(:,a),'*-','LineWidth',1.5);hold on;
- end:结束绘图。
- 解释完毕。
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