直接序列扩频matlab程序

时间: 2023-08-03 21:05:03 浏览: 47
以下是一个简单的直接序列扩频(DS-CDMA)的Matlab程序示例: ```matlab %% DS-CDMA序列生成 clear all; close all; %% 参数设置 N = 8; % 信道数 M = 4; % 每个符号的比特数 L = 8; % 扩频因子 K = L*M; % 每个符号使用的码元数 Lc = 64; % 码长 %% 生成码元 data = randi([0 1], N, M); % 生成随机数据 data = reshape(data', [], 1); % 按列展开为一个向量 data = 2*data-1; % 将0/1变为-1/1 %% 生成码片 code = randi([0 1], 1, Lc); % 生成随机码片 code = 2*code-1; % 将0/1变为-1/1 %% 扩频序列生成 spread_seq = kron(ones(K,1), code); % 将码片序列重复K次 spread_seq = reshape(spread_seq, Lc, []); % 将扩频序列按列分组 %% 信号生成 signal = spread_seq*diag(data); % 按符号展开数据,生成信号 %% 信号加噪声 SNR = 10; % 信噪比 noise = randn(size(signal)); % 生成高斯白噪声 noise = noise/norm(noise)*norm(signal)/10^(SNR/20); % 根据信噪比调整噪声强度 rx_signal = signal + noise; % 加噪声 %% 解扩频 rx_spread_seq = rx_signal*diag(1./data); % 对每个符号进行解扩频 rx_spread_seq = reshape(rx_spread_seq, K, []); % 将解扩频后的序列按列分组 %% 合并码元 rx_data = sum(rx_spread_seq, 1)'>0; % 将解扩频后的序列相加,判断正负号 %% 统计误比特率 BER = sum(abs(rx_data-data))/length(data); % 统计误比特率 disp(['误比特率:',num2str(BER)]); ``` 该程序实现了一个8路直接序列扩频(DS-CDMA)信号的生成、加噪声、解扩频和误比特率统计。具体实现过程如下: 1. 设置信道数$N$、每个符号的比特数$M$、扩频因子$L$和码长$L_c$等参数。 2. 生成随机数据,并将0/1变为-1/1。 3. 生成随机码片,并将0/1变为-1/1。 4. 生成扩频序列,将码片序列重复$K=LM$次,形成$L_c \times N$的扩频矩阵。 5. 将数据按列展开为$M \times N$的矩阵,对每个符号进行扩频,生成$K \times N$的扩频矩阵。 6. 将扩频矩阵与数据矩阵相乘,生成$L_c \times N$的信号矩阵。 7. 生成高斯白噪声,根据信噪比调整噪声强度,将噪声加到信号中。 8. 对每个符号进行解扩频,生成$K \times N$的解扩频矩阵。 9. 将解扩频矩阵按列相加,判断正负号,得到解扩频后的数据矩阵。 10. 统计误比特率。 需要注意的是,该程序只是一个简单的示例,实际应用中还需要考虑很多其他因素,比如多径干扰、码片同步等。

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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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